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AI火焰安全系统

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功能模块 技术参数与实现方式
图像算法识别层 1. 识别技术:基于深度学习的图像识别算法,通过摄像头实时捕捉火焰、烟雾图像
2. 识别率:70%-80%
3. 典型误报源:电动车刹车灯、反光衣反光、警灯闪烁、红黄色相似色块
4. 输出:标记疑似火焰 / 烟雾的图像,触发初步告警(不联动断电喷淋)
温感算法复核层 1. 检测设备:AI 摄像头双热传感模块(独立硬件设计)
2. 检测参数:实时监测环境温度,阈值≥160℃
3. 有效距离:最佳识别范围 10 米内,10-15 米需火焰面积增大,响应时间增加 1 秒
4. 识别率:90% 以上
5. 误报过滤:消除图像层误报(如反光干扰),但仍存在打火机点火、吸烟等 “真火误报”
6. 输出:生成告警图片及 20 秒视频,推送至后端平台
动态火焰分析层 1. 分析方式:对告警视频进行 10-20 秒逐帧分析,检测火焰收缩 / 扩张动态特征
2. 误报排除:过滤打火机火焰(持续时间短、动态变化弱)、吸烟(无明显扩张)
3. 识别率:98% 以上
4. 特殊场景:对烟花等偶发场景暂不触发断电喷淋,需进一步复核
大模型决策层 1. 技术支持:榕桑自研 AI 大模型
2. 研判维度:火焰 / 烟雾持续时长、动态相似度(90%-100%)、场地环境、历史数据等
3. 识别率:≥99%
4. 输出:确认火情后下发指令,启动报警、断电、喷淋
火灾应急处置系统 1. 响应流程:
一级响应:报警器鸣响,切断充电棚总电源
二级响应:高压喷淋系统启动,覆盖起火点及周边区域,对未起火车辆进行阻燃处理
三级响应:短信 / 电话通知责任人,推送现场图片及视频,联动消防单位
2. 闭环管理:火势扑灭后,AI 摄像头持续监测,确认安全后恢复供电
3. 电源保障:独立双电源设计,与充电棚供电分离,确保极端情况下系统正常运行
综合性能参数 1. 整体识别准确率:≥99%
2. 响应时间:从火焰检测到启动喷淋≤3 秒(理想环境)
3. 数据存储:支持 7×24 小时视频存储,本地 / 云端双备份

 

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