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。

烟雾检测系统主要由视频采集，图像预处理，烟雾颜色检测，烟雾模糊度计算，烟雾识别等模块构成。

其中颜色检测是利用烟雾在RGB颜色空间的颜色聚类性检测烟雾颜色，烟雾模糊度计算是根据烟雾在频域高频中的特性对烟雾与背景进行区分，而烟雾识别是结合烟雾的动态特征和静态特征从而对烟雾进行识别。

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秸秆焚烧烟雾监测报警系统在田地即时监测范围之内，当发现田地里秸秆燃烧时，监控摄像头马上搜集监控画面视频、处理数据，并同步最新消息给负责人，负责人在第一次接到报警后能马上阻止秸秆燃烧。

秸秆焚烧烟雾监测报警系统可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。

收割完的秸秆如果马上焚烧，除开环境污染外烟雾还会继续严重影响附近路上汽车乃至飞机驾驶员的视野，导致安全隐患。秸秆焚烧也入地三分，腐殖和土壤肥力被碱化。

田里秸秆焚烧毁坏了那一生物系统均衡，严重影响土壤物理特征，严重影响农作物的成长发育。

基于传感器的火灾预警系统，比较适用于较小空间。 随着视觉技术的发展，基于视觉的火灾预警系统，更适用于对森林等大范围场景进行 远距离监控。

当前的烟雾火焰检测系统中，采用机器学习的视觉技术暂未广泛替代传感器，主要原因就在于其误报与漏报较高。

火灾初期通常会产生大量烟雾， 这一现象在很大程度上降低了用火焰检测进行火灾预警的有效性，所以现在很多方案通过对烟雾的监控和检测，实现早期火灾预警。

豌豆云烟雾识别系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的人工智能深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别各种烟雾，为安全生产保驾护航。

本系统利用场内已有摄像头，无需新增硬件，实时监控识别，实时报警，快捷方便。应用场景：智慧楼宇，工地，工厂车间，石油化工，森林防火，秸秆焚烧，古建修护等等。

秸秆焚烧烟雾监测报警系统在监测区全自动对秸秆焚烧行为实时监测，不用人工控制。一旦发现烟雾和火苗，秸秆焚烧烟雾监测报警系统会自动报警并通知监控后台工作人员，并提醒负责人妥善处置。

秸秆焚烧烟雾监测报警系统对监测区域内的秸秆焚烧信息进行7×24h无间断识别分析，减少人力巡视成本，提高人力监测效率。

烟雾识别预警系统自动对指定区域区域进行实时检测，无需人工干预，一旦检测到烟雾、火焰时，立即自动预警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理。

同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。

针对烟雾的相关系数、形状不规则性及半透明性的特征对可疑图元进行特征提取，最后综合各特征值进行烟雾判断。

检测由摄像机拍摄到的视频图像中的烟雾区域就可以及早地发现火灾.但是,检测烟雾时面临的困难主要有烟雾区域边缘模糊,形状不定,易受环境,气候,燃烧物种类等的影响。

基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头。

以最快、最佳的方式进行告警和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

烟火检测具有非接触式探测的特点，不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制，使得烟火检测为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径。