Resumen

Este artículo presenta el diseño y desarrollo de un sistema de detección de incendios multisensor basado en lógica difusa y un sistema de notificación basado en web con redes neuronales convolucionales entrenadas para la detección de incendios de proximidad y de área amplia. Hasta hace poco, la mayoría de los sistemas de detección de incendios de consumo se basaban únicamente en detectores de humo. Estos ofrecen una protección limitada debido al tipo de fuego presente y a la tecnología de detección utilizada. Para resolver este problema, presentamos una fusión de datos multisensor con tecnología de detección y notificación de incendios mediante redes neuronales convolucionales (CNN). Las redes neuronales convolucionales son métodos dominantes de aprendizaje profundo debido a su capacidad para realizar la extracción de características y la clasificación en la misma arquitectura. El sistema está diseñado para permitir la detección temprana de incendios en entornos residenciales, comerciales e industriales mediante el uso de múltiples firmas de fuego, como llamas, humo y calor. La incorporación de las redes neuronales convolucionales permite una cobertura más amplia del área de interés, utilizando imágenes de cámaras de vigilancia. Con el acceso concedido al sistema basado en la web, se notifica en tiempo real al equipo de bomberos y rescate con información sobre la ubicación. La eficacia del sistema de detección y notificación de incendios empleado por detectores de incendios estándar y el enfoque de notificación remota basado en multisensores adoptado en este trabajo mostraron mejoras significativas con la detección oportuna de incendios, la alerta y el tiempo de respuesta para la extinción de incendios. Los resultados experimentales finales y la evaluación del rendimiento mostraron que la tasa de precisión de la CNN era del 94 y el de la unidad de lógica difusa es del 90%.

• Materias:Vigas y losas de hormigón Suelos blandos Pandeo lateral torsional Infraestructura vial Nodos sísmicos
• Subjects:Concrete beams and slabs Soft soils Torsional lateral buckling Road infrastructure Seismic nodes
• Palabras claves:redes neuronales convolucionales, detección de incendios, sistema de notificación, sistemas de detección de incendios de grado, redes neuronales convolucionales, detección de incendios de área, red neuronal convolucional, unidad de lógica difusa, firmas de incendios múltiples, fusión de datos de multisensores
• Keywords:convolutional neural networks, fire detection, notification system, grade fire detection systems, Convolutional Neural Networks, area fire detection, convolutional neural network, fuzzy logic unit, multiple fire signatures, multisensor data fusion