火灾事件在日常生活中频频发生，其所到之处轻则毁物，重则伤人，还会带来巨大的经济财产损失，因此必须采取有效的措施规避火灾的发生。此AI算法包用于检测画面烟火，主要应用应急、消防等行业。此算法包不会检测人脸或人体，适用于对隐私要求较高场景下。检测到烟火后会在画面中将其标记并通过标准数据结构输出。

　　算法包含火焰检测和烟雾检测两个场景算法。火焰检测可检测画面中的明火并予以报警；由于火灾在早期通常以烟雾的形式表现出来，烟雾检测是对于火灾进行早期检测处理，在最初火灾发生时给予人们报警，使我们可以及时的进行灭火处理。算法可应用于厂区生产车间、仓库、森林及其它需要消防管控的场景。

　　· 算法准确率高、误报率低

　　符合相关约束条件时，常规场景下可达到检测率（召回率）95%+，每天每百路视频的误报次数不超过10次。由于发生火灾的环境复杂多样、干扰因素较多，且存在很多物体与烟火较为相似，例如红色的灯光、云朵等，容易造成误报。博思廷烟火检测算法增加了“误报过滤模块”，可有效过滤灯光、反光、水雾、云、白墙等类似烟火的物体造成的误报；

　　· 检测目标适应性强

　　红色、橙色、黄色的火焰，以及不规则的烟雾均能检测；

　　· 检测全面

　　包含适用于小范围火焰的火焰检测、大范围的火焰分割以及适用场景更广泛的烟雾检测；

　　· 场景适应性好

　　能够应用于多种场景、多种角度的监控场景；

　　· 过程可追溯

　　可实现对烟雾和火焰的实时监测和自动告警，并将相关视频和图像进行保存，记录全过程，做到有据可循；

　　· 全程智能化展示

　　可在闭环终端上实现全程智能化展示，事中“实时视频”标记告警目标的画面位置，事后“告警截图、告警短视频”上均有告警目标的位置展示。