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陜西億鑫鴻物聯技術有限公司
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閱讀：206發布時間：2024-10-15
在煙霧檢測系統中，采用機器學習的視覺技術暫未廣泛替代傳感器的主要原因在于其誤報與漏報較高。計算力度的提高、存儲設備的發展，使得傳統視覺技術中存在的問題逐漸得到改善或解決，但也迎來了新的挑戰。從監控角度出發，基于對此領域的長期研究與廣泛文獻調研，將利用煙霧的森林火災預警任務分為煙霧識別、檢測、分割這3類不同的粒度，分別介紹實現這些任務的傳統方法及深度方法。依照當前研究熱度，主要關注視頻煙霧檢測與分割這兩個細粒度任務。其中煙霧區域的粗提取與二次提取方法是檢測與分割的關鍵，因此將探索這些方法如何提取、利用煙霧的動態與靜態特征。此外，由于深度學習框架主要實現端對端的任務，無法分離出關鍵步驟，故對基于深度學習的煙霧監控任務進行單獨梳理，不關注單步細節，主要體現文獻思路。最后，對實現煙霧識別、檢測、分割任務具體方法中的優缺點、煙霧監控任務中常用的指標、研究常用的數據庫進行總結，并對發展前景進行展望。為基于煙霧的森林火災預警技術提供更多的發展方向。
隨著社會經濟的高速發展,大空間內火災頻繁發生,給人類生命安全及財產造成了極大的威脅,但傳統火災探測器存在受空間高度、粉塵等影響因素,并不能夠發揮有效作用。但隨著計算機視覺、圖像處理、模式識別等學科的發展,視頻火災檢測技術成為早期火災監測的一個重要研究方向,火災發生時,煙霧早于火焰,因此煙霧探測對于火災探測則更為重要。本文結合了煙霧的靜態紋理特征和動態運動特征對監控視頻進行探測與識別,實現在大空間環境下對火災的早期預警。
通過在山林各區域安裝邊緣計算機和攝像頭，可以實現不間斷掃描山林、識別煙霧和火焰的效果，發現問題時及時預警，通知山林管理員及時處理。實現不間斷掃描山林、識別煙霧和火焰的效果，發現問題時及時預警。
煙火識別系統基于人工智能視頻分析和深度學習技術，實現對監控區域內的煙和火進行識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監控區域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別，無誤報，無漏報。對煙霧和火焰實時分析報警，同時將報警信息快照和報警視頻存入數據庫，將報警信息及時推送給相關的管理人員，及時應對。智能視頻分析煙火識別系統可協助管理人員，對監控區域的火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。
基于智能視頻分析和深度學習技術，對煙霧、火焰實時識別預警，告警信號可顯示在監控客戶端界面，也可將報警信息推送到移動端，聯動驅動警燈和警號提示用戶及時處置。
對煙霧、火焰實時識別預警及時存儲到服務器數據庫中，包括時間、地點、快照、視頻等?？筛鶕r間段、監控區域對煙霧、火焰實時識別報警記錄進行歷史記錄查詢，每條記錄包括時間、地點、報警記錄快照、視頻等。基于大規模煙霧場景數據識別訓練.配合攝像頭實時監控各區域內煙霧動態情況,定位煙霧發生區域,立即報警迅速救援。
系統兼容性強、性能穩定、部署方便。
對異常煙霧和火焰，實時分析，識別報警。
可與更多的行業集成，實現更多的物聯網智能化應用。針對如加油站、油漆廠、液化石油氣站等極易發生火災爆炸的特殊場所，檢測到煙霧即刻報警，避免(潛在)危險。
倉庫、大型存儲、集散中心
這些場合的規模都很大，而且很空曠，同時單位面積上囤積貨物比例很高，采用視頻煙火檢測系統可以在火災發生的倪端即可產生報警，避免大的損失。
飛機機庫
飛機機庫的價格與它所保護的物品（飛機）的價格相比不值一提。機庫火災不僅造成上千萬元的損失而且會進一步影響其相關聯的服務。視頻煙火檢測系統能夠在昂貴的輕水泡沫被釋放前及時檢測到煙火的存在并及時撲滅。
商場
商場一旦發生火災，由于其所存物品的易燃性會使得火勢快速蔓延，造成更大的損失。視頻煙火識別系統，通過安裝的攝像機拍攝的視頻畫面，快速發現可疑現象。
體育場館
大型體育場館的空間都非常大，等到傳統煙火檢測裝置檢測到煙火的時候情況都已十分嚴重。采用視頻煙火識別系統可以時刻監控空曠空間的情況，一有煙火，及時警報，反映給相關人員。
隧道、地鐵
隧道及地鐵都是半封閉的環境，一旦火災發生，人員疏散是與時間的較量。視頻煙火識別系統可以在無人區域及時發現火災情況，及時警報，爭取更多的寶貴時間。
森林、平原
森林火災具有突發性、災害發生的隨機性、短時間內能造成巨大損失。因此一旦有火警發生，就必須以極快的速度采取撲救措施。視頻煙火識別系統可以及時發現火災情況，及時警報，爭取更多的寶貴時間。
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