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安防监控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安防监控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安防监控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安防监控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
终端设备，比如一台火焰识别摄像机的算力很有限，而且所处的环境比较恶劣，设备容易坏损。
而在云端分析大型在线视频流对计算能力、存储能力和网络带宽要求很高，实际工作中因为成本，
网络延时，网络不稳定等诸多问题而变得不接地气。
围绕以上需求，业界提成了平衡了端、云两侧的成本与效率关系的
安防监控边缘计算服务器或特征盒的解决思路。
安防监控边缘计算服务器同时可支持对已建摄像机实现视频图像增强、全目标结构化、
融合特征提取以及特征压缩与传输，这样普通摄像机也能成为火焰识别摄像机；
丰富的视频治理功能
2种视频压缩功能，可以准确把没人、画面不变的监控场景压缩掉，
只留下有人的、感兴趣的场景；
视频摘要功能，可以快速查看视频内容；
视频过滤可以把感兴趣和不感兴趣画面过滤出来等
安防监控智能视频分析盒（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）
附录：
AI安防监控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安防监控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安防监控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安防监控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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