火灾检测系统

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基本信息

案例ID：227053

技术顾问：陈南瓜 - 1年经验 - 广州广电运通智能科技有限公司

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项目名称：火灾检测系统

所属行业：人工智能 - 智能家居

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案例介绍

随着人工智能技术的迅猛发展，通过卷积神经网络的AI识别技术得到了快速的推广和应用，AI识别技术被尝试用于农业中作物检测采集农作物生长时是否有虫害侵扰、林业中被用于检测森林中是否发现火源及火灾，将高科技技术手段应用于农作物的生长状况检测、森林火灾的检测，让农业与林业的生产与管理更加科学化、方便化。
本文根据卷积神经网络能够进行目标识别的特性，将要应用的实际环境(森林)，进行了基于嵌入式AI的K210芯片进行火灾识别，在开源网站Kaggle与Google中获取不同时间、不同地理环境的森林火灾图像，来模拟现实森林火灾发生的各种实际情况，通过摄像头获取到实时图像，经过K210中YOLOv2神经卷积网络处理之后，最后将火灾处标记后在LCD屏幕中显示出来。
由于森林火灾实际的环境与地理位置复杂，往往一些传感器的使用会被一些火灾造成的因素影响，并且考虑到本系统是基于嵌入式K210平台，其算力有限，所采用的是YOLOv2卷积神经网络，较新的YOLOv8网络相比性能较低，在更复杂的环境及条件中识别速度与精度不足。本文旨在为嵌入式AI森林火灾图像识别提供参考案例。