烟雾识别预警系统的优势是什么？

烟火识别系统针对施工现场普遍存在的烟雾、火焰等安全事件现象，通过摄像机监视，增加智能视频分析功能，对视频进行采集、智能分析、自动预警。

烟火识别系统结合最前沿的深度学习技术，具有识别率高、兼容性强、性能稳定等特点。通过对视频数据采集区域内发生的烟雾、火焰事件在视频服务器上进行智能分析，解决传统的依赖于人工巡视的工作方式，极大的节约了人力成本，提高了工作效率。

烟火识别系统基于智能视频分析和深度学习神经网络技术，实现对监控区域内的烟雾和火焰进行识别、并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的识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰及时准确识别，并将报警信息及时推送给相关的管理和安全人员，及时应对和处置。

烟火识别系统可支持无人机巡检烟雾、火焰识别，可与更多的行业应用CMS、ERP、BIM等集成，实现更丰富的物联网智能化应用，以满足用户的各种安全需要，并支持与用户其他业务系统的互联互通和联动，以使用户的各种系统更加智能。

1.告警精确度高

智能视频分析系统内置智能算法，能排除气候与环境因素的干扰，有效弥补人工监控的不足，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率。

2.实时识别报警

基于智能视频分析和深度学习神经网络技术对监控区域内的烟雾、火焰实时识别预警，告警信号可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端， 联动驱动警灯和警号提示用户及时处置。

3.全天候运行 稳定可靠

智能视频监控系统可对监控画面进行7×24不间断的分析，大大提高了视频资源的利用率，减少人工监控的工作强度。

4.告警存储功能

对监控区域内的烟雾火焰实时识别预警及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、快照、视频等。

虽然在监控系统的构建中，需求仍然是我们的首要参考方向。但是，随着网络监控功能上的日益完善，以及在发展前景上，网络与模拟距离也开始日益拉大，越来越多的模拟用户已经开始急于向着网络监控的道路上靠拢。 其实，对于监控设备由模拟向网络的转变并非不可实现，毕竟对于网络设备来说，它的应用前景，以及在未来技术成熟之后应用的便利性上，都是模拟监控所难以匹敌的。不过，由于巨大的工程开销，以及要面临一个长久的适应过程，因此，对于模拟转网络这样的工作需求来说，必然要做好更加细致的准备才能保证它在需求上的切实实现，同时又使我们的投入降到最低。 经济的转变模式：共存模式实现过渡 这两年，视频监控的发展速度似乎用迅速已经难以形容。而对于我们的选择来说，需求俨然已经成为最重要的参考方向之一。在我们的大部分应用中，高清往往是需求网络监控的重要因素。在很多的重点场所，高清高分辨率的监控摄像机都是相关地带必不可少的东西。不过，由于并非所有的场所都需求高清。 因此，对于由模拟监控向网络设备过渡的需求来说，我们可以在摄像的前端，采用数字编码器将画面从模拟信号转换为数字信号来传输并且存储。而当模拟设备逐渐淘汰时，我们便可以借助网络技防设备来实现对模拟设备的管控。或者，我们也可以通过VNS软件与模拟控制终端结合的方式，来实现网络与模拟设备的共存。 当然，这两种的控制特性也会有着明显的不同，这些我们将在后面的内容中继续介绍。 传输线缆简化交融 除了终端以外，传输线缆也是我们所要关注的重要考验之一。在模拟摄像机和网络摄像机的传输应用上，二者的传输介质的使用还是有着明显的差别的，而在这种过渡工程的应用中，避免由于介质差异造成的信号困扰无疑是考验工程搭配方式的重要因素。因此，在类似的系统构建中，我们往往使用光纤作为模网混合的通讯传输介质。这样既可以避免设备在多种的介质中传输受到不同线路质量的影响，同时光纤也可以借助其更高的传输环境带来一个更加兼容的传输效果。 另外，在实现了网络化的演变以后，整个管理系统覆盖下的网络压力也会骤然增大，而相应的网络环境能否承担起安防监控的应用需求，或者应用的压缩标准能否将通讯码流控制在可接受的范围之内，都是我们需要考虑的方面。 存储思路求转变 长久以来，每每我们提起高清高清带给我们的种种便利时，自然也会在很多时候提到高清监控对于存储的巨大压力。而这对于模拟向网络过渡的混合型系统时，自然这种矛盾也就显得更加的突出。 不过，对于这样的存储问题，我们不妨采用前端存储的模式，既能在一定程度上缓解后端设备的处理压力，同时又能够提升信息的安全系数。以免在设备遭遇断电、或者与后端的联系出现意外时，可以保全信息的安全。 除了信息的前后存储以外，对于设备在故障时能否实现快速反馈，或者设备存储的识别和兼容性，以及在更大存储压力下，我们的存储容量时间等等，也都是系统加入新成分之后所不可忽视的方面。 系统融合涉及广泛 在前面的文章中，我们提到了信号转换与VMS控制应用上的不同。虽然二者在模网混合的实践中，都有着相对不错的工作状态，但是它们的成本却有着明显的差异。 对于通过转码实现模网融合的设备来说，虽然这种工作的方式可能看起来会使这种转变的过程更加平稳，不过在成本的投入上则会付出更多的资金。而对于后者来说，作为一种尚在尝试的应用模式，它的系统构建却要更简单于前者。 如今，安防设施已经渗透到社会生活的方方面面，守护人们生活的同时，其科学性、易用性的需求日益提高。监控系统及时报警、视频信息快速处理是监控设备使用者非常关心的问题，智能视频分析功能应运而生。 智能视频分析应用现状 当前，智能视频分析技术越来越受到安防界的重视，不少项目已经开始应用智能视频分析功能。智能视频分析主要涉及哪些领域？有哪些设备呢？ 目前市场上存在的设备种类多样，主要分为嵌入式视频分析产品与纯软件视频分析产品两大类。嵌入式视频分析产品的主要表现形式有智能摄像机、智能DVR等，其一般应用在监控系统的前端，分布式的处理方式具有占用带宽小，不受传输影响的优点，缺陷是往往只能针对特定的一路或者几路进行分析，对视频分析技术的算法与前端设备性能有较大的依赖。这一类的产品主要应用在一些重点的行业，例如军队、金融、教育、小区等，企业在销售模式上主要以产品形式为主导。纯软件视频分析产品主要运行于普通PC或服务器上，形成智能视频分析服务器，相比嵌入式，这种方式能处理更多路数的视频和实现更为强大的功能，却也不可避免的存在占用带宽大的缺点，对服务器性能要求较高。这一类的产品应用相对广泛，平安城市是其应用的重要体现，企业在销售模式上主要以分析模块与解决方案为主导。 当前智能视频分析可以分为模式识别和行为分析技术。模式识别技术包含：人脸检测、人脸比对、车牌识别、烟火识别检测等；行为分析包含：越线、进入、离开、丢失、遗留物、人群聚集、滑倒等。智能分析最核心的是视频算法，目前算法的体现形式包括了集成到硬件和纯软件方式提供，效果基本相同。设备类型主要包含嵌入式的智能分析和纯软件智能分析。睿捷RVS平台对两类视频分析系统都可进行支持。两类智能分析优缺点如表1。 当前智能视频分析技术主要包括：行为分析、视频识别技术、生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应用。 按照算法层面的差异性，智能视频分析相关技术可分为周界防范、行为识别、面部识别、车牌识别、技术统计、密度分析、画质分析等等。相关设备主要以三种形态为主，第一种，也是最常用的嵌入式前端分析设备；第二种，PC式后端分析设备；第三种，以灵动处理器为核心开发的PC式前端分析设备。目前，最为稳定也是最常用的是第一种，即嵌入式前端分析设备，其特点是布点灵活、稳定，易于管理和维护。上海卓扬智能视频分析相关案例主要包括教育行业、金融、监所、文博等，并以行业细分出很多具体的与智能相关的功能。除了周界以外还包括粘贴、尾随、非正常人脸、剧烈动作、虚拟墙、偷盗检测等。 智能视频分析系统的组网与管理 目前有智能视频分析功能的视频监控系统的组网结构如何？当系统中有多个摄像机时，如何才能对众多视频信息进行科学的管理？如何能对前端摄像机回传的视频分析结果进行科学管理？ 智能视频分析本身适用于多级联网的集中监控管理结构，也能够适应模拟视频或者数字视频输入，可以同视频监控管理平台无缝对接，返回数据或者报警信息，使视频监控系统得到更为有效的使用。在具体的组网结构方面，根据所采用的设备种类不同，组网结构可进行灵活调整。 目前智能分析架构分为模拟系统和网络系统。模拟系统是模拟设备的模拟信号连入智能分析编码器，然后再把信号传输到后端。数字系统则通过NVR把视频流推送给智能分析软件，智能分析软件再返回结果给NVR。面对海量的视频，用户关注的并不是视频本身，而是从视频中提取出来的有效信息。

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