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
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）。
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。
如何真正站在安防智能化客户需求的角度：
给客户带来最小的工程量，的性价比，
这是客户最基础的需求，也是EMAIBOX的追求。
EMAIBOX的重点就是应用落地：
让普通摄像机也能成为火焰识别摄像机，人脸识别摄像机、识别摄像机。
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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