蓝天卫士（森林/田间）烟火预警系统

随着人类社会的发展进步，火灾成为了不可忽视的多发性问题，尤其是人为的露天焚烧，不仅可能引起巨大的火灾，也对环境质量有严重的污染。所以，火灾的预防和检测一直是人类与火灾斗争过程中关注的焦点。然而，传统的基于温感、烟感、光感、热成像等火灾探测器具有以下缺点：

1. 响应速度慢，误检率较高；
2. 检测范围有限，易受外界干扰；
3. 难以适应复杂环境的火灾探测要求；
4. 难以在大场景露天情况下使用。

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，从而减少火灾事故的发生。

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。

需要解决秸秆焚烧/森林火警问题。通过架设高空摄像机，对广阔农田、森林区域进行大范围监控覆盖，同时加上智能检测功能，当发现监控区域有烟火时，立即触发报警，通过手机、后端客户端进行接警、处置。

1   系统架构

烟火识别系统融合了计算机视频图像分析技术、自动预警、报警管理、手机通知等技术，系统与视频监控系统无缝对接，通过系统主动预警推送的方式，将出现疑似烟火的具体场景实时通过电脑客户端进行报警提示，同时可联动警号等设备，同时报警也可通过手机短的方式接收。

硬件部署说明如下：

• 部署烟火识别服务器对前端的摄像机、NVR、平台视频流进行采集接入
• 烟火识别算法服务器将处理的结果发送到报警平台服务器。
• 数据库服务器对报警事件进行存储、记录。
• 报警平台服务器服务器将报警分别推送至手机、电脑端
• 存储服务器对报警的录像、截图进行存储记录。

2   系统模块结构说明

PaaS层服务主要对前端输入源的视频流进行解析，将解析的图片帧序列输入到算法引擎，具有设备管理，算法阈值设置，报警推送，时间校准，数据库管理等功能。前端以接收RTSP视频流为主，报警信息以HTTP请求推送JSON体。

算法引擎主要对图片帧序列进行火焰和烟雾的检测识别，其中包括预处理、卷积、池化、分类、特征校验等子功能；

Docker容器主要对PaaS层服务和算法引擎进行封装，做到轻量化管理，标准化部署和安全运行。

明火烟雾检测算法在此硬件配置情况下（11G显存），可以实现10路并行处理，检测速度可达10fps。 

经过长期的实战测试及迭代目前明火烟雾检测算法在白天光线充足，成像质量较高的情况下，准确率可达到95%，召回率可达到90%以上；在晚上或大雾等天气，准确率可达到90%，召回率可达到86%.

图像成像质量要求必须清晰，视频编解码没有严重拖影或噪点，识别明火的像素在1080P的监控像素内，大于80*80像素；识别烟雾的像素在1080P的监控像素内大于80*80像素，烟雾浓度肉眼清晰可见。

3   系统设备功能与配置

3.1    烟火识别算法服务器 硬件规格

3.2    AI智能识别终端（边缘计算终端，请参考相关产品介绍）

3.3    烟火识别服务器功能描述

• 支持算法引擎私有化部署
• 支持预警阈值可配置。
• 实际使用中明火识别率应达到90%及以上
• 烟雾识别受天气情况影响较大，监控视频画面清晰情况下烟雾识别可达到90%以上（注明火及烟雾分辨率须在80*80以上）
• 针对浓烟可以根据白色、黄色、黑色不同颜色进行预警
• 支持预警信息包括短视频、图片和接口对接
• 支持直接从视频平台取流，优先使用rtsp协议，支持HTL和HTTP协议

4   识别报警截图

5   合作方案

5.1    方案1：设备采购与建设

备注：以上单价仅供参考，需根据项目实际情况另行预算。

5.2    服务租赁

根据合作方项目，我们提供2种服务解决方式：

A服务方式：预警技术服务模式，摄像头的采购与建设由甲方自行建设，我司提供明火烟雾识别算法系统与预警系统+年软件服务模式，按每年每个摄像头7,800元收取服务费，8年合作期；50路起赠送指挥中心大屏与系统。

B服务方式：全套设备建设租赁与预警技术服务模式，我司根据甲方要求全套建设，按每年每个摄像头1.5万元收取服务费。合作期限8年。50路起赠送指挥中心大屏与系统。