【行业方案】AI智能分析网关V4在校园消防安全场景中的应用_校园 安防 ai 分析

TSINGSEE青犀智慧校园烟火识别及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、消息通知等技术,可对校园消防安全隐患进行实时监测与预警,降低消防隐患,保障校园安全。本方案可通过智能分析网关V4烟火识别算法自动检测与AI烟火检测摄像机自动检测这两种方式实现。

1、智能分析网关V4应用

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。

1)烟火识别算法

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4烟火识别算法可以检测监控场景下是否有烟雾火焰,支持红色、橙色和黄色火焰的检测;支持白烟、灰白烟、黄烟、彩烟、黑烟、灰黑烟等不规则的烟雾。

将校园各个关键点位的监控摄像头接入到智能分析网关V4中并配置烟火识别算法,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。

2)消防通道占压检测

检测校园内消防车通道区域是否有机动车违规停放,并能发出告警,避免出现发生火情时因车辆违规停放耽误消防救援工作。

3)温湿度传感器接入

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1️⃣零基础入门
① 学习路线

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② 路线对应学习视频

同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供:

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### 人车识别技术概述 在现代安防监控领域,AI人脸识别和车辆识别智能分析网关应用日益广泛。这些系统依赖于深度学习算法来处理复杂的图像数据并提取有用的信息[^1]。 #### 深度学习框架的选择 对于构建高效的人车识别模型而言,选择合适的深度学习框架至关重要。常用的开源框架包括TensorFlow、PyTorch等。这类平台提供了丰富的预训练模型库以及高效的GPU加速支持,有助于快速搭建原型并优化性能。 #### 数据集准备与标注 高质量的数据集是成功实施任何机器学习项目的基石之一。针对特定场景下的行人及汽车样本收集工作必不可少;同时还需要对其进行精确分类标记以便后续用于监督式训练过程。例如,在城市交通环境中采集不同光照条件、天气状况下各类车型及其驾驶员特征图片作为输入素材[^2]。 #### 特征工程与模型架构设计 为了提高目标检测精度,通常会采用多尺度卷积神经网络(CNNs),如Faster R-CNN,YOLOv3/V4,VGGNet等先进架构来进行物体定位框预测任务。此外还可以引入注意力机制(Attention Mechanism)增强局部区域表征能力从而更好地捕捉到细微变化部分。 ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) def detect_objects(image_tensor): device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') model.to(device) image_tensor = image_tensor.to(device) with torch.no_grad(): predictions = model([image_tensor]) return predictions ``` 上述代码展示了如何加载预先训练好的 Faster R-CNN ResNet-50 FPN 模型,并定义了一个简单的函数 `detect_objects` 来执行对象检测操作。此代码片段仅适用于 PyTorch 环境中运行。 #### 边缘计算部署方案 考虑到实际应用场景可能涉及大量的实时流媒体传输需求,因此有必要考虑将推理引擎迁移到靠近数据源的位置——即所谓的“边缘侧”。这不仅能够减少延迟时间还降低了带宽消耗成本。目前市场上已有多种成熟的嵌入式开发板可供选用,比如 NVIDIA Jetson Nano/NX 或 Intel Movidius Myriad X VPU 芯片组均能很好地满足此类要求。
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