从监控角度出发，基于对此领域的长期研究与广泛文献调研，将利用烟雾的森林火灾预警任务分为烟雾识别、检测、分割这3类不同的粒度，分别介绍实现这些任务的传统方法及深度方法。

依照当前研究热度，主要关注视频烟雾检测与分割这两个细粒度任务。其中烟雾区域的粗提取与二次提取方法是检测与分割的关键，因此将探索这些方法如何提取、利用烟雾的动态与静态特征。

此外，由于深度学习框架主要实现端对端的任务，无法分离出关键步骤，故对基于深度学习的烟雾监控任务进行单独梳理，不关注单步细节，主要体现文献思路。

最后，对实现烟雾识别、检测、分割任务具体方法中的优缺点、烟雾监控任务中常用的指标、研究常用的数据库进行总结，并对发展前景进行展望。为基于烟雾的森林火灾预警技术提供更多的发展方向。

能对各类烟雾进行检测并报警。对监控内的烟雾势头较小的情况下就能捕捉并准确识别，报警警示便于在火灾规模变大前进行处理，起到规避重大作业安全事故的作用。

变电站、燃气场站、加油站等各类需检测火焰、烟雾等安全隐患的应用场景。

烟火识别系统基于监控视频系统，可对监控画面进行进行分析识别，无需人工干预;

及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，实时发出预警和告警信息，有效的协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象;

同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火。提供烟火及烟雾识别基础算法，需与视频设备与计算设备搭配使用。

通过视频监控设备可及时及时识别烟火烟雾，通过系统及时发出警告信息。工地、工厂、消防重点监控场所、森林、农田焚烧等场所。

烟雾火焰识别系统能对视频监控画面里面的烟雾、火焰自动识别，当发现画面内出现异常情况时，系统自动触发报警。

烟雾火焰识别系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头。

立即触发预警，有效的协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火。

烟雾、火焰实时识别报警

基于智能视频分析和深度学习神经网络技术烟雾、火焰实时识别预警，告警信号可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到手机端， 提示用户及时处置。

告警存储功能

对烟雾、火焰实时识别预警及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、视频等。

报警记录查询

可根据时间段、监控区域对烟雾、火焰实时识别报警记录进行历史记录查询，每条记录包括时间、地点、报警记录快照、视频等。

AI烟雾识别，基于计算机视觉和深度学习技术，以自研AI烟火检测深度学习算法为基础，提供高识别率、高效率的算法引擎和业务应用。

通过智能识别分析，自动识别烟火目标，做到事前预警、事中管控、事后取证，节省人力成本，降低安全隐患，提升管理效率。

烟雾识别系统 充分利用已有普通监控，无须安装热成像相机，无需传感器! 依托采用智能 AI 技术，自主研发产品。烟火智能检测识别系统，可同时识别烟雾，明火。

有火先有烟，能识别起火前的烟雾，将火灾隐患扼杀于萌芽之中，是有重大意义的。

烟雾识别是基于大规模烟雾场景数据识别训练，配合摄像头实时监控各区域内烟雾动态情况，定位烟雾发生区域，立即报警迅速救援。