AI烟火识别算法是基于深度学习技术的一种视觉识别算法，主要用于在视频监控场景中自动检测和识别烟雾、火焰的行为。

该技术基于深度学习神经网络技术，可以动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换过程。

1、技术原理

1)数据采集与准备：首先需要采集大量带有烟雾、火焰的视频数据，并进行标注，标注数据中包含烟雾、火焰的位置和时间信息，用于训练算法模型。

2)深度学习模型构建：使用深度学习技术，通常是卷积神经网络(CNN)作为基础模型，构建烟火识别的模型。

通过多层卷积和池化层，提取视频帧中的特征信息，然后通过全连接层进行分类，判断是否存在烟火行为。

3)模型训练与优化：使用标注好的数据对烟火识别模型进行训练，采用反向传播算法不断优化模型参数，使其能够更准确地进行烟火的识别。

4)烟火识别应用：将训练好的烟火识别AI模型应用到视频监控系统(安防监控EasyCVR平台)中，实时检测视频流中是否存在烟雾、火焰行为，并输出相应的警报信息。

2、场景应用

在视频监控中，烟火识别算法具有重要的应用价值。

它可以对室内、室外自动检测烟火并预警，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，并实时告警。

同时基于视频监控系统EasyCVR视频汇聚平台，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。

TSINGSEE视频智能分析系统部署的AI烟火识别算法包括明火识别、烟雾识别：

1)明火识别：支持识别视频画面中出现的深橘黄色、非半透明色的火焰目标;

2)烟雾识别：支持识别视频画面中出现的团状烟雾。

当系统检测到疑似烟火的场景时，将通过主动预警推送的方式，对现场进行抓拍、上传至平台，并将预警消息发送给管理人员进行提醒。

同时还可联动现场警灯、语音广播设备等，进行声光告警提示。与消防设施进行联动控制的连接，可实现现场喷淋灭火等操作。

例如，在城市的公共场所、重要设施周边等地方，一旦发现有人非法燃放烟花爆竹，监控系统可以立即发出警报，提醒相关人员采取措施防止事故的发生。

此外，AI烟火识别算法还可以应用于消防火灾预防，比如工厂、工地、小区、校园、森林、楼宇等场所和领域，及时发现烟火引起的火灾隐患，减少火灾事故的发生。