美國紐約大學科學家開發出一款人工智能（AI）系統，能夠借助許多建筑中已有的普通安防攝像頭，實時監測火焰與煙霧，顯著提升火災防控能力。相關研究成果發表于新一期《電氣電子工程師協會物聯網雜志》。
許多火災悲劇的發生，是因為傳統煙霧報警器未能及時響應。此外，現代建材和開放空間使火勢蔓延更快，建筑倒塌時間也大幅縮短。
這款AI系統可分析視頻影像，識別火災的速度高達每幀0.016秒，比人眨眼還快，這為疏散與應急響應爭取了寶貴時間。與傳統煙霧探測器需依賴大量積聚的煙霧且須近距離感應不同，該系統僅通過視頻畫面就能在火災初期發現火情。
研究團隊指出，新系統的核心優勢在于速度與覆蓋范圍。攝像頭可監控遠比傳統探測器更廣的區域，因而能在煙霧積聚到觸發傳統警報之前就發現火災。
該系統不依賴單一模型，而是融合了多種先進AI算法。這些算法共同判斷是否為火災，大幅降低了誤報率。研究團隊還構建了全面的自定義圖像數據集用于訓練模型，涵蓋美國國家消防協會認定的所有火災類型。測試結果表明，該系統目前可實現80.6%的檢測準確率，未來有望提升至92.6%。
該AI系統基于云端物聯網架構運行，一旦檢測到火情，便會自動生成視頻片段，并通過郵件和短信發送實時警報。這一設計使其可直接利用現有的閉路電視監控系統，無需昂貴硬件升級，有利于推廣使用。
研究團隊認為，新系統可集成至無人機或飛行器中，用于監測偏遠林區的野火。在都市環境中，搭載該系統的無人機可協助消防部門進行360度全景監控，尤其有助于高層建筑火災的救援工作。該系統未來也可用于安全威脅識別、醫療急救響應等場景，進一步拓展社會安全監測與應對的能力邊界。
美國紐約大學科學家開發出一款人工智能（AI）系統，能夠借助許多建筑中已有的普通安防攝像頭，實時監測火焰與煙霧，顯著提升火災防控能力。相關研究成果發表于新一期《電氣電子工程師協會物聯網雜志》。
許多火災悲劇的發生，是因為傳統煙霧報警器未能及時響應。此外，現代建材和開放空間使火勢蔓延更快，建筑倒塌時間也大幅縮短。
這款AI系統可分析視頻影像，識別火災的速度高達每幀0.016秒，比人眨眼還快，這為疏散與應急響應爭取了寶貴時間。與傳統煙霧探測器需依賴大量積聚的煙霧且須近距離感應不同，該系統僅通過視頻畫面就能在火災初期發現火情。
研究團隊指出，新系統的核心優勢在于速度與覆蓋范圍。攝像頭可監控遠比傳統探測器更廣的區域，因而能在煙霧積聚到觸發傳統警報之前就發現火災。
該系統不依賴單一模型，而是融合了多種先進AI算法。這些算法共同判斷是否為火災，大幅降低了誤報率。研究團隊還構建了全面的自定義圖像數據集用于訓練模型，涵蓋美國國家消防協會認定的所有火災類型。測試結果表明，該系統目前可實現80.6%的檢測準確率，未來有望提升至92.6%。
該AI系統基于云端物聯網架構運行，一旦檢測到火情，便會自動生成視頻片段，并通過郵件和短信發送實時警報。這一設計使其可直接利用現有的閉路電視監控系統，無需昂貴硬件升級，有利于推廣使用。
研究團隊認為，新系統可集成至無人機或飛行器中，用于監測偏遠林區的野火。在都市環境中，搭載該系統的無人機可協助消防部門進行360度全景監控，尤其有助于高層建筑火災的救援工作。該系統未來也可用于安全威脅識別、醫療急救響應等場景，進一步拓展社會安全監測與應對的能力邊界。
本文鏈接：AI系統借普通攝像頭實時監測火情http://m.sq15.cn/show-2-13824-0.html
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