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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。
