一、方案背景
現有的森林防火監測系統落後，以人工地面巡護、瞭望塔高點巡查為主，存在巡護範圍有限、巡護效率低等問題，建立健全的森林防火風險預警體系，實現對森林、林場等場景的全天候智能自動監測、火情預警，及時發現森林火災並輔助決策，是當前林業管理的重要任務。
二、方案概述
旭帆科技基於視頻監控技術、AI圖像智能識別技術、網絡傳輸技術、GIS地理信息技術等先進技術，結合AI算法平台與安防監控系統EasyCVR平台，對森林防火所有前端感知設備的傳輸數據進行匯聚管理、智能分析、處理分發、預警推送等，能快速、精準發現火災隱患並預警，實現森林火災的全方位、立體化監測。
三、算法概述
森林煙火檢測算法主要應用在森林消防領域，主要是檢測感興趣區域（ROI）內是否有煙和火的一種AI算法。輸入為圖像或者視頻幀，設定ROI（其中ROI為封閉的多邊形區域），算法自動計算出是否有煙火在ROI內，主要判定依據為煙火的檢測框中心是否在ROI內。
AI算法平台在森林防火場景中的煙火識別算法包括以下兩種：
- 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。
- 煙霧識別：支持識別視頻畫面中出現的團狀煙霧。
四、場景要求和建議
1）相機架設
所有應用場景中，儘量統一相機架設的高度和角度，算法無法適應所有相機角度和高度。相機架設儘量保證統一，從而可以保證一套算法在各相機視頻圖像上都能場景兼容達到更好的效果。在高點瞭望球機設置預置位時，儘量避免天空占用圖像過多的畫面比例，主要原因：
a) 實際檢測的區域會減少；
b) 可能因天空的朝霞和晚霞帶來火的誤報，天空的烏雲帶來煙的誤報。
預置位設置時，天空留白不超過1/5高度為佳。
2）相機內參
相機的焦距控制，在720P的圖像中煙火解析度低於64*64像素，檢出率會降低；相機預置位設置時，應考慮預置位畫面重疊度。
3）圖像質量
視頻碼率較高，截取的視頻幀或者圖像解析度較高。煙火肉眼清晰可見，與背景區分度較大。
4）應用場景
1）煙火檢測應用應在晴天乾燥情況下進行監測。雨天或者大霧天氣可以適當降低檢測頻率，從而可以降低誤檢率；
2）圖片或視頻內無明顯強光源（如車燈、大型照明燈等強光），可能會導致火源誤報；
3）大霧場景可能會產生煙源誤報。部分場景下山霧會造成煙霧的誤判，在風力較小時，山中局部地區水汽蒸發強烈，水蒸氣裊裊而升，易被判斷為火災煙霧；
4）天上的烏雲可能會產生煙源誤報。