天眼平臺：實現煙霧與明火早期精準識別

隨著AI技術在民生領域的廣泛應用，智慧安防領域對行為識別技術的需求日益增長。微鏈道愛天眼SkyVision平臺憑藉先進技術，為煙霧與明火早期識別帶來了新的突破。

在當今AI助力民生的大趨勢下，智慧安防領域正處於不斷探索創新的階段。對於眾多大型工業園區而言，日常生產運營過程中面臨著諸多潛在的安全隱患，其中火災隱患尤為突出。園區內分佈著各類廠房、倉庫等場所，這些都是需要重點監控的區域。一旦煙霧與明火的早期跡象出現，若不能及時發現並處理，火勢可能迅速蔓延，不僅會造成嚴重的財產損失，還可能導致人員傷亡，對企業的正常運營和社會穩定產生負面影響。因此，對煙霧與明火的早期精準識別成為了園區應急安防工作中的關鍵環節。

痛點：為什麼難

傳統的煙霧與明火檢測方式存在著多維度的量化困境。從漏檢率方面來看，傳統方式的漏檢率約為3%，這意味著有相當一部分早期的煙霧與明火跡象無法被及時發現。例如，在一些光線較暗或者環境複雜的區域，傳統檢測裝置可能無法準確捕捉到微弱的煙霧訊號，從而增加了火災發生的風險。從誤報率角度分析，傳統方式的誤報率高達20%。在園區內，一些正常的生產活動，如焊接產生的火花、蒸汽排放等，都可能被誤判為煙霧或明火，導致頻繁發出警報。這不僅浪費了大量的人力去核實情況，還可能使工作人員對警報產生麻痺心理，降低了應急響應的效率。此外，傳統檢測方式在資料處理和分析能力上相對較弱，難以對複雜場景下的煙霧與明火特徵進行準確提取和判斷。其根因在於傳統檢測技術往往依賴於簡單的感測器和固定的閾值判斷，無法適應多樣化的環境和複雜的煙霧、明火形態，對環境干擾的抵抗能力較差。

而且，傳統檢測裝置的更新和維護成本較高，企業需要投入大量的資金和人力來保證裝置的正常執行。同時，傳統檢測方式缺乏對資料的有效管理和利用，無法為企業提供全面的安全分析和決策支援，難以滿足智慧安防中行為識別技術的創新發展需求。

技術原理

微鏈道愛天眼SkyVision 0程式碼影片監控AI平臺採用了先進的計算機視覺演算法和深度學習技術。計算機視覺演算法能夠對監控影片影象進行全面的特徵提取和分析，透過識別煙霧與明火的形態、顏色等特徵，準確判斷是否存在煙霧或明火。例如，煙霧通常呈現出不規則的形態和模糊的邊界，顏色多為灰色或白色；明火則具有明亮的色彩和明顯的火焰輪廓。深度學習技術透過對大量煙霧與明火影象資料的學習和訓練，不斷最佳化模型的引數，提高識別的準確性和魯棒性。即使在複雜的環境下，如光線變化、煙霧濃度不同等情況下，也能準確識別出目標。

該平臺的硬體基礎是高效能的邊緣盒子，它可以實時處理監控影片資料。邊緣盒子具有強大的計算能力，能夠在本地對影片資料進行分析和處理，減少了資料傳輸到雲端的延遲，實現了快速告警。一旦檢測到煙霧或明火的早期跡象，邊緣盒子能夠立即發出警報，通知相關人員採取措施。同時，天眼SkyVision平臺利用了DaoAI World世界模型的語義理解能力，該模型能夠從複雜的場景中準確提取煙霧與明火的語義資訊，避免了因環境干擾而產生的誤判。與傳統方法相比，傳統方法往往只能根據簡單的物理特徵進行判斷，而天眼SkyVision平臺能夠透過語義理解，深入分析場景的上下文資訊，準確區分真正的煙霧與明火和其他干擾因素，大大提高了識別的準確性。

典型應用場景

• 化工生產車間：在化工生產過程中，可能會產生各種易燃易爆氣體和煙霧。檢測時，難點在於區分正常生產過程中的氣體排放和火災早期的煙霧。天眼SkyVision平臺透過對煙霧的顏色、濃度、流動方向等特徵進行分析，結合深度學習模型的判斷，能夠準確識別出火災早期的煙霧跡象。
• 木材加工倉庫：倉庫內堆積著大量的木材，一旦發生火災，火勢蔓延迅速。檢測的難點在於倉庫內光線較暗，且木材表面的紋理可能會干擾煙霧的識別。平臺利用計算機視覺演算法的影象增強功能，提高影象的清晰度，同時結合煙霧的動態特徵進行分析，準確檢測出煙霧的存在。
• 電子裝置裝配車間：車間記憶體在大量的電氣裝置，可能會因短路等原因引發明火。檢測的難點在於明火可能比較微弱，且周圍環境中存在各種燈光干擾。天眼SkyVision平臺透過對火焰的顏色、亮度、閃爍頻率等特徵進行精確識別，能夠及時發現早期的明火跡象。
• 食品加工車間：車間內可能會產生蒸汽、油煙等，容易與煙霧混淆。檢測的難點在於準確區分這些正常的生產現象和火災早期的煙霧。平臺利用DaoAI World世界模型的語義理解能力，結合場景的上下文資訊，準確判斷是否存在火災隱患。

落地案例

某大型工業園區，佔地面積廣闊，擁有多個廠房和倉庫，員工數量眾多。該園區在日常生產中面臨著嚴重的火災隱患，傳統的煙霧與明火檢測方式已經無法滿足其安全需求。在引入微鏈道愛天眼SkyVision平臺之前，園區的煙霧與明火檢測檢出率約為97%，誤報率達到20%，漏檢率為3%。由於頻繁的誤報，園區需要投入大量的人力進行核實，同時因漏檢導致的火災事故也時有發生，給園區帶來了較大的經濟損失和停工時間。

在上線過程中，微鏈道愛技術團隊首先對園區的實際情況進行了詳細的調研和分析，根據園區的佈局、生產工藝等因素，確定了監控點位的分佈。然後，利用天眼SkyVision平臺支援現場小時級訓練自有模型的功能，為園區快速訓練出適合的識別模型。在模型訓練過程中，技術團隊不斷最佳化引數，提高模型的準確性。經過一段時間的除錯和最佳化，平臺正式上線執行。

上線後，園區的煙霧與明火檢測效果得到了顯著提升。

微鏈道愛解決方案與產品

以天眼SkyVision平臺為核心，該平臺具有多項突出優勢。首先，平臺支援現場小時級訓練自有模型，企業可以根據自身園區的實際情況，快速訓練出適合的識別模型。無論是不同的生產工藝、環境條件還是監控需求，都能透過靈活的模型訓練來滿足。在行為/事件識別方面，平臺能夠精準識別煙霧與明火的早期跡象，不放過任何一個潛在的火災隱患。邊緣盒子實時告警功能是平臺的一大亮點，一旦檢測到異常情況，能夠立即發出警報，確保相關人員能夠及時採取措施。並且，平臺保證100%本地化資料不出場，採用安全的資料儲存和處理機制，避免了資料洩露的風險，為企業提供了可靠的資料安全保障。同時，結合DaoAI World世界模型的語義理解能力，進一步提升了識別的準確性，能夠更好地適應複雜多變的場景。

量化成效

微鏈道愛天眼SkyVision平臺的應用取得了顯著的量化成效。首先，檢出率從原來的97%提升到了99.4%，大大提高了對煙霧與明火早期跡象的發現能力。這意味著更多的火災隱患能夠被及時發現，為企業的安全生產提供了更有力的保障。其次，誤報率降低了 -70%，從原來的20%降低到了6%，減少了大量不必要的人力投入。工作人員不再需要頻繁地核實誤報資訊，可以將更多的精力投入到實際的安全管理工作中。此外，由於能夠及時發現早期隱患，園區因火災導致的停工時間大幅減少，為企業挽回了巨大的經濟損失。同時，漏檢率從原來的3%降低到了 <0.6%，進一步降低了火災發生的風險，提升了園區的整體安全水平。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。