人工智能已开始融入各行各业，并迅速推动行业转型与升级，尤其是在安防垂直领域的影响最为深远。人工智能在视频监控上，可以完成人类难以完成的工作，并减小误差、降低误报。因为人类往往精力、注意力有限，长时间观看视频监控图像产生的视觉疲劳经常会造成重要细节的遗漏、工作疏忽等等。人工智能技术则可以弥补人类的不足，基于计算机视觉的图像分析处理技术，可以发现视频内容中的重要细节、识别潜在的危险等等，并发出警报。在企业的安全生产中，这一点尤为重要。实时对监控区域内的烟雾和火焰进行准确识别，一旦检测到烟火，立刻发出报警，并将报警信息及时推送给相关的管理人员进行处理。还可联动消防设施装置进行喷淋灭火等操作。

　　火灾是最常见的严重灾害之一，也是是严重威胁人类生存与发展的大敌。火灾的发生具有频率高、时空跨度大的特点，是一种在时空上失去控制的燃烧所引起的灾害。所有的企业及部门都清楚火灾的危害及防火救火的重要性，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。火焰检测识别预警系统 智能识别烟火检测系统可以24小时全天候、不间断*监控分析并实时报警，而目前多数场景的传统安防监控，却没有达到及时主动报警的目的。

　　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。采集网络高清摄像机模拟接口数据进行烟火分析，行业标准开关量报警信号输出。

　　采用数字图像处理方式对现场的烟火信息进行分析和处理，探测器无需接触或接近烟雾和火焰，因而不受探测距离（最大探测距离变化可通过调整摄像机及镜头的参数来实现）、高温、易爆、有毒、各种环境背景干扰等条件的限制，具有响应速度快、可视化、智能化、无接触、抗干扰能力强等特点，可广泛应用于隧道、石油化工、仓库、场馆、室外堆场、发电厂、候车（船、机）大厅、购物中心、家具城、机库等场所。烟火检测是计算机视觉和图像处理领域的研究热点和难点，在无人基站监控、森林防火监控等方面具有广泛的应用。水泥厂一般在建厂之初已经建设好视频监控系统，传统的视频监控系统，只能做到“监督”、事后取证，易受人为影响且效率低下，AI视频监控是通过构建智能监测和防范体系，就能有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人、机、料、法、环的全方位实时监测，变被动“监督”为主动“监测”。

　　烟火AI视频识别分析系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预，及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，迅速进行告警，并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。烟火AI视频识别分析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，将出现疑似烟火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、音响等设备进行现场提示。

　　着火是消防的重要环节，传统消防主要依靠烟雾传感器进行火灾报警，在感应到特定的烟火浓度后, 烟雾传感器才能传达着火信息。而借助安防视频监控系统，在视频画面中识别到火苗图像后，AI图像识别将对火苗进行分析，并同时启动自动报警系统，将火情扼杀在萌芽之中。以及电力系统的火灾预警，在热红外传感器和视频监控的双重助力之下，一旦检测到电力系统温度升高，也将及时启动报警系统，从而将消防的发现时间、发生危害以及预警时间向前推了一大步，提高消防灭火效率。工厂智能识别烟火检测系统基于机器视觉技术。工厂智能识别烟火检测系统主动智能所识别分析监控所覆盖区域的烟雾和火焰，无需安保人员守在电脑旁边，工地火焰识别检测预警 工厂智能识别烟火检测系统利用现有的普通监控便可识别烟雾和火焰，识别精准率极高，系统会第一时间抓拍、保存，并根据需要进行报警和提示。

　　各部门(或车间)的主管人员随时为消防队员和消防突击队提供火灾现场的具体情况，为灭火扑救工作提供有效的建议，并随时听从应急总指挥的调度以参与灭火扑救工作中去，并且积极配合医疗救护人员参与人员的医疗急救护理工作，尽量减少人员伤亡。工厂火灾往往伴随着大面积的损失和严重的人员伤亡。因此，除了要做好工厂的火灾预防工作外，也要做好工厂火灾应急处理工作。通过常年生产过程采集的数据，通过云服务器平台，运用云计算进行大数据分析，从而得到生产过程中的大概率事件和数据准确率。有助于企业长期生产经营，提高式作效率。

　　在工业领域，某些控制场景对计算的高效性有严格的要求，将数据传输至云端计算可能无法满足高效实时的需求，同时考虑到在工业现场中存在大量异构的总线连接，设备之间的通信标准不统一，需要将计算资源部署在工业现场附近才能满足需求，即边缘计算技术。工厂园区安防监控：基于边缘计算的视频流处理也是工业领域中的重要应用，例如对视频数据进行结构化分析，从而完成人员的行为督导、设备状态监测、物料流转监控等任务,实现无人值守。安全类：目标滞留、危险区域入侵、人员徘徊、奔跑检测、物品防盗检测、移动方向检测、移动路径检测、防尾随检测、烟火检测、未佩戴安全帽检测、未穿工作服检测、离岗、睡岗检测、爬高检测、摔倒检测、设备定时巡检检测、人群聚集检测、原油泄漏检测、攀爬护栏检测。