视频（图像）火灾AI云分析系统给传统视频监控安装一个“会思考的大脑”；基于计算机视觉技术对监控场景的视频图像内容进行分析，从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键火患目标，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，形成相应火灾事件和告警的监控方式，从而使传统监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛，也使其成为人的大脑。

◇ My Defensor®视频（图像）火灾云分析系统（Fire Detector Cloud）是行业内少有在Cloud Computing中使用类脑认知技术洞穿火灾的分析系统，不但具有人工智能的深度自学习能力，更有大数据库特征库的自识别自生长潜力。轻量级的AI自主深度学习能力，和有效的大数据特征库成为视觉呈现效果越来越精准的驱动力。 

◇ 封装了火灾广义轻量级算法、类脑认知自悟模块、AI自主深度学习训练模块，边缘智慧共享学习模块、环境和视觉分析补偿模块、视频采集清洗抽取模块、协议输入及输出模块、成果分发媒体管理模块、云桌面、计算资源及带宽管理模块…….等核心模块。实现了真正云计算，和集群式高速边缘计算的能力。 

◇ 每台摄像机就是一个具有人工智能的预置机器人，利用视觉系统24小时执勤。 

◇ 应用于高大空间、地铁车站、重要设备房、停车场、维修车库、物资库、高气流、恶劣环境等区域。 

|   系统优势

1、增值CCTV系统价值

◇ 共享复用视频图像；

◇ 共享带宽和通讯资源；

◇ 共享服务器；

◇ 多系统分享智能分析结果（火焰、烟雾的预警、报警信息）给其他系统（如BAS、CCTV、ISCS、FAS等）

2、辅助FAS系统应对恶劣的环境

◇ 减少火灾的漏报、不报、报的慢、报不准、报错误的问题；

◇ 更宽泛的兼容环境恶劣侵袭，和干扰（如温度高低、湿度大、高度大、气流高）；

◇ 精准视频图像火灾分析加持视频系统，提升火灾告警精准度和可视智能化水平；

◇ 降低高大空间、气流不恒定空间、湿度大等环境的探测器维护麻烦、产品寿命短、成本高等问题；（如吸气式感烟火灾探测器的维护难度）；

◇ 减少警情对商业运营的影响；

3、便捷应用

◇ 减少火灾告警盲区；

◇ 配置方便、运维简单；

◇ 减少负担，可视化火灾分析+火灾状态储存；

4、目标检验

◇ 摄像机有效覆盖区域内点火、点烟测试；

◇ 能对摄像机进行灵活配置，针对不同环境配置不同参数；

◇ 系统软件可调试灵敏度，及区域设置；

◇ 系统可进行升级迭代，能代代兼容；

◇ 满足性能测试指标；

|   系统功能

◇ 为人流密集、气流速度快、环境恶劣、高大空间、危险重要设备间等区域提供可视化的快速预警及辅助报警确认功能。

◇ 对现场视频图像进行分析、识别，如果图像中某一区域的灰度变化、闪烁频率、颜色和运动模式等参数符合火焰或烟雾的特有特征，则管理软件做出火警判别，并发出火警报警信号；

◇ 能够在复杂的场景中实现对火灾的快速识别和响应，能够有效降低不同场所光线变化和运动物体的干扰，满足智能化、实时化、无接触、范围广、可视化、灵敏度高的要求；

◇ 可多通路同时并行探测，可实现实时的、大范围的火灾保护；提供被保护现场的实时彩色视频图像，方便进行可视化验证；

◇ 探测区域的自定义灵活设置及灵敏度设置使得探测器可以适应不同应用场所的保护需求；

|   技术参数

◇ 火灾报警（探测，显示，3级报警灵敏度设计）；

◇ 烟雾报警（探测，显示，3级报警灵敏度设计）；

◇ 单个系统可分析大于32台的高清摄像机；

◇ 可存储查询1年内的报警记录；

◇ 有Modbus协议报警信号输出接口；

◇ 发出火灾报警信号后，软件给出火灾坐标，其坐标误差应不超出±5％；

◇ 三级密码设置（工程级、管理级、用户级）；

◇ 烟雾报警距离大于30米

◇ 火焰响应时间≤5s；

◇ 烟雾响应时间≤5s；

◇ TF3棉绳标准火烟雾的响应时间≤40s；

◇ 室内照明光源直射、室外阳光反射条件下24小时内对烟雾误报次数<1次；

◇ 当发生视频信号丢失、视频被完全遮挡、连接线短路、断路等故障时，软件在100s内发出故障报警信号，并显示出故障部位。

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|   测试报告