隨著社會的不斷進步，城市規模的擴大，人口密度的增加，消防平安變得越來越重要。華屏信息技術來為大家普及福建視頻圖像火災探測系統的制作使用原理。
  
  近年來，我國發生了很多重大火災，主要集中在人員密集場所、倉儲物流及高大建筑物內，造成了極大的人員和經濟損失，社會影響也越來越大。火災發生主要原因之一就是現有的建筑消防設施設備不夠完善，老化、維護更新不及時，針對這種情況，公安部天津消防研究所和中國消防工程技術研究中心組織有關專家共同研發了一款“火眼”視頻圖像火災探測軟件（以下簡稱“火眼”探測軟件）。
  
  福建視頻圖像火災探測系統利用各種建筑內已普遍安裝的視頻監控系統，通過高水平的計算機圖像識別技術，識別監控區域內可能出現的火焰和煙霧。該系統既可在相應場所單獨使用，也能在傳統火災報警系統發生損壞或維修時，作為其有效的補充手段。“火眼”探測軟件具備探測速度快，火災定位準確等多項特點，做到早發現早預警，與傳統火災報警系統同時使用，可以較大限度地減少火災造成的損失。
  
  軟件原理
  
  基于圖像處理的火災監控系統是一種以計算機為核心，結合光電成像技術和計算機圖像處理技術的火災自動監測處理系統。它通過對攝像機現場成像的實時動態分析，來確視頻監控技術在火災報警領域的新突破“火眼”探測軟件具備探測速度快，火災定位準確等多項特點，做到早發現早預警，與傳統火災報警系統同時使用，可以較大限度地減少火災造成的損失。定火災警情的狀態，從而進行早期報警。
  
  “火眼”探測軟件總體基于圖像智能識別技術及機器學習理論，在軟件研制期間，中國消防工程技術研究中心通過對幾千例標準火焰的實驗，進行了多達幾萬次的燃燒試驗，通過提取火焰、煙霧的圖像學特征進行深入分析，并形成標準火焰圖像數據庫，使該軟件能夠識別各種火焰和煙霧。
  
  圖像智能識別理論已成為近年來圖像研究領域的新熱點。智能識別目前主要有以下幾種方法：統計（或決策理論）法、結構（或句法）方法和神經網絡法。該軟件結合以上智能識別各分支的優點，利用先進的算法判決公式，得到較大概率結果，并與標準火焰圖像特征庫中的概率閾值相比較，得到一個較可靠、較準確的判決結果。
  
  早期的火焰特征與熊熊燃燒起的火焰還是有較大區別的。我們經過大量的實驗，觀察了大量的早期燃燒樣本，總結出了火焰在早期燃燒時的判別特征。將以上諸多特征作為多項輸入，合理運用算法公式，通過深入分析，進而得到較可能被判決為火災的圖像。
  
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