Fuego en transformadores
Detección temprana de fuego y humo en bancos de transformadores antes del desastre.
Pruébalo en tu cámara
Detección en vivo · 100% en tu dispositivo · Sin enviar video a la nube
Focos de fuego
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Intensidad mov.
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Estado
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👆 Click Activar cámara real y dibuja una zona con tu dedo o cursor. Cualquier persona que entre dispara alerta. Tu video nunca sale del dispositivo.
Qué detectamos
Detecta fuego y humo en sus etapas iniciales — segundos cuentan en una subestación.
- Pixels en rango HSV de fuego (matiz 0-30°, saturación >70%, valor >80%)
- Flicker temporal característico (variación de brillo a 3-7Hz)
- Humo gris-azul con difusión vertical (gradiente característico)
- Aumento súbito de luminancia en zona del transformador
- Forma irregular y crecimiento exponencial vs forma estática de lámpara
Casos reales · Baja California
Ejemplos que detectaríamos en tus subestaciones hoy.
Subestación Mexicali Sur: fuga de aceite en T-3 → ignición a las 14:32, alerta enviada 14:32:01
Subestación Tijuana Centro: chispazo en barra principal evolucionando a arc flash
Subestación Ensenada Costera: sobrecalentamiento de banco de capacitores (humo previo a fuego)
Subestación Los Cabos Aeropuerto: combustión por raicilla en transformador secundario
Cumplimiento
NOMs y leyes aplicables
NOM-002-STPS-2010
Condiciones de seguridad — prevención y protección contra incendios
NOM-005-STPS-1998
Manejo de sustancias químicas peligrosas (aceite dieléctrico)
NOM-027-STPS-2008
Soldadura y corte — riesgo de ignición
NFPA 850
Protección contra incendios en plantas eléctricas (referencia internacional)
Vs. competencia
Qué hace el resto del mercado
SmokeNet (Bosch Community)
Modelo open-source enfocado en humo industrial. Disponible.
AVT (Israel)
Sistemas de detección de fuego con visión por computadora industrial.
Honeywell Notifier
Sensores tradicionales + IA opcional. Hardware-dependent.
FLIR Thermal Studio
Térmicas pueden integrarse a Vision Agéntica via RTSP.
Para equipos técnicos
Algoritmos, métricas y librerías open-source
Para equipos técnicos
Algoritmos, métricas y librerías open-source
Algoritmo
Análisis HSV multi-canal + temporal flicker analysis + smoke gradient detection
Confianza
95%+ fuego visible · 87%+ humo incipiente · false-positive <3%
Latencia
<500ms desde primer pixel de fuego hasta alerta
Pipeline de detección
Pipeline triple-señal: (1) Cada frame se convierte a HSV y se extraen pixels con matiz/saturación/valor de fuego. (2) Análisis temporal: las llamas parpadean a 3-7Hz, una lámpara no. (3) Detección de humo via gradiente vertical de gray pixels. Cuando dos de tres señales superan threshold → alerta crítica con video evidencia adjunto.
Stack open-source
Análisis colorimétrico de pixels. 100% on-device, sin necesidad de modelo neuronal pesado.
YOLOv8n fine-tuned en dataset de fire+smoke. ~12MB, ~30 FPS. Mejor precisión que solo HSV.
CNN lightweight especializado en fuego. 95%+ accuracy en benchmark FireNet dataset.
Alternativa YOLOv8 entrenado específicamente en fuego industrial. Pesos abiertos.
Si CFE tiene cámaras térmicas instaladas: detección por temperatura absoluta (>80°C en transformador).
Piloto en una subestación. Decide en 30 días.
Te conectamos a las cámaras existentes, calibramos detección de fuego en transformadores con tu personal, y ves alertas reales en menos de 30 días. Si no detecta nada relevante, no hay compromiso.
POC sin costo · Setup en 1 día · CFDI 4.0 · OPA gobierno · Soporte 24/7