AI煙火識別算法是基於深度學習技術的一種視覺識別算法，主要用於在視頻監控場景中自動檢測和識別煙霧、火焰的行為。該技術基於深度學習神經網絡技術，可以動態識別煙霧和火焰從有到無、從小到大、從大到小、從小煙到濃煙的狀態轉換過程。
1、技術原理
1）數據採集與準備：首先需要採集大量帶有煙霧、火焰的視頻數據，並進行標註，標註數據中包含煙霧、火焰的位置和時間信息，用於訓練算法模型。
2）深度學習模型構建：使用深度學習技術，通常是卷積神經網絡（CNN）作為基礎模型，構建煙火識別的模型。通過多層卷積和池化層，提取視頻幀中的特徵信息，然後通過全連接層進行分類，判斷是否存在煙火行為。
3）模型訓練與優化：使用標註好的數據對煙火識別模型進行訓練，採用反向傳播算法不斷優化模型參數，使其能夠更準確地進行煙火的識別。
4）煙火識別應用：將訓練好的煙火識別AI模型應用到視頻監控系統（安防監控EasyCVR平台）中，實時檢測視頻流中是否存在煙霧、火焰行為，並輸出相應的警報信息。
2、場景應用
在視頻監控中，煙火識別算法具有重要的應用價值。它可以對室內、室外自動檢測煙火併預警，自動發現監控區域內的異常煙霧和火災苗頭，並實時告警。同時基於視頻監控系統EasyCVR視頻匯聚平台，還可查看現場實時圖像，根據直觀的畫面直接指揮調度救火。
TSINGSEE視頻智能分析系統部署的AI煙火識別算法包括明火識別、煙霧識別：
1）明火識別：支持識別視頻畫面中出現的深橘黃色、非半透明色的火焰目標；
2）煙霧識別：支持識別視頻畫面中出現的團狀煙霧。
當系統檢測到疑似煙火的場景時，將通過主動預警推送的方式，對現場進行抓拍、上傳至平台，並將預警消息發送給管理人員進行提醒。同時還可聯動現場警燈、語音廣播設備等，進行聲光告警提示。與消防設施進行聯動控制的連接，可實現現場噴淋滅火等操作。
例如，在城市的公共場所、重要設施周邊等地方，一旦發現有人非法燃放煙花爆竹，監控系統可以立即發出警報，提醒相關人員採取措施防止事故的發生。此外，AI煙火識別算法還可以應用於消防火災預防，比如工廠、工地、小區、校園、森林、樓宇等場所和領域，及時發現煙火引起的火災隱患，減少火災事故的發生。