火焰检测
火焰检测是一种AI识别算法，利用深度学习从图像或视频中实时检测火焰的有无和位置。基于大规模火灾图像数据进行训练，可在室内外均可早期发现火灾并发出报警通知。
算法概述
持续分析摄像头视频，由AI自动识别火焰的特征（颜色、形状、运动模式）。相比传统的烟雾探测器和热探测器，能够更早地检测到初期火灾以及室外的火焰。
性能指标
| 数据集 | 检测精度（mAP@0.5） |
|---|---|
| FIRE | 0.86 |
边缘AI基板（RV1126B）运行效率
| 算法 | 处理时间 |
|---|---|
| fire_detect | 64ms |
主要特点
- 早期检测：比烟雾和热探测器更快，通过视觉方式检测火焰
- 广域监控：单台摄像头覆盖大面积范围
- 低误检率：减少因光照变化、反射、取暖设备等引起的误检
- 24小时运行：与夜视摄像头结合，支持昼夜运行
应用场景
- 工厂与仓库的防火监控
- 森林与户外设施的火灾早期发现
- 隧道内的火灾检测
- 厨房与餐饮店的防火措施
- 垃圾处理设施的火灾监控
- 变电站与配电室的异常发热检测
边缘AI基板上的实现
利用 RV1126B 的 NPU，实现 64ms 的高速火焰检测。可作为与摄像头一体化的边缘AI单元安装，在网络中断时也能自主检测和报警。