微筑视频AI分析--烟火检测算法

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微筑科技 2024-07-01 2070 12

火灾是工业生产中最常见的安全问题之一，重则威胁人员生命安全，轻则也会导致设备损毁、原料损失和生产中断，影响企业正常运营。烟雾和火焰的及时检测对于减少生产损失、降低安全风险具有关键作用。

传统的火灾检测方法依赖于烟雾报警器和温度传感器，往往存在响应时间长、覆盖范围有限等缺点。

微筑视频 AI 分析采用目标检测算法，提供全天候、不间断的安全监控，实时、准确地检测识别工业场景中的烟雾和明火，大幅提升火灾预警和处理效率，有效弥补传统检测方法的不足，从而适应复杂多变的环境。

微筑视频AI分析

为确保烟雾和明火的准确识别，微筑视频AI分析在模型训练数据集和烟火报警判断中都采取了相应的优化措施。

模型训练数据集

提供了丰富的数据集，包含了各种光照条件下的金属物体的反射光数据。同时，我们还应用了数据增强技术，如添加噪声、模糊、旋转等，以增加数据的多样性和增强模型的抗干扰性。

烟火报警判断

采用目标识别、目标跟踪和实例分割的方式，通过连续多帧画面识别的方式获取目标信息。在时间维度上，判断在一定时间段内检测到的烟雾或火焰区域是否持续存在或逐渐扩大；在空间维度上，判断烟雾和火焰在连续帧中的位置和形状是否保持相对稳定的变化趋势。

通过以上优化措施，微筑视频AI分析能够更加准确、可靠地识别出烟雾和明火，为用户提供及时、有效的火灾预警服务。帮助企业第一时间发现潜在火情，快速响应并采取措施，从而最大限度降低事故风险，保障工业企业生产运营安全、稳定。

微筑AI分析采用了自研创新技术和算法策略，通过多模型方案，兼顾性能与准确度。采用图像增强和自适应直方图均衡算法，有效还原了现场环境，即使在夜晚或暗光环境下，也能高准确度地完成分析任务。

微筑AI分析提供软硬一体化的AI硬件产品，涵盖从端设备实时分析到服务器集中处理，适应多样化的环境和需求。引入的多模态大模型进一步提升系统理解和分析能力，实现模型持续自我学习和优化，为复杂环境下的应用提供更高的可靠性。

这些先进技术使微筑AI分析能够全天候地对作业区域进行安全守护，提高安全管理水平，为工业行业和风险作业提供了可靠的保障。