一、研发背景

在科技发达的今天，火灾依然是人们生活生产中面临的一项重大威胁。我们看到传统火灾探测器虽然普及，却存在明显痛点：1. 烟感反应迟钝，只能探测小空间内烟雾；2. 热感应相机成本居高不下，难以大面积使用。这些问题极大地影响了火灾的及时防控，威胁人们的生命安全。因此，我们研发出了烟火识别算法。

这一算法利用人工智能技术，学习火源和烟雾的图像信息，旨在提高对火灾的早期预警能力。通过这种智能识别，我们期望改善传统火灾探测器的不足，打造更高效、更经济的火灾探测预警系统。我们坚定科技可以为火灾防控注入新活力，开创更多保护生命安全的可能性。

以下是市面上主流的几种火灾探测器的优缺点比较：

表1 五种火灾探测器对比

二、产品概述

富维图像火灾探测器AI烟火识别系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用的深度学习与大数据技术，代替人眼。当图像中有烟雾或明火时，软件自动从相机视频流中抓拍图像和报警。本系统利用已有摄像头，实时监控分析，快捷方便。

三、工作流程

1) 前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器。
2) 火灾探测器AI烟火识别系统实时读取视频流，并进行分析。
3) 系统识别，按要求输出结果或报警。

四、功能特点

火灾探测器AI烟火识别系统：当图像中有烟雾或明火时，软件自动从相机视频流中抓拍图像和报警。
1）接入已有相机的视频流，无需施工安装；
2）非接触式监测，可发现早期火警；
3）批量接入识别，价格低，性价比高；

五、硬件要求
系统要求：64位Windows操作系统，推荐 Win10；
CPU要求：酷睿i5/i7/i9四代或以上；
内存要求：16G或以上；根据具体路数和功能推荐；
网络要求：正式版软件不需要连互联网，但必须与相机连通；
显卡要求：不需要独立显卡；
数据处理能力：一台服务器可带16-64路相机；
相机要求：支持海康、大华的网络摄像机或硬盘录像机，或其他的 RTSP/RTMP/ONVIF 视频流；
图片分辨率：≥200万像素。

六、应用场景
火灾探测器AI烟火识别系统的应用场景非常广泛，包括化工园区，在建工地如建筑、地铁、桥梁等，煤矿、铁矿等矿区，钢铁厂、铝厂、电厂、造船厂等厂区，还有社区、学校、景区古建、医院、商场、物流仓库、政府大楼、森林等。