AI火灾识别技术正成为智能安防和应急管理的重要组成部分。以下是开发AI火灾识别功能的关键要点：
核心技术方案
1. 多模态感知融合
结合视觉识别(火焰/烟雾)与传感器数据(温度/烟雾浓度)，通过三端联动实现724小时自动检测
采用红外热传感进行二次核对，前端确认过滤报警信息，将报警准确度提升到98%以上
使用YOLOv5/YOLOv8等学习模型进行实时火焰和烟雾检测
2. 智能分析算法
火焰蔓延算法确认火情，三重模型验证机制减少误报
10秒算法确认联动设备前端的温感喷淋装置进行热量核对
多模态算法平台可同时识别火焰、烟雾、吸烟等安全隐患
系统架构设计
1. 前端感知层
配置AI火焰识别摄像机(20倍变焦星光机芯)、烟雾传感器、温度传感器
可选无人机巡检系统，基于学习的YOLOv5模型进行空中火焰识别
防爆不锈钢外壳设计，内置2T算力国产芯片，支持360度旋转和预置点设置
2. 平台处理层
大数据分析平台整合多源数据，进行火势推演和趋势预测
消防预警平台作为信息处理中枢，提供救援决策支持
支持历史数据回溯和实时监控，可直观查看火灾位置和周边环境
3. 执行控制层
联动喷淋装置、灭火球、声光报警器等设备
自动启动水通道和增压喷淋头，快速灭火
火焰消失后自动通知责任人进行现场确认
典型应用场景
1. 社区安全
电动车充电棚安装AI火焰识别系统，联动喷淋及灭火球
识别电动车违规入梯、消防通道堵塞等隐患
2. 工业环境
危化品存储区、生产车间安装火焰识别摄像机
机器流水作业车间设置烟雾传感器和AI摄像头
3. 自然区域
森林、湿地保护区部署周界监测设备和红外监控
景区沿途安装火焰识别摄像机和音柱，循环播报防火提醒
开发注意事项
1. 误报处理
设置预定燃烧时间阈值，避免吸烟等行为造成误报
采用三重验证机制(图像识别+红外核对+平台复核)
2. 系统集成
支持与现有单机摄像设备进行智能化升级
提供API接口与消防预警平台对接
3. 性能优化
采用国产芯片提升算力(2T-200T配置可选)
优化算法实现3秒内触发报警的快速响应
4. 用户体验
开发手机APP实时接收报警信息和火情定位
提供语音播报预警功能
- 可视化界面显示火焰定位图片和相关数据
