在工地工程施工管理中，依靠人力巡视和人力值班仍然是关键的管控手段。然而，这种方法耗费了大量的资源，并且由于人力资源监管的缺点，通常无法达到预期的效果。例如，每年都有许多火灾事件是由于监控管理不当而发生的。因此，羚通算法平台开发了烟雾火焰识别AI算法，利用烟雾火焰识别系统可以将火灾发生的概率降低到最低从根源上排查和解决问题。烟雾火焰识别监测系统基于计算机视觉深度学习技术和边缘计算分析，烟雾火焰识别监测系统实现对工厂或者工地生产作业区域发生明火烟雾或者抽烟行为进行实时分析报警。烟雾火焰识别监测系统能够提升对现场生产作业区域监控的效率，能够及时发现异常情况。烟雾火焰识别监测系统将现场传统监控摄像头变被动查询为主动识别预警，让火灾防患于未“燃”。烟火自动识别预警系统基于计算机视觉深度学习智能视频分析，与视频监控系统无缝对接，自动识别烟火火焰预警，实时通过电脑客户端进行报警提示，主动预警推送给相关人员同时可联动现场警灯、音响报警提醒。该系统能够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的状态转换，实时分析并报警。无论是室内还是室外的视频监控画面上的烟雾和火焰都可以及时准确地识别，并将报警信息及时推送给相关的管理和安全人员以便及时应对和处置。将事后取证变为事中甚至事前的预警，从被动响应转变为主动处置。

　　工厂智能烟火识别系统 车间仓库监控火焰识别系统的应用范围广泛，适用于各类工厂、车间和仓库等场所，可大大提高工业安全保障水平。系统也具备实时监测的能力，及时发现异常情况，迅速启动救援措施，最大限度地降低火灾事故的风险。该系统利用现场监控摄像机对覆盖区域内的烟雾和火焰进行自动识别、监测和预警，实现无人巡逻、精准识别，第一时间抓拍并保存图像，根据需要进行报警和提示，有效避免重大事故的发生。通常利用传感器或摄像头来监测环境中的明火。例如，部分明火探测器可以探测火焰中的紫外线。当有明火出现时，其发出的紫外线会被探测器捕捉到，从而触发报警。还有一些系统基于图像识别技术，通过对监控视频中的图像进行分析，识别出火焰的特征，如颜色、形状、闪烁频率等，以此判断是否有明火存在。广泛应用于各种对火灾防范要求较高的场所。在工业领域，如化工厂、炼油厂、加油站等，明火的出现可能引发严重的爆炸和火灾事故，明火监测识别系统可以实时监测生产区域，及时发现明火隐患。在商业场所，如商场、超市、酒店等，也可以安装此类系统，保障人员和财产的安全。在一些户外场所，如森林、草原等，明火监测识别系统可以帮助监测是否有违规用火行为，预防森林火灾的发生。

　　主要通过摄像头采集监控区域的视频图像，然后利用人工智能技术中的深度学习算法对图像进行分析，识别出烟雾和火焰的特征。当系统检测到烟雾或火焰时，会立即发出预警信号。该系统可以同时对烟雾和火焰进行监测，因为在火灾发生的初期，往往先产生烟雾，随后才会出现明火，所以这种综合监测方式能够更早地发现火灾隐患。适用于各种室内和室外场所，包括住宅小区、写字楼、工厂、仓库、森林等。在一些空间较大、结构复杂的场所，如大型商场、体育馆、展览馆等，烟雾火焰预警系统可以实现全面的监测覆盖，及时发现火灾隐患。对于一些火灾风险较高的场所，如易燃易爆物品储存仓库、烟花爆竹生产厂等，该系统更是必不可少的安全保障设备。具有较高的识别准确率，能够准确区分烟雾、火焰与其他物体，减少误报。可以对监控区域进行实时监测和分析，一旦发现异常情况，能够迅速发出预警，为火灾的早期扑救提供有力支持。系统可以与其他消防设备和管理系统进行联动，如自动喷水灭火系统、消防报警系统等，提高火灾防控的效率。对摄像头的安装位置和角度有一定要求，需要保证摄像头能够清晰地拍摄到监控区域。系统的性能和识别准确率可能会受到视频图像质量的影响，如低分辨率、模糊、光线不足等情况。