如何从普通摄像头升级成智能火焰识别摄像机？而且要很便宜！！！

　　EMAIBOX视频分析边缘计算盒子

　　充分利旧已有摄像头，预置适用客户常见业务场景:

　　搭载人脸检测，行人轨迹监测，求救行为识别，安全帽佩戴检测共四种技能，即插即用 ！！！

　　EMAIBOX支持订制服务,包括并不限于以下技能：

　　火焰识别，车辆识别，宠物识别，攀高检测；睡岗检测；离岗检测；

　　人流过密预警，特定目标物识别等诸多技能。

　　EMAIBOX也支持二次开发：

　　提供业务接口，可基于项目需求快速搭建业务系统

　　EMAIBOX功能强大：每一台EMAIBOX可同时支持8路25FPS视频流监控分析,可以单机工作，

　　也可以组成集群，多台AIBOX协同工作,

　　可以本地独立工作，也可以连接云端服务器远程移动工作

　　EMAIBOX安装简单：

　　需要从NVR旁接通一根视频信号线

　　需要连接一个电脑显示器

　　如果需要远程控制，还需要接上一根网线

　　在公共安全方面，我们提供了AI+社区解决方案，采用人工智能、大数据、视频融合与分析等技术，

　　整合多维感知信息数据，为社区，学校，大厦提供便捷的日常管理，

　　同时为各级公安机关治安防控、侦察破案、情报研判等提供服务。

　　视频增强

　　集成低照度增强、模糊增强、低分辨率增强和去雾等图像增强技术。

　　在监控画质不佳时，可以增强辨识度。

　　智能视频分析盒（EMAIBOX）解决了客户真实需求：

　　观看海量监控视频费时费力；视频中有很多时间没人、

　　画面不变、画面损坏等信息浪费人力；

　　监控画面中有人、车、物体等任何元素都可以成为线索，

　　搜索定位难度大；监控画面质量模糊、偏暗、偏远、遮挡等，导致线索失真。

　　附录：

　　智能视频分析盒（EMAIBOX）

　　在消防领域代替火焰识别摄像机的应用：

　　在消防工作中，火焰识别摄像机通常被用来增强对火场的理解和监控;

　　因此，我们将介绍这两种情况下的算法，即、火焰探测、烟雾探测和目标识别。

　　请注意，这些场景中的不同是使用了IR相机，因此图像分割阶段使用的算法也不同于其他场景。

　　根据我们的观察，由于网络连接的限制，火焰检测和烟雾检测,以及图像分割通常在边缘上执行。

　　火焰识别摄像机Image Segmentation：

　　由于火焰识别摄像机载体的移动性，运动检测的效果不佳，目前有几种运动检测算法。

　　对于视频来说，火焰和烟雾的颜色是一个典型的有用的特征，可以分割和检测图像中的候选区域。

　　对于热视频，红外摄像机捕获的温度强度是图像分割的有用特征。

　　火焰识别摄像机Flame Detection：

　　对roi进行分割后，可以执行火焰检测算法，通过将特征值输入各个分类器，

　　最终判断该区域是否是火焰图像。比如：SVM，贝叶斯分类器，马尔科夫模型，blob计数器方法。

　　一般来说，有几个特征可以用于火焰识别，如纹理、闪烁和运动矢量。

　　大多数火焰检测算法同时依赖于几个特性。例如Yuan综合考虑了颜色、形状波动

　　、生长速度基数等因素。此外，已有几个基于cnn的火焰检测模型没有进行图像分割。

　　火焰识别摄像机Smoke Detection：

　　基于颜色的算法更适合于摄像机的运动。

　　然后，大多数方法使用颜色和运动特征来检测候选区域是否为烟雾。

　　特别是由于烟的颜色是千变万化的，在工作中准备了一个预处理操作来非线性地增强烟的颜色，

　　然后测量烟的显著性来估计候选烟区随运动能量。

　　此外，还提出了少数基于DL的方法，如基于CNN，基于深度归一化和卷积神经网络。

　　其他：人识别算法也被用于搜索受害者。

　　例如，Ulrich等提出利用微多普勒和红外摄像机识别人，

　　可用于消防员和消防机器人在火灾和烟雾环境中寻。

　　为了让消防员更容易理解火场，利用基于cnn的算法来识别红外摄像机中的目标。

　　在消防机器人领域的某些情况下，需要进行数据融合。

　　一个典型的例子是融合多个相机的分析结果，以确定喷雾和火焰的准确位置。

　　例如，McNeil和Lattimer建议使用两个红外摄像机来识别和定位喷雾和火焰。

　　机器人可以根据喷射物和火焰的位置调整喷嘴的角度，以达到灭火效果。

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　　代理加盟amp;销售联系人：肖先生

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