fr.wedoany.com Rapport : À 5 h 23 du matin, à la périphérie d’une usine du district de Fenghua, un tas de déchets de pièces détachées a soudainement pris feu. Le jour commençait à peine à poindre et il n’y avait presque personne dans l’usine. Le système intelligent de détection d’incendie par IA installé dans l’usine a capté l’anomalie et déclenché une alarme automatique, permettant à l’entreprise de réagir rapidement et de procéder à un auto-secours. À l’arrivée des pompiers, les flammes étaient déjà complètement éteintes. Ce système est le système d’alerte incendie par IA « Fire Eye Sentinel » déployé avec la participation de la succursale de China Mobile à Ningbo.
Cet incendie dans l’usine de Fenghua a mis en lumière les lacunes de la surveillance traditionnelle des incendies pendant la période allant de la nuit au petit matin. Durant cette tranche horaire, l’activité humaine est rare, et le retard dans la détection des incendies entraîne souvent une perte du meilleur moment pour intervenir. Contrairement aux détecteurs de fumée et de chaleur traditionnels qui dépendent de la conduction de la fumée ou de la chaleur, le système « Fire Eye Sentinel » repose sur une architecture de collaboration entre modèles visuels de grande et petite taille, capable d’identifier avec précision la fumée de combustion lente à un stade précoce, sans être perturbé par des environnements de grand espace, de ventilation ou de poussière. Le taux de précision de détection du système dépasse 98,5 %, et l’ensemble du processus, de l’identification à l’alarme, peut être achevé en moins de 20 secondes. Le système dispose également d’une capacité de double analyse, permettant de filtrer les fausses alarmes causées par des changements de lumière, de la vapeur, des insectes, etc.
En termes de support technique, le système « Fire Eye Sentinel » prend en charge la « réutilisation des équipements existants ». Les entreprises n’ont pas besoin de remplacer leurs caméras actuelles ni d’effectuer des modifications complexes du câblage. Il suffit de se connecter à la plateforme cloud d’algorithmes mobiles pour que les équipements existants soient mis à niveau en tant que sentinelles IA. Dans les espaces publics intérieurs, les parkings souterrains, les entrepôts, les ateliers d’usine, les gaines de câbles, etc., le système peut identifier en temps réel les flammes nues et la fumée précoce. Dans les entrepôts, les stations-service, les ateliers chimiques et les chantiers de construction, le système peut détecter les travaux par point chaud non conformes, le soudage sans permis et les comportements de fumage du personnel, et émettre des avertissements vocaux pour les éloigner. Le système peut également surveiller les comportements d’absence, de sommeil ou de remplacement non autorisé du personnel de la salle de contrôle des incendies, et effectuer des inspections automatiques quotidiennes pour les problèmes tels que l’occupation des voies de secours, l’obstruction des bouches d’incendie et le manque d’extincteurs.
La plateforme « Fire Eye Sentinel » développée par Ningbo Mobile intègre les données de surveillance incendie, de détection de fumée, d’arrosage, d’électricité et de gaz, brisant ainsi les barrières d’information.
Dès que l’IA identifie un danger ou un risque, les informations d’alerte sont transmises via des appels vocaux, des SMS, des notifications push de l’application, etc., aux responsables des quatre niveaux « rue – communauté – propriété – entreprise », avec synchronisation en temps réel des images de la scène, de l’état des installations et de l’emplacement du risque. Selon les statistiques, Ningbo Mobile a déployé le système « Fire Eye Sentinel » dans 2 800 entreprises, avec un total de 30 000 terminaux de surveillance installés.
Un responsable de Ningbo Mobile a déclaré que l’entreprise continuera à approfondir la mise en œuvre du « Fire Eye Sentinel » dans divers scénarios, en tirant parti des avantages technologiques de la 5G et de l’IA pour renforcer la ligne de défense numérique de la ville de Yong (Ningbo) pendant la saison estivale à haut risque.
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