计算机视觉中的烟火检测,可在监控视频和图像中进行烟火定位或者烟火图像分类,在消防安全领域具有独特的意义。AI烟火识别算法可通过已经训练好的烟火检测模型,识别出图片中的烟雾和火焰,并标记出目标的具体位置。

TSINGSEE青犀视频推出的AI安全生产摄像机,内置多种AI算法模型,如烟火识别、人员入侵检测、人员睡岗离岗检测、安全帽/工作服检测等等,可应用在多种线下场景中。用户可根据自己的需求配置算法。将AI安全生产摄像机与EasyCVR视频融合云平台结合使用,能在企业的消防安全监管中发挥极大的作用。

烟火检测识别预警方案融合了计算机视频图像分析技术、视频传输技术、智能预警、消息通知、语音广播、消防联动等技术,基于部署在室内、室外的AI安全生产摄像机,可进行7×24小时不间断地实时视频监控与识别分析。

当摄像机检测到疑似烟火的场景时,将通过主动预警推送的方式,对现场进行抓拍、保存、上传至平台,并将预警消息发送给企业的管理人员进行提醒。同时还可联动现场警灯、语音广播设备等,进行声光告警提示。与消防设施进行联动控制的连接,可实现现场喷淋灭火等操作。

烟雾/火焰识别算法的工作特征:

1)烟雾检测:在室内高大空间的应用环境下(如仓库、车间等),对燃烧过程中烟雾形成的不规则运动特征,如呈现出不同的颜色,烟雾从无到有的形状、面积、反射频率等持续性变化进行辨识和分析判断,从而形成对烟雾的判断并触发报警。

2)火焰检测:在室内高大空间的应用环境下(如仓库、车间等),对燃烧过程中火焰的图像特征,如呈现出不同的颜色,火焰从无到有的形状、面积、闪烁频率、强度等增长性和持续性变化进行辨识和分析判断,从而形成对火焰的判断并触发报警。

检测特点:

  • 距离远:2.8mm镜头有效距离50m左右,覆盖约2500平方米
  • 速度快:本地10s报警输出,公网12s报警推送
  • 灵活:支持16个屏蔽区,灵敏度可调,适应各种场景
  • 兼容性:支持多种可燃物,可定制其它可燃物
  • 抗干扰:各类光源干扰,抗烟火视频干扰

图像烟火检测 java 烟火识别算法_图像烟火检测 java

 

烟火检测识别预警方案能实现在数秒内完成火灾的探测及报警,大大缩短了火灾报警时间,为工作人员的及时处理提供了充足的空间,及时将火患消除以免引起更大的损失。该方案可应用在工地、煤矿、石油化工、水利水电、森林防火、仓储物流、秸秆焚烧等场景中,能弥补传统视频监控的不足,减少人工监控的工作强度,以及发现人眼难以察觉的细节,提高消防安全监管的工作效率及质量,降低火灾隐患。