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
通过边缘计算服务器特征化处理信息不仅能够降低传输带宽压力、
减小数据总量,还可以有效提高检索速度,
让火焰识别摄像机终端真正与“城市大脑”实现即时联动。
在云端,高性能云脑图搜引擎实现数据的分布式管理,
同时大数据云脑亦可开展更深层次的数据挖掘、推理与决策的相关工作。
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。
现在市场的呼声是:
1:智能识别摄像机能不能更便宜
2:能不能让一台摄像机同时拥有人脸识别摄像机、
识别摄像机,火焰识别摄像机的识别功能
3:能不能让已经安装的普通摄像机直接智能化
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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