AI烟火检测解决方案

一、 行业背景

根据国家消防救援局公布的数据显示,2023年共接报处置各类警情213.8万起,督促整改风险隐患397万处。火灾危害巨大,必须引起重视。传统靠人工报警的方法存在人员管理难、场地数量多且分散等问题,无法有效发现险情降低火灾损失。

利用TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关V4烟火检测算法,能对视频监控区域画面的烟雾和火焰均及时准确识别,可以及时准确地发现着火点并实现烟火预警,无误报、无漏报,为多场景、多领域的消防安全与火灾隐患预警提供了智能化解决方案。

二、 方案介绍

智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析,上报识别结果,并能进行语音告警播放。硬件管理平台支持RTSP、GB28181协议以及厂家私有协议接入,可兼容市面上常见的厂家品牌设备,可兼容IPC、网络音柱等,同时也支持智能摄像头的接入。对于已部署有算法的智能摄像头,平台也能接收和展示摄像头上传的告警信息。

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通过硬件内置的烟火识别算法或接入烟火检测摄像机,可对现场进行实时视频监控与烟火识别分析,当检测到疑似烟雾、火焰、火点的场景时,将通过主动预警推送的方式,进行抓拍与告警。告警还能通过弹窗、提示音等方式提醒管理人员及时查看和处理。

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此外,智能分析网关V4还支持物联网传感器接入,通过接入烟感、温湿度等传感器,收集实时监测的温湿度数据和烟雾感应状态,极大提高对现场消防安全隐患的多维感知能力。

三、 方案功能

3.1 AI烟火检测摄像机

AI烟火检测摄像机采用自研的基于人工智能技术的烟雾和火焰识别算法,结合火焰和烟雾的光学成像特征,实现了高分辨率全彩图像的烟雾和火焰检测,具有识别距离远、抗干扰能力强、识别精度高等特点。

支持火焰检测;支持烟雾检测:白烟、灰烟、黑烟、黄烟等;

响应速度快:通用场景可达秒级响应,一般响应时间<=3秒;

抗干扰能力强:可有效过滤阳光、晚霞、复杂灯光、机动车危险报警闪光灯等环境干扰;

最大支持256G本地存储(TF卡);

支持双向语音对讲,支持告警语音播报;

支持1路报警输入输出;支持1路RS485;支持扩展接入烟感等传感器。

3.2 烟火检测与告警

基于硬件内已有的AI烟火识别算法,可对前端设备采集的图像、视频等数据进行烟火实时识别分析,根据火灾烟雾火焰特征,可准确识别出烟雾、火焰、火点,并立即触发告警并抓拍图片,告警消息可以通过弹窗、提示音等方式进行提醒,以便管理人员及时查看和处理。

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3.3 实时视频监控

智能分析网关V4管理平台可对添加的IPC设备进行实时的视频监控,可任意选择一路或多路视频流查看,支持全屏、单屏、4分屏、9分屏、16分屏浏览,支持抓拍截图,自动将抓拍的截图保存在本地,支持查看算法任务的ROI区域和客流统计的实时累积数据。

通过实时视频监控可以清晰直观了解到现场情况,也有助于通过告警消息对现场进行复核与评估,在发生火患时,利用现场监控视频协助应急救援与智慧调度。

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3.4 物联网感知

智能分析网关V4管理平台支持接入不同类型的传感器(烟感、温湿度等),通过汇聚的传感器数据、设备数据,为各行业场景提供物联感知联网服务,从而实现全域感知、资源共享、统筹管理、风险预警等能力。

系统支持查看物联事件(传感器)告警的数据值,可根据物联设备、类型、时间查看数据,最多可查看某天24 小时的趋势图。

利用AI烟火检测算法结合烟雾/温湿度传感器等设备,实现对监控现场多维度的感知和探测能力,充分利用多源数据对现场消防安全隐患进行监管,有效地预防和控制危险情况的发生。

 

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四、 应用场景

AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段,它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中,烟火检测算法可以应用于多个领域,如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。

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1)森林防火:森林防火是烟火检测算法的重要应用场景之一。通过烟火识别算法可以实时监测森林中的烟雾和火焰,及时发现火源并立即抓拍和告警,提醒护林员及时查看和处理,有效地预防和控制森林火灾的发生。

2)危化工厂:在危化工厂中(如石油、化工、烟花爆竹厂等),由于存在大量的易燃易爆物质,烟火识别检测尤为重要。通过在工厂中安装烟火检测设备与传感器,利用烟火检测算法可以实时监测化工设备的工作状态和环境情况,及时发现异常情况并采取相应的措施,有效地预防和控制危险情况的发生。

3)商场楼宇:在建筑物中安装烟火检测设备/烟雾传感器等,通过智能分析网关V4实时接收设备上传的告警及温湿度信息,可以实时监测烟雾和火焰,能及时发现消防隐患,与消防系统联动还能启动灭火喷淋系统,有效地控制火势的蔓延。

4)校园安全:通过在学校内部和外部安装烟雾检测摄像头或部署智能分析网关V4烟火检测算法,可以及时发现潜在火灾和烟雾危险,通过实时告警提醒,能协助管理人员采取措施避免事故发生。


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