In this paper, a flame detection system using a differential Pyro-electric Infrared (PIR) sensor is proposed. A differential PIR sensor is only sensitive to sudden temperature variations within its viewing range and it produces a time-varying signal. The wavelet transform of the differential PIR sensor signal is used for feature extraction and feature vectors are fed to Markov models trained with uncontrolled fire flames and walking person. The model yielding the highest probability is chosen. Results suggest that the system can be used in spacious rooms for uncontrolled fire flame detection. © 2012 IEEE.
Bu makalede, diferansiyel kızılberisi algılayıcı (PIR) kullanılarak geliştirilen bir alev tespit sistemi önerilmektedir. Diferansiyel kızılberisi algılayıcılar, yalnızca görüş alanlarındaki ani sıcaklık değişikliklerine duyarlıdır ve zamanla değişen sinyaller üretir. Algılayıcı sinyaline ait dalgacık dönüşümü, öznitelik çıkarmak için kullanılır ve bu öznitelik vektörü hızlı titreşen kontrolsüz bir ateşin alevi ve bir kişinin yürümesi olaylarıyla eğitilmiş Markov modellerine sokulur. En yüksek olasılıkla sonuçlanan modele karar verilir. Karşılaştırmalı sonuçlar, sistemin geniş odalarda ateş tespiti için kullanılabileceğini düşündürmektedir.