TSINGSEE青犀AI烟火识别等算法打造电瓶车消防安全解决方案

一、背景分析

根据国家消防救援局的统计，2023年全国共接报电动自行车火灾2.1万起，相比2022年上升17.4%，电动自行车火灾安全隐患问题不容忽视。

电瓶车火情主要问题和原因：

• 电瓶车/电池质量良莠不齐
• 用户安全意识薄弱，入户充电、飞线充电等
• 规范化管理欠缺，电瓶车入户、进楼等情形频繁发生
• 发现火情不及时，缺少及时发现火情的有效手段

二、解决方案

1、方案思路

1）防患未“燃”，电瓶车规范化管理：定点停放、定点充电

• 电瓶车进电梯检测
• 电瓶车违规停放检测

2）保证救援生命通道畅通

• 室外消防通道占用检测
• 室内逃生通道占用检测

3）火情早发现、早处置

• 烟火探测摄像机
• 值班室睡岗离岗检测

2、方案架构

智能分析网关V4+智能摄像机+普通摄像机

1）智能一体机提供：

• AI智能分析能力
• 智能摄像机事件接收、存储、展示能力

2）智能摄像机和普通摄像机作为前端数据采集设备

3）智能摄像机支持有线、4G组网方式，支持POE供电

3、方案特点

烟火探测摄像机是一款集成了视频监控和烟雾火焰探测功能的智能监控摄像机。烟火探测功能采用了深度学习和机器视觉技术，使用大量真实烟火数据进行训练，实现了烟雾和火焰的精准识别和秒级响应，在火灾最初阶段就可以及时预警，提高火灾应对的效率，为火灾的扑救和救援争取最佳时间，有助于减少火灾造成的人民生命和财产损失。

TSINGSEE青犀智能分析网关V4是一款针对前端普通网络摄像机智能化升级而设计开发的工业级智能分析设备，集成了视频解码、智能算法、数据传输等多种技术。TSINGSEE青犀智能分析网关V4支持睡岗离岗、电瓶车检测、消防通道占用、跌倒检测等人车物相关算法30余种，可应用于安防、应急消防等场景。

通过硬件内置的烟火识别算法或接入烟火检测摄像机，可对现场进行实时视频监控与烟火识别分析，当检测到疑似烟雾、火焰、火点的场景时，将通过主动预警推送的方式，进行抓拍与告警，告警还能通过弹窗、提示音等方式提醒管理人员及时查看和处理。此外，智能分析网关V4还支持物联网传感器接入，通过接入烟感、温湿度等传感器，收集实时监测的温湿度数据和烟雾感应状态，极大提高对现场消防隐患的多维感知能力。

烟火识别等AI算法的应用可以有效提高小区的安全性。在传统的安全管理中，往往依赖于人工巡逻和监控，很难做到实时监测和预警。而通过烟火识别等AI算法的应用，可以实现对小区电瓶车规范管理的实时监测和风险预警，及时发现和处理安全问题。