CN115645796A - 基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法 - Google Patents
基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115645796A CN115645796A CN202211300106.4A CN202211300106A CN115645796A CN 115645796 A CN115645796 A CN 115645796A CN 202211300106 A CN202211300106 A CN 202211300106A CN 115645796 A CN115645796 A CN 115645796A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fire
- detection
- pipe
- yolov
- annular
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 33
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000007789 sealing Methods 0.000 claims description 4
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims 2
- 239000000779 smoke Substances 0.000 abstract description 9
- 238000005507 spraying Methods 0.000 abstract description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000004660 morphological change Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Fire Alarms (AREA)
Abstract
基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法,属于自动灭火装置技术领域,为解决普通感烟火灾探测器与感温火灾探测器不适用于高大空间场所的火灾探测,常规的自动喷水灭火***不能有效发挥作用的问题;本发明通过使用YOLOv5算法对提取的视频进行处理,通过调节置信度阈值把一些低置信度的检测框去除,从而提高准确度,通过设置i ou比值把可能性较小的框去除,就可以得到目标检测的结果,配合定位装置能够对室内环境进行持续监测,及时发现并定位着火点,进行定位后再喷水灭火,定点灭火避免了大范围喷淋造成的影响,准确率高、部署成本低、灵活性和检测速度高。
Description
技术领域
本发明涉及自动灭火装置技术领域,特别涉及基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法。
背景技术
随着建筑结构的多样化发展,各种高大空间建筑不断出现,火灾形式日益严峻。大空间建筑具有结构复杂、跨度大、体积大、净空高、功能多样等特点,火灾发生时,传统的自动喷水灭火***难以达到预期灭火效果。大空间建筑场所的火灾探测与自动灭火主要存在以下问题:普通感烟火灾探测器与感温火灾探测器不适用于高大空间场所的火灾探测,常规的自动喷水灭火***不能有效发挥作用。
自动定位射流灭火***属于新型自动灭火***,是利用红、紫外探测器、数字图像或其他探测器组件,进行早期火灾的探测与跟踪定位,并通过联动控制进行灭火的喷水灭火***。目前市面上产品主要采用红外和紫外传感器作为火灾探测组件,虽探测原理简单、成本较低、工作稳定,但当烟雾浓度较大及有遮挡物时,会影响传感器的探测灵敏度。这类传感器一般都对声音电磁波及震动十分敏感,且易受到电焊、灯光和高温物体干扰,存在一定的误报率,不适用于长期有粉尘或腐蚀性气体的环境。当保护区域内出现多火源时,则存在不能准备探测和定位火源的缺陷,同时也无法判断火势大小。这主要是由于这类装置大多采用的是红外能量热释电的方式进行定位探测,但当火焰能量过强时,造成红外热释电器件饱和,无法对火焰能量准确定位。
近些年,人工智能、图像处理和计算机视觉等技术得到迅猛发展,基于视频图像的火灾检测技术主要使用摄像头监视自然景观并分析捕获的视频,识别火焰和烟雾以进行火灾检测。与传统的火灾检测技术不同,在视频图像理论基础上开发的检测***具有反应迅速、无接触、信息显示、智能和集成的优点。传统火灾探测器要求烟雾或气体扩散至传感器,而在视频图像理论基础上开发的检测***不需要这样,只要在监控范围内出现火焰或烟雾就会迅速发出报警信号,较早的火灾预警可以为扑灭火灾、人员撤离争取更多的宝贵时间。在发出报警信号的同时也可以看到火灾的现场进展。随着安防视频监控***的快速发展,如果将检测算法嵌入到监控***中,实现庞大的视频火灾监控网络覆盖指日可待。传统的图像处理火灾检测技术主要是通过图像中的颜色、频率和几何特征等要素来对火灾进行判断。若要素超过某一特定阈值就判定为火灾,也就是说这种方法需要人工导入一些先验信息。根据检测对象,火灾图像检测***主要针对火灾发生时的火焰和烟雾这两类进行检测,核心是对特征的提取研究,关键在于挖掘出火灾图像的特征与规律。火灾图像的特征主要有静态和动态两类,其中静态特征包括形状、纹理和颜色特征,动态特征包括形态变化及火焰和烟雾的迁移方向等。传统的图像处理火灾检测技术需要手动提取特征,过分依赖人力,而YOLOv5是当前深度学习目标检测领域性能最优的模型之一,其核心是卷积神经网络的特征提取结构,可识别输入目标类别及输出位置,是图像分类与定位相结合的算法。具有模型尺寸可控、准确率高、部署成本低、灵活性和检测速度高等特点,适合作为新型图像火灾检测***的图像处理部分。
基于智慧消防理念,提出采用YOLO目标检测算法等新兴技术手段进行火灾自动探测定位与自动射流灭火设备相结合的自动定位射流灭火***,具有更准确快速的定位能力,更强的纠错能力和更可靠的抗干扰能力。有望成为解决高大空间建筑场所火灾探测与灭火的有效方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法,解决了背景技术中普通感烟火灾探测器与感温火灾探测器不适用于高大空间场所的火灾探测,常规的自动喷水灭火***不能有效发挥作用的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:基于YOLOv5的自动定位射流灭火***的检测定位方法,包括以下步骤:
S1:通过灭火装置使图像采集装置旋转,图像采集装置对室内环境进行持续监测;
S2:图像采集装置对获取到的视频信息进行压缩和加密,然后利用局域网或因特网传输到终端位置,终端的火灾检测模块会根据服务器性能调整合适的帧数对视频进行提取;
S3:使用YOLOv5算法对提取的视频进行处理,得出结果后每个目标框会有一个被检测为该物体的置信度,通过调节置信度阈值把一些低置信度的检测框去除,从而提高准确度。设定权重,置信度阈值conf-thres和非极大值抑制nms及其预测框和真实框的交集与并集的比值iou三个参数;若检测过程中一个框产生多个检测目标,则通过设置iou比值把可能性较小的框去除,就可以得到目标检测的结果;
S4:输出目标检测结果,若目标检测结果中有火焰,终端将信号传回控制器,灭火装置进行灭火。
本发明提出的另一种技术方案:提供基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,包括固定盘、主体旋转驱动装置、图像采集装置、第一支杆、支撑板、转动管和喷头,主体旋转驱动装置安装在固定盘的下端面,图像采集装置位于主体旋转驱动装置下方且安装在主体旋转驱动装置的输出端,第一支杆安装在主体旋转驱动装置输出端的外壁上,支撑板安装在第一支杆的另一端,支撑板上活动连接有转动管,且转动管的另一端连接有喷头。
进一步地,固定盘的顶部通过均匀分布的固定杆连接有安装板,安装板设有用于安装在室内天花板的安装孔,通过安装板将固定盘安装在室内天花板上。
进一步地,固定盘的圆周外侧端设有环形储水槽,固定盘的外缘还设置有环形管,环形管与固定盘转动密封连接,并且环形管与环形储水槽相连通,环形管朝向环形储水槽的一端设有环状U形卡条。
进一步地,固定盘的顶部靠近边缘的位置设置有进水管,且进水管的一端与环形储水槽相连通,固定盘的顶部中间安装有声音报警器。
进一步地,环形管的底部靠近边缘的位置固定连接有连接杆,连接杆的底部固定连接有第二支杆,第二支杆的另一端与主体旋转驱动装置的输出端相连接。
进一步地,支撑板的侧面安装有第二旋转驱动装置,且第二旋转驱动装置的输出端与转动管的一端固定连接。
进一步地,支撑板的上端设置有限位板,且限位板与转动管相对应。
进一步地,转动管的底部位于喷头的下方固定连接有定位装置。
进一步地,环形管的底部靠近边缘的位置固定连接有输水管,输水管的另一端与转动管相连接,转动管通过输水管与环形管的内部相连通。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1.本发明提供的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法,使用YOLOv5算法对提取的视频进行处理,通过调节置信度阈值把一些低置信度的检测框去除,从而提高准确度,通过设置iou比值把可能性较小的框去除,就可以得到目标检测的结果,配合定位装置能够对室内环境进行持续监测,及时发现并定位着火点,进行定位后再喷水灭火,定点灭火避免了大范围喷淋造成的影响,准确率高、部署成本低、灵活性和检测速度高。
附图说明
图1为本发明的检测定位方法流程图;
图2为本发明的整体结构示意图;
图3为本发明的整体结构截面图;
图4为本发明的第二旋转驱动装置截面示意图;
图5为本发明的环状U形卡条处结构放大图。
图中:1、进水管;2、安装板;3、固定杆;4、固定盘;5、环形管;6、转动管;7、支撑板;8、第二旋转驱动装置;9、连接杆;10、第二支杆;11、图像采集装置;12、定位装置;13、喷头;14、限位板;15、输水管;16、主体旋转驱动装置;17、声音报警器;18、第一支杆;19、环形储水槽;20、环状U形卡条。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参照图2-图5,基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,包括固定盘4、主体旋转驱动装置16、图像采集装置11、第一支杆18、支撑板7、转动管6和喷头13,主体旋转驱动装置16安装在固定盘4的下端面,主体旋转驱动装置16旋转轴的下端设有圆形固定块,图像采集装置11置于圆形固定块边缘,第一支杆18安装在主体旋转驱动装置16输出端的外壁上,支撑板7安装在第一支杆18的另一端,支撑板7上活动连接有转动管6,且转动管6的另一端连接有喷头13。
固定盘4的顶部通过均匀分布的固定杆3连接有安装板2,安装板2设有用于安装在室内天花板的安装孔,通过安装板2将固定盘4安装在室内天花板上。
固定盘4的圆周外侧端设有环形储水槽19,固定盘4的外缘还设置有环形管5,环形管5与固定盘4转动密封连接,并且环形管5与环形储水槽19相连通,环形管5朝向环形储水槽19的一端设有环状U形卡条20,环形储水槽19开口一端设有限位凸缘,环状U形卡条20卡设于环形储水槽19开口的一端且与其转动密封连接,限位凸缘卡设于环状U形卡条20且两者之间设有环形密封圈以实现滑动密封。
固定盘4的顶部靠近边缘的位置设置有进水管1,且进水管1的一端与环形储水槽19相连通,固定盘4的顶部中间安装有声音报警器17,声音报警器17、图像采集装置11和主体旋转驱动装置16与控制器电连接,当图像采集装置11识别到火情时,控制声音报警器17发出警报。
环形管5的底部靠近边缘的位置固定连接有连接杆9,连接杆9的底部固定连接有第二支杆10,第二支杆10的另一端与主体旋转驱动装置16的输出端相连接。
支撑板7的侧面安装有第二旋转驱动装置8,且第二旋转驱动装置8的输出端与转动管6的一端固定连接,主体旋转驱动装置16和第二旋转驱动装置8均为电机。
支撑板7的上端设置有限位板14,且限位板14与转动管6相对应。
转动管6的底部位于喷头13的下方固定连接有定位装置12。
环形管5的底部靠近边缘的位置固定连接有输水管15,输水管15为软管,输水管15的另一端与转动管6相连接,转动管6通过输水管15与环形管5的内部相连通,喷头13与转动管6内部连通,为喇叭状结构,喷头13进水口处设有电磁阀阀门,以控制器开关,水依次通过进水管1、环形储水槽19、输水管15、转动管6输送至喷头13,由喷头13喷向着火区域。
具体的,首先将进水管1外接管网水源,在图像采集装置11识别到火情后,定位装置12对着火区域进行精确定位,随后将信号传输给控制器,控制器控制第二旋转驱动装置8驱动转动管6转动,使得喷头13对准着火区域,同时控制电磁阀阀门打开,水流经过进水管1进入环形储水槽19内,并经由环形储水槽19进入环形管5内,然后经过输水管15进入中空的转动管6内,再经喷头13喷出对着火区域进行灭火。
为了进一步更好的解释说明上述实施例,本发明还提供了一种实施方案,基于YOLOv5的自动定位射流灭火***的检测定位方法,包括以下步骤:
步骤一:通过灭火装置使图像采集装置11旋转,图像采集装置11对室内环境进行持续监测;
步骤二:图像采集装置11对获取到的视频信息进行压缩和加密,然后利用局域网或因特网传输到终端位置,终端的火灾检测模块会根据服务器性能调整合适的帧数对视频进行提取;
步骤三:使用YOLOv5算法对提取的视频进行处理,得出结果后每个目标框会有一个被检测为该物体的置信度,通过调节置信度阈值把一些低置信度的检测框去除,从而提高准确度。设定权重,置信度阈值conf-thres和非极大值抑制nms及其预测框和真实框的交集与并集的比值iou三个参数;若检测过程中一个框产生多个检测目标,则通过设置iou比值把可能性较小的框去除,就可以得到目标检测的结果;
步骤四:输出目标检测结果,若目标检测结果中有火焰,终端将信号传回控制器,灭火装置进行灭火。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于YOLOv5的自动定位射流灭火***的检测定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:通过灭火装置使图像采集装置(11)旋转,图像采集装置(11)对室内环境进行持续监测;
S2:图像采集装置(11)对获取到的视频信息进行压缩和加密,然后利用局域网或因特网传输到终端位置,终端的火灾检测模块会根据服务器性能调整合适的帧数对视频进行提取;
S3:使用YOLOv5算法对提取的视频进行处理,得出结果后每个目标框会有一个被检测为该物体的置信度,通过调节置信度阈值把一些低置信度的检测框去除,从而提高准确度。设定权重,置信度阈值conf-thres和非极大值抑制nms及其预测框和真实框的交集与并集的比值iou三个参数;若检测过程中一个框产生多个检测目标,则通过设置iou比值把可能性较小的框去除,就可以得到目标检测的结果;
S4:输出目标检测结果,若目标检测结果中有火焰,终端将信号传回控制器,灭火装置进行灭火。
2.一种如权利要求1所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于,灭火装置包括固定盘(4)、主体旋转驱动装置(16)、图像采集装置(11)、第一支杆(18)、支撑板(7)、转动管(6)和喷头(13),主体旋转驱动装置(16)安装在固定盘(4)的下端面,图像采集装置(11)位于主体旋转驱动装置(16)下方且安装在主体旋转驱动装置(16)的输出端,第一支杆(18)安装在主体旋转驱动装置(16)输出端的外壁上,支撑板(7)安装在第一支杆(18)的另一端,支撑板(7)上活动连接有转动管(6),且转动管(6)的另一端连接有喷头(13)。
3.如权利要求2所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:固定盘(4)的顶部通过均匀分布的固定杆(3)连接有安装板(2),安装板(2)设有用于安装在室内天花板的安装孔,通过安装板(2)将固定盘(4)安装在室内天花板上。
4.如权利要求3所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:固定盘(4)的圆周外侧端设有环形储水槽(19),固定盘(4)的外缘还设置有环形管(5),环形管(5)与固定盘(4)转动密封连接,并且环形管(5)与环形储水槽(19)相连通,环形管(5)朝向环形储水槽(19)的一端设有环状U形卡条(20)。
5.如权利要求4所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:固定盘(4)的顶部靠近边缘的位置设置有进水管(1),且进水管(1)的一端与环形储水槽(19)相连通,固定盘(4)的顶部中间安装有声音报警器(17)。
6.如权利要求5所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:环形管(5)的底部靠近边缘的位置固定连接有连接杆(9),连接杆(9)的底部固定连接有第二支杆(10),第二支杆(10)的另一端与主体旋转驱动装置(16)的输出端相连接。
7.如权利要求6所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:支撑板(7)的侧面安装有第二旋转驱动装置(8),且第二旋转驱动装置(8)的输出端与转动管(6)的一端固定连接。
8.如权利要求7所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:支撑板(7)的上端设置有限位板(14),且限位板(14)与转动管(6)相对应。
9.如权利要求8所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:转动管(6)的底部位于喷头(13)的下方固定连接有定位装置(12)。
10.如权利要求9所述的基于YOLOv5的自动定位射流灭火***,其特征在于:环形管(5)的底部靠近边缘的位置固定连接有输水管(15),输水管(15)的另一端与转动管(6)相连接,转动管(6)通过输水管(15)与环形管(5)的内部相连通。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211300106.4A CN115645796A (zh) | 2022-10-24 | 2022-10-24 | 基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211300106.4A CN115645796A (zh) | 2022-10-24 | 2022-10-24 | 基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115645796A true CN115645796A (zh) | 2023-01-31 |
Family
ID=84991663
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211300106.4A Pending CN115645796A (zh) | 2022-10-24 | 2022-10-24 | 基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115645796A (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210049789A1 (en) * | 2019-08-16 | 2021-02-18 | Deep Seek Labs, Inc. | Flame finding with automated image analysis |
CN114425133A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-03 | 吕德生 | 一种室内火焰自主巡检及灭火方法 |
CN114821778A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-29 | 中国农业大学 | 一种水下鱼体姿态动态识别方法及装置 |
CN114984496A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-09-02 | 上海应用技术大学 | 一种局部区域定点灭火装置及其定位方法 |
-
2022
- 2022-10-24 CN CN202211300106.4A patent/CN115645796A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210049789A1 (en) * | 2019-08-16 | 2021-02-18 | Deep Seek Labs, Inc. | Flame finding with automated image analysis |
CN114425133A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-03 | 吕德生 | 一种室内火焰自主巡检及灭火方法 |
CN114984496A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-09-02 | 上海应用技术大学 | 一种局部区域定点灭火装置及其定位方法 |
CN114821778A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-29 | 中国农业大学 | 一种水下鱼体姿态动态识别方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103927838B (zh) | 一种烟雾热成像火灾自动定位探测***及方法 | |
CN111107675B (zh) | 基于泛在电力物联网的电缆通道边缘物联终端及方法 | |
US8681223B2 (en) | Video motion detection, analysis and threat detection device and method | |
CN110083103A (zh) | 一种机房智能监控*** | |
CN212782246U (zh) | 一种基于人工智能的烟火识别*** | |
US7680297B2 (en) | Fire detection method and apparatus | |
CN108170071A (zh) | 一种监测控制***及方法 | |
CN206696997U (zh) | 居家安全的智能报警控制装置及*** | |
CN109754579A (zh) | 一种专用于园区的智能安防控制***及方法 | |
KR102155294B1 (ko) | 공동주택 소방시설물 안전장치 | |
KR102175419B1 (ko) | 와이드 스프링클러를 이용한 건축물 소방화재 감시 시스템 | |
KR102441268B1 (ko) | 드론을 이용한 소방 점검 시스템 | |
CN117482445A (zh) | 一种基于物联网的智慧简易喷淋火灾早期抑制*** | |
CN115645796A (zh) | 基于YOLOv5的自动定位射流灭火***及其检测定位方法 | |
CN209187990U (zh) | 一种室内自动喷淋灭火*** | |
CN209746757U (zh) | 一种智能视觉消防监视*** | |
KR101775486B1 (ko) | 건축공간내 설치되는 자동 화재감지 소방장치 | |
CN110947148A (zh) | 一种自动灭火***及其灭火操作方法 | |
CN208138885U (zh) | 一种消防水***管网的检测检漏*** | |
CN111784963A (zh) | 一种智能化节能烟雾应急报警*** | |
CN108939383A (zh) | 一种升船机自动定位水炮灭火***及方法 | |
CN109540398A (zh) | 基于无线Mesh的SF6气体泄漏监测报警***及方法 | |
KR200327096Y1 (ko) | 건물 화재 예방을 위한 원격 통합 자동 감시 시스템 | |
CN209714094U (zh) | 一种升船机自动定位水炮灭火*** | |
CN114170755A (zh) | 一种火灾自动报警***安装施工方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20230131 |