Тестване на система за ранно откриване на горски пожари ще се проведе във Върнън тази седмица

Няколко дребни пожара ще бъдат запалени по продължение на път във Върнън, Британска Колумбия, тази седмица, до момента в който градът тества SenseNet, система за ранно разкриване на диви пожари.

Град Върнън беше определен за огромно тестване на тази нововъзникваща технология през 2022 година и на 14 и 15 декември хората, живеещи в региона, може да видят пушек от дребни тестови пожари, които ще бъдат почти един метър на един метър по мярка.

Тестването, взаимно изпитание със SenseNet, Rider Ventures и VFRS, ще разчита на многото датчици, шлюзове и камери, които са конфигурирани в по-рисковите региони на Vernon, с цел да обезпечат мрежа от ранни разкриване на пожар.

Eastide Road е мястото, където се чака да се организира тестването.

Основно преимущество на системата е нейната дарба да споделя информация с други, употребяващи същата система, разширявайки нейния потенциал.

Графикът за тестване може да бъде поправен заради метеорологичните условия и изискванията на обекта.

„ Ранното разкриване е мощен инструмент за ръководство на пожари “, сподели началникът на пожарната Дейвид Линд в известие за пресата.

„ Когато смекчим горивото и ранното разкриване вярно и имаме съответен отговор, пожарите нормално изгасват, до момента в който към момента са управляеми. Ранното разкриване също е от основно значение за преместването на хората от пътя, когато зародят бързо разрастващи се пожари. Тези проби ще обезпечат валидиране на системата в следена среда и фина конфигурация, в случай че е належащо. “

В лицето на тежките горски пожари, засягащи Канада, техните самодейни ограничения са от значително значение за ефикасната отбрана на нашите общности.

Сензорите събират данни в действително време за изискванията на околната среда и логаритъм обработва данните, с цел да търси аномалии, които биха могли да демонстрират пожар.

„ Например повишение на температурата, понижаване на влажността, увеличение Нива на CO, CO2 или внезапни промени в равнището на NO2 или равнищата на метан, ”  Шахаб Бахрами, основен софтуерен шеф на Sensenet сподели в изявление по-рано тази година.

„ Тези откривания са доста чувствителни, тъй че всевъзможни дребни промени, които са необикновени могат да бъдат открити от нашите AI логаритми. “

Бизнесът споделя, че преди този момент е тествал сполучливо технологията във Ванкувър и Уилямс Лейк и в този момент търси да образова своя логаритъм в друг климат и да се опита да понижи подправените аларми.