Redcoat anticipe, interprète et valide en permanence.
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Détection intelligente des incendies pour des défis spécifiques.
Certaines situations exigent bien plus qu’une IA standard. Elles nécessitent une intelligence sur mesure, où la puissance de calcul fait toute la différence
Contexte IA
Alors que les systèmes classiques fonctionnent avec de simples seuils, Redcoat se distingue grâce à un moteur d’IA composé de centaines de couches neuronales capables de comprendre les motifs et le contexte. Ce système permet de distinguer la réflexion du soleil des véritables sources de chaleur et la fumée du brouillard, de la poussière ou de la brume, évitant ainsi les alarmes intempestives causées par des reflets, des ombres, de la vapeur ou des objets partiellement masqués.
Technologie bispectrale
Les caméras standard fournissent des images optiques ou thermiques, sans contexte. Redcoat combine les deux dans un seul modèle d'IA utilisant une ou plusieurs caméras
bispectrales, ce qui lui permet non seulement de détecter la présence d'un objet, mais aussi de comprendre sa nature. Résultat : détection précoce des foyers couvant, des incendies, de la fumée et des anomalies, sans alarmes intempestives.
Contrôle qualité continu
Redcoat utilise une cellule de référence de température RTC comme point d'étalonnage interne et
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vérifie en permanence l'exactitude des mesures et le bon positionnement des caméras. Ceci garantit une détection stable et fiable, même en cas de fluctuations de température ou de perturbations mécaniques.
Redcoat anticipe, interprète et valide en permanence.
Détection intelligente des incendies pour des défis spécifiques.
Certaines situations exigent bien plus qu’une IA standard
Elles nécessitent une intelligence sur mesure, où la puissance de calcul fait toute la différence
Contexte IA
Alors que les systèmes classiques fonctionnent avec de simples seuils, Redcoat se distingue grâce à un moteur d’IA composé de centaines de couches neuronales capables de comprendre les motifs et le contexte. Ce système permet de distinguer la réflexion du soleil des véritables sources de chaleur et la fumée du brouillard, de la poussière ou de la brume, évitant ainsi les alarmes intempestives causées par des reflets, des ombres, de la vapeur ou des objets partiellement masqués.
Technologie bispectrale
Les caméras standard fournissent des images optiques ou thermiques, sans contexte. Redcoat combine les deux dans un seul modèle d'IA utilisant une ou plusieurs caméras bispectrales, ce qui lui permet non seulement de détecter la présence d'un objet, mais aussi de comprendre sa nature. Résultat : détection précoce des foyers couvant, des incendies, de la fumée et des anomalies, sans alarmes intempestives.
Contrôle qualité continu
Redcoat utilise une cellule de référence de température RTC comme point d'étalonnage interne et vérifie en permanence l'exactitude des mesures et le bon positionnement des caméras. Ceci garantit une détection stable et fiable, même en cas de fluctuations de température ou de perturbations mécaniques.
Zones industrielles soumises aux conditions extérieures.
Zones industrielles soumises aux conditions extérieures.
Couverture complète
Redcoat prend en charge les caméras fixes et mobiles (pan-tilt-zoom). Avec une ou plusieurs caméras PTZ, Redcoat peut couvrir un site entier, y compris les zones critiques.
Le positionnement précis de la caméra à la hauteur adéquate
garantit une analyse d'image optimale et le résultat souhaité.
La vue d'ensemble du site permet également de bien comprendre les processus opérationnels et d'apporter les ajustements nécessaires.
Exigez rien de moins que la certitude de détection.
Une détection précoce pour éviter des dommages majeurs.
Une détection précoce pour éviter des dommages majeurs.
Analyse fiable
Redcoat analyse les isothermes dans leur contexte, reconnaît les schémas typiques de combustion lente ou d'incendie et filtre automatiquement les influences perturbatrices. Cela permet de détecter rapidement et de manière fiable même les hausses de température subtiles et progressives, avant qu'elles ne deviennent dangereuses. Plus un risque est identifié tôt, plus il peut être traité rapidement. Cela permet de gagner un temps précieux, de limiter les dégâts et d'éviter les interruptions de service.
La puissance de calcul fait toute la différence dans la compréhension du contexte.
La puissance de calcul fait toute la différence dans la compréhension du contexte.
Pourquoi pas une solution standard ?
Chaque site présente des caractéristiques propres : agencement, matériaux, variations de température, réflexions, objets en mouvement et processus opérationnels. Ces facteurs influencent l’apparition des risques et leur détection. Une solution standard, basée sur des seuils fixes et une logique simple, déclenche souvent des alarmes inutiles ou passe à côté de signaux critiques.
Pourquoi opter pour une solution sur mesure avec Redcoat ?
Avec une solution personnalisée, le modèle d'IA est entraîné et maintenu dans votre environnement.
Redcoat comprend le contexte et fait la distinction entre les reflets du soleil et les sources de chaleur réelles, entre le brouillard et la fumée, et entre l'activité normale du site et les situations dangereuses. Grâce à la fusion de capteurs (optiques et thermiques) et au contrôle qualité continu via RTC, la détection reste précise et fiable, sans compromis.
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Le résultat ? Une détection précoce, un filtrage des alarmes non pertinentes et une continuité maximale – le tout adapté précisément à votre situation unique.
Pas d'alarmes inutiles.
Pas d'alarmes inutiles.
Aucune alerte indésirable sans réduction de la sensibilité.
Grâce à un moteur d'IA doté de centaines de couches neuronales, Redcoat sait faire la différence entre les dangers réels et les situations inoffensives (comme les reflets du soleil ou la vapeur). Les activités opérationnelles peuvent se poursuivre sans être perturbées par d'innombrables notifications non pertinentes, tandis que Redcoat analyse et surveille méticuleusement chaque danger potentiel.
*L’entraînement du modèle IA Redcoat sur une situation spécifique prend quelques semaines, après quoi les alertes non pertinentes sont totalement filtrées. Lorsque de nouvelles situations apparaissent, le modèle peut être réentraîné pour s’adapter.
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