XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System火灾
开发人工智能消防机器人和火灾巡逻的实验调查
摘要：如今，由于人类不负责任，不可预测的气候波动以及家庭和工业环境，火灾事件定期发生。本研究描述了使用人工智能来识别火灾事件的消防机器人，并有能力远程射击，从而最大程度地降低了消防战士的风险。消防机器人根据用户监督和基于传感器的输入的组合进行移动。软件包括集成跟踪，火焰检测，避免障碍物和灭火。可以通过连接到消防软管的伺服电机来调节喷水的方向和量。在最后阶段，使用模拟的消防试验环境来评估消防机器人的性能。在对受灾地区进行自主检查期间，消防机器人有能力实时识别火焰，通过灭火系统启动自动灭火，并在最初的阶段管理火。
紧急常见问题解答：锂离子电池火灾响应
a。警告其他人并报告紧急情况，撤离安全区域，如果安全的情况，请参加任何暴露的人，等待紧急协调员的进一步指示，将受害者移至新鲜空气，致电911或紧急医疗服务，如果受害者不呼吸，请给予人工呼吸，如果呼吸困难，请施加呼吸，如果呼吸困难，请脱掉和散发出阳性的鞋子，并散发出污染的鞋子和衣服。立即用流水冲洗皮肤或眼睛至少20分钟，并确保医务人员知道所涉及的材料。
li-ion电池燃料的火灾抑制系统
本研究探索了电动汽车中锂离子电池组（EV）的主动氮防火系统。Thermal Runaway是通过这种设计来解决由于潜在的火灾和爆炸而引起的电动汽车的关键安全问题。SolidWorks是一种计算机辅助设计（CAD）软件，可促进使用具有集成的热传感器，电磁阀和氮气管道的3D电池组型号的创建。热模拟分析热分布并优化传感器放置，以早日检测热异常。该系统利用策略性放置的传感器来连续监测细胞温度。超过安全阈值后，螺线管阀会释放惰性氮气，从而取代氧气和阻碍燃烧。这种快速的干预措施熄灭了新生的火灾并防止热失去传播，从而提高了整体EV安全性。
基于AI的多机器人火灾抑制系统
“基于AI的多机器人灭火系统”项目旨在通过将人工智能（AI）等先进技术组合成组成一个高度智能机器人的团队来改变消防。为了提高其功能，这些机器人配备了先进的人工智能和特殊传感器。主要目标是通过允许这些机器人协作，快速应对火灾并处理危险的任务，从而提高消防操作的有效性和安全性，从而减少了人类消防员的需求。该项目包括广泛的测试，以确保这些智能机器人可以有效应对各种消防挑战。他们配备了专门的工具和传感器，使他们能够了解火的动态。机器人经过培训，可以使用巧妙的计算机程序进行快速决策，从而使其能够有效地对各种消防场景做出响应。
开拓道路：庆祝土著火灾管理
作为在加拿大各地土著社区分享知识的方式，整本小册子中都充满了插图、照片、创意写作和故事，承认讲故事和表现艺术对土著火灾管理明智做法、经验教训和资源的重要性。书名“开辟道路：庆祝土著火灾管理”承认土著社区自古以来就以多种方式引领加拿大的野火缓解和预防，依靠当地的土著知识体系。此外，焚烧以开辟和维护通行道路也是许多土著社区使用的做法。因此，我们展示了精选的故事，以反映土著社区各种当前和新兴的火灾管理实践，以支持文化振兴、复原力和自豪感以及（应急）准备。
行业调查：废物和回收中的电池火灾
计算•设施数量的百分比（26％）和加工（27％）的一致性表示我们的样本（和3,115次火灾的总数）约占该行业年度与电池相关的大火的四分之一。换句话说，估计每年大约12,000次大火。•该数字可以与来自州和地区射击服务的数据进行交叉检查，这些数据报告了“跨司法管辖区的1000多个电池大火”。在我们的样本中，有11％的人报告使用消防和救援服务来应对火灾。如果这11％代表1,000或以上，那么我们可以根据这些数字每年提取约10,000次火灾或更多的数字（与上面的12,000个数字一致）。
家庭火灾天气规划工具
我们最依赖的人并不总是住在附近。使用本规划工具了解了您需要的帮助后，请创建第二道防线 - 向您的邻居问好。请他们为您提供安全撤离所需的帮助。这些对话可能会让人感到不舒服。我们中的许多人已经与住在我们附近的人失去了联系。好消息是：灾难一次又一次地将社区凝聚在一起。不要等到灾难发生才建立联系。我们希望本文件有助于促进与您最亲近的人的对话，并可以在紧急情况下提供帮助。计划准备好后，请与任何可以帮助您的人分享副本，并保留一份随时可用的副本，以便在紧急情况发生时可以查看。
火灾探测技术的发展
Advancements in data technology, identifiers, and microelectronics, coupled with a deeper understanding of fire physical science, have significantly contributed to significant growth in the fire identification technology over the past decade. In practice, fire identification technology encounters obstacles such as mitigating deceptive issues, increasing responsiveness through dynamic response, and enabling extremely expensive and complex structures to more easily protect the public and comply with evolving regulations. Provision of shields. The purpose of this article is to examine the fluctuations in innovative endeavours within the field of fire identification, such as advancements in sensor architectures, fire data management, and screen technology that incorporate fire recognition frameworks. Our article examines the recent developments in fire identification technology, including emerging sensor, sign, and observation technologies, also unified fire recognition frameworks. A number of the issues that exist in the contemporary fire detection systems are examined, along with the prospective avenues for this research.
Amphi 通道计划火灾
座谈会 I 虚假信息时代的国防：理解和行动 I 03 06 2024 ________________________________________________________________________________________________________________________________________
火灾自动目标识别模块开发...
抽象目标识别是军事事务的优先事项。有必要识别移动的对象，不同的地形和景观创造识别障碍，这使此任务变得复杂。作战动作可以在一天中的不同时间进行，因此必须考虑照明角度和一般照明。有必要通过分割视频帧并识别和对其进行分类来检测视频中的对象。在工作中，作者提出了通过人工智能使用在拟议的信息技术框架内开发目标识别模块作为消防系统的组成部分。Yolov8模式识别模型家族用于开发目标识别模块。数据是从开源来源收集的，特别是从YouTube平台上的开源源中发布的视频录像。数据预处理的主要任务是在视频或实时-APC，BMP和TAMP上对三类对象进行分类。数据集是基于标记工具以及随后的增强工具的Roboflow平台形成的。数据集由1193个唯一图像组成 - 每个类别均匀。使用Google Colab资源进行培训。采用100个时代来训练模型。根据MAP50（平均平均精度为0.85），MAP50-95（0.6），精度（0.89）和召回（0.75）指标进行分析。这将是下一步。也有必要扩大军事设备对象的分类。存在巨大的损失，因为在研究中未考虑背景 - 基于未经技术的背景的验证数据（图像）训练模块。