如何利用AI视频智能分析网关烟火识别算法,搭建精准高效的消防火灾防控体系?

一、方案背景

现代社会火灾频发,传统火灾监测手段如单点烟雾报警器、人工巡检等,在复杂场景中暴露出监测范围小、响应迟缓、误报漏报多等问题,难以在大型商业体、工业园区等场所实现全面覆盖,易错失扑救时机。随着AI、深度学习、物联网技术发展,将这些前沿技术融入火灾监测领域,可有效突破传统局限,实现精准识别、实时预警及设备联动。

二、智能分析网关功能设计

1)人工智能与深度学习算法赋能智能识别与预测​

智能分析网关作为消防智能化系统的核心,内置先进的人工智能和深度学习算法,为火灾防控提供智能支撑。​

  • 精准火灾特征识别:利用卷积神经网络(CNN)等算法,通过对大量火灾图像数据的学习,模型能够精准识别火焰的颜色、形态、闪烁频率,以及烟雾的浓度、扩散轨迹等特征。

  • 行为分析与异常检测:借助目标检测与跟踪算法,如YOLO系列,网关可实时监测视频中的人员和物体,判断行为是否合规。通过构建行为模式数据库,一旦发现违规行为,如在禁烟区吸烟,便立即触发预警。

2)物联网技术构建互联生态​

物联网技术的应用,让智能分析网关实现了消防设备的互联互通,打造高效协同的消防网络。​

  • 设备接入与智能管理:通过MQTT等标准协议,网关将摄像头、传感器等设备接入统一平台,实时监控设备状态,远程配置参数。例如,可实时获取烟雾传感器上传的数据,并接收告警。​

  • 安全数据采集与传输:物联网设备实时采集环境和设备数据,网关根据场景设置采集频率,并采用加密技术确保数据传输安全,防止数据被窃取或篡改。​

三、智能分析网关作用

1)实时监控: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。

2)设备接入:系统支持RTSP/ONVIF、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,包括海康、大华、宇视、英飞拓、东视/创维、华为、天视通、紫光华智等,支持对接海康平台。

3)设备管理:支持新增、修改、删除设备,支持添加设备GIS坐标、点位类型等信息,可实时显示设备在线、离线状态,并能通过设备状态进行设备检索。

四、总结

通过智能分析网关,将人工智能与物联网技术深度融合,搭建了一个高效、智能的火灾监测与预警系统。系统能够实现火灾特征的精准识别、人员行为的实时分析(入侵、聚集、徘徊等)、火灾风险的预测,有效提升了火灾监测的智能化水平和应急响应能力。

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