技術背景

市場現狀 火災總量大, 風險高，管控難，傳統消防無法準確, 及早預警

新時代城鎮化程度越來越高，消防安全面臨嚴峻挑戰。火災隱患總量逐年增長，風險高，管控難問題仍然存在。怎麼把科技運用到安全防火上，更加智慧，於是應用機器視覺用於檢測明火，提前把火災消滅於萌芽之中。從傳統消防到現代消防轉變。

趨勢所向 消防裝置智慧化、平臺化、視覺化、資料化是未來10年大趨勢

1. 這是物聯網的發展趨勢。物聯網是網際網路和傳統工業設計的結合。物聯網是網際網路的衍生物，智慧消防也將改變傳統消防的發展。

2. 各地政府陸續釋出了最新的消防新規，為消防改革、智慧消防落地鋪平了道路。讓更多的企業加入智慧消防產品技術升級，推動消防上雲，用智慧化消防產品替代傳統消防產品。

3. 是我們建設智慧城市、智慧園區、智慧工廠、森林防火消防信服務的數字基礎。

AI智慧明火識別系統

AI智慧明火識別系統，是依託機器視覺、雲計算技術以及消防物聯網雲平臺等技術優勢，為客戶提供精準資料，自動對影片影象資訊進行分析識別，無需人工干預，及時發現區域內煙霧、火焰，以最快、最佳的方式進行預警，有效的協助管理人員處理，並最大限度的降低誤報和漏報現象，同時還可檢視現場錄影，方便事後管理查詢，助力監控區域智慧化管理。

使用新技術，如物聯網、機器視覺、移動網際網路等。配合大資料雲計算平臺、火災智慧判斷等專業應用，實現城市消防智慧化。

它是智慧城市消防資訊服務的數字基礎，也是智慧城市智慧感知、互聯和智慧應用架構的重要組成部分。是智慧城市、智慧園區、智慧工廠、森林防火消防信服務的數字基礎，是智慧消防智慧感知、互聯和智慧應用架構的重要組成部分。

工作流程分析

裝置：裝置實時拍攝

識別模組：裝置實時拍攝

伺服器：感應火焰的資料傳輸至阿里iot伺服器管理檢視，可以遠端的更新演算法庫模型，硬體，演算法終生升級最佳化

接收端：App/微信公眾號接收報警通知和現場拍攝畫面（手機報警提示）

火焰監測演算法

• 識別距離：演算法對距離沒有特別要求，識別距離只和攝像頭鏡頭的焦距，清晰度，解析度有關係。影象越清晰，識別精度越高，測試室內10米左右大火，可識別，室外火焰顏色形狀明顯可識別，強太陽光下比較難識別。

• 識別原理：採用高精度運動估計模型， 海量火焰圖片訓練的神經網路模型，火焰顏色評估模型，多指標進行綜合評估，實現實際場景可使用的火焰檢測演算法。

• 演算法模型更新： 攝像頭硬體內建的iot程式，可遠端監控攝像頭的狀態，檢視檢測結果，遠端更新模型庫和引數，後期安裝維護簡單，一次硬體終生升級最佳化。

• 對於火災，火焰檢測實用性準確性比煙霧檢測高很多。

產品特點

現場實時監控，明火秒預警

消防火災智慧視覺警情實時聯動監控；當發生火警，視覺識別真假火苗，然後透過主機聯網把警情上傳到雲端大資料平臺，大資料平臺通知相對應的消控負責人，此過程在幾秒內實現把火災的警情報警整個過程控制在10秒內，讓火災能夠在初始階段得到有效及時的處理。相比於傳統煙霧感應器，預警速度還是不如智慧明火識別監控。

自帶視覺處理技術，實現智慧視覺實時報警

具備現場視覺化、資訊標準化、功能引擎化、管理體系化、資料視覺化、決策科學化、控制元件積木化；實現了消防類資訊資料“匯聚、儲存、分析、應用”；最終實現預案管理、資訊共享、資料查詢、輔助作戰等功能為一體的資訊管理系統。視覺化的“影片圖片報警”將淘汰落後的簡訊、語音報警。

明火識別效果