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陜西億鑫鴻物聯(lián)技術(shù)有限公司
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閱讀：5發(fā)布時(shí)間：2024-10-15
在烟雾检测系统中，采用机器学习的视觉技术暂未广泛替代传感器的主要原因在于其误报与漏报较高。计算力度的提高、存储设备的发展，使得传统视觉技术中存在的问题逐渐得到改善或解决，但也迎来了新的挑战。为反映用于森林火灾预警的烟雾识别、检测等技术的最新研究进展，本文重点对2017—2019年国内外公开发表的相关文献进行梳理和分析。从监控角度出发，基于对此领域的长期研究与广泛文献调研，将利用烟雾的森林火灾预警任务分为烟雾识别、检测、分割这3类不同的粒度，分别介绍实现这些任务的传统方法及深度方法。依照当前研究热度，主要关注视频烟雾检测与分割这两个细粒度任务。其中烟雾区域的粗提取与二次提取方法是检测与分割的关键，因此将探索这些方法如何提取、利用烟雾的动态与静态特征。此外，由于深度学习框架主要实现端对端的任务，无法分离出关键步骤，故对基于深度学习的烟雾监控任务进行单独梳理，不关注单步细节，主要体现文献思路。最后，对实现烟雾识别、检测、分割任务具体方法中的优缺点、烟雾监控任务中常用的指标、研究常用的数据库进行总结，并对发展前景进行展望。为基于烟雾的森林火灾预警技术提供更多的发展方向。
AI烟雾识别，基于计算机视觉和深度学习技术，以自研AI烟火检测深度学习算法为基础，提供高识别率、高效率的算法引擎和业务应用。
通过智能识别分析，自动识别烟火目标，做到事前预警、事中管控、事后取证，节省人力成本，降低安全隐患，提升管理效率。烟雾识别系统 充分利用已有普通监控，无须安装热成像相机，无需传感器！ 依托采用智能 AI 技术，自主研发产品。烟火智能检测识别系统，可同时识别烟雾，明火。
有火先有烟，能识别起火前的烟雾，将火灾隐患扼杀于萌芽之中，是有重大意义的。烟雾识别是基于大规模烟雾场景数据识别训练，配合摄像头实时监控各区域内烟雾动态情况，定位烟雾发生区域，立即报警迅速救援。烟雾识别系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的人工智能深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别各种烟雾，为安全生产保驾护航。本系统利用场内已有摄像头，无需新增硬件，实时监控识别，实时报警，快捷方便。
充分利用已有普通监控，无须安装热成像相机，无需传感器！
依托采用智能 AI 技术，自主研发产品。烟雾智能检测识别系统，可同时识别烟雾。
系统自动识别起火前的烟雾，将火灾隐患扼杀于萌芽之中。
室内场馆及工厂车间、室外山林或平原均可识别。
不需要安装热成像相机。
白天、夜间均可识别。能对各类烟雾进行检测并报警。对监控内的烟雾势头较小的情况下就能捕捉并准确识别，报警警示便于在火灾规模变大前进行处理，起到规避重大作业安全事故的作用。变电站、燃气场站、加油站等各类需检测火焰、烟雾等安全隐患的应用场景。
烟火识别系统基于监控视频系统，可对监控画面进行进行分析识别，无需人工干预；
及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，实时发出预警和告警信息，有效的协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象；同时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。
烟雾检测系统主要由视频采集，图像预处理，烟雾颜色检测，烟雾模糊度计算，烟雾识别等模块构成。其中颜色检测是利用烟雾在RGB颜色空间的颜色聚类性检测烟雾颜色，烟雾模糊度计算是根据烟雾在频域高频中的特性对烟雾与背景进行区分，而烟雾识别是结合烟雾的动态特征和静态特征从而对烟雾进行识别。烟雾检测系统能适用于火险等级要求高的重要场所、大空间密闭场所或室外场景的火灾预防与控制。
随着社会经济的高速发展，工业、企业园区日益增多，但在园区的建设规划过程中，普遍存在消防安全隐患，导致火灾事故屡屡发生。
园区内的楼宇往往布置紧密，工业园区也存在老旧设备、老化线路排查不及时的情况，火情出现后，极有可能造成相邻企业之间的连锁火灾、爆炸，容易造成群死群伤。消防排查盲区较多，传统的烟感、温感等消防设备受环境限制较大，无法及时发现火情，防空难度大。
针对园区等室内外低空场景，深入了解，并通过目标检测算法，在图像中自动标注疑似烟雾、火焰，实现机器智能值守。进一步结合管理信息系统，实现低空烟雾火焰检测场景的全周期管理理。
烟雾识别系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的人工智能深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别各种烟雾，为安全生产保驾护航。本系统利用场内已有摄像头，无需新增硬件，实时监控识别，实时报警，快捷方便。