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專業(yè)AI智能分析場景化應(yīng)用方案提供商
安消一體是在發(fā)生消防火焰報警的時候,可以聯(lián)動安防的視頻監(jiān)控攝像頭進(jìn)行報警的確認(rèn),早期是指純粹的專業(yè)消防報警主機(jī)與像機(jī)的聯(lián)動,而過去幾年隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的全面爆發(fā),也泛指基于LORA/NB/CAT1等無線傳輸?shù)母黝悅鞲衅髋c視頻的聯(lián)動,視頻也不僅局限于本地而是通過互聯(lián)網(wǎng)把視頻傳回來。
但因為安防與消防隸屬于兩個不同的行業(yè),兩個行業(yè)的發(fā)展節(jié)奏又完全不同,導(dǎo)致前邊這些方面最后在真正融合的時候可操作性并不高。一直到基于熱成像等非接觸式的溫度傳感器與可見光結(jié)合的雙光熱成像解決方案,從根本上解決了安消“兩家人”的問題,融入到了一個像機(jī)的外殼。但卻出現(xiàn)了在戶外太陽光暴曬等情況導(dǎo)致像機(jī)自身溫度過高的問題,及成本過高難以規(guī)模普及,功率大的問題(戶外防火環(huán)境太陽能供電的功率非常高)。還有部分場景本身就有高溫設(shè)備,遠(yuǎn)處的火焰與近處的設(shè)備溫差并不大導(dǎo)致誤報的問題。
再到后邊則出了以AI人工智能為主的火焰識別解決方案,及為了解決誤報問題而通過IR-CUT切換光波段進(jìn)行確認(rèn)的解決方案。這些方案雖然已經(jīng)是比較純粹的智慧安防智慧消防的融合,但卻都有必然會導(dǎo)致的誤報環(huán)境,也會有必然會導(dǎo)致的漏報環(huán)境,其成本自然比普通像機(jī)高出一大截,依然難以實現(xiàn)真正意義上的規(guī)模應(yīng)用。
再進(jìn)一步推演依然還是得從物理光學(xué),即火焰燃燒與其它不同光源導(dǎo)致的波段不同進(jìn)行識別,而不是人工智能的形狀及紅外熱成像的溫度角度進(jìn)行識別。而且進(jìn)一步的細(xì)分,不同的物質(zhì)比如木材與汽油,氫氣等物質(zhì)產(chǎn)生的顏色、溫度、光的波段都不相同,其實更為本質(zhì)的而且可以檢測的因素就是光的波段,所以我們采用2個光譜傳感器進(jìn)行檢測,中間可以有沒有并叉的較大跨度,但2個傳感器所覆蓋的光譜波段范圍,卻包含有我們常見90%以上物質(zhì)燃燒的波段。
光譜傳感器就是2個的成本也相對比熱成像的還要低一個層次,各方面的干擾性非常低,而結(jié)果的穩(wěn)定性卻是非常高的。從火焰檢測的角度,這就是完全接近規(guī)?;慕鉀Q方案。這個方案最大的優(yōu)勢就是并不占用攝像機(jī)的計算資源,只是相對比較簡單的做一些狀態(tài)的讀取及聯(lián)動即可,所以如果采用的就是新一代帶算力的高性價比芯片,那么芯片的算力就會處于閑置狀態(tài)。
火焰檢測像機(jī)至少它是個監(jiān)控像機(jī),確實也可以進(jìn)行非常高靈敏度相對低成本的火焰抓警,這個像機(jī)如果采用的是帶算力的芯片,自然就可以檢測人形,人臉等AI事件。這個最新方案的火焰檢測像機(jī)如果加上人形警界功能,帶算力的情況檢測的面積范圍,靈敏度都會遠(yuǎn)高于普通像機(jī)。但人形檢測+火焰檢測像機(jī),從項目使用價值的角度依然沒有發(fā)揮其智能的優(yōu)勢。