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烟火检测具有非接触式探测的特点,不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制,使得烟火检测为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径
传统的烟雾颗粒感应或者红外线、激光技术需要烟雾颗粒进入传感器才能引起报警,红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。这些前提要求场合是相对封闭的空间。而室外场合像炼油厂、仓库等因为设备设施分散,空气流动大,传统烟火设备起不到作用,现在往往采用人员值守看管,造成管理成本上升。
视频分析烟火自动检测预警系统正是弥补传统火灾报警设备的不足,*适应于室外场合,而且可以远程提供实时视频,使得集中管理变为可能,具有非常广阔的市场空间
烟火检测基于智能视频分析和深度学习神经网络技术,实现对监控区域内的烟雾和火焰进行识别、并动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换的识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备,直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰及时准确识别,并将报警信息及时推送给相关的管理和安全人员,及时应对和处置。
烟火识别检测算法-中伟视界AI应用智慧工地算法主要实现功能:
火焰有着与众不同的颜色特征,通过研究发现,任何RGB图像中只要满足R>=G且G>B的颜色都可以看作是火焰
火焰的外形也是用来识别的重要特征。一种模型是采用嵌套式轮廓模型。它默认火焰存在一个或几个燃烧点,火焰从这些燃烧点一层层的向外扩散。越到外层的地方其形状的可边度越大,而且是连续的
火焰是跳跃着的,或者说是移动变化着的。初看起来没有什么规律,其实,经研究发现,火焰的外焰部分的运动存在一定频率,从火焰外焰部分来看,这些像素点在经历着有火焰和无火焰两种状态的切换,这个切换的频率经过计算是10HZ。系统通过捕捉这个10赫兹的特征可以进一步确认是否有火焰的存在。
无论烟雾浓淡,它都会使后面的事物变得模糊,甚至被*遮挡。系统通过像素的对比度变化判断烟雾的有无
首先,烟雾以扩散的形式变化,可以假想存在一个或几个烟雾发生点,烟雾围绕这些点扩散开去,再有,烟雾的轮廓是清晰画面与被烟雾模糊画面的交界;后,烟雾的运动是连续而且是非刚性的。这些特点决定了烟雾与行人,汽车等等前景运动物体有本质的不同。