算法在ros中应用_烟火检测算法——中伟视界人工智能算法AI在智慧工地、石油中的应用

烟火检测算法功能说明及实现原理等

一、软件概述

视频智能分析基于目前先进的深度学习算法，通过大量的项目现场素材训练模型，通过本站大量采集的工作服素材，高精度的识别人、安全帽、工作服等识别，本项目主要两方面的算法，一是识别类的，二是行为分析，识别类的包括人、安全帽和工作服的识别，主要通过对原有普通摄像机采集的视频信息进行分析，对出现在视频中的物体进行识别，先识别是否是人，再识别是否佩戴安全帽，是否穿工作服，对于未按要求穿戴的人马上报警提示，报警包括在大屏上弹出对应的摄像头实时视频，语音提示值班人员，抓图保存记录等措施。二是行为分析，包括翻越围墙、人员逗留、人员聚集、区域入侵、逆行检测等算法，通过对视频中的画面设置画线、框，设定人数，设定检测时间等一些规则来判断现场人员是否违反相关规则，对于违反规则的情况第一时间报警提醒值班人员，达到提前预防现场的不规范行为和安全隐患，变普通监控的事后查证为智能化的提前预警，变被动监控为主动预防，解决值班人员对于太多视频看不过来及24小时盯着屏幕看的问题，解放值班人员的手和眼，从而做更多的事情，提高效率

二、实现原理

系统的视频源来自于前端的普通网络摄像机，视频分析服务器设置于机房或监控中心，配置简便，成本低廉。服务器与网络摄像机在同一局域网内，通过RTSP协议访问摄像机视频流，实时获取，实时分析，实时报警。同时，系统不依赖于具体硬件，具备跨平台的优势，既可用于新项目实施，亦可用于原有项目升级，

隧道及地铁都是半封闭的环境，一旦火灾发生，人员疏散是与时间的较量。视频分析烟火检测预警系统可以在空旷无人区域及时发现发生的火灾情况，争取到更多的宝贵时间

基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以最快、最佳的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机，并最大限度地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

大型体育场馆的空间都非常大，等到传统烟火检测装置检测到烟火的时候情况都已十分严重。如何能够在火灾前期有效地发出报警是管理人员急待解决的问题。采用视频分析烟火检测预警系统可以时刻监视空旷空间烟火情况，及时反映给相关管理人员。

烟火检测具有非接触式探测的特点，不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制，使得烟火检测为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径

传统的烟雾颗粒感应或者红外线、激光技术需要烟雾颗粒进入传感器才能引起报警，红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。这些前提要求场合是相对封闭的空间。而室外场合像炼油厂、仓库等因为设备设施分散，空气流动大，传统烟火设备起不到作用，现在往往采用人员值守看管，造成管理成本上升。

轮船内的应用包括发动机舱、推进舱、涡轮舱、泵房以及其他设备间等。视频分析烟火检测预警系统已经被西方国家海军成功应用到各种舰船，避免重大损失

烟火检测基于智能视频分析和深度学习神经网络技术，实现对监控区域内的烟雾和火焰进行识别、并动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换的识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰及时准确识别，并将报警信息及时推送给相关的管理和安全人员，及时应对和处置。

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