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 AI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 ！！
AI视频分析边缘计算盒支持订制服务,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。
AI视频分析边缘计算盒也支持二次开发：
提供业务接口，可基于项目需求快速搭建业务系统
AI视频分析边缘计算盒功能强大：每一台EMAIBOX可同时支AI视频分析边缘计算盒S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
AI视频分析边缘计算盒安装简单：
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。
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。
从整个安防市场或平安城市领域发展而言，
个时代是模拟到数字演化的时代，当时主要是以同轴为核心，
无论是清晰度还是带宽表现都不尽人意，所以无法谈及高清和智能；
第二个时代是从标清到高清，索尼、派尔高等国际品牌转变相对较慢，
给了中国厂商海康、大华、宇视等异军突起的机会，
让中国厂商逐步成为全球安防的主流；
而现在高清向智能转变是监控行业第三个时代。
随着大量的公共安全摄像头和交通摄像头的安装，
视频分析正在公共安全领域发挥越来越重要的作用。
简单来讲，视频分析就是如何让现有的摄像机智能起来,
从看清到看懂，人脸识别摄像机、识别摄像机，
火焰识别摄像机是近几年比较成功的典型应用。
附录：
AI视频分析边缘计算盒（EMAIBOX）
在消防领域代替火焰识别摄像机的应用：
在消防工作中，AI视频分析边缘计算盒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。
AI视频分析边缘计算盒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。
AI视频分析边缘计算盒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。
AI视频分析边缘计算盒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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