AI烟火识别算法是基于深度学习技术的一种视觉识别算法，主要用于在视频监控场景中自动检测和识别烟雾、火焰的行为。该技术基于深度学习神经网络技术，可以动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换过程。
近年来中国的石化、电力、铁路、煤矿和石油等行业得到了高速发展，为不断适应国家改革发展、治理转型的战略需要，已经建立了结构完善的监控管理系统。但由于场地面积过大、人员复杂，单凭人力的管理和监督，根本无法达到理想的效果，当出现烟雾、火焰等这类事情后，当前的视频监控系统只能起到事后取证的作用，无法实时获取到监控区域的情况。
烟火报警系统对摄像机画面进行实时检测，当发现视频画面内出现烟雾、火焰时，系统主动触发报警提示，通知管理人员。
AI烟火识别是基于深度学习神经网络技术和视频智能分析的一项实用性技术，通过对监控区域内的烟雾和火焰进行精准检测与识别，并实时预警，有效协助工作人员及时处理消防危机。
秸秆禁烧识别系统 烟雾智能识别检测系统具备全天、及时发现问题、管控高效率、有益于证据收集的优势，利用现场已经存在的监控摄像头和神经网络算法烟雾识别系统，在通信基站塔顶端监控摄像头的帮助下，对图象预置开展实时分析查验，能够积极主动识别户外违法焚烧处理的行为，完成有效的证据收集。
校园消防安全一直以来是社会各界备受关注的问题。为了保障师生的人身安全和财产安全，越来越多的学校开始引入AI智能检测技术，通过运用AI智能烟火检测技术，对学校的周界、教室、走廊、公共区域、教学楼、食堂等场所进行安全监测，及时发现火灾隐患，保障校园安全。TSINGSEE青犀校园烟火检测及预警方案适用于全国各地幼儿园、小学、中学、高中、大学等监控系统智能升级改造。
秸秆焚烧烟雾监测报警系统在监测区全自动对秸秆焚烧行为实时监测，不用人工控制。一旦发现烟雾和火苗，秸秆焚烧烟雾监测报警系统会自动报警并通知监控后台工作人员，并提醒负责人妥善处置。秸秆焚烧烟雾监测报警系统对监测区域内的秸秆焚烧信息进行7×24h无间断识别分析，减少人力巡视成本，提高人力监测效率。
智慧矿山是这几年的热点话题，伴随着国家对矿业行业的不断重视和扶持，推动矿山智慧化升级改造、保障安全生产也成为当前的重要任务。“智慧矿山”的建设，需要集成应用各类传感感知、信息通讯、自动控制、智能决策等先进信息化技术，能够显著提升矿山生产效率与安全水平，通过先进装备和信息化融合应用，实现能源矿山的风险防控与安全生产。
现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题，建立健全的森林防火风险预警体系，实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，是当前林业管理的重要任务。
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火，工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员，有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机，将火灾危险消灭在萌芽当中。
监控行为分析系统在现场监控范围之内，能够识别分析监控区人员行为违规情况，监控行为分析系统可以识别如睡岗离岗识别、安全带穿戴识别、安全帽反光衣穿戴识别、明火烟雾检测、抽烟行为识别、玩手机检测、区域入侵识别、打电话识别等危险行为，监控行为分析系统依据计算机深度学习+边缘视觉分析技术对把控监控区域的安全，发现违规行为及时预警，降低事件的发生。
3月的重头戏，一是妇女平权节，一是315打假日。前一个让世界认真聆听女性的声音，后一个则一次性给足了社会百姓全年的吃瓜量，从消费民生到媒体谣言，堪堪组成了个大型扒马甲现场。
加油站智能视频监控系统方案利用加油站现场的已经装好的监控摄像头对加油站进行打电话识别、抽烟识别、明火烟雾识别、车辆识别。除此之外，加油站智能视频监控系统方案还可以对汽油静电释放检测、灭火器摆放识别、玩手机识别。有益于加油站安全隐患的管理把控，从根源上降低与分析安全隐患的主要原因，提升管控效率。
火灾监测报警系统对视频画面进行实时监测分析，当发现视频画面内出现烟雾、火焰时，系统主动触发报警提示，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理。
烟火识别算法可以精准识别出视频和图像中的烟雾、火焰、火点，并能定位和标记出具体的位置，在消防领域具有广泛的应用意义。智能分析网关V2版现已经可支持烟火识别，当检测到疑似烟火的场景时，将通过主动预警推送的方式，对现场进行抓拍、保存、上传至平台，并将预警消息通过短信、电话、邮件、微信等方式推送给相关管理人员。
加油站AI视频监控分析系统能够全天候不间断对加油站进行识别分析，提升发觉违反规定的行为、异常现象等安全隐患。加油站AI视频监控分析系统可以识别包括，现场人员打电话、加油站出现明火、烟雾、抽烟。除此之外还可以对现场人员卸油作业时释放静电不满足15分钟就开始卸油，卸油工作时没按规定置放灭火器。卸油工作时，作业人员在卸油阶段不在现场等行为进行识别报警。
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合，应用场景也不断随之扩大，TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
监控视频智能分析软件为建筑施工质量安全管理提供了先进技术手段，通过安装在建筑施工作业现场的各类监控装置，构建智能监控和防范体系，有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控，变被动“监督”为主动“监控”。
为了保证对园区环境风险进行有效识别，传统视频监控存在视频结构化利用率低的问题，在实际使用过程中，安全管理人员工作效率低下，依靠人工肉眼查看灵活度低，风险漏报概率高，出现异常情况跟踪不及时，难以解决核心问题，提供了园区AI智能视频系统，实现该园区的安全监管从传统排查向实时检测的转变，对园区全域重点部位监控利用AI技术对企业动火、高空、空间受限作业的不规范行为进行智能分析危险识别，可提前预警、快速处置。
AI中台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心，算法市场，人工智能计算服务中心，预警中心构成，形成“1市场3中心”的结构化管理模式，为用户提供灵活便捷的人工智能分析服务。做到算法丰富可拓展，场景秒级预警，高效部署，问题图像即时预警并查看的地步。
事实证明，在公共场所吸烟对非吸烟者的危害更大，使其成为一个巨大的公共卫生问题，迫切需要当局采取积极措施和关注。随着世界迈向第四次工业革命，需要采取可靠的环保侦探措施，以应对这种在智能城市内外对公共健康有害的醉酒行为。
电焊车间加装监控可以加强对电焊车间的生产过程监控，保障员工的生产工作安全，提高工作效率，降低生产成本。但是传统的监控只能单一的去“看”，并不能最大化发挥视频监控的作用，而智能视频监控就不一样。它可以有效提高安全监控效率，最大化地保障安全生产，那么，具体方案包括哪些内容呢？
随着城市建设进程的不断加快，关于城市的智能化治理需求也随之增多。在国家发布的“十四五”规划中，已经明确指出，推进新型城市建设，推行城市运行一网统管。作为推动城市治理体系和治理能力现代化的重要探索，“一网统管”将成为关键基础工程。
经济的飞速发展促进了建筑工程规模不断扩张，但由此引发的安全事故却呈现出逐年增加的趋势，不利于我国建筑工地行业的发展和稳定和谐社会的建立。由于安全事故的频繁发生导致企业的建设成本增加，为此，必须要有完善的建筑施工工地安全管理系统，减少建筑行业施工过程中的安全隐患，营造安全的施工环境。
针对工业园区化工企业多且安全及环保等方面存在风险高、隐患多、精细化管控复杂的情况，需要全面整合并优化园区现有基础设施、系统平台等信息化资源，建立园区的智能化风险预警管理平台，利用信息化手段，增强园区安全状态监测预警、风险防控能力，实现园区辅助决策，为园区安全、环保、经济协调可持续发展提供支撑。传统视频监控存在视频结构化利用率低的问题，在实际使用过程中，安全管理人员工作效率低下，依靠人工肉眼查看视频监控，不仅效率低，风险漏报概率高，而且出现异常情况时管理人员的对事件的跟踪不及时，难以解决核心问题。
随着人们生活水平的提高，汽车的普及率也越来越高，随之全国的加油站点位也越来越多。而作为燃油类物品，加油站一旦发生安全事故对公民的生命财产安全都会产生巨大的影响。目前，加油站监管普遍存在监管成本高、预警不及时的问题。针对加油站的监管现状，深学科技针对性地推出一套软硬一体化的智慧加油站解决方案，赋能打造新一代智慧加油站。
家电的蜂鸣，水流声，犬吠声，这些都是可能会引起你注意的声音，但是如果有听力障碍(hearing loss)或者佩戴耳机的时候，你可能会错失这些声音的提醒。
矿山安全生产监测预警系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，矿山安全生产监测预警系统对现场画面中人的不安全行为”、“物的不安全状态”、“环境的不安全因素”三方面出发进行实时监测，矿山安全生产监测预警系统监测到现场画面中人员未穿反光衣行为、明火烟雾、未穿安全帽行为、矿车掉道识别、煤堆过满识别、烟雾火焰、检修区域人员闯入行为、矿车违规载人行为等违规行为时，立即抓拍存档告警。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
目标检测应当在这几年当中研究数量以及应用范围最广的一个领域，也持续的受到很多深度学习者们的关注。本文收集和整理了15个目标检测相关的开源数据集，希望能给大家的学习带来帮助。
众所周知，熟能生巧，也就是说你做的事情越多，你就越接近完美。六西格玛也同样如此。成为一名六西格玛方面的专家，是很有意义的。
随着圣诞节的到来，人们都已经在规划如何安排平安夜活动，游乐园俨然成为了人们的首选。游乐园人员流量大且密集，特别是在节假日和重大节日，人满为患，极易发生事故，为保证游乐场安全运营，减少事故发生，升级智能视频监控很有必要。
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态，有数据分析预测，到2030年，AI有望实现13万亿美元的市场规模。尤其是伴随着智慧城市、智能交通、工业互联网、生产制造等应用场景对视频数据分析需求的激增，AI与计算机视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合，并将进一步助推城市、交通、互联网、物联网、旅游、金融、司法、教育、能源与环保等行业的智能化变革。
由于烟花爆竹类产品具有易燃易爆属性，在烟花爆竹生产过程中，生产过程不规范或者是监管不到位都有可能会引发严重的安全事故。近年，烟花厂发生爆炸事故仍有发生，烟花厂由于产品存储量大、产品堆放易杂乱、厂区面积大、工作人员杂乱等原因，对其日常的监管巡查有着更高的要求。AI视频监控技术利用信息化的手段，将传统视频监控和AI技术相结合，提高厂区日常监管效率。
互联网、物联网、人工智能等新一代信息技术引领新一轮产业革命，加快能源革命步伐。尤其是随着人工智能技术的不断发展，AI智能检测与识别技术在能源行业的应用也越来越广泛。与此同时，国家出台多项政策，将智慧能源纳入新基建融合基础设施等，这些因素都加快了能源智慧互联网的建设与管理。
随着城市化的高速发展，城市承载了越来越多的常住人口，居民小区的体量也不断扩大。小区里面的楼栋更多、布局更复杂、人员更密集，火灾的隐患也随之大大增加，关乎到人民群众生命和财产安全的消防工作也显得日益重要。
轧钢厂一般都使用打包机对线材进行打包作业，由于生产需要，人员需频繁进入打包机内作业，如：加护垫、整包、打包机检修、调试等作业。在轧钢厂生产过程中，每个班次生产线材超过300件，人员在一个班次内(12h)就要进入打包机区域300次以上。如果员工安全意识淡薄，违反岗位安全操作规范，在未做好安全防范措施的情况下进入打包机区域，极易发生安全事故。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息，然后将其转化为洞察力，达到智能预警和辅助决策的作用。
随着计算机视觉技术与深度学习的发展，AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内，深度学习算法已经在处理图像及分类等方面，取得了可观的成绩，并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用，比如安防视频监控等。
城市的发展创造了大量工作机会，人口的聚集也推动了居民住宅建设率的增长。人民生活旨在安居乐业，能否住得“踏实”是很多劳动工作者最关心的问题。但目前随着住宅小区规模的不断扩大、人口逐渐密集，在保证居住环境舒适整洁的同时，区域内安全问题也尤为重要。
森林火灾是世界八大自然灾害之一，具有发生面广、突发性强、破坏性大、危险性高、处置扑救特别困难等特点，严重危及人民生命财产和森林资源安全，甚至引发生态灾难。有效预防和及时控制森林火灾是保护国家生态建设成果、推进生态文明建设的重要措施。
科技的发展让很多电影情节变成了现实，像把物体悬浮在半空中的“特效”，在家里也能轻松实现。这些悬浮产品把科技与设计结合，让家居生活变得更具美感，也更加有趣。 Flyte灯泡将磁悬浮、无线充电和优秀
危化品大多为易燃、易爆、易泄露、易中毒的产品。在日常中，危化品一旦泄露，将会造成无法挽回的后果。随着科技的进步和安防行业的发展，智能安防被广泛的应用在各行各业当中，在危化品行业中，深学科技搭建智能安防体系，为行业生产保驾护航，提高危化品行业生产安全的预警防控能力。
随着社会的进步和发展，各界对公共安全方面越来越重视。传统的云计算模式下存在高延迟、网络不稳定和低带宽问题，容易受到高延迟、网络不稳定带来的影响，而边缘计算通过将部分或者全部处理程序迁移至靠近用户或数据收集点，能够大大减少在云中心模式站点下给应用程序所带来的影响，不受延迟和宽带这些参数的影响，不必担心隐私或因数据传输而导致的速度减慢。
为严控秸秆露天焚烧，改善环境空气质量，各省相继发布秸秆禁烧工作内容。以安徽省为例，大气污染防治联席会议下发了该省2020年秸秆禁烧工作部署通知。2020年起，气象局将对全省秸秆焚烧火点实施卫星全年全时段监测，监测结果每日会在省生态环境厅门户网站公开。现要求各地监利全辖区内秸秆禁烧长效管理机制，统筹人力、物资，创新工作方法，综合运用科技手段，提高秸秆禁烧监管效率。
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