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C 前沿技术
Cutting-edge Technology

视频智能分析在消防安全隐患

排查系统中的发展应用

□ 文 / 李玉华 周昕 孙旷野

消防安全隐患管理中的痛点 系统组成

随着城市化进程的加快，消防安全隐患排查问 系统可接入主流监控厂家前端 IPC 设备，对接
题成为各级安全管理部门必须面对的一大难题；传 入的实时视频流进行解码处理，然后发送至带有专
统消防安全隐患排查靠人工巡检，不仅效率低下，发 业 AI 芯片的视频智能分析仪进行数据分析，一旦满
现不及时，而且工作负荷重，效果不明显。常见的消 足报警触发条件，系统将报警事件上传到中心，收到
防安全隐患有：消防控制室值班人员存在脱岗现象； 报警后，中心平台实时视频弹窗，便于人工复核，第
部分消防控制室值班人员未持证上岗；电瓶车违规 一时间排除误报，并了解现场实际情况。
停放，有的甚至放在室内、过道或楼梯间等区域；消 技术路线
防通道、安全出口被占用或堵塞等等。电瓶车随意停 本系统采用基于深度学习的视频智能分析技术，

放隐患大，容易引起火灾事故；消防控制室值班人员 有效提升了算法准确率，场景适应性也提高了。传统
行为不规范，会导致火情处理不及时；消防通道、安 智能算法是人工来设计特征，不同角度、不同光照下
全出口不顺畅，一旦火情发生，阻碍生命通道，危及 的很多特征很难被发现，所以，虽然传统智能算法有
生命财产安全。 时能够在特定环境和时间下表现出良好的性能，但
只要画质、环境等条件发生改变，准确率可能就会出
视频智能分析消防隐患排查系统 现明显的下降，而深度学习可以自主提炼出更丰富更

视频监控技术经过数字化、网络化、高清化，已 适合的特征参数，具有更强的抗环境干扰能力。
经到了智能化时代。随着人工智能的快速发展，特别 深度学习让智能识别种类更丰富，理论上只要有
是深度学习技术的出现，视频智能分析技术真正得 足够多的样本进行训练，深度学习都能够实现比较
到了广泛认可和应用。视频监控在现代社会中广泛 精准的目标分类识别，自主特征学习的特点又让深度
应用，而且在各行各业中越来越重要。对这些已有的 学习特别适合用于抽象、复杂的目标特征，以及行为
海量视频进行后端智能分析，提取关键事件信息，能 分析领域。因此对于消防隐患的识别，例如电瓶车检
大大提高检索效率。 测、消控室人员行为规范等，采用深度学习效果更好。
本文将消防隐患排查业务与视频智能分析技术 实际应用中充分考虑利旧，保持原有系统网络架
相结合，研发一套视频智能分析消防隐患排查系统； 构不变。以易出现消防安全隐患的点位为视频源，接
系统可对监控视频实时智能分析，一旦发生消防安 入到后台进行处理分析。隐患事件信息及时上报，并
全隐患事件，及时上报，并联动视频进行人工复核， 联动实时视频进行复核，排除误报。保存历史事件，
可实现对消防安全隐患的有效管理，大大提升了安 包括报警录像，方便后续查询和处理。通过统计分析，
全隐患排查效率。该系统同时贴合消防业务场景，对 既可发现高频隐患事件，也可发现易发生安全隐患的

算法进行优化，不断迭代，提升算法的准确率。 高频点位信息。视频智能分析系统主要实现以下功能：

144 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年深圳会展中心)www.its-expo.com

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