KR20190139229A - 화재안전장치 방법 및 시스템 - Google Patents
화재안전장치 방법 및 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190139229A KR20190139229A KR1020197030895A KR20197030895A KR20190139229A KR 20190139229 A KR20190139229 A KR 20190139229A KR 1020197030895 A KR1020197030895 A KR 1020197030895A KR 20197030895 A KR20197030895 A KR 20197030895A KR 20190139229 A KR20190139229 A KR 20190139229A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- fire
- fire detection
- controller
- detection system
- response
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 49
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 144
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 claims description 89
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 82
- 238000010411 cooking Methods 0.000 claims description 61
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims description 61
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims description 52
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 39
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 35
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 34
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 19
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 18
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 238000011109 contamination Methods 0.000 claims description 15
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 15
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims description 14
- 239000004519 grease Substances 0.000 claims description 13
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 12
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 12
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 10
- 238000001931 thermography Methods 0.000 claims description 10
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 9
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 8
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 6
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 5
- 239000004449 solid propellant Substances 0.000 claims description 5
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 4
- 239000006260 foam Substances 0.000 claims description 3
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 2
- 230000007480 spreading Effects 0.000 claims description 2
- 238000003892 spreading Methods 0.000 claims description 2
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 22
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 16
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 9
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 9
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 7
- 239000003570 air Substances 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 5
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 5
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 4
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 3
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 2
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 239000003517 fume Substances 0.000 description 2
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000009256 replacement therapy Methods 0.000 description 2
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 2
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 206010003497 Asphyxia Diseases 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 241001300198 Caperonia palustris Species 0.000 description 1
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OTMSDBZUPAUEDD-UHFFFAOYSA-N Ethane Chemical compound CC OTMSDBZUPAUEDD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000006173 Larrea tridentata Nutrition 0.000 description 1
- 244000073231 Larrea tridentata Species 0.000 description 1
- 206010039740 Screaming Diseases 0.000 description 1
- 235000000384 Veronica chamaedrys Nutrition 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 239000000443 aerosol Substances 0.000 description 1
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 description 1
- 150000004945 aromatic hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 239000000567 combustion gas Substances 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000011143 downstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000003063 flame retardant Substances 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 235000015220 hamburgers Nutrition 0.000 description 1
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000246 remedial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012959 renal replacement therapy Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- 238000001429 visible spectrum Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
- A62C—FIRE-FIGHTING
- A62C3/00—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places
- A62C3/006—Fire prevention, containment or extinguishing specially adapted for particular objects or places for kitchens or stoves
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A62—LIFE-SAVING; FIRE-FIGHTING
- A62C—FIRE-FIGHTING
- A62C37/00—Control of fire-fighting equipment
- A62C37/36—Control of fire-fighting equipment an actuating signal being generated by a sensor separate from an outlet device
- A62C37/38—Control of fire-fighting equipment an actuating signal being generated by a sensor separate from an outlet device by both sensor and actuator, e.g. valve, being in the danger zone
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/19—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using infrared-radiation detection systems
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
- G08B17/103—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means using a light emitting and receiving device
- G08B17/107—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means using a light emitting and receiving device for detecting light-scattering due to smoke
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
- G08B17/125—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions by using a video camera to detect fire or smoke
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
- G08B29/18—Prevention or correction of operating errors
- G08B29/185—Signal analysis techniques for reducing or preventing false alarms or for enhancing the reliability of the system
- G08B29/188—Data fusion; cooperative systems, e.g. voting among different detectors
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B5/00—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied
- G08B5/22—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission
- G08B5/36—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission using visible light sources
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Fire Alarms (AREA)
- Fire-Detection Mechanisms (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
- Fire-Extinguishing By Fire Departments, And Fire-Extinguishing Equipment And Control Thereof (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
상업적 주방 응용분야에 특히 적합한 화재안전시스템은 에너지 효율을 위한 배기 수준들의 제어를 제공하고 화재들 또는 화재 위험들에 지능적으로 대응한다. 실시예들에서, 시스템들은 화재 위험들 또는 임박한 화재들의 조기 경고를 제공할 수 있다. 실시예들은 취소가능한 경보들에 대해 확률적 추정치를 사용한다. 실시예들은 지도 학습을 위한 메커니즘으로서 경보 취소들을 활용할 수 있는 분류기들을 사용한다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2017년 3월 20일에 출원된 미국 가출원 제62/473,747호의 이익을 주장하며, 이는 본원에 참조로 통합된다.
쿡스토브 또는 레인지 위쪽에 배치된 후드에 사용되는 공지의 화재 진압 시스템은 후드 플레넘(hood plenum) 또는 덕트에서 화재를 나타내는 온도가 측정되면 방화(fire retardant)재료를 조리 표면 위로 전달하여 지방 또는 그리스(grease) 화재를 멈추는 것에 주로 관련된다. 기존의 화재 진압 시스템은 후드 플레넘 또는 덕트 내의 고정 절대온도를 측정하고 이전에 설정된 온도에 도달하면 경보를 작동시키거나 방화 재료를 방출함으로써 작동한다. 그러나, 이러한 유형의 접근법은 배기 온도의 변화를 감안하지 아니할뿐더러, 통상적인 조리로부터, 화재 대신에, 확 타오름만이 있는 시나리오를 감안하지 않는다. 더욱이, 화재 진압 시스템은 현존 화재만을 검출한다.
본 발명은 화재 검출뿐 아니라 예방에 대한 개선된 시스템과 더 빠른 응답 시간을 가진 시스템을 제공하는데 있다.
실시예들에서, 네트워크 기반, 또는 규칙 기반 방법들은 다수의 센서 입력들을 조합하여, 단일 세트의 센서 입력들에 의해 화재진압을 제어하고 유동을 배기하는 데 사용되는 현황 표시를 생성한다. 실시예들에서, 사전정의된 신호를 발생시키는 적어도 하나의 센서 유형이 화재 상황 및 가전기기 조리 상태를 검출하는 데 사용되고, 상기 사전정의된 신호는, 다른 센서 신호들과 조합되어, 사전정의된 신호에 대한 응답으로, 적어도 두 개의 조리 상태를 구별하는 제어기에 적용되며, 조리 상태들 각각은 제어기의 두 상태 구별에 반응하여 제어기가 구현하는 적어도 두 개의 배기 유량에 대응하며, 사전정의된 신호는 동시에 화재 상황을 구별하는 데 사용되고, 화재 상황의 구별에 반응하여 동일한 제어기가 물 분무기 또는 화학소화기와 같은 화재진압장치를 작동시킨다.
본 발명의 실시예들의 목적들 및 이점들은 아래의 발명의 설명을 첨부도면들과 함께 고려함으로써 명확히 알 수 있다.
이하 실시예들을 첨부도면들을 참조하여 아래에서 상세하게 설명할 것이며, 이때 유사한 도면부호는 유사한 요소들을 나타낸다. 첨부도면들은 반드시 축척에 맞게 도시된 것은 아니다. 해당되는 경우, 일부 특징들은 그 아래에 있는 특징들의 설명을 도와주기 위해 도시되지 않을 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 및 진압을 위한 신호 처리 및 제어의 개요를 나타낸다.
도 2는 도 1의 시스템에서 하나 이상의 입력에 사용될 수 있는 센서의 예들을 요약한다.
도 3a 내지 도 3f는 상이한 유형의 센서 신호들의 초기 조정과 제어기의 분류기에 의미있는 정보를 제공하는 동안 주된 신호들의 차원수를 감소시키는 데 사용될 수 있는 추가 프로세싱을 나타낸다.
도 3g는 본 발명의 실시예들에 따른 출력들의 예시 범위와 함께 도 3a 내지 도 3f의 초기 프로세싱에서 비롯된 조정된 입력들을 나타낸다.
도 4a는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 및 진압 요소들을 구비한 주방을 나타낸다.
도 4b는 인접한 가전기기들 사이의 틈새와 가전기기들과 벽 사이의 틈새를 보여주기 위한 가전기기들의 평면도를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 검출 및 진압 겸용 장치를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 다중 배기 후드 화재 진압 시스템을 나타낸다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 및 진압 시스템을 구비한 덕트 섹션들을 나타낸다.
도 9a 내지 도 9c는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 시뮬레이션 장치를 나타낸다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 실시예들에 따른, 화재 및 통상적인 조리 각각의 프로세싱된 열화상을 나타낸다.
도 11은 본 발명의 실시예들에 따른 거친 열화상화 시스템을 위한 응용을 나타낸다.
도 12a 및 도 12b는 본 발명의 실시예들에 따른, 연계된 센서들을 구비한 배기 후드의 정면도 및 측면도를 나타낸다.
도 12c 및 도 12d는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 시스템의 기호로 나타낸 프로세싱 다이어그램들을 나타낸다.
도 12e는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 시스템의 일 실시예의 센서 규모들을 비유적으로 나타낸다.
도 12f는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 시스템의 일 실시예의 측정된 센서 규모들을 나타낸다.
도 13은 본 발명의 실시예들에 따른 검출 가능한 연기가 있는 배기 후드 및 카메라의 평면도를 나타낸다.
도 14는 본 발명의 각 실시예에 대하여 논의된 모듈형 연산 요소들 각각 또는 전체에 대한 토대로서 사용될 수 있는 예시적 컴퓨터 시스템의 블록 다이어그램을 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 및 진압을 위한 신호 처리 및 제어의 개요를 나타낸다.
도 2는 도 1의 시스템에서 하나 이상의 입력에 사용될 수 있는 센서의 예들을 요약한다.
도 3a 내지 도 3f는 상이한 유형의 센서 신호들의 초기 조정과 제어기의 분류기에 의미있는 정보를 제공하는 동안 주된 신호들의 차원수를 감소시키는 데 사용될 수 있는 추가 프로세싱을 나타낸다.
도 3g는 본 발명의 실시예들에 따른 출력들의 예시 범위와 함께 도 3a 내지 도 3f의 초기 프로세싱에서 비롯된 조정된 입력들을 나타낸다.
도 4a는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 및 진압 요소들을 구비한 주방을 나타낸다.
도 4b는 인접한 가전기기들 사이의 틈새와 가전기기들과 벽 사이의 틈새를 보여주기 위한 가전기기들의 평면도를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 검출 및 진압 겸용 장치를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 다중 배기 후드 화재 진압 시스템을 나타낸다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 및 진압 시스템을 구비한 덕트 섹션들을 나타낸다.
도 9a 내지 도 9c는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 시뮬레이션 장치를 나타낸다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 실시예들에 따른, 화재 및 통상적인 조리 각각의 프로세싱된 열화상을 나타낸다.
도 11은 본 발명의 실시예들에 따른 거친 열화상화 시스템을 위한 응용을 나타낸다.
도 12a 및 도 12b는 본 발명의 실시예들에 따른, 연계된 센서들을 구비한 배기 후드의 정면도 및 측면도를 나타낸다.
도 12c 및 도 12d는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 시스템의 기호로 나타낸 프로세싱 다이어그램들을 나타낸다.
도 12e는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 시스템의 일 실시예의 센서 규모들을 비유적으로 나타낸다.
도 12f는 본 발명의 실시예들에 따른 화재 검출 시스템의 일 실시예의 측정된 센서 규모들을 나타낸다.
도 13은 본 발명의 실시예들에 따른 검출 가능한 연기가 있는 배기 후드 및 카메라의 평면도를 나타낸다.
도 14는 본 발명의 각 실시예에 대하여 논의된 모듈형 연산 요소들 각각 또는 전체에 대한 토대로서 사용될 수 있는 예시적 컴퓨터 시스템의 블록 다이어그램을 나타낸다.
개시된 실시예들에서, 단순 제어체계, 또는 더 복잡한 네트워크 기반 또는 규칙 기반의 방법들 및 알고리즘들은 하나 또는 다수의 센서 입력들을 조합하여, 화재진압 및 관련 대응들을 제어하는 데 사용되는 현황 표시를 생성한다. 더욱이, 실시예들은 동일한 세트의 센서 입력들로부터 배기 유동 제어를 제공할 수도 있다. 실시예들에서, 사전정의된 신호를 발생시키는 적어도 하나의 센서 유형이 화재 상태와 가전기기 조리 상태를 검출하는 데 사용되며, 사전정의된 신호는, 다른 센서 신호들과 조합되어, 사전정의된 신호에 대한 응답으로, 적어도 두 개의 조리 상태를 구별하는 제어기에 적용되고, 조리 상태들 각각은 제어기의 두 상태 구별에 반응하여 제어기가 구현하는 적어도 두 개의 배기 유량에 대응하며, 사전정의된 신호는 동시에 화재 상황을 구별하는 데 사용되고, 화재 상황의 구별에 반응하여 동일한 제어기가 물 분무기 또는 화학소화기와 같은 화재진압장치를 작동시킨다.
도 1을 참조하면, 제어기(108)는 아날로그 필터링에 의해 또는 센서 신호(101)의 유형에 따라 달라질 수 있는 다른 유형의 신호 조정 등에 의해 필터링(105)되는 필터링된 신호들(103)로부터 유래된 하나 이상의 조정된 입력(105)을 수신하는 결합기/감축기/분류기(106)를 포함한다. 센서들(100)은 다양한 유형일 수 있고 연속적인 출력 센서 신호들(101)을 발생시킬 수 있다. 조정된 입력들(105)이 조합되어 화재를 검출할 수 있고, 이는 내부 신호(도시되지 않음)에 의해 표시될 수 있다.
화재 검출 표시는 화재의 표시와 연관된 신뢰수준을 나타내는 하나 이상의 신호의 발생에 수반될 수 있다. 동일한 방식으로, 제어기는 화재의 유형, 화재의 위치, 및 화재의 크기를 또한 각각 대응하는 신뢰수준과 함께 결정할 수 있다. 이들 전부는 제어기(108)에서 접근 가능한 저장된 데이터 또는 신호들과 같은 내부 표시들과 연계될 수 있다.
제어기(108)는 화재 표시들과, 신뢰수준들과, 위치, 심각도, 크기 등 화재 표시와 연관된 다른 데이터와의 사이를 중개하고 출력 신호들(109)을 발생시켜 출력 실행기들(110)에 적용될 수 있는 최종 출력들을 구동하며, 출력 실행기들(110)은 소화약제 화학물질들의 방출을 촉발하기, 소화약제 전달용 노즐들을 선택 및 조준하기, 소화약제 유형을 선택하기 등과 같은 몇몇 동작을 실행한다. 출력 실행기들(110)의 유형들과 자유도(DOF)는 아래 예시들에서 논의된다.
사용자 인터페이스(112)는 하나 이상의 출력 실행기들(110)을 제공할 수 있거나 또는 화재에 관련된 출력 표시들을 위해 사용되지 않을 수 있다. 사용자 인터페이스(112)는 감시중인 가전기기들 또는 가전기기의 유형, 가전기기의 현황, 연료 유형, 가전기기 위치들, 그리고 센서들(100), 소화약제 전달 실행기들에 관련된 기타 정보, 및 센서 입력들과 조합될 수 있고 화재의 검출, 화재 검출에 대한 반응, 및 검출에 연관된 신뢰수준들에 영향을 미칠 수 있는 기타 정보와 같은 양식 입력들(modal inputs)의 입력을 허용할 수 있다. 인터페이스는 빌딩 관리 시스템, 가전기기 인터페이스 등과 같은 다른 장치들에 대한 직접적인 디지털 인터페이스들을 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(111)는 원격 경보들의 작동, 휴대전화 통화들, 및 인스턴트 메시지들과 같은 특정 출력들에 대한 기능성을 제공할 수 있다. 통신 인터페이스(111)는 원격 제어, 시스템의 소프트웨어 업데이트, 데이터 업데이트들 및 로컬에서 또는 원격 서버 팜(server farm)에 의해 호스트되는 현황 포털에의 원격 접속을 허용하기 위한 인터넷 연결을 또한 제공할 수 있다. 통신 인터페이스(11)는, 제어시스템으로부터의 피드백이 다른 유사한 시스템들로부터의 피드백과 풀링(pooling)되며 이후 소프트웨어 업데이트들에서 배포될 수 있는 제어 소프트웨어 개량을 위한 서비스에 의해 사용되는 협력적 시스템 소프트웨어 개선작업을 위한 통신 지원을 또한 제공할 수 있다.
이제 도 4a를 참조하면, 배기팬(716)은, 배기 후드(621)의 오목부(622)로부터 연기를 빨아들이기 위하여 그 유입구에서 필터(626)를 지지하는 배기 플레넘(624)에 연결된 덕트(627)로부터 공기와 연기를 빨아들인다. 다양한 상이한 구성들로 된 다수의 플레넘들(624), 필터들(626), 및 덕트들(627)이 있을 수 있으며, 본 실시예는 단지 예시로서 나타낸 것이다. 다양한 센서들이 도시되며, 이들은 아래에서 논의될 것이다. 화학적 소화약제와 같은 소화약제는 가압 용기(680) 또는 기타 적합한 서브시스템 내에 저장된다. 전달 장치(607)는 예를 들어 분무 노즐(607A)을 포함할 수 있다. 물 스프링클러 소화약제들, 건조 또는 가스 소화약제들 또한 제공될 수 있다.
스프링클러 헤드들(617A)을 구비한 화재 스프링클러 시스템(617)은 상업적 주방 공간(628)에도 존재할 수 있다. 스프링클러 헤드들(617A)은 사전정의된 온도 이상으로 사전정의된 기간 동안 가열되면 분무 밸브들을 개방하는 가용성 링크들(fusible links)을 가질 수 있다. 다양한 인원(601)이 조리, 청소, 보관, 기기 유지보수 등의 다양한 활동들을 수행하면서 주방(628)의 점유한 공간에서 돌아다닐 수 있을 것이다. 인원(601)은 화재조사임무들, 화재비상시에는 화재진압임무들, 피난 등등에 관여할 수도 있다. 수많은 것들 중 하나일 수 있는 조리 가전기기는 620으로 지시된다. 조리 가전기기는 배기 후드(621)에 의해 배기되는 조리 연기를 발생시킬 수 있다.
가전기기들(620)은 일반적으로 서로에 인접하게 배치되어 도 4b에 630으로 지시된 것과 같은 인접한 가전기기들 사이의 틈새를 가지거나, 또는 벽에 인접하게 위치되어 631로 지시된 바와 같은 벽과 가전기기 사이의 공간을 형성한다. 이러한 공간들(631)은 먼지, 그리스, 오래된 음식, 및 화재에 연료가 됨으로써 위험을 발생시킬 수 있는 많은 다른 잔재를 위한 덫이 될 수 있다.
제어기(108, 600)는 궁극적으로 다양한 센서들(100)로부터 유래된 하나 이상의 입력들을 연속적으로 또는 단속적으로 감시할 수 있으며, 다양한 센서들(100)의 예시는 도 2에 종합적으로 도시되어 있다. 센서들(100)에는 온도 센서들, 그 중에서도 덕트(627)의 벽으로부터 멀리 떨어지도록 배치되어 가스 온도를 연속적으로 및 민첩하게 측정하도록 보장하는 덕트 가스 온도 센서(629)가 포함될 수 있다. 알려진 유형의 다양한 온도 센서들이 이곳과 본 출원 전체에 걸쳐 개시된 실시예들의 다른 곳에서 사용될 수 있다. 이들은 열전대들, 저항온도센서들, 저항온도센서들(RTDs), 수정 진동자 온도계들, 서미스터들, 또는 임의의 다른 유형의 온도 센서를 포함할 수 있다.
센서들(100)은, 625로 지시된 바와 같은 덕트 벽의 하나 이상의 위치에서 덕트 벽의 온도를 측정하도록 배치되고 설정된, 앞서 말한 유형들 중 임의의 유형의 하나 이상의 온도 센서를 또한 포함할 수 있다. 덕트 벽 온도 센서는 덕트 자체에 있는 퇴적물이 연료가 된 화재로부터 발생된 열을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 목재 또는 가스 점화 그릴들과 같은 그릴 배기 시스템들에서, 통상적인 여과를 모면한 기름방울 또는 크레오소트가 덕트 벽들(627)에 축적될 수 있다. 타고 있는 잔불 또는 다수의 잔불들이 이러한 퇴적물에 불을 붙여 매우 고온의 화재들을 유발할 수 있다. 이들은 덕트 화재가 발생하기 쉬운 위치의 하류측에 위치된 덕트 가스 온도 센서(629) 및/또는 이의 사례들에 의해 또한 검출될 수 있다. 일반적으로, 그리스(grease) 필터와 같은 필터(626)는 연료가 덕트 벽들(627)을 오염시키는 것을 방지할 것이지만, 필터들은 불완전하다. 또한 타고 있는 잔불들은 그리스형(충격형) 필터와 같은 필터를 빠져나올 수 있다.
하나 이상의 온도 센서(604)가 배기 후드(621)의 오목부(622)에 구비될 수 있다. 이는 연소와 연관된 열적 급상승의 이른 징후를 제공할 수 있다. 조리와, 그릴 같은 조리 표면의 예열에 수반하는 배기 연기는 예측 가능한 패턴을 갖는다. 예를 들어, 그릴 위에서 고기를 뒤집는 것은 큰 부피의 연기를 발생시키는 증기 급상승을 일으킬 수 있지만, 일단 조리 모드가 확립되면, 배기 유동은 유량이 이러한 부하를 처리할 수 있도록 사전결정된 설계 유량이 되도록 보장하기 위하여 제어될 수 있다. 그러나, 추가적인 연료의 연소가 상황에 더해지는 때에는, 후드 내부에서 훨씬 더 높은 온도가 나타날 수 있다.
튀김기들은 잠재적 화재들의 다른 원인이다. 튀기기는 배기 후드(621)의 오목부(622) 내에서 상승하는 연기에 대한 예측 가능한 시간적 패턴을 갖는다. 오일 화재가 발생하는 때에는, 배기 후드(621)의 오목부(622) 내에서 단시간에 큰 온도 증가가 발생할 것이다. 다수의 온도 센서들(604)을 구비함으로써 기다란 후드를 따라서 화재의 위치를 측정하는 것이 가능해질 수 있다. 큰 화재는 이격되어 배치된 다수의 센서들에 의해 검출 가능할 것이므로 다수의 센서들은 온도 길이 척도의 검출 또한 가능하게 할 수 있다. 시간적 및 공간적 분해능은 둘 다 화재의 크기 및 위치를 나타내는 데 사용될 수 있다.
온도 정보를 처리하는 관점에서, 온도 변동 시간 척도는 화재의 열구동(thermally-driven) 유동의 에너지를 나타낼 수 있다. 저질량 온도 센서를 사용하여 변동하는 온도 신호로부터 누적적으로 측정된 파워 스펙트럼 밀도 함수(PSD)는 난류 에너지를 나타내기 위하여 분석될 수 있다. 더 큰 난류 에너지가 생성되어 온도 변화로 나타나고 있는 화재에서는, PSD에서 더 높은 주파수 성분들이 더 큰 난류 에너지를 나타낸다. PSD에서 절대적이든 상대적이든 화재를 나타내는 스펙트럼 역치들을 확인하기 위하여 다양한 화재 예시들이 분석될 수 있다. 상대적 역치들은 예를 들어 저대역에서의 에너지와 저대역보다 더 낮은 사전정의된 대역에서의 에너지의 비율이 역치 아래로 떨어지는 것을 지칭할 수 있다. 이와 유사하게, 작은 거리만큼 이격되어 배치된 다수의 온도 센서들은 연소 가스에 의해 발생되는 고강도 난류를 유사한 방식으로 밝혀낼 수 있다. 연소와 연관된 길이와 시간의 척도들은 단순히 난류 에너지의 관점에서 특징지을 수 없는 독특한 특성들을 가질 수 있고, 이러한 특성들은 어떤 경우에도 실험적으로 발견되고 PSD의 관점에서 특징지어질 수 있다. PSD의 거친 표현은 화재 검출을 목적으로 분류기에 적용될 수 있는 소수의 DOF를 제공할 수 있다.
하나 이상의 가스 종류 검출기(658)가 인화성 가스, 산소 수준들, 일산화탄소, 이산화탄소, 휘발성 유기 화합물들, 주방 화재에서 흔한 재료들의 제어되지 않은 연소와 연관된 특정 휘발성 유기물, 및 기타 기체류의 존재를 검출하기 위하여 주변 공기의 표본을 수집하여 분석하도록 구비될 수 있다.
온도 센서들(604)은 배기 후드(621)의 오목부(622) 내의 2차원 필드 도처에 직사각형 또는 육각형 배열로 분포될 수 있다. 도 4a에 나타낸 위치들은 상징적인 것일 뿐이다. 위에 나타낸 바와 같이, 온도 센서들(604)은 천천히 변화하는 온도 또는 변동하는 온도를 나타내도록 사용될 수 있고, 이로부터 통계자료가 유래되어 화재를 표시하기 위한 분류에 사용될 수 있다. 열관성(thermal inertia)이 낮은 온도 센서들의 예로는 RTD와 열전대 그리고 서미스터가 있다.
복사 방출들, 또는 열 범위에 있는 빛 에너지는 다른 센서들에 의해 화재 표시들이 주어질 때 화재 검출을 위해 및/또는 비화재 상태의 식별을 위해 검출되고 사용될 수 있다. 센서들(102)은 610으로 지시된 영역(시야각 또는 FOV)의 평균 온도를 검출하도록 배치되고 조준된 하나 이상의 복사 온도 센서를 더 포함할 수 있다. 다수의 영역들 또는 FOV들에 조준된 다수의 복사 온도 센서들(610)이 있을 수 있다. 예를 들어, 632로 지시된 센서는 가전기기(620)의 조리 표면의 일부분으로 향해질 수 있는 반면 다른 센서는 배기 후드(621)의 오목부(622) 내의 화염들을 검출하도록 배치될 수 있다. FOV는 좁거나 넓을 수 있다. 실시예들에서, FOV는 선택가능하다. 복사 온도 센서들(610)에 의해 제공되는 신호는 실시간 순간 신호일 수 있고, 이로부터 제어기에 의해 정보가 획득되어 이로부터 비정상(unsteady) 신호를 형성한다.
영역의 복사 온도는 하나 이상의 적외선 카메라(613)에 의해 공간적으로 분해될 수 있다. 도 10a 및 도 10b를 간단히 참조하면, 그릴 스테이션(705)과 통상적인 그릴(706)에서 화재가 유리한 상이한 지점들로부터의 디지털 프로세싱된 적외선 화상들이 나타나 있다. 블랍(blob)과 고속 푸리에 변환(FFT) 분석으로부터 도출될 수 있는 다양한 특징들을 볼 수 있다. 먼저, 고온 폐쇄 영역(710)(화상 분석 전문용어로 블랍)이 화상을 임계처리하는 IR 휘도에 의해 정의된다. 분류기는 상기 영역으로부터 블랍의 형상(종횡비, 시간적 지속성, 및 유사한 특징들과 같은 단순 통계)을 검출할 수 있고, 이는, 선택적으로 다른 센서 입력들과 조합되어, 결합기/감축기/분류기(106)에 추출됨으로써 화재의 표시와, 신뢰수준, 위치, 크기 및 강도를 포함하는 관련 데이터를 제공할 수 있다. 영역(714)은 상기 영역의 공간적 주파수 분포와 같은 통계량으로 응축될 수 있는 공간적으로 분해된 강력한 휘도 변동에 의해 특징지어지는 것을 또한 관찰할 수 있다. 위에 나타낸 바와 같이, 두드러지는 주파수 대역에 대한 PSD에서의 에너지는 매우 클 것이다. 비록 유사한 대역에서의 변화들이 도 10b에서 눈에 잘 띄고 넓게 분포되어 있지만, 휘도 진폭의 변화는 그만큼 크지 않다. 더욱이, 휘도 진폭의 변화는 앞서 나타낸 바와 같이 통계량으로 포착되고 제어기에 적용될 수 있는 시간적 변동에 수반되지 않을 수 있다.
광학 또는 적외선 영상 이미징 장치가 후드의 평면도로부터 화재 또는 뜨거운 수증기를 함유한 연기의 출현을 검출하도록 장착될 수 있다. 카메라(599)는 광학 및 근적외선 주파수의 넓은 범위에 근거하여 선택될 수 있다. 제어기(108)에 의해 구현된 인식 알고리즘은 화재 또는 연기가 후드로부터 탈출하는 것을 인식할 수 있다. 연기, 그리고 물론 화재는 일반적인 상황에서는 후드(621) 위쪽으로부터는 보이지 않아야 한다. 후드 아래에서 가연성 증기가 확장되면 통제된 배기 후드로부터 강제로 새어 나오게 되므로 화재와 뜨거운 연기가 쉽게 검출될 수 있다. 게다가, 이러한 목적으로 카메라(599)와 같은 화상 또는 영상 캡처 장치를 사용하면, 복사 온도와 복사 상승류의 투사 면적이 이미지 프로세싱의 도움으로 정량화될 수 있다는 점에서, 새어 나오는 가스의 부피를, 극단적이지 않다면, 어느 정도까지 정량화할 수 있다. 도 13을 참조하면, 배기 후드(470)는 후드 위쪽에 배치되어, 예를 들어 도 4a에 599로 나타낸 바와 같이 천장 부근에 위치시킴으로써, 버드아이뷰를 제공하는 영상 카메라(471)와 함께 평면도에 도시된다. 연기의 밀도는, 검출된 연기가 예를 들어 이산화탄소처럼 불명료한 경우에는, 적외선 조명의 배경패턴과 레벨을 뺌으로써 측정될 수 있다. 또는 만약 백열 가스 열(화재)이 존재한다면, 이 또한 가시광선 및 적외선 파장에서 검출될 수 있다. 이미지 프로세싱과 측정의 분야에서 확립된 공정들을 사용하여, 불투명도 또는 휘도의 규모가 이미지 프로세싱 및 분석에 의해 다수의 영역들(472, 476, 475, 및 477) 각각에 대하여 정량화됨으로써 다수의 영역들(472, 476, 475, 및 477) 각각에 대한 연기의 깊이의 추정치를 제공할 수 있고, 이 영역들 각각 역시 이미지 프로세싱 및 분석에 의하여 정량화될 수 있다. 배기 후드의 설계 유량은, 뜨거운 연료로 점화된 그릴들과 같은 뜨거운 조리 공급원에 떨어지는 물 또는 지방에 수반되는 것처럼 가끔씩 솟아오르는 연기에 기인한 모든 상당한 연기 상승류가 가끔씩 새어나가는 것을 방지하기에 충분할 수 있다. 따라서, 일반적으로, 모든 연기의 상당한 누설은 흔치 않은 기기의 오용, 화재, 또는 배기시스템의 고장의 결과일 것이다. 방법에서, 제어기는 화재 표시의 출력 또는 경보나 화재 진압 시스템과 같은 출력 실행기의 제어를 지연시킴으로써, 조작자에 의해 수동 오버라이드가 입력될 수 있는 시간을 제공할 수 있다. 프로세서가 실행가능한 명령들에 의해 인코딩된 방법 실시예에 따르면, 제어기는 예비적 화재 검출이 발생했음을 나타내는 경고 신호를 제공함으로써, 오버라이드 입력으로 경보 또는 진압 출력을 방지할 필요성에 대한 조작자들의 주의를 환기시킬 수 있다.
위험 상황들이 실제 화재를 발생시키기 전에 위험 상황들을 인식하는 데 영상 장면 분류 기술이 적용될 수 있다. 위험들의 분류는 제어기가 대응으로 화재 진압 시스템을 반드시 또는 즉시 촉발시키지 않고서 개시된 메커니즘들 중 임의의 것을 사용하여 경고를 발생시키도록 할 수 있다. 예를 들어, 뜨거운 블랍이 기름의 사전정의된 인화점을 향하여 상승하고 있는 온도를 가지는 것으로 측정되고 장면의 동작 분석에 의해 아무런 활동이 없는 것으로 표시된 장면에서의 블랍의 적외선 화상은 명시적인 규칙들에 의해 분류기에 정의되거나 또는 지도 학습을 사용하여 구현될 수 있는 단순한 분류 문제가 될 것이다. 이러한 장면은 발생대기중인 가능성 있는 화재의 징후일 것이다.
일 실시예에서, 이러한 화재 징조 경고 시스템은 제어기에 연결된 열영상 카메라를 가질 수 있다. 제어기는 장면 분류기 및 이미지 프로세싱을 구현하는 단계들을 저장하고 실행하도록 프로그래밍됨으로써 장면의 특징들을 단순화하여 신속한 분류를 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 분류기는, 영상 신호의 연속적인 화상들에 온도 역치를 적용하여 캡처된 장면의 뜨거운 영역을 식별하고 뜨거운 영역의 온도를 나타내는 데이터를 또한 생성하는 이미지 프로세서를 가질 수 있다. 온도는 오랜 시간에 걸쳐 감시되고 온도가 정방향으로 변하고 있으면 온도의 변화속도가 추정되어 결정된다. 분류기는 장면 내의 동작을 또한 추정한다. 동작 추정은 유비쿼터스 압축 칩에 의해 직관적인 방식으로 제공될 수 있다. 장면 내 동작 데이터의 규모는 사람이 존재하고 참석 중인지 여부를 나타낼 수 있다. 사람이 존재하고 장면 주위를 움직이고 있다면, 동작이 존재하지 않는 상태에 비해 경고 신호가 지연될 수 있다. 분류기는 장면 내의 동작이 역치 미만이고 온도가 제어기에 의해 저장된 사전정의된 역치를 초과할 때 위험 신호를 생성할 수 있다. 제어기는 위험 신호에 반응하여 경보를 작동시킬 수 있다. 다른 곳에서 설명하는 바와 같이, 제어기는 사용자 인터페이스로부터 오버라이드 명령을 접수하고 오버라이드 명령에 반응하여 경보를 작동 중지시킬 수 있다.
도 4a는 오버라이드 명령을 제어기(600)에 전송하는 오버라이드 스위치(699)를 나타낸다. 오버라이드 명령은 어떤 유형의 사용자 인터페이스(603)를 통해서도 적용될 수 있음에 유의한다. 오버라이드 스위치(699)는 단순한 스위치로 구비되거나, 또는 다수의 양식을 수용할 수 있고 지도 학습 알고리즘에 의해 화재를 나타내는 것으로 해석된 상황의 결과로 경고 신호 또는 경보 신호를 발생시키는 지도 학습 알고리즘의 훈련을 지원하도록 사용될 수 있는 추가적인 데이터의 입력을 또한 제공할 수 있는 사용자 인터페이스로서 구비될 수 있다. 먼저, 699와 같은 스위치가 화재 발생 가능성이 높은 위치로부터 멀리 떨어져, 예를 들어 출입구 부근 벽상에 또는 적어도 조리 가전기기들로부터 떨어져서 위치될 수 있다. 이는 작지만 빠르게 봉쇄된 화재의 경우에 방해받지 않고 즉시 스위치에 접근할 수 있도록 해줄 수 있다. 오버라이드 명령이 제어기(600)에 적용될 수 있는 다른 방식은 스마트폰(668) 인터페이스 또는 다른 휴대 인터페이스를 통해서이다. 일 실시예에서, 제어기(또는 사용자 인터페이스에 네트워크에 의해 연결된 서비스)는 예비 화재 검출에 대한 정보를 출력하고 예비 화재 검출의 발생에 이르게 한 상황들을 명확히 하도록 돕기 위한 사용자로부터의 피드백을 요청하도록 프로그래밍된다. 예를 들어, 지도 학습에 대한 추가적인 입력을 허용하는 피드백 수집을 위한 프로그램은 디스플레이상에 생성될 수 있는 선택 가능한 의견들의 목록, 예를 들어, □ 수작업 봉쇄된 작은 불; □ 화재 없음, 예비 화재 검출 이유 불명; □ 화재 없음, 예비 화재 검출 이유 알려짐-검출기 고장; □ 화재 없음, 예비 화재 검출 이유 알려짐-특이 사건(예컨대, 공사, 주방 내 움직이는 많은 사람들 등); □ 화재 없음, 예비 화재 검출 이유 불명을 생성할 수 있다. 피드백 수집을 위한 프로그램은 선택들에 대한 응답들을 토대로 하여 조건부로 더 많은 정보를 더욱 촉구할 수 있다. 단순한 오버라이드 신호들은 여전히 지도 학습 알고리즘의 훈련에 우선한다.
지점 복사 온도 또는 이미징이 또한 덕트 내에서 사용될 수 있다. 도 7은 넓은 FOV를 위해 광각렌즈를 구비한 적외선 카메라(640)를 사용하여 덕트 내에 부유하는 연소 잔불들을 검출하기 위해 덕트 내에 설치된 파이프 또는 기타 서포트(653)에서 지지될 수 있는 모듈형 유닛(650)을 나타낸다. 연결된 제어기(644)는 실시간 화상들에 대해 이미지 프로세싱을 수행하고, 밸브(647)를 제어하여 노즐(642)로부터 잠시 스프레이를 발생시킴으로써 잔불 또는 잔불들을 끈다. 노즐(642)은 설치시에 조준이 최적화될 수 있도록 하는 피벗 헤드를 가질 수 있다. 스프레이는 건조 또는 기체 소화약제의 물 스프레이일 수 있다. 동일한 장치가 덕트 외의 설비들에 설치될 수 있다. 예를 들어, 작은 화재들 또는 타고 있는 잔불들을 식별하기 위한 도 5에 나타낸 바와 같은 자급식 장치는 작은 화재들 또는 타고 있는 잔불들을 식별하기 위하여 위험한 상태에 있는 영역 부근에 설치될 수 있다. 여기서 예시가 이 예시에서 물을 공급하기 위하여 파이프에 장착된 것으로 보여진다. 피벗 노즐(654)은 액추에이터들(652, 651)에 의해 두 동작축을 통하여 틸트된다. 광각 적외선 카메라(650)는 목표물들을 식별하고 그 시야각 내에 있는 영역에 국부적으로 소화약제를 도포할 수 있다. 이 광각 적외선 카메라(650)는 피벗 노즐(654)과 함께 위치되므로, FOV 내에 있는 모든 화재 또는 화염은, FOV를 피벗 노즐(654)의 작동에 적절히 맵핑함으로써, 피벗 노즐(654)에 의해 방출되는 원추형 스프레이에 의해 처리될 것이다. 타고 있는 잔불들에 덧붙여, 적외선 카메라(650)는 덕트 벽에 축적된 타고 있는 재료를 또한 나타내고 그것을 화재진압 스프레이를 사용하여 멈출 수 있음에 유의한다.
초기 화재 발생의 좁은 목표설정은 다양한 이유로 화재진압의 유리한 특징이다. 우선, 소화약제는 주방과 같은 보호 시설을 손상시키거나 또는 적어도 위험 및 값비싼 청소 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 소화약제를 소화약제를 필요로 하는 영역으로 한정하는 것은 바람직한 특징이다. 게다가, 소화약제의 사용에 의해 야기되는 문제들 때문에, 시설 관리자들 또는 고용인들이 화재 검출시에 시스템이 화재에 관여하도록 허용하는 것을 꺼리게 만들 수 있다. 그 결과들을 겪는 것을 꺼리는 사람에 의해 (설정점들 등의 조작에 의해) 화재진압이 좌절되거나 또는 시스템의 반응성이 감소될 수 있다. 다른 예로는 사람이 이용가능한 유일한 선택지가 수동 화재 스위치를 잡아당기거나 또는 화재 검출 및 제어 시스템에 의해 검출된 화재의 존재를 확정하는 것인 경우이다. 따라서, 도 5 및 도 7의 실시예들과 같은 실시예들에 의해서처럼, 좁게 목표설정되고 제한된 소화약제 도포는 이러한 염려들을 감소시킬 수 있다.
제어기(600)는 통신 모듈(667)에 의해 스마트폰(668)과 같은 원격 또는 모바일 UI에 연결될 수 있다. 통신 모듈(667)은 모뎀과 같은 네트워크 또는 인터넷 인터페이스일 수 있고, 라우터 또는 스위치를 포함할 수 있다. 통신 모듈(667)은 무전기일 수 있고, 모바일 UI는 무선 터미널일 수 있다.
스폿 복사 온도 센서(208)와 적외선 카메라(212) 사이에 놓여 있는 센서의 유형은 코스(course) 센서를 가지고 적은 수의 픽셀들만을 모으는 거친 이미지 복사 센서(210)이다. 이러한 센서는 적외선 센서의 10×10 행렬을 가질 수 있다. 거친 이미지 센서(210)는 내장 이미지 프로세싱 기능성을 가지며, 실시간으로 더욱 쉽게 필터링될 수 있는 저대역폭 데이터 스트림을 만들어 낼 수 있다. 분해능은 휘도 FOV의 변화를 검출함으로써 역치에 대응하는 특정 주파수까지만 검출할 수 있되 그 주파수 위로는 검출할 수 없도록 선택될 수 있다. 따라서, 714와 같은 영역에서의 에너지를 식별할 수 있는 이미지 프로세싱은 더 큰 분해능 없이 제공될 수 있다. 거친 이미지 복사 센서(210)는 또한 뜨거운 영역들의 부위가 선택된 고정 노즐에 의해 또는 이동식 분무 노즐을 조준함으로써 목표설정되도록 할 수 있을 것이다. 도 11은 광각 초점조절 광학계(731)(이는 센서의 낮은 분해능 때문에 대안적 실시예들(예컨대, 프레넬 렌즈)에서는 더 단순해질 수 있음)를 구비한 거친 이미지 복사 센서(210)가 별개 노즐들(730)의 배열(733)을 제어하도록 사용되는 구성을 나타낸다. 화재(732)가 일 구역(A, B, C, D, E, F, G 구역들 중 하나)에서 검출되고, 화재가 거친 이미지 복사 센서(210) 영역 D-E 상에 표시되는 D-E 구역들에 위치된 때에는, 제어기가 그 영역에 해당하는 노즐, 즉 노즐(735)을 개방한다. 적외선 검출의 거침은 최소한의 이미지 프로세싱으로 영역 전체에 걸쳐 휘도를 평균화한다. 이 실시예에서는, 소화약제의 국부적 및 제한적 도포의 원리가 적용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 소화약제를 제한시킬 수 있는 다른 수단은, 제2 유형의 소화약제보다 더 무해한 것으로 간주되는 제1 유형의 소화약제가 최초 도포되고 제2 유형의 소화약제는 완전한 제어를 제공하는 데 실패한 것으로 검출 시스템이 표시한 후에만 도포되는 단계별 도포를 포함할 수 있다. 무효한 소화약제의 예로는 물이 있을 수 있고, 더 무해한 소화약제는 포말 화학적 소화약제가 있을 수 있다. 소화약제를 제한할 수 있는 또 다른 수단은, 소화약제가 도포되면 화재에 대한 영향이 평가되며 소화약제의 양이 화재 상태를 사전정의된 검출수준까지 감소시키는 데 필요한 양으로 제한되도록 하는, 피드백에 의해 조정되는 소화약제의 도포에 의해서이다. 또 다른 제어방법으로는 소화약제의 총량이 화재 크기의 표시에 대응하는 소화약제의 예측 도포가 포함될 수 있다. 이러한 종류의 제어 알고리즘은 피드포워드 제어로 식별될 수 있다.
일부 실시예들에서, 가시 스펙트럼의 빛에 반응하는 센서들이 화재 검출 및 진압 시스템에도 사용될 수 있다. 도 2는 예컨대 가시광선 카메라(619)에 의해 획득될 수 있는 조리 표면(226)의 가시광선 이미징을 포함하는 센서들의 예를 나타낸다. 조리 표면(228)의 일영역의 (이미징이 아닌) 스폿 가시광선 휘도가 예를 들어 광센서(613)에 의해 검출될 수 있다. 광센서(613)는 초점조절 광학계 또는 FOV 외부로부터의 빛이 광센서(613)에 의해 수광되는 것을 차단하는 빛 가이드를 가질 수 있다.
조리 표면(228)로부터 수광된 스폿 휘도 검출은 그리스 화재들 또는 그리스와 물이 우연히 혼합된 곳과 같은 특정 유형의 화재들의 검출에 대한 유용한 입력을 또한 제공할 수 있다. 이들은 시간적 프로파일 관점에서도 구별 가능한 빛과 열의 방사를 발생시키는 큰 플레어(flare)를 야기할 수 있다. 이들 두 특징들, 휘도 및 열 스파이크(spike)의 조합은 어느 쪽이든 단독인 경우보다 더욱 유익한데, 이는 가시광선 스파이크가 잠재적으로 광원의 반사에 의해 초래될 수 있기 때문이다.
주방(628)의 점유된 공간은 가시광선 카메라(612) 및/또는 IR 카메라(616)에 의해 계속 이미징(230) 될 수 있다. 하나 이상의 가시광선 카메라(612) 및/또는 IR 카메라(616)가 가전기기(620)와 같은 가전기기에 인접한 영역을 감시하기 위하여 주방에 배치될 수 있다. 추가적인 또는 대안적인 가시광선 카메라(612) 및/또는 IR 카메라(616)가, 인접한 다수의 가전기기들, 출입구들, 점유된 영역들, 팬 모터들과 같은 기계 시스템 구성요소들, 통풍 조절 장치들, 매달린 천장들 위의 공간들, 실내 벽 공간들, 630으로 지시된 것과 같은 가전기기들 사이 틈새들 및 631로 지시된 것과 같은 가전기기들과 벽들 사이의 틈새들과 같은, 주방 주변의 다양한 별개 위치들을 감시하도록 배치될 수 있다. 도 4a 및 도 4b를 참조한다.
영상 압축은 주방 장면에서의 데이터를 감축하여 활동수준을 나타내는 데이터를 추출하기 위한 단순하고 빠른 다양한 메커니즘들을 제공한다. 활동수준은 (마이크(615)에서 온) 동시각의 음성 컨텐츠와 같은 다른 정보와 조합됨으로써 사람의 화재 대응 또는 주방(601)의 점유자들의 공포를 검출할 수 있도록 할 수 있다. 간단한 일 실시예에서, 블록 압축은 높은 색심도 및 높은 이산코사인변환(DCT) 계수들을 버리고, 크게 훼손된 블록들에 대해 동작 추정을 수행함으로써 장면 내의 총 동작 에너지의 추정치를 활동수준의 표시자로서 제공하고, 분류기에 적용된 특징들인 활동수준의 임의성 또는 방향성은 비상상황에 수반되는 공포에 사로잡힌 행위들 또는 의도적인 행위들을 포함하는 장면들을 다른 통상적인 활동들로부터 식별할 수 있다. 이 방식으로, 제어기는 주방 작업자들의 반응들로부터 가능성 있는 화재의 존재를 추정할 수 있다. 나타낸 바와 같이, 이 정보는 조리 표면에 조준된 적외선 센서들과 같은 다른 정보와 조합되어 화재의 존재에 대한 고신뢰도 추정치들을 제공할 수 있다. 여기서 다시 한번, 입력 특징 공간의 치수들의 선택은 과대적합(overfitting) 또는 과소적합(underfitting)과 같은 문제의 예방에 중요하다.
가전기기(620)와 같은 가전기기에 인접한 영역을 감시하도록 IR 센서(614)가 또한 주방에 배치될 수 있다. 추가적인 또는 대안적인 IR 센서들(614)이, 인접한 다수의 가전기기들, 출입구들, 점유된 영역들, 팬 모터들과 같은 기계시스템 구성요소들, 통풍 조절 장치들, 매달린 천장들 위의 공간들, 실내 벽 공간들, 630으로 지시된 것과 같은 가전기기들 사이 틈새들 및 631로 지시된 것과 같은 가전기기들과 벽들 사이의 틈새들과 같은, 주방 주변의 다수의 별개 위치들을 감시하도록 배치될 수 있다. IR 센서는 또한 덕트 내에 배치된 IR 센서(623)에 의해 덕트 내의 복사 온도를 검출하도록 또는 IR 센서(623)에 의해 나타낸 바와 같이 덕트 내의 광원으로부터 발산하는 적외선을 검출하도록 배치될 수 있다. 이러한 센서는 IR 카메라로 대체될 수도 있다. IR 센서(623) 또는 IR 카메라는 예컨대 연소중인 잔불들을 검출할 수 있다.
연기 경보에 사용되는 것과 같은 불투명 또는 방사 엄폐 센서들(232)이 또한 논의된 바와 같은 신호 결합 제어기에 관련 입력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 불투명 또는 방사 엄폐 센서(649)는 중대한 연기 누설을 검출하기 위하여 후드 외부에 배치될 수 있다. 엄폐 센서(649)는 주변으로부터 또는 내부나 부근의 특정 광원으로부터 빛을 수광하여 수광된 빛의 강도의 기준선 레벨을 확립한다. 연기가 광원 또는 광원들과 광센서 사이의 공간에 들어가면, 출력 신호 레벨이 빛과 센서 사이의 공간의 불투명도의 변화를 나타낸다. 포토셀들, 전하결합소자들, 광증배기, 및 카메라 센서와 같은 다양한 장치들이 광센서로 사용될 수 있다. 제어기는 높은 연기 수준들의 지속시간을 검출하고 지속시간과 불투명도 양쪽 모두 또는 이들의 조합에 근거하여 또는 촉발되도록 설정될 수 있다. 논의된 바와 같이, 이 신호는 다른 신호들과 조합되어 화재를 식별하고, 화재의 위치를 특정하며, 다른 요인들과 조합하여 화재의 크기를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 연기는 가시 방사 또는 열 방사를 흡수하므로 제어기 응답에서 이들 신호들 중 하나 또는 둘 다와 결합하여 억제 신호로 사용될 수 있다.
보안시스템들에서 광 트립와이어들로 사용되는 것과 같은 다른 유형들의 불투명 또는 광차단 센서들이 찌꺼기의 축적을 검출하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 이러한 차단 센서(633)가 평소 시야에서 감춰지거나 살펴보기 어렵고 드물게 청소될 수 있는 좁은 공간들 또는 영역들에 위치될 수 있다. 벽(636)에 인접한 가전기기(620) 후방 공간에 대한 예시가 나타나 있다. 또한 도 4b와, 인접한 가전기기들 사이의 틈새들(630) 및 벽(601)과 인접한 가전기기들(620) 사이의 틈새들(631)을 또한 참조한다. 찌꺼기 또는 먼지가 쌓일 수 있는 유사한 틈새들로는 인접한 배기 후드들 사이 또는 도 4a에 670으로 지시된 바와 같은 벽과 인접한 배기 후드 사이의 틈새들이 있다. 벽에 인접하지 아니한 배기 후드들 사이에 틈새들이 존재할 수 있고, 예를 들어 소위 캐노피 후드들이 설치되어 캐노피 후드들 사이에 찌꺼기가 쌓일 수 있는 틈새들이 존재하도록 할 수 있음에 유의한다.
이제 도 3a를 참조하면, 덕트 가스 온도(202), 후드 온도(204), 및 덕트 벽 온도(206)와 같은 모든 유형의 온도 센서들은 추가적인 프로세싱을 위해 디지털 신호로의 변환을 위해 샘플링되기 전에 로우패스필터(302)에 의해 필터링될 수 있다. 로우패스필터(302)는 안티 에일리어싱을 위한 아날로그 필터일 수 있다. 온도 신호들의 디지털 프로세싱은 가우시안과 같은 평균화 커널을 토대로 계속적으로 업데이트되는 PSD 함수(306)의 생성을 포함함으로써, PSD 함수가 온도 신호 변화의 동시각 분포를 나타내는 단기 통계량을 나타내도록 할 수 있다. 파워 대역들(308)에 대한 보다 단순한 유형의 프로세싱이, 온도가 사전정의된 속도보다 빠르게 변화하거나 또는 특정 대역의 주파수 에너지 또는 다수 대역들의 주파수 에너지를 포함할 때를 나타내는 디지털 필터에 의한 것과 같이, 변동들을 검출하는 데 사용될 수 있다. 이들은 독립적인 DOF 신호들로서 제어기에 적용될 수 있다. 이러한 디지털 프로세싱에 의해 표시되는 온도 변동들은 조리와 화재를 구별할 것이다. 예를 들어, 화재 대 그릴에서 음식을 뒤집는 것에서 비롯되는 증기에 의한 플러그 유동과 같은 난류 유동에서 열이 발생될 때, 규모 및 파장 관점에서의 주파수 특성은 특징적으로 상이할 것이다. 더 높은 온도들은 더 큰 속도들(및 더 큰 그라스호프 수들)을 발생시키고 그러므로 열유도된 난류에서 더 높은 주파수 에너지를 발생시킨다. 따라서, 비정상 온도 스펙트럼 성분들의 정보 컨텐츠는 다른 매개변수들과 협력하여 조리 및 조리 가전기기들의 예열과 같은 정상적인 상태들을 통제되지 않은 연소가 발생하는 정상적이지 않은 화재들과 구별할 수 있다.
도 3b에 나타낸 복사 온도(208) 및 가시광선(228) 신호들과 같은 복사 에너지는 도 3a를 참조하여 설명한 온도 신호들과 동일한 방식으로 프로세싱될 수 있다. 여기서 다시 한번, 시변 신호와 작동중 정상상태 신호의 스펙트럼 정보는, 조리 환경에서 정상적인 과정들 및 사건들을 화재들과 식별하도록 도와줄 수 있는, 관련 있는 독립된 DOF 신호들이다. 또한, 이 정보는 다른 센서들로부터의 정보와 조합되어 화재의 존재, 위치, 유형, 및 강도를 최종 결정하는 데 영향을 미칠 수 있습니다. 다시 한번, 복사 에너지의 변동들의 주파수 분포는 열에 의한 또는 통제되지 않은 연소에 의한 유동에서의 에너지에 대한 정보를 가지고 있을 수 있다. 가시광선 또는 방사 엄폐 센서들에서 표시된 연기는 적외선이 연기에 의해 일정하지 않게 흡수되도록 하는 시변 마스크(마스킹의 변화들이 동일한 난류 효과들에 의해 좌우되며 따라서 역시 난류 에너지를 나타낼 수 있는 변동하는 마스크 효과)를 만들어낼 수 있다. 조리 표면의 복사 온도의 변화들 및 변동은 그릴에서 음식의 뒤집기나 배치 또는 조리 표면 위에서의 손들이나 주방 도구들 또는 조리 용기들의 움직임을 나타낼 수 있다. 이러한 변동들은 화재에 수반되지 않는다면 복사 온도의 드문 저하와 낮은 정상상태 휘도에 수반될 것이므로, 이들 세 신호들의 조합은 화재를 검출하고 화재를 조리 상황에서 보다 일상적인 사건들로부터 식별하는 데 유용하다.
위에서 논의된 바와 같이, 화상 정보는 화재를 다른 사건들과 구별하는데 기여하는 입력들을 제어기에 제공하도록 자동적으로 처리될 것이다. 열화상화는 도 11을 참조하여 논의된 바 있는 거친 열화상화 장치(210)를 사용하여 이루어질 수 있다. 나타낸 바와 같이, 이는 다수의 복사 센서들이라기보다는 단일 센서에 의해 넓은 영역을 커버하는 위치 정보를 제공할 수 있다. 적외선 카메라(212)는 또한 더 넓은 영역을 커버하고 역시 위에서 논의된 바와 같이 추가적인 관련 정보를 제공할 수 있다. 덕트 내부의 열화상들을 형성하는 덕트 벽 이미징 장치(214)는 도 7의 실시예를 참조하여 논의된 바와 같이 덕트의 하나 이상의 위치에 구비될 수 있다.
휘도 또는 색레벨의 큰 훼손(예를 들어, 포스터화 필터, 역치 필터, 및/또는 경계윤곽선화 필터)에 대한 복사 온도 변화에 의해 형성된 추가적인 과도적 및 안정적 형상들은 정상적인 상황 및 화재 상황의 특징들로서 구별되도록 인식되고 분류될 수 있다. 이러한 이미지 프로세싱은 위에서 논의된 다양한 이미징 장치들(예를 들어, 거친 열화상화 장치(210), 적외선 카메라(212), 덕트 벽 이미징 장치(214) 등)에서 온 화상 신호들의 조정에 이미지 프로세싱(306) 구성요소를 구현함으로써 여러 알려진 방법들에 의해 디지털적으로 이루어질 수 있다.
일부 실시예에서, 연기 경보들(232)에 사용된 것과 같은 센서들은 위에서 논의된 바와 같이 스펙트럼 정보를 만들어내도록 필터링될 수 있다. 신호의 시간 변화는 센서를 지나서 유동하며 연기가 추적자로서 작용하는 공기 중의 난류 에너지의 직접적인 반영이다. 여기서 다시 한번, 연소 또는 고온 열구동 유동에 의해 만들어진 시간기반 신호에서 더 높은 주파수 성분의 범위는 화재 및 그 위치를 식별하는 데 사용될 수 있다. 비록 도 4a가 단일의 불투명 또는 방사 엄폐 센서(649)를 나타내지만, 다수의 센서들이 위치 정보 제공을 돕도록 주방 주변에 사용될 수 있다. 따라서, 제어기는 다양한 위치들에서의 스펙트럼 정보를 비교하여 주방 내에서 화재의 최대 강도가 어디에 위치하는지를 보간법에 의해 결정할 수 있다.
이제 도 3d를 참조하면, 화재의 음향적 특성은, 주된 음향 신호 신호에 대한 적합한 프로세싱 및 분석을 통해, 예를 들어, 로우패스 및 밴드패스 필터링(302)과 아날로그-디지털(A/D) 변환(304)에 의한 디지털 프로세싱(310)을 위한 변환에 의해, 마이크(216)에 의해 생성될 수 있다. 음향 신호는 화재 소리의 패턴을 인식하거나 또는 점유자들이 하는 말을 인식하여 화재의 표시와 그 특성들을 발전시킬 수 있다. 화재는 검출 가능한 소리들을 발생시키고, 이 정보는 화재의 크기, 위치, 및 유형을 나타내는 데 사용될 수 있다. 마이크(216)는 점유된 구역들뿐 아니라 점유되지 않은 구역들 주변에도 배치되어 이들 구역들에서 소리를 검출할 수 있다. 말로 변환될 수 없는 비언어적 소리들도 화재와 같은 비상 상황들에 대한 표지가 될 수 있다. 비명 또는 고함은 정교한 또는 단순한 패턴 매칭(310)에 의해 구별될 수 있다. 격한 감정의 협력적인 또는 자제심을 잃은 행위에 관여된 사람들의 소리는, 감축되어 현장의 제어기에 제공됨으로써 적절한 조치를 용이하게 할 수 있는, 기계인식가능한 특징들을 가진다. 예컨대 Kienzle 등의 미국 특허출원 US20080309761을 참조한다. 음성 텍스트 변환 엔진들이 사용될 수 있고, 이들은 현장에서 처리될 필요가 없으며, 예를 들어 음성이 인터넷과 같은 네트워크 채널들를 통해 전송되어 음성의 내용 또는 의미를 나타내는 부호 정보로 프로세싱되도록 할 수 있고, 이는 응답을 위해 현장의 제어기로 반송될 수 있다. 더욱이, 화재의 음향 인식은 Faltesek 등의 미국 특허 제7,953,228호에 기재된 바와 같이 소방관들에게 유용한 정보를 제공할 수 있다.
도 3e 및 도 3f를 참조하면, 가전기기들(218)로부터의 양식 입력들(modal inputs) 및/또는 수동 사용자 입력들(220)이 제어 동작들을 위해 제어기에 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 조작자가 있어야 한다는 요건은 적합한 경우 시스템에 의해 강제될 수 있다. 이 실시예에서, 조리 작동에서 사용되는 연료의 유형은 안전상의 이유로 계속적인 감시와 조작자(예컨대, 요리사 또는 다른 직원)의 참석을 요구할 수 있는 고체 연료일 수 있다. 이 고체 연료 조리 모드 정보는 예컨대 가시광선 카메라(612)에서 온 이미징 또는 마이크(615)로부터 온 음향 신호들과 조합될 수 있고, 이들은 이 요건이 충족되고 있는지 판단하기 위해 프로세싱될 수 있다. 계속적인 참석이 유지되지 않는다면, 출력 신호가 생성되거나 또는 다른 어떤 개선 조치, 예를 들어 연소 공기의 감소에 의한 화재의 질식소화, 또는 단계별 화재진압 순서의 초기 진압과 같은 다른 조치들이 발동될 수 있다. 직원의 존재를 검출하기 위한 이미지 프로세싱 및 인식은 무르익은 기술이다. 예를 들어, Eshelman 등의 미국 특허 제6,611,206호는 신체 체질, 인간 참석 인식 등을 기재하고 있다. 이러한 기술들은 다년간 보안시스템들에 의해서도 사용되어왔다. 예를 들어 하니웰은 복잡한 장소들에서 사람들의 행동을 관찰하기 위한 영상 감시 기술을 제공한다.
일부 실시예들에서, 다른 유형의 센서 신호들이 사용되고, 단순 디지털 필터링 같은 것에서 복잡한 사건 인식(분류)까지의 세밀한 프로세싱을 위해 디지털로 변환(304)될 수 있다. 휘발성 유기화합물(VOC) 센서가 훈연 제품들의 존재를 검출하기 위해 사용될 수 있고, 또는 비효율적인 통제되지 않은 화재들이 에탄, 메탄 등의 방향족 탄화수소의 존재에 의해 밝혀질 수 있다. 예를 들어, 훈연 유기물은 이러한 VOC를 방출할 수 있다. 논의된 바와 같이, VOC 센서로부터의 신호는 아직 화재가 되지 않은 위험의 초기단계에서 또는 현존시에도 화재의 존재 또는 초기 정보를 결정하기 위하여 다른 신호들과 조합될 수 있다. 전자 코 혼합 기체류의 프로파일을 제공할 수 있고, 이는 화재뿐 아니라 화재 위험들을 인식하는 데 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 가연성 증기들이 검출될 수 있다. 불균일한 또는 고온의 가열 때문에 형상을 바꿀 수 있는, 기기 또는 건축 요소들에 있는 스트레인 센서(632)는 통제되지 않은 화재의 존재에 대한 간접적인 표시자로서 작용할 수 있다. 스트레인 센서들은 가전기기들, 후드들, 조명설비들, 작업 표면들, 천장 패널들, 조명 반사기들, 그리고 점유된 영역에 존재하는 기타 요소들에 포함될 수 있다.
도 9a는, 디스플레이 패널(660)이 센서 또는 이미징 장치에 조준될 수 있도록 함으로써 센서 또는 이미징 장치에 대한 제어시스템의 응답을 평가하는, 베이스(664) 상에서 피벗함으로써 선택 가능한 방향들로 조준될 수 있는 디스플레이 패널(660)을 가진 디스플레이 장치(662)의 측면도를 나타낸다. 디스플레이는 가시광선 및/또는 적외선을 포함하는 선택된 범위의 색상 또는 파장으로 제어된 휘도의 방사를 방출할 수 있다. 도 9c의 정면도에 나타낸 패턴들은 화재의 패턴을 흉내낼 수 있다. 도 9b는 아무런 패턴도 투사되지 않은 것을 동일한 도면으로 단순히 나타내고 있다. 여기서, 블랍(664)은 주위를 움직이거나, 형상 및 속도 등을 바꾸거나 함으로써 화재의 사전정의된 유형의 이미지를 흉내낼 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이 패널(660)은 실제 화재의 영상을 단순히 디스플레이한다. 실시예들에서, 디스플레이는 고출력 방향성 적외선 광원들의 배열을 가진다. 블랍들(664)의 패턴들(휘도 또는 색상의 뚜렷한 변화에 의해 특징지어진 구역들)과 그들의 동작 및 크기 및 형상 변화는 난류 또는 연소 유동과 같은 확률적 현상의 통계적 설명에서 흔히 사용되는 특성 시간(~t) 및 길이(~l)에 의해 통계적으로 특징지어질 수 있다. 블랍들도 또한 나타나고 사라질 수 있다. 사용 케이스에서, 디스플레이 패널은 그 수직선이 이미징 장치를 향하여 가리키도록 틸팅되어 있다. 디스플레이 패널(660) 크기는 이미징 장치의 FOV를 커버하도록 또는 그보다 더 크게 선택될 수 있다. 시뮬레이팅된 타고 있는 잔불, 시뮬레이팅된 훈연 찌꺼기 등과 같은 다른 특징들이 디스플레이될 수 있다. 디스플레이 장치(662)는 현실 세계에서 설치된 상황에서 시스템을 시험하고 교정하기 위하여 사용될 수 있다. 디스플레이 장치(662)는 통상적인 주방 작업 중에 설치되어서 실제 작업 상황 중에서도 시스템을 시험하도록 할 수 있다.
도 4a는 Livchak 등의 미국 특허 제8487776호에 기재된 그리스 센서(638)를 또한 나타낸다. 이 특허는 덕트 벽상에 축적 속도를 검출(또는 샘플의 축적으로부터 이를 예측)하여 덕트가 덕트 화재의 위험을 나타내는지를 결정하는 다양한 상이한 장치들을 설명한다. 실시예들에서, 오염 검출기가 센서의 (덕트가 아닌) 대용품 표면상의 오염을 측정함으로써 덕트 표면상의 오염의 규모를 추정한다. 이는 오염을 발생시키는 연기 흐름에 노출된 대용품 표면으로부터 광원으로부터 광센서로 돌아온 빛의 양을 측정함으로써 이루어진다. 이러한 장치로부터의 신호는 제어기에 적용되어 다른 데이터와 조합됨으로써 화재가 존재하는지, 임박한지, 또는 발생위험이 있는지 여부를 결정할 수 있다.
도 4a는 후드 조명(611)을 또한 나타낸다. 본 발명의 실시예들에서, 후드 조명설비(611)는 강도가 변화하거나 또는 색상이 변화하면서 점멸되어, 화재 위험, 초기 화재, 또는 기타 경보 상황과 같은 상태를 표시할 수 있다. 조명설비(611)에 의해 방출되는 색상들은 각각 특정 상태 또는 위험수준에 대응할 수 있다. 예를 들어, 색상이 황색으로 바뀌거나 또는 정상과 황색 사이를 점멸식으로 변화함으로써 위험을 나타낼 수 있는 반면, 더 긴급한 상황이 존재한다면 적색으로 동일하게 할 수 있다. 위험 상태는 예컨대 고체 연료가 사용되고 후드에 의해 덮인 스테이션에 참석자가 부재한 것일 수 있다. 다른 위험은 찌꺼기의 축적에 의해 유발된 차단 센서(633)와 같은 차단 센서의 차단일 수 있다. 따라서, 색상은 조치가 취해져야 함을 나타내는 경고로 기능한다. 긴급 상태는 인근 위치에서 화재 발생을 검출한 것일 수 있다. 이러한 신호들은 사용자 인터페이스(603)에서 경고의 의미와 유형 및 취할 조치를 설명하는 문자 출력과 결합될 수 있다.
도 6은 팬(717)에 의해 공기가 흡출되는 공통 플레넘 또는 덕트(713)에 모두 연결된 다수의 후드들(710, 712, 714, 및 716)을 구비한 주방 배기 시스템(700)을 나타낸다. 용기(718) 내에 가압상태로 담긴 화재진압 재료가 제어기가 선택한 화재 위치에서 분배 헤더(720) 및 드롭(726)에 의해 공급되어 각각의 하나 이상 노즐들(726)로부터 화재에 분무된다. 본 명세서에서 설명된 어떤 검출시스템도 진압 대응과 어느 노즐(726)이 개방될지를 제어하는데 사용될 수 있다. 후드들(710, 712, 714, 및 716)로부터의 플레넘 또는 덕트(713)으로 가는 공기 유동은 댐퍼들(724)에 의해 통제되는데, 각 댐퍼(724)는 후드들(710, 712, 714, 및 716) 중 하나에 각각이다. 댐퍼들(724)은 후드들(710, 712, 714, 및 716) 사이에서 배기 유동의 균형을 위해 통제 가능한, 고온에 적합한 유형일 수 있다. 후드들(710, 712, 714, 및 716)이 공통 배기 덕트 또는 플레넘에 연결되는 경우, 각 후드(710, 712, 714, 및 716)는 각각이 오염물질의 완전한 포획 및 봉쇄를 보장하는 최저 속도로 배기하도록 다른 후드들에 대해 균형이 맞춰져야 한다. 그리스 에어로졸을 지니고 있는 덕트들은 그리스 침전에 의해 유발되는 위험들에 대처할 수 있는 특별히 개조된 댐퍼들을 가질 수 있다. 댐퍼(724)에 대한 적합한 구성이 Livchack 등의 미국 특허출원공보 제2015/0300653호에 기재되어 있다. 이 댐퍼는 연속적으로 가변이고, 그리스에 내성이 있으며, 견고하고 내열성이 있으며, 또한 덕트(722)를 완전히 밀봉할 수 있다.
화재 대응에서, 댐퍼들(724) 중 선택된 것들의 개방 및 폐쇄를 조정함으로써 다양한 조치들이 취해질 수 있다. 화재 검출에 대한 제1 대응에서는, 댐퍼들 전체가 개방되고 팬(717) 유량이 최대로 증가된다. 이 대응은 연기의 제거이 초점을 맞춘다. 제1 대응은 제어기에 의해 특정 유형의 화재, 예를 들어 섬락 위험에 의해서보다는 위험하거나 유독성인 연기의 발생에 의해서 더욱 특징지어지는 화재에 대응하는 것일 수 있다. 또 다른 대응에서는, 상이한 일 유형의 화재는 화재의 바로 그 위치로부터 연기를 빨아들이고, 하나 빼고 모든 댐퍼(724)를 폐쇄하는 것에 의해 모든 흡입을 이 위치로 향하게 함으로써 더 잘 제어될 수 있다. 이들 두 대응들은, 본 명세서에서 주어진 다양한 예시들에 설명된 바와 같이, 적절히 필터링된 다수의 센서 입력들에 근거한 정교한 분류 기술을 사용하는 고도로 차별화된 검출 시스템들의 가치를 강조한다. 댐퍼들의 작동은 화재의 위치와 유형에 대응하여 제어될 수 있다. 위험한 연기를 발생시키는 화재는 낮은 열과 넓게 분포된 불투명성, 그리고 언어 인식 또는 질식의 인식을 구비한 음향, 공황을 나타내는 동작 보상 테이블 데이터, VOC 검출, 저온 또는 한정된 상승된 온도 필드, 및/또는 기타 매개변수들과 같은 다른 데이터에 의해 특징지어질 수 있다. 확산될 위험을 나타내는 화재는 다른 값들 및 값들의 조합들을 갖는 동일한 특징들에 의해 특징지어질 수 있다. 확산되기 쉬운 유형의 화재에서, 제어기는 화재에 가장 가까이 있는 댐퍼를 개방하고 화재에서 멀리 떨어져 있는 댐퍼들은 폐쇄함으로써 다른 댐퍼들에 의한 흡입이 화재의 확산에 일조하지 않도록 한다.
도 3g를 참조하면, 위에 설명한 바와 같이, 조정되고 디지털화되어 감축된 다양한 신호들이 프로세서(105)에 소프트웨어 프로그램으로 구현된 신호 결합기에 입력들로 적용될 수 있다. 분류기는 다수의 인식된 분류들과 분류들 각각에 대한 신뢰수준들을 나타내는 부호들을 출력할 수 있고, 부호들은 하나 이상의 출력 실행기들(107)에 의한 하나 이상의 조치를 명령하는 신호로 더욱 감축될 수 있다. 분류기와 업스트림 및 다운스트림 프로세싱은 제어기(600)(도 4a)에 의해 또는 적어도 부분적으로는 네트워크 또는 인터넷에 연결된 서버상에 구현된 멀리 떨어져 위치된 제어기에 의해 수행될 수 있다.
화재들은 현장에 또는 원격지에 위치된 데이터 저장장치상의 저장된 정보를 활용함으로써 분류될 수 있다. 지도 학습을 사용하여 분류들과 연관 신뢰수준들을 생성하는 분류기들은 알려져 있다. 이들은 화재를 검출하는 데 사용될 수 있다. 센서들은 적극적으로 상이한 표시자들을 감시한다. 제어기는 여러 센서들로부터의 데이터 샘플들을 저장한다. 시스템은 단일 센서 출력 또는 단일 센서 출력들의 조합, 또는 작동 통계와 같이 센서 출력으로부터 감축된 표시자가, 단독으로 또는 다른 데이터와 조합되어 화재를 나타내는지 여부의 가능성을 결정한다. 시스템은 많은 위치들로부터의 저장된 정보를 사용할 수 있고, 응답성과 거짓 양성 검출들을 제거하는 능력을 개선하기 위하여 상당한 시간에 걸쳐서 발전해왔다. 신뢰수준들은 다수이고, 그 각각이 단일 센서와 연계되거나 또는 부분 조합이 결합신뢰수준을 계산하는 제어기와 연계될 수 있다. 대안적으로, 단일 신뢰수준이, 네트워크 분류기에 의해 제공되는 것과 같은, 조합된 모든 입력들의 결합 가능성으로부터 발전될 수 있다. 퍼지 로직, 신경망 평가, 규칙기반 시스템, 베이지안 분류기들, 모형기반 분류기들, 비지도 학습 알고리즘들, 등과 같은 다른 유형의 결합기/감축기/분류기(106)가 사용될 수 있다. 상이한 경보 유형들 및 레벨들이 시스템 하나 이상의 신뢰수준들에 대응하여 화재 또는 위험 상황들에 대응하여 생성될 수 있다.
다양한 입력들의 샘플링된 값들, 이들로부터 유래된 감축된 데이터, 및 가전기기들로부터 수신한 것과 같은 다양한 다른 데이터, 사용자들에 의한 입력(양식 데이터(modal data)) 및 알고리즘들 및 모형들은 데이터 저장소 및/또는 메모리에 저장되어 분류기에 의한 이들에 대한 접근을 제공한다. 저장된 데이터는 임계처리, 이미지 프로세싱 필터들, 및 기타 데이터에 대한 기준값들을 또한 포함할 수 있다.
신뢰수준들은 베이지안 분류기들과 같은 확률적 분류기들에는 필연적이다. 규칙기반 분류기들은 각 출력에 대한 굳은 신뢰수준들을 포함할 수 있다. 규칙기반 모형들은 신뢰수준들을 공식들을 사용하여 계산할 수도 있는데, 예를 들어 신뢰는 다수의 독립적인 입력들(독립적인 DOF들) 각각의 신뢰수준들의 할인된 곱 또는 이 신뢰수준들의 벡터 내적의 로그값으로 취할 수 있다.
도 12a 및 도 12b는 아래 설명하는 보조 구성요소들을 구비한 연기 후드(320)의 단순화된 정면도 및 측면도를 나타낸다. 이제 도 12a 및 도 12b를 참조하면, 배기 유동 제어 및 화재 검출을 위한 시스템은 적어도 하나의(도시된 실시예에서는 두 개의) 캐노피 온도 센서들(400)을 가진다. 두 개의 캐노피 온도 센서들(400) CT1 및 CT2가 도시되어 있지만 하나 또는 더 큰 개수의 캐노피 온도 센서들(400)이 구비될 수 있다. 덕트 가스 온도 센서(401)는 부착된 덕트를 통하여 빼내어진 연기의 온도를 표시한다. 덕트 가스 온도 센서(401)는 덕트(320)의 벽으로부터 열적으로 격리되도록 하기 위해 스토크(stalk) 상에 장착될 수 있다. 상업적 주방 환기 시스템에서 흔히 사용되는 바와 같이, 배플형 필터와 같은 그리스 필터(321)는 배기 유동 경로에 배치될 수 있다. 연기는 배기 팬에 의해 덕트(320) 내로 빨아들여져서 통과된다. 적외선 온도 센서들(407)이 또한 구비될 수 있다. 개시된 실시예에서, IR1 및 IR2로 식별된 두 개의 적외선 온도 센서들(407)이 구비되지만, 더 적거나 더 많은 개수가 다른 실시예들에서 사용될 수 있다. 적외선 온도 센서들(407)은 연기 후드(320) 아래에서 (레인지, 스토브, 또는 오븐과 같은-도시되지 않은) 가전기기의 조리 영역의 각각의, 인접한, 또는 중복되는 영역들에 조준될 수 있다. 연기 후드(320)는 백셸프(backshelf)형 또는 캐노피형의 구성으로 할 수 있다. 센서들은 통신설비(111) 및 사용자 인터페이스(112)를 포함할 수 있는 프로그램가능 제어기(108)에 적용되는 출력 신호들을 생성한다. 센서들은 신호 필터들을 포함할 수 있다. A/D 변환기들이 센서들에 또는 제어기(108)에 포함될 수 있다. 온도 센서들은 저항 온도계들(RTDs), 서미스터들, 열전대들, 수정 발진기들, 또는 임의의 다른 유형의 온도 센서일 수 있다.
완전한 포획 및 봉쇄를 이루는 데 필요한 배기 유량을 최소화하기 위하여, 제어기가 수요(연기 부하)를 검출하고 연기 부하에 비례하여 배기 유량을 제어하는 것이 알려져 있다. 이는 종종 배기 유동의 수요기반 제어라고 불린다. 그것은 댐퍼의 위치를 조절하는 것에 의해 또는 배기 팬의 속도를 제어하는 것에 의해 이루어질 수 있다. 위에서 설명한 적외선, 덕트 온도, 및 캐노피 온도 센서들, 또는 이들의 부분 집합은 배기 유동을 통제하기 위한 입력들로 사용될 수 있다. 예를 들어, Livchak 등의 미국 특허 제9494324호는 적외선 센서들과 덕트 온도 센서들 양쪽 모두 레벨이 역치임을 나타낼 때 가전기기가 꺼져 있는 것을 검출하는 제어시스템을 기재한다. 적외선 온도 센서들(407)이 역치 온도를 나타내고 제어기(108)가 덕트 케이스 온도 센서(401)에 의해 표시된 온도에 비례하여 일 범위의 유량에 걸쳐 점진적으로 부피속도를 조절할 때에 제어기는 가전기기가 예열상태(예를 들어, 그릴이 버너들에 의해 가열되고 있지만 음식은 조리되고 있지 않음)라는 신호를 보낸다. 적외선 온도 센서들(407)이 역치를 넘어서는 변동하는 온도 상승 또는 하강을 나타낸다면, 즉 변화속도의 절대값이 사전정의된 저장된 역치를 초과한다면, 제어기(108)는 유량을 설계유량으로 증가시킨다. 설계유량은 특정 후드에 대하여 지정된 최대 유량이다. 이는 적외선 및 덕트 가스 온도 센서들을 사용하는 배기 유동 제어 계획의 예시이다. 이 특정 실시예에서, 적외선(407) 및 덕트 가스(401) 온도 센서들은 캐노피 온도 센서들(400)과 조합되어 화재 검출에서의 추가적인 기능성을 제공한다.
이제 도 12d 및 도 12f를 참조하면, (여기서 501C 및 501D로 식별된) 캐노피 온도 센서들(400), (여기서 501E로 식별된) 배기 덕트 온도 센서(401), 및 (여기서 501A 및 501B로 식별된) 적외선 온도 센서들(407)로부터의 신호들을 결합하여 화재 검출 신호를 생성하는 선형 결합기형 화재 검출기가 도시된다. 화재검출신호는 경보 또는 화재진압 대응 또는 앞서의 설명에서 확인된 다양한 대응들 중 임의의 것과 같은 대응을 촉발할 수 있다. 센서들(501A 내지 501E)의 출력 레벨들은 (A/D 변환 및 정규화 후에) 프로세서(108)에 의해 수치적으로 합산되어 복합 출력 신호를 생성할 수 있다. 여기서 합산 연산은 505로 지시된다. 복합 출력 신호는 내부적으로 저장된 사전정의된 역치에 제어기(108)에 의해 비교됨으로써 부호적으로 506으로 지시된 임계처리된 신호를 생성한다. 임계처리된 출력 신호는 구동기(507)에 또한 적용되어 출력 신호 또는 경보(508)를 발생시킬 수 있다. 임계처리된 신호는 화재 진압 시스템과 같은 다른 실행기들에 또한 적용되어 센서들(501A 내지 501E)에 의해 국부적으로 감시되는 영역에 소화약제가 도포되도록 할 수 있다. 도 12f는 전형적인 신호의 비유적인 그래프를 나타낸다. 캐노피 온도는 정상적인 가열, 조리 및 그릴에서의 버거 조리와 같은 조리에 수반되는 우발적인 플래어들을 거치는 동안 내내 평탄하고 낮게 유지된다. 이 온건한 거동은 적절히 통제된 배기 유동의 결과이다. 도시된 곡선들은 매끄러움을 과장한 것이며, 조리 음식으로부터 올라오는 플레어들과 증기에 흔히 있는 무작위 변동과 사소한 변화들을 순간 측정들이 입증할 것이다. 센서들 전부의 합산 신호는 화재가 발생할 때 높게 올라가며, 일단 합산 신호가 임계처리기(506)의 역치에 도달하면, 화재를 나타내는 출력이 생성된다. 신호들을 합산하기 위한 프로세서가 선형임에도 불구하고, 임계처리기(506)의 사용으로 최종 출력은 비선형이 된다는 점에 유의한다.
도 12e는 각 센서(501A 내지 501E) 출력이 임계처리기들(504A 내지 504E)에 의해 임계처리되고 임계처리된 출력들이 합산기(505)에 의해 합산되어 임계처리(506)된 출력을 생성하는 결합기를 나타낸다. 이는 (임계처리기(506)의 역치에 의해 결정되는) 충분한 개수의 센서들이 화재가 있다고 투표한다면, 그러면 임계처리기(506)의 최종 출력은 화재를 나타내는 일종의 투표시스템이다.
합성의 효과의 도시가 도 12f에 나타나 있다. 현재는 실제 상업적 주방 환경에서 예열, 조리, 비화재 조리 확 불타오름, 및 화재 발생 동안에 무슨 일이 일어나는지를 요약하기 위하여 시험 환경으로부터 다양한 실제 데이터를 관측한 것을 도시한 것이다. 조리 작동의 시작시에, 가스 그릴이 켜진다. 그릴은 점차적으로 가열되고 배기 유동 제어시스템은 유량을 조절하여 연기 부하가 상승함에 따라 유량을 증가시킨다. 464에서, 덕트 온도 신호의 임계처리는 불완전한 피드백 제어에 기인한 짧은 스파이크인 임계처리된 덕트 온도를 출력한다. 이것은 유해한 상태가 아니며, 역치를 초과하는 신호가 가끔 나타나는 것은 도 12d의 선형 결합기의 복합출력을 생성하지 않는다. 즉, 합산된 출력은 다수의 센서들이 결합된 출력 신호를 생성하고 있을 때 그러할 것처럼 역치를 초과하는 것은 아니다.
이제 도 12g를 참조하면, 제어기(108)의 일 실시예에 의해 구현된 추가적인 제어 계획으로부터의 데이터가 도시된다. 화재 검출 신호가 캐노피 온도 센서(400)(Canopy_Temp_1), 배기 덕트 온도 센서(401)(Duct_Temp), 및 적외선 온도 센서들(407)(IR1_Temp, IR2_Temp)로부터의 신호들로부터 생성되어 화재검출신호를 생성한다. 이 실시예에서, 독립적인 화재 검출 신호가 각 센서에 의해 생성된다. 독립적인 화재 검출 신호는 "거짓"에 대해 0으로, "참"에 대해 100으로 지시된다. 각각에 대한 곡선이 IR1FD, IR2FD, CT1FD로 지시된다. 덕트 온도는 화재 검출 신호를 생성하는 데 사용되지 않는다. 각각의 적외선 화재 검출 신호들의 값은, 출력이 100% 또는 "참"으로 바뀌고 캐노피 온도 신호로부터의 DC 신호가 150 F를 초과하는 경우에, 각각의 적외선 센서로부터의 DC 신호가 적어도 250 F의 복사 온도 및 적어도 5.4 F/sec(초당 도)의 복사 온도 상승 속도를 나타내지 않는다면 0이다. 추가적인 실시예에서, 복사 온도의 상승 또는 하강 속도의 절대값이 이 역치에 비교되고, "참"(100%)의 출력이 생성된다. 화재 검출 신호들은 개별 화재 검출 신호들 전부가 주어진 시각에서 "참"이면 "참"의 복합 화재 검출 신호를 생성함으로써 제어기에 의해 결합된다. 변형예에서, 두 개의 적외선 화재 검출 신호들이 이러한 방식으로 합성되기 전에 OR연산된다. 따라서, 복합 화재 검출 신호는 (IR1FD OR IR2FD) AND CT1FD가 "참"이면 "참"이다. 더욱이, 실시예들에서, 지연 연산자가 적외선 화재 검출 신호들 각각의 순간 신호들에 적용될 수 있다. 지연의 규모, 복사 온도 변화속도에 대한 역치, 역치 복사 온도 및 캐노피 온도는 설치자에게 조절가능한 값으로 제공되며, 사용자 인터페이스를 통해 접근되고 변경될 수 있다. 화재(100%)를 나타내는 화재 검출 신호들의 그래프들은 471로 지시된 바와 같은 스파이크들을 나타내는 검은 곡선들로 나타난다. 개별 화재 검출 신호들의 "참" "거짓" 표시들은 시간 지연을 가질 수 있으므로, 그들이 "참"이 되면, 그들 각각은 최소 시간 간격 동안 "참"으로 머무름으로써 개별 화재 검출 신호들의 중복 가능성이 증가된다. 시간 지연은 사용자 인터페이스(112)를 통하여 조절 가능한 매개변수일 수 있다. 최종 화재 검출 출력은 일단 촉발되면 사용자 입력 또는 사전정의된 진압 훈련의 완료와 같은 어떤 사건에 의해 재설정될 때까지 촉발된 상태로 유지되도록 하는 잠금장치를 가질 수 있다.
제1 실시예들에 따르면, 본 발명은 화재를 검출하기 위한 시스템을 포함한다. 복수의 센서들이 제어기에 연결된다. 제어기는 하나 이상의 신호 필터들을 구현하여 복수의 센서들로부터의 신호들을 프로세싱하고 결과를 제어기에 구현된 분류기에 적용한다. 분류기는 화재 검출 신호와 신뢰수준을 출력하고 출력을 대응 시스템에 적용한다.
제1 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재 진압 시스템을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 진화하기 위하여 화학적 소화약제를 사용하는 화재 진압을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 진화하기 위하여 기체 소화약제를 사용하는 화재 진압을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 진화하기 위하여 액체 소화약제를 사용하는 화재 진압을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제1 실시예들 중 어느 것도 분류기가 화재를 특징짓는 데이터를 출력하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 화재가 연료의 유형에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 화재가 화재의 크기에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 화재가 연기의 양에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 화재가 온도에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 특징짓는 데이터를 수신하고 화재를 특징짓는 데이터에 대응하여 하나 또는 적어도 두 개의 대응 모드들을 선택하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제의 유형의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제1 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제의 양의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제의 전달속도의 유형의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제 전달 이전의 대기 시간간격 유형의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 상기 대응은 사람이 오버라이드 제어입력을 작동시킴으로써 정지될 수 있는지 여부의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 조리 작동 모드를 나타내는 사용자 인터페이스로부터 수신된 데이터에 따라 대응 모드들이 달라지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 조리 작동에 의해 사용되는 연료의 유형을 나타내는 사용자 인터페이스로부터 수신된 데이터에 따라 대응 모드들이 달라지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 복수의 센서들이 온도 센서 및 휘도 센서를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 복수의 센서들이 가스 온도 센서 및 복사 온도 센서를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제1 실시예들 중 어느 것도 복수의 센서들이 덕트 내에 배치된 이미징 장치를 포함하고, 대응 시스템이 물 분무기를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 이미징 장치가 가스 태생의 잔불을 검출하기에 적합한 하나 이상의 신호 프로세서에 화상을 적용하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 이미징 장치가 가시광선 및/또는 적외선 카메라를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제1 실시예들 중 어느 것도 이미징 장치가 덕트 화재를 검출하기에 적합한 하나 이상의 신호 프로세서에 화상을 적용하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 센서들이 (덕트가 아닌) 대용품 표면상의 오염을 측정함으로써 덕트 표면상의 오염의 규모를 추정하도록 설정된 오염 검출기를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 조명 램프를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 조명 램프를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제1 실시예들 중 어느 것도 조명 램프가 조리 표면을 비추도록 배치되고 배기 후드의 오목부 내에 위치되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 조명 램프가 화재검출신호에 대응하여 다양한 색상을 발생시키는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제1 실시예들 중 어느 것도 조명 램프가 화재검출신호 및 신뢰수준에 대응하여 다양한 색상을 발생시키는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제2 실시예들에 따르면, 본 발명은 화재를 검출하기 위한 시스템을 포함한다. 복수의 센서들이 제어기에 연결된다. 제어기는 복수의 센서들로부터의 신호들을 처리하여 결과를 제어기에 구현된 분류기에 적용하기 위한 하나 이상의 신호 필터를 구현한다. 분류기는 화재검출신호를 출력하고 출력을 대응 시스템에 적용한다.
제2 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재 진압 시스템을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 진화하기 위해 화학적 소화약제를 사용하는 화재진압을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 진화하기 위해 기체 소화약제를 사용하는 화재진압을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 진화하기 위해 액체 소화약제를 사용하는 화재진압을 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제2 실시예들 중 어느 것도 분류기가 화재의 특징을 나타내는 데이터를 출력하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 화재가 연료 유형에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 화재가 화재의 크기에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 화재가 연기의 양에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 화재가 온도에 따라 특징지어지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 화재를 특징짓는 데이터를 수신하고 화재를 특징짓는 데이터에 대응하여 하나 또는 적어도 두 개의 대응 모드들을 선택하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제의 유형의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제2 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제의 양의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제의 전달속도의 유형의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 소화약제 전달 이전의 대기 시간간격 유형의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 모드들이 상기 대응이 사람이 오버라이드 제어입력을 작동시킴으로써 정지될 수 있는지 여부의 관점에서 상이한 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 조리 작동 모드를 나타내는 사용자 인터페이스로부터 수신된 데이터에 따라 대응 모드들이 달라지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 조리 작동에 의해 사용되는 연료의 유형을 나타내는 사용자 인터페이스로부터 수신된 데이터에 따라 대응 모드들이 달라지는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 복수의 센서들이 온도 센서 및 휘도 센서를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 복수의 센서들이 가스 온도 센서 및 복사 온도 센서를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제2 실시예들 중 어느 것도 복수의 센서들이 덕트 내에 배치된 이미징 장치를 포함하고 대응 시스템이 물 분무기를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 이미징 장치가 가스 태생의 잔불을 검출하기에 적합한 하나 이상의 신호 프로세서에 화상을 적용하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 이미징 장치가 가시광선 및/또는 적외선 카메라를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제2 실시예들 중 어느 것도 이미징 장치가 덕트 화재를 검출하기에 적합한 하나 이상의 신호 프로세서에 화상을 적용하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 센서들이 (덕트가 아닌) 대용품 표면상의 오염을 측정함으로써 덕트 표면상의 오염의 규모를 추정하도록 설정된 오염 검출기를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 대응 시스템이 조명 램프를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제2 실시예들 중 어느 것도 조명 램프가 조리 표면을 비추도록 배치되고 배기 후드의 오목부 내에 위치되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 조명 램프가 화재검출신호에 대응하여 다양한 색상을 발생시키는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제2 실시예들 중 어느 것도 조명 램프가 화재검출신호 및 신뢰수준에 대응하여 다양한 색상을 발생시키는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제3 실시예들에 따르면, 본 발명은 덕트 보호 시스템을 포함한다. 적어도 하나의 센서가 제어기에 연결된다. 센서는 덕트 내에 장착된다. 센서는 벽에서 타고 있는 재료 또는 덕트 내에서 유동하는 가스에 의해 운반되는 재료에 반응하는 복사 온도-민감 요소를 포함한다. 소화약제 전달 파이프는 소화약제 전달 밸브 및 노즐을 가지며, 노즐은 덕트 내에 배치된다. 제어기는 센서의 출력에 대응하여 소화약제 전달 밸브를 제어한다.
제3 실시예들 중 어느 것도 덕트가 덕트시스템에 개조장착되도록 형성된 모듈형 덕트 섹션인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제3 실시예들 중 어느 것도 전달 파이프가 물 파이프인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제3 실시예들 중 어느 것도 센서가 열화상화 장치를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제3 실시예들 중 어느 것도 열화상화 장치가 적외선 카메라를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제4 실시예들에 따르면, 본 발명은 상업적 주방용 화재 보호 시스템을 포함한다. 광차단센서는 (선택적으로) 역반사체를 포함하고, 광원 및 광센서를 포함한다. 역반사체는 광원으로부터의 빛을 돌려보낼 수 있고, 광원은 광센서와 결합될 수 있거나 또는 광센서는 광원의 반대쪽에 있을 수 있다. 광차단센서는 찌꺼기가 축적되는 주방 가전기기 인근의 공간에 배치되며, 찌꺼기 축적에 의해 초래되는 광차단의 징후를 출력한다.
제4 실시예들 중 어느 것도 광차단센서가 벽과 조리 가전기기 사이에 배치되며, 광센서와 역반사체 또는 광원 사이의 광경로에 반응하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제4 실시예들 중 어느 것도 광경로가 가전기기의 일 치수의 대부분에 걸쳐 연장되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제4 실시예들 중 어느 것도 가전기기가 상업용 튀김기인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제4 실시예들 중 어느 것도 찌꺼기가 그리스 및 먼지를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제5 실시예들에 따르면, 본 발명은 화재 제어 시스템을 포함한다. 제어기는 제어기에 연결된 적어도 하나의 센서를 가진다. 제어기는 주방 가전기기의 유형을 선택하기 위한 표시를 출력하고 가전기기의 유형을 나타내는 선택을 나타내는 선택을 사용자로부터 수신하는 디스플레이 및 입력 요소를 가진다. 제어기는 선택에 대응하는 모드 데이터를 저장하고 모드 데이터 및 적어도 하나의 센서로부터 수신된 데이터에 반응하여 화재 징후를 출력하도록 디스플레이 요소를 제어한다.
제5 실시예들 중 어느 것도 적어도 하나의 센서가 비디오 카메라를 포함하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제5 실시예들 중 어느 것도 비디오 카메라 출력이 제어기에 의해 구현된 비디오 스트림 분류기에 적용되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제5 실시예들 중 어느 것도 분류기가 사람이 조리 가전기기에 존재하는지 여부에 대한 참석 표시 데이터를 모형 데이터 및 참석 표시 데이터에 반응하여 출력하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제5 실시예들 중 어느 것도 모드 데이터에 의해 특정 모드가 표시되는 때에 사람이 존재하지 않는 경우 상기 제어기가 경보를 생성하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제5 실시예들 중 어느 것도 특정 모드가 계속 감시될 필요가 있는 사전정의된 유형의 연료의 연소와 연관되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제5 실시예들 중 어느 것도 사전정의된 유형의 연료가 고체 연료인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제6 실시예들에 따르면, 본 발명은 화재 심각도 또는 유형 표시에 대응하여 화재에 대한 단계별 대응을 출력하는 화재 진압 시스템을 포함한다.
제7 실시예들에 따르면, 본 발명은 화재 진압 시스템을 포함한다. 제어기는 에너지 출력 및 연기 센서들을 포함하는 화재검출요소를 가진다. 시스템은 개별 배기 후드 댐퍼들을 위한 하나 이상의 제어기를 가지며, 각 댐퍼는 공통 배기 통로에 연결된 각각의 후드를 지나는 유동을 제어한다. 화재검출요소는 제1 및 제2 유형의 화재에 반응하되, 제1 유형은 제2 유형보다 더 큰 부피의 연기를 만들어내고, 제2 유형은 제1 유형보다 빨리 퍼지는 경향이 더 큰 것과 연관된다. 제어기는 화재검출요소에 의해 검출된 화재의 유형에 대응하여 댐퍼들을 작동한다.
제7 실시예들 중 어느 것도 제1 유형의 화재가 사전정의된 규모를 초과하는 큰 복사에너지 출력에 의해 표시되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제7 실시예들 중 어느 것도 제1 유형의 화재가 사전정의된 규모를 초과하는 큰 복사에너지 출력과 사전정의된 규모 미만의 연기 수준의 조합에 의해 표시되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제7 실시예들 중 어느 것도 제1 유형의 화재가 복사에너지 출력과 사전정의된 규모 초과의 연기의 수준의 비율에 의해 표시되는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제7 실시예들 중 어느 것도 제어기가 제1 유형의 화재에 대응하여 모든 댐퍼들을 동시에 개방하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제7 실시예들 중 어느 것도 제어기가 제2 유형의 화재에 대응하여 댐퍼들의 일 부분 집합을 동시에 개방하고 나머지 댐퍼들을 폐쇄하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제7 실시예들 중 어느 것도 제어기가 어느 유형의 화재에 대응하든 공통 배기 통로의 배기 유동을 극대화하는 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제8 실시예들에 따르면, 본 발명은 소화약제의 공급원에 연결된 좁은 원추 분무 노즐을 구비한 화재 진압 시스템을 포함한다. 광각 이미징 장치는 화재 위치를 나타내는 신호를 출력하고 화재 위치를 나타내는 신호를 제어기에 적용하기에 적합하다. 좁은 원추 분무 노즐은 제어기가 좁은 원추 분무 노즐을 화재 위치에 조준할 수 있도록 하는 방향 액추에이터를 가진다.
제8 실시예들 중 어느 것도 액추에이터가 팬 틸트 메커니즘인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제8 실시예들 중 어느 것도 소화약제가 포말 소화약제인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제8 실시예들 중 어느 것도 광각 이미징 장치가 적외선 카메라인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다. 제8 실시예들 중 어느 것도 광각 이미징 장치가 가시광선 카메라인 실시예들을 형성하도록 변형될 수 있다.
제9 실시예들에 따르면, 본 발명은 화재에 국부적으로 소화약제 도포하기, 소화약제 도포에 대한 화재의 반응 검출하기를 포함하는 화재진압방법을 포함한다. 화재진압방법은 검출의 결과에 반응하여 건물 스프링클러 시스템을 물 분무를 막고 있는 유지 상태로부터 해제하기를 포함한다.
화재진압방법의 다른 변형예들은 오버라이드 신호를 지시하는 수동 입력을 사용자 인터페이스를 통해 수신하기를 포함할 수 있다. 또 다른 변형예들은 해제하기가 오버라이드 신호에 또한 반응하도록 된 것일 수 있다. 또 다른 변형예들에서, 소화약제가 화학적 소화약제이다. 또 다른 변형예들에서, 화재는 주방에 있다.
청구항들을 포함하여 어떤 실시예에서든, 전자코가 분류기와 함께 구비되어 화재 위험들을 인식하고 초기 화재 또는 화재 위험의 조기 경고를 제공할 수 있다. 실시예들에서, 이러한 시스템은 경고 신호를 취소하기 위한 오버라이드 또는 다른 확인의 입력을 허용할 수 있다. 경고 신호는 사용자 인터페이스를 통해, 예를 들어 메시지로서 또는 이러한 목적을 위한 특정 경보 소리 또는 시각적 표시자에 의해 출력될 수 있다.
모든 실시예들에서, 예비의 종래 화재 검출 및 진압 시스템이 나머지 시스템들 중 임의의 것과 함께 제공될 수 있다.
앞서 설명된 및 청구된 모든 실시예들에서, 화재를 검출하기 위해 사용되는 제어시스템은 조리 가전기기 조리 표면과 같은 오염원의 정상적이지만 가변하는 상황을 검출하고 포획과 봉쇄를 보장하면서도 점유된 공간에서 온습도 조절된 공기의 낭비를 최소화하도록 배기의 유동을 조절하는 데 사용될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 센서들의 다수와, 화재와 같은 상태의 분류를 위한 기술은, 예컨대 배기 제어를 이루기 위하여 조리 가전기기의 정상적인 상태를 결정하는 데 사용될 수 있음은 명백하다.
위에서 설명된 모듈들, 프로세스들, 시스템들, 및 섹션들은 하드웨어, 소프트웨어로 프로그래밍된 하드웨어, 일시적이 아닌 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 소프트웨어 명령 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있음을 이해할 것이다.
센서 신호들을 수신하고 센서 신호들의 값들에 의해 지시되는, 화재 상황 또는 연기 부하 상황 같은, 다양한 가능한 상황들을 식별하는 정보를 출력하는 장치들 및 방법들은 일반적으로 분류기들 또는 패턴인식 필터들로 확인될 수 있다. 실시예들 중 어느 것에서도, 이러한 메커니즘은 가능한 상황들의 추정치들과 이 상황들 각각에 대한 신뢰 추정치들을 만들어내는 정교한 프로세서 기반 알고리즘을 사용할 것이다. 이러한 방법들에서, 주된 프로세서는 입력 상태 벡터를 분류하는 것을 위해 제공될 수 있는데, 입력 상태 벡터는 다수의 센서들로부터의 다수의 감축된 입력들의 집합이다. 감축된 입력들이라 함은 영상 이미지에서의 다수의 픽셀들과 같은 가공하지 않은 입력 데이터가 양적이고 상징적인 표시로 변환되어 과대적합에 대한 가능성이 더 작은 관련 정보를 제공하는 것을 의미한다. 그래서, 예를 들어 3백만 픽셀들의 로(raw) 비디오 이미지가 이미지 프로세싱과 패턴 인식에 의해 현재 이미지화된 장면에 있는 사람들의 수로 감축될 수 있다. 인간 동작의 평균속도 또는 통상적인 움직임의 패턴에 적합한지 여부(예를 들어, 걸음걸이 인식에 의해 패턴 인식기는 비정상에 해당하는 달리기를 걷기와 구별할 것이다)와 같은 추가적인 정보가 제공될 수 있다. 다른 예시로는 카메라의 비디오 스트림이 장면에서 최대 휘도 또는 휘도 역치를 초과하는 장면의 일 영역의 콘트라스트 역치를 도출하는 데 사용되는 경우일 것인데, 이는 화재의 활기를 나타내는 것일 수 있다. 오디오 데이터에 대해서도 유사한 문제가 발생한다. 따라서, 프런트 엔드 방식의 패턴 인식 프로세스는 단일한 분류 프로세서만이라기보다는 다단계 프로세싱을 포함할 수 있고, 프로세싱은 A/D 변환을 제외하더라도 필터링(예컨대 이미지 필터링 및 특징 선택), 직교 함수 분해, 동작 벡터 해석, N-차원 상태 벡터를 구역으로 분할하기, 및 기타 프로세스들을 포함할 수 있다. 입력 감축에 덧붙여, 특정 상태들은 이력을 수반하고 현재 상태가 모든 입력들의 상태들의 스냅샷으로부터 간단히 결정될 수 없다고 하는 문제가 또한 있다. 오히려, 이력은 축적되어야만 한다. 영상에서 동작 벡터 추출이 한 예이다. 걸음걸이 인식이 다른 예이고, 음향 특징 인식도 마찬가지이다. 이 모든 것들의 결과는 분류는 다단계 프로세스라는 점이다.
따라서, 기계학습 기반 제어시스템에 적용될 수 있는 센서 데이터는 강건한 패턴 인식기 또는 분류기를 훈련시키는 것을 어렵게 만들 정도로 많은 자유도를 종종 가진다. 그리고 분류기를 훈련시키거나 그렇지 않으면 분류기를 만드는 데 사용되는 특징 공간(입력 벡터)을 단순화하는 문제는 각 응용마다 독특한 난제들을 만들어내는 영구적인 문제이다. 독특한 기회들과 도전들은 어느 센서 타입들을 사용할지, 센서들을 어디에 위치시킬지, 각 센서 유형에서 무슨 정보 컨텐츠가 인식 과제에 더욱 관련이 있는지, 그리고 로 데이터를 어떻게 감축하여 프로세싱 및, 선택적으로, 필터링 및 패턴/특징 인식의 하나 이상의 중간 단계들, 및 최종 분류기를 통해 저 정보 유형을 추출할지를 포함한다. 패턴 인식/분류 프로세스들과 장치들은 알려져 있거나 현재 개방중이거나 또는 미래에 개발될 다양한 알고리즘과 하드웨어 요소들을 사용할 수 있다.
패턴 인식 접근법을 사용하여 이미지 속의 사람과 같은 물체들을 인식하는 것은 컴퓨터 비전이라는 알려진 기술이고 얼굴 인식을 포함한다. 알려진 기술은 3D 스캐너들(마이크로소프트 키넥트와 같은 적외선, 자율주행 차량, 및 제품 검사 시스템들)을 사용할 수 있다. 예시들로는 얼굴 인식과 보행자 검출이 가능하다. 많은 이러한 접근법들이 알려져 있다. 일부는 기계학습을 사용하여 훈련 이미지로부터의 지도 학습을 통해 검출기들 또는 필터들을 구성한다. 더 간단한 시스템들은 임계처리를 적용하여 장면에서 단순화된(크로마 또는 루마가 분할된) 필드들을 정의할 수 있는데, 이는 영상 분석 분야에서 종종 블랍이라고 불린다. 이러한 필터들은 입력 이미지 또는 비디오 스트림 전체에 걸쳐 스캔됨으로써 가장 잘 맞는 매칭 패턴을 식별한다. 핏(fit)(예컨대 회귀의 일 유형)의 알고리즘 최적화는 가장 잘 맞는 패턴과 함께 핏(에러)의 우수함의 추정치를 만들어낼 수 있으므로, 이러한 패턴 매칭 시스템들은 분류(최고 패턴 핏)와 신뢰 추정치(핏의 우수함의 측정) 양쪽 모두를 만들어낸다. 핏의 우수함은 최적화 후의 목적함수의 값, 즉 최고의 핏 패턴과 목표 사이에서 핏이 얼마나 우수한 지로부터 도출될 수 있다. 장면에서 패턴을 특징들에 맞춰보는 것은 움직임을 특징으로 하며 인식된 물체들의 동작이 추정될 수 있도록 함에 있어 장면 중의 이미지들의 시간 순서로부터 부가적인 정보를 제공한다. 따라서 움직임의 속도와 방향을 나타내는 숫자 통계는 비디오 스트림으로부터 획득될 수 있다. 예컨대 단순히 분리된 블랍들과 그 속도 및 동작 방향들이 도출되면 매우 단순화된 인식 알고리즘일지라도 사용될 수 있고, 이는 장면에서 사람의 활동수준의 합당한 지시자가 될 수 있다. 이는, 예를 들어 작업 인원과 연관된 통상적인 동작 패턴과 화재 비상상황에 의해 초래된 공황 상황 사이를 식별하는 데 사용될 수 있다.
도 14는 본 발명의 실시예들에 따른 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록 다이어그램을 나타낸다. 다양한 실시예들에서, 시스템(1000)의 전부 또는 일부가 신장 대체 요법 시스템과 같은 의학적 치료 장치/시스템에 포함될 수 있다. 이들 실시예에서는 시스템(1000)의 전부 또는 일부가 의학적 치료 장치/시스템의 제어기의 기능성을 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서는, 시스템(1000)의 전부 또는 일부가 예를 들어 클라우드 기반 시스템으로서 분산된 시스템으로 구현될 수 있다.
시스템(1000)은 개인용 컴퓨터 또는 워크스테이션 또는 기타 프로세서(1006)를 포함하는 이러한 컴퓨팅 시스템과 같은 컴퓨터(1002)를 포함한다. 그러나, 대안적인 실시예들은 둘 이상의 프로세서 및/또는 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러 장치, 또는 ASIC과 같은 집적회로를 포함하는 컨트롤 로직을 구현할 수 있다.
컴퓨터(1002)는 컴퓨터(1002)의 다양한 모듈들 중에서 통신 기능성을 제공하는 버스(1004)를 더 포함한다. 예를 들어, 버스(1004)는 컴퓨터(1002)의 프로세서(1006)와 메모리(1008) 사이에 정보/데이터 통신을 허용할 수 있으므로, 프로세서(1006)는 저장된 데이터를 메모리(1008)로부터 꺼내거나 및/또는 메모리(1008)에 저장된 명령들을 실행할 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 명령들은 자바, C++, C#, 닷넷, 비주얼베이직 언어, 랩뷰, 또는 기타 구조적이거나 객체지향적인 프로그래밍 언어와 같은 프로그래밍 언어에 따라 제공된 소스코드/오브젝트로부터 컴파일될 수 있다. 일 실시예에서, 명령들은 프로세서(1006)에 의해 실행될 때 본 명세서에서 개시된 실시예들 중 임의의 것에 따른 신장 대체 요법 기능성을 제공하는 소프트웨어 모듈들을 포함한다.
메모리(1008)는 컴퓨터(1002)에 의해 읽혀질 수 있는 임의의 휘발성 또는 비휘발성의 컴퓨터 판독가능 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1008)는 ROM, PROM, EEPROM, RAM, 플래시메모리, 디스크드라이브 등과 같은 임시적이지 않은 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있다. 메모리(1008)는 제거가능 또는 제거불가 매체일 수 있다.
버스(1004)는 컴퓨터(1002)와 디스플레이(1018), 키보드(1020), 마우스(1022), 및 스피커(1024) 사이의 통신을 더욱 허용할 수 있으며, 이들 각각은 본 명세서에 개시된 다양한 실시예들에 따라 각자의 기능성, 예를 들어 환자에 대한 치료를 구성하고 치료 동안 환자를 관찰하는 것에 대한 기능성을 제공한다.
컴퓨터(1002)는 네트워크(1012)와 통신하여 본 명세서에 개시된 임의의 기능성, 예를 들어 건강관리 전문가에게 소식을 알리거나 및/또는 건강관리 전문가로부터 지시를 받는 것, 기계학습 알고리즘을 훈련시키기 위하여 분산 시스템에서 환자/장치 상황을 보고하는 것, 원격 저장소에 데이터 로그를 작성하는 것 등에 대한 기능성을 제공하기 위하여 통신 인터페이스(1010)를 또한 구현할 수 있다. 통신 인터페이스(1010)는 네트워크 카드 또는 모뎀과 같이 무선 및/또는 유선 통신을 제공하는 것으로 해당 기술분야에서 알려진 임의의 그러한 인터페이스일 수 있다.
버스(1004)는 센서(1014) 및/또는 액추에이터(1016)와의 통신을 더욱 허용할 수 있으며, 이들 각각은 본 명세서에 개시된 다양한 실시예들에 따라 각각의 기능성, 예를 들어 환자/장치 상태를 나타내는 신호를 측정하고 이에 따라 장치의 작동을 제어하는 것에 대한 기능성을 제공한다. 예를 들어, 센서(1014)는 신장 대체 요법 장치에서 유체 회로 내의 유체의 점도를 나타내는 신호를 제공할 수 있고, 액추에이터(1016)는 센서(1014)의 신호들에 대응하여 유체의 유동을 제어하는 펌프를 작동할 수 있다.
화재 검출 및/또는 진압방법이 예를 들어, 프로세서, 또는 도 14를 참조하여 설명된 일시적이지 않은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 일련의 프로그래밍된 명령들을 실행하도록 설정된 시스템을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 개인용 컴퓨터 또는 워크스테이션 또는 프로세서, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러 장치를 포함하거나 또는 예컨대 주문형 반도체(ASIC)와 같은 집적회로를 포함하는 컨트롤 로직으로 이루어진 이러한 기타 컴퓨팅 시스템을 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 명령들은 자바, C++, C#, 닷넷 등의 프로그래밍 언어에 따라 제공된 소스코드 명령들로부터 컴파일될 수 있다. 명령들은 또한 예를 들어 비주얼베이직 언어, 랩뷰, 또는 다른 구조적 또는 객체지향 프로그래밍 언어에 따라 제공된 코드 및 데이터 오브젝트를 또한 포함할 수 있다. 프로그래밍된 명령들과 그에 연관된 데이터의 순서는 컴퓨터 메모리 또는 읽기전용 메모리(ROM), 프로그래머블 읽기전용 메모리(PROM), 전기적 삭제가능 프로그래머블 읽기전용 메모리(EEPROM), 무작위-접근 메모리(RAM), 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 임의의 적합한 메모리장치일 수 있는 저장장치, 일시적이지 않은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다.
더욱이, 모듈들, 프로세스들, 시스템들, 및 섹션들은 단일 프로세서로 또는 분산된 프로세서로 구현될 수 있다. 게다가, 위에 언급된 단계들은 단일의 또는 분산된 프로세서(싱글 및/또는 멀티코어)에서 수행될 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 위에서 실시예들에 대한 다양한 모습으로 설명된 프로세서들, 모듈들, 및 서브모듈들은 다수의 컴퓨터들 또는 시스템들에 걸쳐 분산되거나 또는 단일 프로세서 또는 시스템에 함께 위치될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 모듈들, 섹션들, 시스템들, 수단, 또는 프로세스들을 구현하기에 적합한 예시적인 구조적 실시예 대안이 아래에 제공된다.
위에 설명된 모듈들, 프로세서들 또는 시스템들은 프로그래밍된 범용의 컴퓨터, 마이크로코드로 프로그래밍된 전자장치, 배선으로 연결된 아날로그 로직 회로, 컴퓨터 판독가능 매체 또는 신호에 저장된 소프트웨어, 광학 컴퓨팅 장치, 전자 및/또는 광학 장치들의 네트워크 시스템, 특수목적 컴퓨팅 장치, 집적회로 장치, 반도체 칩, 및 컴퓨터 판독가능 매체 또는 신호에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 오브젝트로서 구현될 수 있다.
방법 및 시스템(또는 그 서브 구성요소 또는 모듈들)의 실시예들은 범용 컴퓨터, 특수목적 컴퓨터, 프로그래밍된 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 및 주변장치 집적회로 요소, ASIC 또는 기타 집적회로, 디지털 신호 프로세서, 이산 요소 회로와 같은 배선으로 연결된 전자 또는 로직 회로, 프로그래머블 로직장치(PLD)와 같은 프로그래밍된 로직 회로, 프로그래머블 로직 어레이(PLA), 필드프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 프로그래머블 어레이 로직(PAL) 장치 등에 구현될 수 있다. 일반적으로, 본 명세서에서 설명된 기능들 또는 단계들을 구현할 수 있는 임의의 프로세스가 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품(일시적이지 않은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 소프트웨어 프로그램)의 실시예들을 구현하는 데 사용될 수 있다.
더욱이, 개시된 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품의 실시예들은 다양한 컴퓨터 플랫폼에서 사용될 수 있는 휴대가능 소스코드를 제공하는 예컨대 오브젝트 또는 객체지향 소프트웨어 개발 환경을 사용하여 완전히 또는 부분적으로 소프트웨어로 쉽게 구현될 수 있다. 대안적으로, 개시된 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품의 실시예들은, 예를 들어 표준 로직 회로 또는 초대규모 집적회로(VLSI) 설계를 사용하여 부분적으로 또는 완전히 하드웨어로 구현될 수 있다. 다른 하드웨어 또는 소프트웨어는 시스템들, 특정 기능, 및/또는 특정 소프트웨어 또는 하드웨어 시스템, 마이크로프로세서, 또는 활용중인 마이크로컴퓨터의 속도 및/또는 효율 요건들에 따라 실시예들을 구현하는 데 사용될 수 있다. 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품의 실시예들은 임의의 알려진 또는 추후 개발될 시스템들 또는 구조들, 장치들 및/또는 소프트웨어를 사용하여 해당 기술분야의 통상의 기술자에 의해 본 명세서에서 제공된 기능 설명으로부터 또한 제어 시스템, 신호 프로세싱, 기계지능 및/또는 컴퓨터 프로그래밍 기술에 대한 일반적인 기본 지식을 가지고서 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
더욱이, 개시된 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품의 실시예들은 프로그래밍된 범용 컴퓨터, 특수목적 컴퓨터, 마이크로프로세서 등에서 실행되는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
따라서, 본 개시에 따라 화재 검출 및 진압 시스템들, 방법들 및 장치들이 제공되어 있음은 명백하다. 많은 대안들, 변형들, 및 변화들이 본 개시에 의해 가능하다. 개시된 실시예들의 특징들은 본 발명의 범위 내에서 조합, 재배열, 생략 등등이 되어 추가적인 실시예들을 만들어낼 수 있다. 더욱이, 어떤 특징들은 종종 다른 특징들의 대응하는 사용 없이 이익이 되도록 사용될 수 있다. 이에 따라, 출원인은 이런 모든 대안, 변형, 등가물, 및 변화들을 본 발명의 기술적 사상과 범위 내에서 포괄하고자 한다.
Claims (98)
- 화재 제어 시스템으로서,
적어도 하나의 센서; 및
상기 적어도 하나의 센서에 연결되는 제어기를 포함하며,
상기 제어기는 주방 가전기기의 유형을 선택하기 위한 표시를 출력하고 가전기기의 유형을 나타내는 선택을 나타내는 선택을 사용자로부터 수신하는 디스플레이 및 입력 요소를 가지고, 상기 제어기는 상기 선택에 대응하는 모드 데이터를 저장하고 상기 모드 데이터 및 상기 적어도 하나의 센서로부터 수신된 데이터에 반응하여 화재 징후를 출력하도록 디스플레이를 제어하는, 화재 제어 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 센서는 비디오 카메라를 포함하는, 화재 제어 시스템.
- 제2항에 있어서, 상기 비디오 카메라 출력은 상기 제어기에 의해 구현된 비디오 스트림 분류기에 적용되는, 화재 제어 시스템.
- 제3항에 있어서, 상기 분류기는 사람이 조리 가전기기에 존재하는지 여부에 대한 참석 표시 데이터를 상기 모드 데이터 및 상기 참석 표시 데이터에 반응하여 출력하는, 화재 제어 시스템.
- 제4항에 있어서, 상기 모드 데이터에 의해 특정 모드가 표시되는 때에 사람이 존재하지 않는 경우 상기 제어기가 경보를 생성하는, 화재 제어 시스템.
- 제5항에 있어서, 상기 특정 모드는 계속 감시될 필요가 있는 사전정의된 유형의 연료의 연소와 연관되는, 화재 제어 시스템.
- 제6항에 있어서, 상기 사전정의된 유형의 연료는 고체 연료인, 화재 제어 시스템.
- 화재 심각도 또는 유형 표시에 대응하여 화재에 대한 단계별 대응을 출력하는 화재 진압 시스템.
- 화재 검출 시스템으로서,
복수의 센서들;
대응 시스템; 및
상기 복수의 센서들에 연결된 제어기를 포함하며,
상기 제어기는 상기 복수의 센서들로부터의 신호들을 처리하여 결과를 상기 제어기에 구현된 분류기에 적용하기 위한 하나 이상의 신호 필터를 구현하고, 상기 분류기는 화재검출신호 및 신뢰수준을 출력하고 상기 출력을 상기 대응 시스템에 적용하는, 화재 검출 시스템. - 제9항에 있어서, 상기 대응 시스템은 화재 진압 시스템을 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제9항에 있어서, 상기 대응 시스템은 화재를 진화하기 위해 소화약제를 사용하는 화재진압을 포함하고, 상기 소화약제는 화학적 소화약제, 기체 소화약제, 또는 액체 소화약제 중 적어도 하나를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제9항에 있어서, 상기 분류기는 화재의 특징을 나타내는 데이터를 출력하는, 화재 검출 시스템.
- 제12항에 있어서, 상기 화재는 연료 유형, 상기 화재의 크기, 연기의 양, 또는 온도 중 적어도 하나에 따라 특징지어지는, 화재 검출 시스템.
- 제13항에 있어서, 상기 대응 시스템은 상기 화재를 특징짓는 상기 데이터를 수신하고 상기 화재를 특징짓는 상기 데이터에 대응하여 하나 또는 적어도 두 개의 대응 모드들을 선택하는, 화재 검출 시스템.
- 제14항에 있어서, 상기 대응 모드들은 소화약제의 유형, 소화약제의 양, 소화약제의 전달속도의 유형, 소화약제 전달 이전의 대기 시간 간격의 유형, 또는 상기 대응이 사람이 오버라이드 제어입력을 작동시킴으로써 정지될 수 있는지 여부 중 적어도 하나의 관점에서 상이한, 화재 검출 시스템.
- 제14항에 있어서, 상기 대응 모드들은 조리 작동 모드 또는 상기 조리 작동에 의해 사용되는 연료의 유형 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스로부터 수신된 데이터에 따라 달라지는, 화재 검출 시스템.
- 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 온도 센서 및 휘도 센서를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 가스 온도 센서 및 복사 온도 센서 또는 전자코를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 덕트 내에 배치된 이미징 장치를 포함하고 상기 대응 시스템은 물 분무기를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제19항에 있어서, 상기 이미징 장치는 가스 태생의 잔불을 검출하기에 적합한 상기 하나 이상의 신호 필터에 화상을 적용하는, 화재 검출 시스템.
- 제19항 또는 제20항에 있어서, 상기 이미징 장치는 가시광선 및/또는 적외선 카메라를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제19항에 있어서, 상기 이미징 장치는 덕트 화재를 검출하기에 적합한 상기 하나 이상의 신호 필터에 화상을 적용하는, 화재 검출 시스템.
- 제19항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서들은 (덕트가 아닌) 대용품 표면상의 오염을 측정함으로써 덕트 표면상의 오염의 규모를 추정하는 오염 검출기를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제9항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 대응 시스템은 조명 램프를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제24항에 있어서, 상기 조명 램프는 조리 표면을 비추도록 배치되고 배기 후드의 오목부 내에 위치되는, 화재 검출 시스템.
- 제25항에 있어서, 상기 조명 램프는 상기 화재검출신호에 대응하여 다양한 색상들을 발생시키는, 화재 검출 시스템.
- 제26항에 있어서, 상기 조명 램프는 상기 화재검출신호 및 상기 신뢰수준에 대응하여 다양한 색상들을 발생시키는, 화재 검출 시스템.
- 화재 검출 시스템으로서,
복수의 센서들;
대응 시스템; 및
상기 복수의 센서들에 연결된 제어기를 포함하며,
상기 제어기는 상기 복수의 센서들로부터의 신호들을 처리하여 결과를 상기 제어기에 구현된 분류기에 적용하기 위한 하나 이상의 신호 필터를 구현하고, 상기 분류기는 화재검출신호를 출력하고 상기 출력을 상기 대응 시스템에 적용하는, 화재 검출 시스템. - 제28항에 있어서, 상기 대응 시스템은 화재 진압 시스템을 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제28항에 있어서, 상기 대응 시스템은 화재를 진화하기 위해 소화약제를 사용하는 화재진압을 포함하고, 상기 소화약제는 화학적 소화약제, 기체 소화약제, 또는 액체 소화약제인, 화재 검출 시스템.
- 제28항에 있어서, 상기 분류기는 화재의 특징을 나타내는 데이터를 출력하는, 화재 검출 시스템.
- 제31항에 있어서, 상기 화재는 연료 유형, 상기 화재의 크기, 연기의 양, 또는 온도 중 적어도 하나에 따라 특징지어지는, 화재 검출 시스템.
- 제28항 내지 제32항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 대응 시스템은 화재를 특징짓는 상기 데이터를 수신하고 화재를 특징짓는 상기 데이터에 대응하여 하나 또는 적어도 두 개의 대응 모드들을 선택하는, 화재 검출 시스템.
- 제33항에 있어서, 상기 대응 모드들은 소화약제의 유형, 소화약제의 양, 소화약제의 전달속도의 유형, 또는 소화약제 전달 이전의 대기 시간 간격의 유형 중 적어도 하나의 관점에서 상이한, 화재 검출 시스템.
- 제33항에 있어서, 상기 대응 모드들은 상기 대응이 사람이 오버라이드 제어입력을 작동시킴으로써 정지될 수 있는지 여부의 관점에서 상이한, 화재 검출 시스템.
- 제33항에 있어서, 상기 대응 모드들은 조리 작동 모드 또는 상기 조리 작동에 의해 사용되는 연료의 유형 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스로부터 수신된 데이터에 따라 달라지는, 화재 검출 시스템.
- 제31항 내지 제36항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 온도 센서 및 휘도 센서를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제28항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 가스 온도 센서 및 복사 온도 센서를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제28항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 덕트 내에 배치된 이미징 장치를 포함하고 상기 대응 시스템은 물 분무기를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제39항에 있어서, 상기 이미징 장치는 가스 태생의 잔불을 검출하기에 적합한 상기 하나 이상의 신호 필터에 화상을 적용하는, 화재 검출 시스템.
- 제39항 또는 제40항에 있어서, 상기 이미징 장치는 가시광선 및/또는 적외선 카메라를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제39항에 있어서, 상기 이미징 장치는 덕트 화재를 검출하기에 적합한 상기 하나 이상의 신호 필터에 화상을 적용하는, 화재 검출 시스템.
- 제39항 내지 제42항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서들은 (덕트가 아닌) 대용품 표면상의 오염을 측정함으로써 덕트 표면상의 오염의 규모를 추정하는 오염 검출기를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제28항 내지 제43항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 대응 시스템은 조명 램프를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제44항에 있어서, 상기 조명 램프는 조리 표면을 비추도록 배치되고 배기 후드의 오목부 내에 위치되는, 화재 검출 시스템.
- 제44항에 있어서, 상기 조명 램프는 상기 화재검출신호에 대응하여 다양한 색상들을 발생시키는, 화재 검출 시스템.
- 덕트 보호 시스템으로서,
덕트 내에 장착되고, 벽에서 타고 있는 재료 또는 상기 덕트 내에서 유동하는 가스에 의해 운반되는 재료에 반응하는 복사 온도 민감 요소를 포함하는 적어도 하나의 센서;
상기 적어도 하나의 센서에 연결된 제어기; 및
소화약제 전달 밸브 및 노즐을 구비한 소화약제 전달 파이프를 포함하며,
상기 노즐은 상기 덕트 내에 배치되고, 상기 제어기는 상기 센서의 출력에 대응하여 상기 소화약제 전달 밸브를 제어하는, 덕트 보호 시스템. - 제47항에 있어서, 상기 덕트는 덕트시스템에 개조장착되도록 형성된 모듈형 덕트 섹션인, 덕트 보호 시스템.
- 제47항에 있어서, 상기 전달 파이프는 물 파이프인, 덕트 보호 시스템.
- 제47항에 있어서, 상기 센서는 열화상화 장치를 포함하는, 덕트 보호 시스템.
- 제50항에 있어서, 상기 열화상화 장치는 적외선 카메라를 포함하는, 덕트 보호 시스템.
- 상업적 주방용 화재 보호 시스템으로서,
광원 또는 역반사체 중 적어도 하나; 및
광센서를 포함하며,
상기 광원과 광원 또는 역반사체 중 상기 적어도 하나는 함께 광차단센서를 구성하고, 상기 광차단센서는 찌꺼기가 축적되는 주방 가전기기 인근의 공간에 배치되며, 상기 광차단센서는 찌꺼기 축적에 의해 초래되는 광차단의 징후를 출력하는, 상업적 주방용 화재 보호 시스템. - 제52항에 있어서, 상기 광차단센서는 벽과 조리 가전기기 사이에 배치되며, 광센서와 역반사체 또는 광원 사이의 광경로에 반응하는, 상업적 주방용 화재 보호 시스템.
- 제53항에 있어서, 상기 광경로는 상기 가전기기의 일 치수의 대부분에 걸쳐 연장되는, 상업적 주방용 화재 보호 시스템.
- 제52항에 있어서, 상기 가전기기는 상업용 튀김기인, 상업적 주방용 화재 보호 시스템.
- 제55항에 있어서, 상기 찌꺼기는 그리스 및 먼지를 포함하는, 상업적 주방용 화재 보호 시스템.
- 화재 진압 시스템으로서,
에너지 출력 및 연기 센서들을 포함하는 화재검출요소를 구비한 제어기; 및
개별 배기 후드 댐퍼들을 위한 제어기들로서, 공통 배기 통로에 연결된 각각의 후드를 지나는 유동을 각 댐퍼가 제어하는 제어기들을 포함하며,
상기 화재검출요소는 제1 및 제2 유형의 화재에 반응하되, 제1 유형은 제2 유형보다 더 큰 부피의 연기를 만들어내고, 제2 유형은 제1 유형보다 빨리 퍼지는 경향이 더 큰 것과 연관되며, 상기 제어기는 상기 화재검출요소에 의해 검출된 화재의 유형에 대응하여 상기 댐퍼들을 작동하는, 화재 진압 시스템. - 제57항에 있어서, 상기 제1 유형의 화재는 사전정의된 규모를 초과하는 큰 복사에너지 출력에 의해 표시되는, 화재 진압 시스템.
- 제57항에 있어서, 상기 제1 유형의 화재는 제1 사전정의된 규모를 초과하는 큰 복사에너지 출력과 제2 사전정의된 규모 미만의 연기 수준의 조합에 의해 표시되는, 화재 진압 시스템.
- 제57항에 있어서, 상기 제1 유형의 화재는 복사에너지 출력과 사전정의된 규모 초과의 연기의 수준의 비율에 의해 표시되는, 화재 진압 시스템.
- 제57항 내지 제60항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제어기는 상기 제1 유형의 화재에 대응하여 모든 댐퍼들을 동시에 개방하는, 화재 진압 시스템.
- 제57항 내지 제60항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제어기는 상기 제2 유형의 화재에 대응하여 댐퍼들의 일 부분 집합을 동시에 개방하고 나머지 댐퍼들을 폐쇄하는, 화재 진압 시스템.
- 제57항 내지 제60항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제어기는 어느 유형의 화재에 대응하든 공통 배기 통로의 배기 유동을 극대화하는, 화재 진압 시스템.
- 화재 진압 시스템으로서,
소화약제의 공급원에 연결된 좁은 원추 분무 노즐; 및
화재 위치를 나타내는 신호를 출력하고 화재 위치를 나타내는 신호를 제어기에 적용하기에 적합한 광각 이미징 장치를 포함하며,
상기 좁은 원추 분무 노즐은 상기 제어기가 상기 좁은 원추 분무 노즐을 상기 화재의 위치에 조준할 수 있도록 하는 방향 액추에이터를 가지는, 화재 진압 시스템. - 제64항에 있어서, 상기 액추에이터는 팬 틸트 메커니즘을 포함하는, 화재 진압 시스템.
- 제64항에 있어서, 상기 소화약제는 포말 소화약제인, 화재 진압 시스템.
- 제64항에 있어서, 상기 광각 이미징 장치는 적외선 카메라 또는 가시광선 카메라인, 화재 진압 시스템.
- 화재진압방법으로서,
화재에 국부적으로 소화약제를 도포하는 단계;
상기 소화약제 도포에 대한 상기 화재의 반응을 검출하는 단계; 및
상기 검출의 결과에 반응하여, 물 분무를 억제하는 유지 상태로부터 건물 스프링클러 시스템을 해제하는 단계를 포함하는, 화재진압방법. - 제68항에 있어서, 오버라이드 신호를 나타내는 수동 입력을 사용자 인터페이스를 통해 수신하는 단계를 더 포함하는, 화재진압방법.
- 제68항에 있어서, 상기 해제하는 단계는 오버라이드 신호를 나타내는 수동 입력을 사용자 인터페이스를 통해 수신하는 단계를 포함하는, 화재진압방법.
- 제69항에 있어서, 상기 해제하는 단계는 상기 오버라이드 신호에도 또한 반응하는, 화재진압방법.
- 제68항에 있어서, 상기 소화약제는 화학적 소화약제인, 화재진압방법.
- 화재 검출 및 제어 시스템으로서,
주방 레인지 후드에 부착된 배기 덕트 내에 장착된 광 또는 적외선 검출기를 포함하는 잔불 센서; 및
상기 잔불 센서로부터 신호를 수신하도록 연결된 제어기를 포함하며,
상기 제어기는 상기 덕트 내의 가스 태생 잔불에 반응하여 잔불 검출 신호를 발생시키는, 화재 검출 및 제어 시스템. - 제73항에 있어서, 상기 광 또는 적외선 검출기는 카메라를 포함하고, 상기 제어기는 장면에서 움직이는 밝은 점들을 분류함으로써 화상들을 처리하도록 프로그래밍되며, 상기 분류하기는 화상을 휘도 역치로 필터링하기와 필터링된 결과를 분류기에 적용하기를 포함하는, 화재 검출 및 제어 시스템.
- 제73항에 있어서, 상기 광 또는 적외선 검출기는 카메라를 포함하고, 상기 제어기는 장면에서 움직이는 밝은 점들을 분류함으로써 화상들을 처리하도록 프로그래밍되며, 상기 분류하기는 화상을 휘도 역치로 필터링하기, 일련의 임계처리된 화상들로부터 동작을 추정하기, 및 상기 동작 데이터를 분류기에 적용하기를 포함하는, 화재 검출 및 제어 시스템.
- 화재 위협 경고 시스템으로서,
장면 분류기를 구현하도록 프로그래밍된 제어기에 연결된 열영상 카메라를 포함하고,
상기 분류기는 영상의 일련의 화상들을 캡처된 장면의 뜨거운 영역으로 분할하고 상기 뜨거운 영역의 온도를 나타내는 데이터를 생성하는 이미지 프로세서를 포함하며,
상기 분류기는 상기 캡처된 장면에서 동작을 추정하고,
상기 분류기는 장면 내의 동작이 역치 미만이고 상기 온도가 상기 제어기에 의해 저장된 사전정의된 역치를 초과할 때 위험 신호를 생성하는, 화재 위협 경고 시스템. - 제76항에 있어서, 상기 제어기는 상기 위험 신호에 반응하여 경보를 작동시키는, 화재 위협 경고 시스템.
- 제77항에 있어서, 상기 제어기는 사용자 인터페이스로부터 오버라이드 명령을 접수하고 상기 오버라이드 명령에 반응하여 상기 경보를 작동중지시키는, 화재 위협 경고 시스템.
- 화재 검출 및 제어 시스템으로서,
주방 레인지 후드에 부착된 배기 덕트 내에 장착된 덕트 내에 있고, 덕트 가스 중의 화재 또는 타고 있는 잔불에서 나오는 것과 같은 빛을 외부 조명 없이 검출할 수 있는 적외선 또는 광 센서 또는 카메라; 및
상기 적외선 또는 광 센서 또는 카메라로부터의 신호를 수신하고, 상기 적외선 또는 광 센서 또는 카메라에 의해 표시된, 역치를 초과하는 휘도 또는 복사 온도를 방출하는 표면에 반응하여 화재 위험 검출 신호를 발생시키도록 연결된 제어기를 포함하는, 화재 검출 및 제어 시스템. - 제79항에 있어서, 상기 광 또는 적외선 검출기는 카메라를 포함하고, 상기 제어기는 장면에서 움직이는 밝은 점들을 분류함으로써 화상들을 처리하도록 프로그래밍되며, 상기 분류하기는 화상을 휘도 역치로 필터링하기와 필터링된 결과를 분류기에 적용하기를 포함하는, 화재 검출 및 제어 시스템.
- 제79항에 있어서, 상기 광 또는 적외선 검출기는 카메라를 포함하고, 상기 제어기는 장면에서 움직이는 밝은 점들을 분류함으로써 화상들을 처리하도록 프로그래밍되며, 상기 분류하기는 화상을 휘도 역치로 필터링하기, 일련의 임계처리된 화상들로부터 동작을 추정하기, 및 상기 동작 데이터를 분류기에 적용하기를 포함하는, 화재 검출 및 제어 시스템.
- 화재 검출 시스템으로서,
복수의 센서들;
대응 시스템; 및
상기 복수의 센서들에 연결된 제어기를 포함하며,
상기 제어기는 상기 복수의 센서들로부터의 신호들을 처리하여 결과를 상기 제어기에 구현된 분류기에 적용하기 위한 하나 이상의 신호 필터를 구현하고, 상기 분류기는 화재검출신호 및 신뢰수준을 출력하고 상기 출력을 상기 대응 시스템에 적용하며,
상기 분류기는 상기 화재검출신호에 연관된 신뢰추정치를 생성하고,
상기 제어기는 상기 신뢰추정치가 역치 미만일 때 제1 출력을, 상기 신뢰추정치가 상기 역치를 초과할 때 제2 출력을 출력하는, 화재 검출 시스템. - 제82항에 있어서, 상기 제어기는 상기 제1 신호에 대한 응답으로 확정 또는 오버라이드 명령을 수신하기를 가능하게 하는, 화재 검출 시스템.
- 제82항에 있어서, 상기 제어기는 사용자 인터페이스 상에서 상기 제1 신호에 대한 응답으로 확정 명령에 대한 요청을 출력하는, 화재 검출 시스템.
- 제83항 또는 제84항에 있어서, 상기 제어기는 오버라이드 또는 확정 명령 각각에 대응하여 화재 진압 시스템을 작동시키는 명령을 생성하는, 화재 검출 시스템.
- 제82항에 있어서, 상기 대응 시스템은 화재 진압 시스템을 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제82항에 있어서, 상기 대응 시스템은 화재를 진화하기 위해 소화약제를 사용하는 화재진압을 포함하고, 상기 소화약제는 화학적 소화약제, 기체 소화약제, 또는 액체 소화약제 중 적어도 하나를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제82항에 있어서, 상기 분류기는 화재의 특징을 나타내는 데이터를 출력하는, 화재 검출 시스템.
- 제88항에 있어서, 상기 화재는 연료 유형, 상기 화재의 크기, 연기의 양, 또는 온도 중 적어도 하나에 따라 특징지어지는, 화재 검출 시스템.
- 제89항에 있어서, 상기 대응 시스템은 상기 화재를 특징짓는 상기 데이터를 수신하고 상기 화재를 특징짓는 상기 데이터에 대응하여 하나 또는 적어도 두 개의 대응 모드들을 선택하는, 화재 검출 시스템.
- 제89항에 있어서, 상기 대응 모드들은 소화약제의 유형, 소화약제의 양, 소화약제의 전달속도의 유형, 소화약제 전달 이전의 대기 시간 간격의 유형, 또는 상기 대응이 사람이 오버라이드 제어입력을 작동시킴으로써 정지될 수 있는지 여부 중 적어도 하나의 관점에서 상이한, 화재 검출 시스템.
- 제89항에 있어서, 조리 작동 모드 또는 상기 조리 작동에 의해 사용되는 연료의 유형 중 적어도 하나를 나타내는 사용자 인터페이스로부터 수신된 데이터에 따라 상기 대응 모드들이 달라지는, 화재 검출 시스템.
- 제81항 내지 제87항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 온도 센서 및 휘도 센서를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제81항 내지 제87항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 가스 온도 센서 및 복사 온도 센서를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제81항 내지 제87항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 센서들은 덕트 내에 배치된 이미징 장치를 포함하고 상기 대응 시스템은 물 분무기를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제95항에 있어서, 상기 이미징 장치는 가스 태생의 잔불을 검출하기에 적합한 상기 하나 이상의 신호 필터에 화상을 적용하는, 화재 검출 시스템.
- 제94항 또는 제95항에 있어서, 상기 이미징 장치는 가시광선 및/또는 적외선 카메라를 포함하는, 화재 검출 시스템.
- 제95항에 있어서, 상기 이미징 장치는 덕트 화재를 검출하기에 적합한 상기 하나 이상의 신호 필터에 화상을 적용하는, 화재 검출 시스템.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201762473747P | 2017-03-20 | 2017-03-20 | |
| US62/473,747 | 2017-03-20 | ||
| PCT/US2018/023432 WO2018175495A1 (en) | 2017-03-20 | 2018-03-20 | Fire safety devices methods and systems |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190139229A true KR20190139229A (ko) | 2019-12-17 |
| KR102311356B1 KR102311356B1 (ko) | 2021-10-12 |
Family
ID=61913585
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020197030895A KR102311356B1 (ko) | 2017-03-20 | 2018-03-20 | 화재안전장치 방법 및 시스템 |
Country Status (17)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11291870B2 (ko) |
| EP (2) | EP4174813A3 (ko) |
| JP (1) | JP6894002B2 (ko) |
| KR (1) | KR102311356B1 (ko) |
| CN (1) | CN110637330B (ko) |
| AU (1) | AU2018240189B2 (ko) |
| BR (1) | BR112019019443A2 (ko) |
| CA (1) | CA3056786C (ko) |
| CL (1) | CL2019002660A1 (ko) |
| CO (1) | CO2019010356A2 (ko) |
| DK (1) | DK3602510T3 (ko) |
| MX (1) | MX2019011156A (ko) |
| PE (1) | PE20191572A1 (ko) |
| PL (1) | PL3602510T3 (ko) |
| SG (1) | SG11201908210TA (ko) |
| WO (1) | WO2018175495A1 (ko) |
| ZA (1) | ZA201906201B (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102166150B1 (ko) * | 2020-01-22 | 2020-10-15 | (주)서정엔지니어링 | 환경 인자 및 설정 인자에 기반한 스프링클러 작동 컨트롤 시스템 |
| KR102166152B1 (ko) * | 2020-01-22 | 2020-10-15 | (주)서정엔지니어링 | 환경 인자 및 설정 인자에 기반한 스프링클러 작동 컨트롤 시스템 |
| KR102179900B1 (ko) * | 2020-07-07 | 2020-11-17 | 정희섭 | 적재공간에 대한 화재 관제가 가능한 화재 관제 시스템 장치 및 그 동작 방법 |
Families Citing this family (42)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019075199A1 (en) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | Carrier Corporation | SYSTEM AND METHOD FOR DISTRIBUTING A FIRE EXTINGUISHING AGENT TO AN OBSTRUCTED GAS-OPERATING APPARATUS |
| EP3694610A1 (en) * | 2017-10-13 | 2020-08-19 | Carrier Corporation | System and method for delivering a cooling agent to a gas-fueled cooking appliance to aid in fire suppression |
| US11195010B2 (en) * | 2018-05-23 | 2021-12-07 | Smoked Sp. Z O. O. | Smoke detection system and method |
| FI20185482A1 (fi) * | 2018-05-25 | 2019-11-26 | Safera Oy | Liesivahti, joka hyödyntää eri aallonpituuksia |
| US10885755B2 (en) * | 2018-09-14 | 2021-01-05 | International Business Machines Corporation | Heat-based pattern recognition and event determination for adaptive surveillance control in a surveillance system |
| EP3894023A1 (en) | 2018-12-12 | 2021-10-20 | Carrier Corporation | Kitchen fire suppression aiming systems and methods |
| EP3669952B1 (en) | 2018-12-17 | 2024-01-24 | Marioff Corporation OY | Sprinkler self-diagnosis |
| TWI694382B (zh) * | 2019-01-04 | 2020-05-21 | 財團法人金屬工業研究發展中心 | 具深度視覺之煙霧偵測方法 |
| US20200217550A1 (en) * | 2019-01-08 | 2020-07-09 | Johnson Controls Technology Company | Hvac infrared detection systems and methods |
| KR101989044B1 (ko) * | 2019-02-21 | 2019-06-13 | 한국토지주택공사 | 조명등과 연동한 리셋 기능이 구비된 화재 감지기 및 이를 이용한 화재 경보 방법 |
| WO2020234827A1 (en) * | 2019-05-22 | 2020-11-26 | Tyco Fire Products Lp | Fire detection system with multiple stage alarms |
| US11651670B2 (en) * | 2019-07-18 | 2023-05-16 | Carrier Corporation | Flame detection device and method |
| KR102097294B1 (ko) * | 2019-07-19 | 2020-04-06 | (주)지와이네트웍스 | 화염 판단을 위한 신경망 모델의 학습 및 검출 방법, 및 이를 수행하는 장치 |
| AU2020409128A1 (en) * | 2019-12-18 | 2022-06-30 | Fire Rover LLC | Fire monitoring and suppression system |
| CN111353386B (zh) * | 2020-02-04 | 2023-01-17 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 一种基于深度学习的消防风险智能评估方法和系统 |
| CN111672043A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-18 | 广东电网有限责任公司东莞供电局 | 自动识别灭火器 |
| CN111632331A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-08 | 厦门艾士迪半导体有限公司 | 一种智能厨房灭火系统及灭火方法 |
| CN111951508B (zh) * | 2020-07-03 | 2023-01-17 | 北京中安安博文化科技有限公司 | 一种火情分级方法、装置、介质和电子设备 |
| CN112489390B (zh) * | 2020-07-13 | 2022-05-10 | 北京宏远汇通网络科技有限公司 | 一种基于智能安防的安防节点协同报警方法 |
| DE102020210481A1 (de) * | 2020-08-18 | 2022-02-24 | BSH Hausgeräte GmbH | Verfahren zum Überwachen eines Kochvorgangs und Steuervorrichtung |
| US11361654B2 (en) * | 2020-08-19 | 2022-06-14 | Honeywell International Inc. | Operating a fire system network |
| KR102536198B1 (ko) * | 2020-10-28 | 2023-05-24 | 주식회사 모빅랩 | 이상상태 탐지 모델을 생성하는 방법 |
| US20220152438A1 (en) * | 2020-11-18 | 2022-05-19 | Jih-Hsing LEE | Fire extinguishing system and method for electronic components |
| CN114681850B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-04-14 | 五齐光电科技有限公司 | 多功能智能检测灭火器系统 |
| US20220268523A1 (en) * | 2021-02-19 | 2022-08-25 | Inirv Labs, Inc. | Camera-enabled machine learning for device control in a kitchen environment |
| CN113076797B (zh) * | 2021-02-24 | 2022-01-18 | 江苏濠汉信息技术有限公司 | 基于智能视频识别的充电站电动车火灾报警方法及系统 |
| CN113350718A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-09-07 | 西安石油大学 | 基于fpga的遥控超声波灭火平台 |
| CN113313906A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-27 | 上海应用技术大学 | 一种基于机器嗅觉技术的烟雾报警器的应用方法 |
| KR20230012265A (ko) * | 2021-07-15 | 2023-01-26 | 한국수력원자력 주식회사 | 열화상 이미지의 발열 및 반사열 판별 방법 |
| WO2023056154A1 (en) * | 2021-10-01 | 2023-04-06 | Oy Halton Group Ltd. | Fire detection and warning systems, devices, and methods for kitchen ventilation |
| CN113984239B (zh) * | 2021-10-22 | 2023-08-04 | 洛阳理工学院 | 消防机器人底盘热防护多通道温度采集系统 |
| CN113827885A (zh) * | 2021-10-26 | 2021-12-24 | 山东成明消防工程有限公司 | 一种灶台火情报警处置控制系统 |
| WO2023154361A1 (en) * | 2022-02-11 | 2023-08-17 | Dow Global Technologies Llc | Clear hair styling formulation |
| US20230398392A1 (en) * | 2022-06-13 | 2023-12-14 | Tyco Fire Products Lp | Smart fire detection systems and methods |
| US20240001177A1 (en) * | 2022-06-29 | 2024-01-04 | Anthony J. Turiello | Method, device and system of sensor-based breathable air quality monitoring in a firefighter air replenishment system |
| WO2024044590A2 (en) * | 2022-08-22 | 2024-02-29 | Dale Lefebvre | Heat removal systems and methods with automated fire suppression for data centers |
| JP7158094B1 (ja) | 2022-08-26 | 2022-10-21 | 株式会社アガタ | 閉空間観測装置 |
| JP7240778B1 (ja) * | 2022-09-27 | 2023-03-16 | 株式会社アガタ | 閉空間監視装置 |
| CN115884005B (zh) * | 2023-02-22 | 2023-08-29 | 中交西北投资发展有限公司 | 基于智慧数据分析的企业生产经营管理系统及方法 |
| CN116271667B (zh) * | 2023-05-12 | 2023-08-04 | 陕西开来机电设备制造有限公司 | 一种矿用皮带机电控防灭火系统 |
| CN116983569A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 南京南工应急科技有限公司 | 一种基于灭火剂供给强度的储罐灭火应急救援系统及方法 |
| CN118070407A (zh) * | 2024-04-22 | 2024-05-24 | 江苏省建筑工程质量检测中心有限公司 | 基于图像处理的防火风管耐火极限模拟和优化设计方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200188197Y1 (ko) * | 1999-11-12 | 2000-07-15 | 주식회사화인텍 | 모듈화된 자동 소화장치 |
| KR101035518B1 (ko) * | 2005-02-23 | 2011-05-23 | 주식회사 대우일렉트로닉스 | 후드겸용 전자렌지의 화재 감시장치 |
| JP2013083654A (ja) * | 2007-06-13 | 2013-05-09 | Oy Halton Group Ltd | ダクト内の汚れ状態を検知するシステム |
| KR20140061563A (ko) * | 2012-11-12 | 2014-05-22 | 동아대학교 산학협력단 | 화재경보기 |
| KR20150080127A (ko) * | 2013-12-30 | 2015-07-09 | 목원대학교 산학협력단 | 화재 예방 시스템 및 방법 |
| KR101640152B1 (ko) * | 2014-05-28 | 2016-07-15 | (주)이공감 | 복합 화재 감지기 및 이를 포함하는 화재 감시 시스템 |
| CN205508040U (zh) * | 2016-03-16 | 2016-08-24 | 泽川力合（天津）科技发展有限公司 | 一种控制厨房火灾的厨房安全系统 |
Family Cites Families (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| NL1008011C2 (nl) | 1998-01-12 | 1999-08-06 | Hillson B V | Draadloze brandbeveiligingsinrichting. |
| JP3919928B2 (ja) * | 1998-04-01 | 2007-05-30 | 文化シヤッター株式会社 | 加熱装置およびその制御方法 |
| US6170480B1 (en) * | 1999-01-22 | 2001-01-09 | Melink Corporation | Commercial kitchen exhaust system |
| EP1256105B1 (en) * | 2000-02-07 | 2006-09-20 | VSD Limited | Smoke and flame detection |
| US6611206B2 (en) | 2001-03-15 | 2003-08-26 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Automatic system for monitoring independent person requiring occasional assistance |
| BR0209543A (pt) | 2001-05-11 | 2005-04-26 | Detector Electronics | Método e aparelho de detecção de fogo através de formação de imagem da chama |
| US7953228B2 (en) | 2003-11-18 | 2011-05-31 | Honeywell International Inc. | Automatic audio systems for fire detection and diagnosis, and crew and person locating during fires |
| US7221260B2 (en) * | 2003-11-21 | 2007-05-22 | Honeywell International, Inc. | Multi-sensor fire detectors with audio sensors and systems thereof |
| US8002881B2 (en) * | 2005-03-16 | 2011-08-23 | Oy Halton Group Ltd. | Fume treatment method and apparatus using ultraviolet light to degrade contaminants |
| US20060227237A1 (en) | 2005-03-31 | 2006-10-12 | International Business Machines Corporation | Video surveillance system and method with combined video and audio recognition |
| KR200417542Y1 (ko) | 2006-03-21 | 2006-05-30 | 주식회사 거송시스템 | 미세물분무 소화설비용 화재감지 경보장치 |
| US20080036593A1 (en) * | 2006-08-04 | 2008-02-14 | The Government Of The Us, As Represented By The Secretary Of The Navy | Volume sensor: data fusion-based, multi-sensor system for advanced damage control |
| CN1943824B (zh) | 2006-09-08 | 2010-06-16 | 浙江工业大学 | 基于全方位视觉传感器的自动消防灭火装置 |
| US20080149834A1 (en) | 2006-12-22 | 2008-06-26 | Wayne Allen Bernhardt | Hot spot and ember detection system and method |
| GB2450732B (en) | 2007-07-04 | 2009-09-02 | Food Industry Technical Ltd | Air control system and method |
| US9702565B2 (en) | 2007-10-09 | 2017-07-11 | Oy Halto Group Ltd. | Damper suitable for liquid aerosol-laden flow streams |
| US20090128355A1 (en) * | 2007-11-21 | 2009-05-21 | Urbin Mark | Device for visibly marking a water output means and method of use |
| EP2075037A1 (en) | 2007-12-27 | 2009-07-01 | Union Fenosa Distribucion, S.A. | Integral fire safety system in high-voltage substations |
| JP5215694B2 (ja) * | 2008-03-10 | 2013-06-19 | シンポ株式会社 | ダクト閉塞装置及び此を備えた無煙ロースター |
| CA2745432C (en) * | 2008-12-03 | 2017-07-18 | Oy Halton Group Ltd. | Exhaust flow control system and method |
| WO2011103915A1 (de) | 2010-02-24 | 2011-09-01 | Albert Orglmeister | Verfahren und einrichtung zur thermischen überwachung mittels eines löschsystems zum löschen eines brandes |
| BR112014030580B1 (pt) * | 2012-06-07 | 2020-12-01 | Oy Halton Group Ltd | método e sistema de detecção de uma condição em um sistema de ventilação de exaustão |
| US9046414B2 (en) | 2012-09-21 | 2015-06-02 | Google Inc. | Selectable lens button for a hazard detector and method therefor |
| SG10201503195SA (en) * | 2014-04-24 | 2015-11-27 | Ramdeo Pradeep | Smoke multi-gas detector alarm and transmitter device |
| US10512809B2 (en) * | 2015-03-16 | 2019-12-24 | Fire Rover LLC | Fire monitoring and suppression system |
| CN104952201A (zh) | 2015-04-14 | 2015-09-30 | 杨明龙 | 一种视频火警监测系统和方法 |
| US9466195B1 (en) * | 2015-08-06 | 2016-10-11 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Video flame detection system and method for controlling a range |
| US20180229060A1 (en) * | 2015-08-27 | 2018-08-16 | Marioff Corporation Oy | Fire suppression system |
| CN205904195U (zh) * | 2016-07-13 | 2017-01-25 | 姜自强 | 一种排烟管道清洗装置 |
-
2018
- 2018-03-20 CN CN201880033046.XA patent/CN110637330B/zh active Active
- 2018-03-20 JP JP2019551631A patent/JP6894002B2/ja active Active
- 2018-03-20 CA CA3056786A patent/CA3056786C/en active Active
- 2018-03-20 AU AU2018240189A patent/AU2018240189B2/en active Active
- 2018-03-20 EP EP22197329.0A patent/EP4174813A3/en active Pending
- 2018-03-20 US US16/487,582 patent/US11291870B2/en active Active
- 2018-03-20 PE PE2019001907A patent/PE20191572A1/es unknown
- 2018-03-20 BR BR112019019443A patent/BR112019019443A2/pt active Search and Examination
- 2018-03-20 KR KR1020197030895A patent/KR102311356B1/ko active IP Right Grant
- 2018-03-20 SG SG11201908210T patent/SG11201908210TA/en unknown
- 2018-03-20 PL PL18716759.8T patent/PL3602510T3/pl unknown
- 2018-03-20 DK DK18716759.8T patent/DK3602510T3/da active
- 2018-03-20 MX MX2019011156A patent/MX2019011156A/es unknown
- 2018-03-20 WO PCT/US2018/023432 patent/WO2018175495A1/en active Search and Examination
- 2018-03-20 EP EP18716759.8A patent/EP3602510B1/en active Active
-
2019
- 2019-09-16 CL CL2019002660A patent/CL2019002660A1/es unknown
- 2019-09-19 ZA ZA2019/06201A patent/ZA201906201B/en unknown
- 2019-09-25 CO CONC2019/0010356A patent/CO2019010356A2/es unknown
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200188197Y1 (ko) * | 1999-11-12 | 2000-07-15 | 주식회사화인텍 | 모듈화된 자동 소화장치 |
| KR101035518B1 (ko) * | 2005-02-23 | 2011-05-23 | 주식회사 대우일렉트로닉스 | 후드겸용 전자렌지의 화재 감시장치 |
| JP2013083654A (ja) * | 2007-06-13 | 2013-05-09 | Oy Halton Group Ltd | ダクト内の汚れ状態を検知するシステム |
| KR20140061563A (ko) * | 2012-11-12 | 2014-05-22 | 동아대학교 산학협력단 | 화재경보기 |
| KR20150080127A (ko) * | 2013-12-30 | 2015-07-09 | 목원대학교 산학협력단 | 화재 예방 시스템 및 방법 |
| KR101640152B1 (ko) * | 2014-05-28 | 2016-07-15 | (주)이공감 | 복합 화재 감지기 및 이를 포함하는 화재 감시 시스템 |
| CN205508040U (zh) * | 2016-03-16 | 2016-08-24 | 泽川力合（天津）科技发展有限公司 | 一种控制厨房火灾的厨房安全系统 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102166150B1 (ko) * | 2020-01-22 | 2020-10-15 | (주)서정엔지니어링 | 환경 인자 및 설정 인자에 기반한 스프링클러 작동 컨트롤 시스템 |
| KR102166152B1 (ko) * | 2020-01-22 | 2020-10-15 | (주)서정엔지니어링 | 환경 인자 및 설정 인자에 기반한 스프링클러 작동 컨트롤 시스템 |
| KR102179900B1 (ko) * | 2020-07-07 | 2020-11-17 | 정희섭 | 적재공간에 대한 화재 관제가 가능한 화재 관제 시스템 장치 및 그 동작 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| BR112019019443A2 (pt) | 2020-04-14 |
| CL2019002660A1 (es) | 2019-12-27 |
| EP4174813A3 (en) | 2023-07-05 |
| ZA201906201B (en) | 2021-05-26 |
| EP3602510B1 (en) | 2022-09-28 |
| US20200054905A1 (en) | 2020-02-20 |
| KR102311356B1 (ko) | 2021-10-12 |
| DK3602510T3 (da) | 2023-01-09 |
| CN110637330B (zh) | 2021-12-10 |
| MX2019011156A (es) | 2019-10-17 |
| CN110637330A (zh) | 2019-12-31 |
| CA3056786A1 (en) | 2018-09-27 |
| WO2018175495A1 (en) | 2018-09-27 |
| AU2018240189B2 (en) | 2020-07-16 |
| JP6894002B2 (ja) | 2021-06-23 |
| JP2020521193A (ja) | 2020-07-16 |
| AU2018240189A1 (en) | 2019-10-10 |
| CA3056786C (en) | 2023-03-14 |
| CO2019010356A2 (es) | 2019-10-09 |
| EP4174813A2 (en) | 2023-05-03 |
| EP3602510A1 (en) | 2020-02-05 |
| US11291870B2 (en) | 2022-04-05 |
| PL3602510T3 (pl) | 2023-01-16 |
| SG11201908210TA (en) | 2019-10-30 |
| PE20191572A1 (es) | 2019-10-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102311356B1 (ko) | 화재안전장치 방법 및 시스템 | |
| US10744356B2 (en) | Fire suppression systems, devices, and methods | |
| US10490055B2 (en) | Supervision and control system for preventing poor air quality and fire as well as issuing an alarm of a dangerous condition | |
| JP2007280167A (ja) | 空気調和機 | |
| CN107233686A (zh) | 一种灭火系统防误喷控制方法 | |
| Logeshwaran et al. | Designing an IoT based Kitchen Monitoring and Automation System for Gas and Fire Detection | |
| KR102032549B1 (ko) | 융합 지능형 안전관리 시스템 | |
| JP6325287B2 (ja) | 火災検知システム及び火災検知方法 | |
| US11127267B2 (en) | Smart fire detection system | |
| WO2023056154A1 (en) | Fire detection and warning systems, devices, and methods for kitchen ventilation | |
| US10634366B1 (en) | Cooktop ventilation system having a smoke detection and alarm system | |
| CN118251259A (en) | Fire detection and alarm system, apparatus and method for kitchen ventilation | |
| IT202100020873A1 (it) | Sistema per la riduzione dei rischi dovuti all’utilizzo di apparati per la cottura. | |
| KR20240006320A (ko) | 인공지능 자동소화장치 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |