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TSINGSEE烟火识别算法的技术原理是什么?如何应用在视频监控中?

AI烟火识别算法是基于深度学习技术的一种视觉识别算法,主要用于在视频监控场景中自动检测和识别烟雾、火焰的行为。该技术基于深度学习神经网络技术,可以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过程。

1、技术原理

1)数据采集与准备:首先需要采集大量带有烟雾、火焰的视频数据,并进行标注,标注数据中包含烟雾、火焰的位置和时间信息,用于训练算法模型。

2)深度学习模型构建:使用深度学习技术,通常是卷积神经网络(CNN)作为基础模型,构建烟火识别的模型。通过多层卷积和池化层,提取视频帧中的特征信息,然后通过全连接层进行分类,判断是否存在烟火行为。

3)模型训练与优化:使用标注好的数据对烟火识别模型进行训练,采用反向传播算法不断优化模型参数,使其能够更准确地进行烟火的识别。

4)烟火识别应用:将训练好的烟火识别AI模型应用到视频监控系统(安防监控EasyCVR平台)中,实时检测视频流中是否存在烟雾、火焰行为,并输出相应的警报信息。

2、场景应用

在视频监控中,烟火识别算法具有重要的应用价值。它可以对室内、室外自动检测烟火并预警,自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,并实时告警。同时基于视频监控系统EasyCVR视频汇聚平台,还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火。

TSINGSEE视频智能分析系统部署的AI烟火识别算法包括明火识别、烟雾识别:

1)明火识别:支持识别视频画面中出现的深橘黄色、非半透明色的火焰目标;

2)烟雾识别:支持识别视频画面中出现的团状烟雾。

当系统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、上传至平台,并将预警消息发送给管理人员进行提醒。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。

例如,在城市的公共场所、重要设施周边等地方,一旦发现有人非法燃放烟花爆竹,监控系统可以立即发出警报,提醒相关人员采取措施防止事故的发生。此外,AI烟火识别算法还可以应用于消防火灾预防,比如工厂、工地、小区、校园、森林、楼宇等场所和领域,及时发现烟火引起的火灾隐患,减少火灾事故的发生。

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