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
智能视频分析盒(EMAIBOX)的综合识别算法可以对
人脸识别、识别,车辆属性识别
行人特征属性识别、非机动车辆属性识别
火焰烟雾识别,异常行为识别等同时实现识别,
同时还可以为客户提供订制化解决方案。
智能视频分析盒(EMAIBOX)特点:
多种搜索方式:
同时拥有模糊搜索和搜索功能,
解决有明确特点的人和车线索搜索和模糊线索搜索问题。
无需训练:
监控中的人、车和物体,想搜什么就截取什么来搜索,
还可以找相似特征来寻找线索。
丰富的标签:
人有26种属性(性别、年龄、头发、眼镜、背包和衣着等);
车辆有10种属性(、颜色、款式、品牌等)
传统安防企业海康大华,在安防领域已经做得非常好:
他们行业细分解决方案很多,
也就是说友商对于行业用户需求了解深刻,
第二他们的摄像机款型多种多样,能为客户各种需求提供解决方案。
EMAIBOX选择了在产品端和应用端下功夫:
一方面我们从视频识别盒子切入,放弃了直接生产火焰识别摄像机,
这样不会与传统的厂商形成直面的挑战。
另一方面我们和传统的监控企业形成更好的互补关系。
我们的方案架构只需要在传统的IPC和NVR旁
加设多一台智能视频分析盒(EMAIBOX)。
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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