安徽正变电气科技有限公司

在智能光伏预制舱中，AI摄像头烟火识别的阈值设定需综合考虑火焰与烟雾的识别需求，并结合技术参数与实际应用场景进行优化，以下为具体分析：

### 一、火焰识别阈值设定

1. **最小检测尺寸**：AI摄像头通常设定最小检测尺寸为40×40像素，以确保对微小火源的捕捉能力。这一阈值基于高分辨率摄像头（如2560×1440分辨率）的成像特性，通过像素级分析实现精准识别。
2. **二次校准算法**：为降低误报率，系统采用二次校准算法，将误报率控制在≤5%。该算法通过动态调整识别参数，排除类似火焰的干扰源（如灯光、反光等）。
3. **响应时间**：火焰识别响应时间≤8秒，确保在火灾初期快速触发预警。这一指标结合了算法处理速度与摄像头硬件性能，满足实时监控需求。

### 二、烟雾识别阈值设定

1. **预警时间优势**：烟雾识别预警时间比火焰提前≥10秒，利用烟雾扩散速度慢于火焰的特性，为灭火争取更多时间。系统通过分析烟雾浓度、扩散速度等参数，动态调整预警阈值。
2. **黑白烟雾检测**：支持对黑白烟雾的区分识别，避免因烟雾颜色差异导致的漏报。这一功能通过多光谱传感器或深度学习算法实现，提升对不同类型火灾的适应性。
3. **抗干扰技术**：内置光谱过滤模块，抑制道路灯光、车辆尾灯等干扰源，确保烟雾识别的准确率≥95%。该技术通过滤除非火灾相关光谱波段，降低误报率。

### 三、阈值设定的技术支撑与实际应用

1. **深度学习算法**：AI摄像头通过大量火焰与烟雾图像数据进行训练，生成高效的识别模型。这些模型能够学习火焰的颜色、形状、动态特征以及烟雾的扩散模式，从而在复杂背景中准确区分真实火警与干扰源。
2. **多光谱传感器融合**：部分高端AI摄像头采用多光谱传感器，结合可见光与红外光谱信息，提升对早期火灾的识别能力。这种技术能够捕捉火焰的微弱光芒与烟雾的独特光谱特征，进一步降低误报率。
3. **实际应用场景优化**：在智能光伏预制舱中，AI摄像头的阈值设定需根据舱内环境（如光照条件、设备布局、可燃物分布等）进行优化。例如，在光照不足的区域，可适当降低火焰识别的亮度阈值；在设备密集区域，可提高烟雾识别的浓度阈值，以避免误报。