基于视频的烟火检测系统
海康威视烟火检测规则
海康威视烟火检测规则
海康威视烟火检测报警系统融合了计算机视频图像分析技术、自动预警、报警管理等技术，系统与视频监控系统无缝对接，通过系统主动预警推送的方式，将监控区域内的烟雾、火焰的具体场景实时通过电脑客户端进行报警提示，同时可联动现场警灯、音响、扬声器等设备，同时报警也可通过手机微信客户端推送给相关安全人员。
烟火检测识别系统基于智能视频分析，对监控区域进行实时烟火检测，当检测到烟雾、火焰等异常事件，立即触发报警，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解脱出来。
基于视频的火焰检测的开题报告
基于视频的火焰检测的开题报告目录：一、选题背景二、研究目的三、研究内容四、研究方法五、研究步骤六、预期成果七、研究意义八、参考文献一、选题背景火灾是一种灾害性极高的事故，造成的损失不仅是物质财富损失，还有人员伤亡风险。
因此，在保障人民安全和社会稳定方面，防火安全问题不容忽视。
依靠人工巡视和传统的火焰检测仪器已经无法满足现代火灾安全管理的需求，而一些新技术的应用则极大提高了火灾检测和处理效率。
其中，基于视频的火焰检测技术已经成为实现智能化防火安全管理的重要手段之一。
二、研究目的本研究的主要目的是设计并实现一种基于视频的火焰识别与检测算法，该算法将火焰的颜色、纹理、形状等特征提取出来，并通过计算机视觉分析的方法来区分火焰和非火焰的区别，实现对火势变化的实时监控和预警。
三、研究内容1. 分析现有的火焰检测技术和算法，包括传统的火焰点检测、红外热成像和基于视频的火焰检测等方法。
2. 对火焰的颜色、纹理和形状等特征进行分析和提取，建立火焰检测模型。
3. 设计和实现基于视频的火焰检测系统，包括视频采集、特征提取、分类识别和实时监控等功能。
4. 评估该系统的性能，对不同环境下的火焰检测效果进行测试和分析。
四、研究方法1. 文献调研：查阅相关论文和研究资料，分析现有的火焰检测技术和算法，总结其优缺点。
2. 特征提取：利用图像处理和计算机视觉技术，对火焰的颜色、纹理和形状等特征进行分析和提取，建立火焰检测模型。
3. 系统设计：设计和实现基于视频的火焰检测系统，包括视频采集、特征提取、分类识别和实时监控等功能。
4. 系统评估：评估该系统的性能，对不同环境下的火焰检测效果进行测试和分析，提出改进方案。
五、研究步骤1. 火焰特征提取算法研究：（1）火焰颜色特征提取：通过色彩模型将视频中的图像进行颜色分离，提取火焰颜色特征。
（2）火焰形状特征提取：利用图像形态学和边缘检测算法，提取火焰的轮廓形状以及尺寸等形状特征。
（3）火焰纹理特征提取：采用纹理分析技术，提取火焰纹理特征。
森林防火视频烟火识别系统
云南省森林防火烟火识别系统第一章系统概述1.1背景概述云南省位于中国西南的边陲，面积39万平方千米，占全国面积4.11%，全国各省级行政区面积排名第八。
云南省森林覆盖率为52.93%，排名全国第三。
1998年，党中央、国务院作出了实施天然林资源保护工程(简称天保工程)的重大战略决策。
云南坚决贯彻执行天保工程，13个州市、69个县、17个国有重点森工企业全面停止天然林采伐，实施天保工程。
截止到2011年，天保工程一期的实施已经取得了阶段性成果。
工程区总面积达到了3.5亿亩，区域内涉及人口两千余万，占全省人口总数的六成以上，全省实际落实森林管护面积达到18965万亩，是国家下达任务的106%。
累计营造公益林3764万亩，完成规划任务的140%。
从2011年起，天保工程二期正式开始实施，在一期的基础上增加了大理的3个县市区，争取到2020年，实现森林资源从恢复性增长向质量提升转变，工程区新增森林面积1000万亩，净增森林蓄积1.7亿立方米，工程区森林覆盖率提高到67%以上，质量明显提高;实现生态状况由逐步好转向明显改善转变，工程区水土流失明显减少，生物多样性明显增加，工程区林业总产值超过千亿元，林农从林业中获得的人均收入达到4000元以上。
在政策方面，云南省将继续停止天然林商品性采伐，同时，渐渐开放集体商品林采伐，先行试点，鼓励开展人工商品林的培育与利用。
合理确定木材经营加工企业布局，建立健全市场准入制度，提高准入门槛，实施生态效益补偿，增加森林培育经营补助，为建设“森林云南”，构建绿色生态安全屏障和生物多样性宝库，添砖加瓦。
随着森林面积的不断增加，对森林火灾的预警及及时响应显得极为重要。
1.2森林防火监测方法比较科技的进步，也使森林防火走入了现代化和数字化时代，目前国内外在森林火灾的监测领域主要采用如下几种方式：A）卫星遥感监测：适合林业资源的大面积监测。
因覆盖和频率等原因，难以及时发现局部的初期火灾，不利于重点区域的时时监控。
烟火检测系统设计方案
视频烟火自动检测系统设计方案目录一、系统概述 (3)二、应用场合 (3)三、火焰检测 (5)四、烟雾检测 (7)五、检测流程 (9)一、系统概述基于视频分析的室内外烟火自动检测系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以最快、最佳的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象；同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火。
该系统利用计算机视觉、人工智能以及闭路电视监控技术，通过视频图像来检测烟火。
系统自动分析、识别视频图像内的火焰、烟雾，产生告警信息，在数秒内完成火灾探测及报警，大大缩短了火灾告警时间。
该系统具有非接触式探测的特点，不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制，使得该系统为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径。
二、应用场合视频烟火检测系统在国外得到了非常广泛的应用，由于其技术特点，它非常适合于传统烟感无法应用的室内外空旷场合，具体来说，可以分为以下几种：目前国内对上述场合的火灾监控还没有十分有效的方法，基本上还是采用传统的烟雾颗粒感应或者红外线、激光技术。
传统烟雾颗粒感应系统需要烟雾颗粒进入传感器才能引起报警，红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。
这些前提要求场合是相对封闭的空间。
而室外场合像炼油厂、仓库等因为设备设施分散，空气流动大，传统烟火设备根本起不到作用，现在往往采用人员值守看管，造成管理成本上升。
视频烟火自动检测系统正式弥补传统火灾报警设备的不足，完全适应于室外场合，而且可以远程提供实时视频，使得集中管理变为可能，具有非常广阔的市场空间。
三、火焰检测火焰有着与众不同的特征，他的颜色、温度、形状以及跳动的形式都可以作为识别的依据。
下面，我们将从火焰的静态特征和动态特征两方面入手进行火焰识别。
3.1静态特征（颜色与形状）首先，火焰有着与众不同的颜色特征。
智慧视频烟火探测系统方案
10. 虚假报警验证
智慧带给用户效益
低误报率
传统的烟雾探测误报率高，智慧基 于视觉信息检测，误报率保持在非 常低的水平
快速检测
系统可从远距离看到初始烟雾。 节省时间，可在发生重大事件之 前采取行动。
可视验证
操作员可立即看到火警监控何时 何地发生。 事件记录也可以用于 证据收集或分析。
检测可靠
基于庞大视频数据库开发微调。 视 频存档不断扩展进一步提高分析能 力。应对不同环境和要求。
6.
7.
通过接口模块，摄像机的数字I/O转换成
硬触点。 数据库存储
智慧系统架构
无缝集成
方便与现有的设备和系统 集成，包括局域网，虚拟 机或火灾报警控制面板
智能软件
软件是解决方案的核心。 烟火算法不断扫描环境， 实时分析并准确定位事件。
高性能相机
预装烟火识别软件系统的 高性能的轴摄像机。
牢固的认证
智慧是先进的解决方案。 中间认证协议来弥合技 术和立法之间的差距。
块。它将像独立控制器一样自动执行
逻辑规则。
感谢您的观看
T H A N K S F O R WATC H I N G
1. 2.
带烟火识别算法摄像头 摄像头可发送关于智慧状态电子邮件通 知，包括事件前后的记录（ 操作 故障
烟）。
3. 智慧插件使集成到任何VMS/ BMS（报 警通知 事件记录 通信故障信号 声音通 知 电子邮件通知） 4. 5. 消防控制面板 4个输出可发送到任何PLC，以激活旋转 信标，报警信号等。
4.
5. 6. 7.
Warehouses 仓库
Atria 门廊 Tunnels 隧道 Cold-stores 冷冻仓储
12. Shopping Centres 购物中心
基于视频分析的烟火自动检测预警系统
基于视频分析的烟火自动检测预警系统深圳市希德威科技发展有限公司二〇一五年三月目录一、视频分析烟火检测预警系统概述 ......................................................... 错误!未定义书签。
二、应用场合................................................................................................. 错误!未定义书签。
三、火焰检测................................................................................................. 错误!未定义书签。
四、烟雾检测................................................................................................. 错误!未定义书签。
五、系统拓扑图............................................................................................. 错误!未定义书签。
六、管理客户端............................................................................................. 错误!未定义书签。
七、设备介绍................................................................................................. 错误!未定义书签。
一、视频分析烟火检测预警系统概述基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以最快、最佳的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象；同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火。
基于视频的烟火检测系统
基于视频的烟火检测系统
火灾是最多见的严峻灾害之一，是一种在时空上失去操纵的燃烧所引发的灾害，时刻都在对社会经济、自然生态和人身财产的安全组成着严峻要挟。
为及早预防和幸免火灾事故的突发和蔓延，人们已经利用多种传感器开发出众多烟火监测系统。
常规的监测器要紧针对烟雾、热和辐射3类对象，多数采纳的都是针对颗粒、温度、空气湿度、透明度、烟雾等物理采样的点式传感器，也有传统的紫外或红外光谱测量仪。
但这些近距传感器和光电设备在操作难度、靠得住性、检测效率、场地适用性、本钱和通用性等方面都存在局限性。
基于视频的烟火检测系统包括：
视频搜集
图像预处置
火焰检测与烟雾检测
火焰与烟雾特点提取
火焰与烟雾特点识别
一、火焰检测系统
火焰检测模块要紧有视频搜集，图像预处置，火焰颜色检测，火焰闪烁与纹理检测，火焰识别等模块组成。
其中颜色检测利用火焰在YCbCr颜色空间的颜色聚类性检测火焰颜色，而闪烁与纹理检测利用火焰的动态特点。
结合火焰的动态特点和静态特点从而对火焰进行识别。
检测结果
颜色检测结果
闪烁纹理检测结果
检测结果
颜色检测结果
闪烁纹理检测结果
二、烟雾检测系统
烟雾检测模块要紧有视频搜集，图像预处置，烟雾颜色检测，烟雾模糊度计算，烟雾识别等模块组成。
其中颜色检测利用烟雾在RGB颜色空间的颜色聚类性检测烟
雾颜色，而烟雾模糊度计算依照烟雾在频域高频中的特性对烟雾与背景进行区分。
结合烟雾的动态特点和静态特点从而对烟雾进行识别。
厌恶检测结果。
烟火报警自动检测
个人对这个项目的理解：这个项目主要是基于视频分析的室内外烟火自动检测系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以最快、最佳的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象；同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火。
智能视频烟火监控系统系统构成智能视频烟火监控系统主要由智能图像处理器和摄像机等组成的前端设备、网络传输、监控中心组成，系统结构图如图1所示。
前端设备摄像机作为一种视频图像传感器，用于采集监控现场的视频图像信息，然后传送到智能图像处理器。
根据不同的应用场合以及对监控性能的不同需求，可选择相应性能的摄像机、相机镜头。
智能图像处理器是智能视频烟火监控系统的核心，智能图像处理器是由微处理器、存储器以及其它外设等组成图像处理单元，依据烟火的视频图像特征，利用各种图像处理技术对数字化处理视频信号进行图像处理和分析、判断，实现对监控区域的烟火检测。
智能图像处理器提供远程参数设置功能，用户可以根据应用场合对检测参数（如最小检测范围、检测区域、告警级别）进行远程设置，方便灵活。
根据应用场合不同，可以选择安装防尘罩、万向云台、太阳能电源等前端辅助设备。
网络传输系统传输部分是连接前端设备与中心控制系统的中间通信部分。
传输方式有：无线传输如卫星通讯方式、GPRS/CDMA1X通讯方式、无线扩频数字实时图像传输方式、远程微波图像传输方式；有线传输包括光纤、DDN专线、专用同轴电缆、公众电话网(ADSL),以及常用计算机网络线路。
针对应用场合的不同以及成本预算的考虑，可以选择上述中比较适宜的传输方式。
监控中心监控中心由监控中心服务器、显示终端、软件平台构成，可实现前端视频的浏览、控制，告警显示、告警处理、设备自检、相关系统联动等功能。
软件平台为北京智安邦科技公司设计开发的客户端软件包。
系统功能1、自动烟火识别智能图像处理器能够利用烟火识别算法自动检测出监控区域内出现的火情，并将检测结果通过网络传输系统传送到监控中心。
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基于视频的烟火检测系统
火灾是最常见的严重灾害之一，是一种在时空上失去控制的燃烧所引发的灾害，时刻都在对社会经济、自然生态和人身财产的安全构成着严重威胁。
为尽早预防和避免火灾事故的突发和蔓延，人们已经利用多种传感器开发出众多烟火监测系统。
常规的监测器主要针对烟雾、热和辐射3类对象，多数采用的都是针对颗粒、温度、空气湿度、透明度、烟雾等物理采样的点式传感器，也有传统的紫外或红外光谱测量仪。
但这些近距传感器和光电设备在操作难度、可靠性、检测效率、场地适用性、成本和通用性等方面都存在局限性。
基于视频的烟火检测系统包括：
•视频采集
•图像预处理
•火焰检测与烟雾检测
•火焰与烟雾特征提取
•火焰与烟雾特征识别
一、火焰检测系统
火焰检测模块主要有视频采集，图像预处理，火焰颜色检测，火焰闪烁与纹理检测，火焰识别等模块构成。
其中颜色检测利用火焰在YCbCr颜色空间的颜色聚类性检测火焰颜色，而闪烁与纹理检测利用
火焰的动态特征。
结合火焰的动态特征和静态特征从而对火焰进行识别。
检测结果
颜色检测结果
闪烁纹理检测结果检测结果
颜色检测结果
闪烁纹理检测结果
二、烟雾检测系统
烟雾检测模块主要有视频采集，图像预处理，烟雾颜色检测，烟雾模糊度计算，烟雾识别等模块构成。
其中颜色检测利用烟雾在RGB 颜色空间的颜色聚类性检测烟雾颜色，而烟雾模糊度计算根据烟雾在
频域高频中的特性对烟雾与背景进行区分。
结合烟雾的动态特征和静态特征从而对烟雾进行识别。
厌恶检测结果。