初期火灾视频监控识别系统方案

(明火烟雾视觉AI智能识别)

火灾是严重威胁人类生存与发展的灾害之一,火灾的发生具有频率高、时空跨度大的特点,造成的损失也非常严重。而现有的防火报警主要依托于烟感和水淋，等到报警，几成大火，只能出动消防车等设备，物资设备甚至物业损失已造成。

“早期火灾”一般指发生火灾初期15分钟之内的初期火灾，即“初期火灾”。在火灾的初期阶段，该阶段特征是初起烟雾大，可燃物质燃烧面积小，火焰不高，辐射热不强，火势发展比较缓慢，这个阶段是灭火的好时机。

随着人工智能与图像处理理论研究的不断深入，以及视频监控设备的不断普及，越来越多的目光聚集到使用计算机视觉来检测视频火焰的方式上。通过视频图像进行火焰和烟雾检测，可以覆盖几乎所有的监控区域，可以真正的做到火灾预警，减少火灾事故的发生，从而实现“安消一体化”的目标。

此技术摒弃了单一的使用传统的图像视频火焰烟雾检测方法，通过改进的神经网络与动态的烟雾火焰特征进行深度融合，实现了模型轻量级，检测速度块、检测准确率高的优点。

火灾需要24小时全天候、不间断*监控分析并实时报警，而大部分场地已经有监控，却没有达到分析和报警的目的。

本系统是基于视频流的智能图像识别系统，依托西安交通大学人机所嫦娥系列人工智能研发团队的技术积累与沉淀，利用人工智能深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别各种细微的烟雾和火焰，为安全生产保驾护航。本系统利用场内已有摄像头，实时监控识别，实现星星之火，已经预警。

系统优势

• 毫秒级速度，一旦检测到有烟火，系统可以自动发出报警，或发送消息到手机端；
• 智能全自动分析，无需人员值守，无需人为操作，准确率高；
• 部署简单易用，系统稳定可靠，维护少，使用与维护成本低；
• 投入少，无需改变现有的监控模式；
• 适用面广，可支持各类工厂、车间、仓库、办公楼宇、社区、公共区域的火点识别。

系统特点

  无需改动原有的数字监控网络系统，仅需从原交换机上增加网络线将数字摄像头采集到的监控图像视频流通过网络（交换机）传输到KPT1000 AI智能识别终端（或GPU服务器），AI智能识别终端或GPU服务器输入的视频流或识别文件进行图像AI智能分析，通过本地管理系进行预警告示或者通过接入的互联网云平台将预警信息发送到手机.

1. 系统主要功能指标
   • 支持算法引擎私有化部署也可采用标准的AI智能识别终端进行部署
   • 支持预警阈值可配置。
   • 实际使用中明火烟雾识别率应达到95%及以上
   • 支持夜间黑白的明火烟雾识别
   • 针对浓烟可以根据白色、黄色、黑色不同颜色进行预警
   • 可根据物业摄像头通道数量，并联使用AI前置智能终端进行多通道预识别。