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北京智能视频监控城市消防系统解决方案-安鸿达视讯北京监控维修维保工程公司
　
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北京智能视频监控城市消防系统解决方案-安鸿达视讯北京监控维修维保工程公司
 

北京智能视频监控城市消防系统解决方案-安鸿达视讯北京监控维修维保工程公司

传统的消防指挥系统是以二维的电子地图为核心进行视频查看、消防救援调度。
二维电子地图存在平面化、虚拟化的特点，其作用侧重于宏观数据的管理，对于重大事件的指挥调度、临场感不足，不够直观。
指战员主要靠经验指挥现场人员实施救援行动，指挥往往具有很大的盲目性，缺少一种直观的方式对现场火情、险情的实时了解，因此在遇到现场环境复杂的消防救援时，常常出现问题。
指挥人员难以实时掌握现场情况，如位置、周边建筑物、现场人流、车流分布信息的分布；
无法实时掌握现场的人员数量、车辆数量、药剂数量、装备数量等，无法实现统一安排调度。
城市消防主要依赖雪亮工程建设的视频资源，该类视频资源主要以公共安全监控为主，视频覆盖范围小覆盖不全、点位分散、标识不清、图像质量不佳等问题决定了并不适用于消防指挥场景。

突发险情响应被动，应急救援效率低下

目前消防抢险救援大多数均是基于事中报警响应，通过语音进行报警占了绝大多数。
语音接处警实时性和针对性差，传递信息量少，指挥人员难以清晰获知火灾发生的地理位置和实时火情，难以制定行之有效的救援措施。
依赖于传统的视频监控和各类消防探测器上报报警信息，进行视频验证确认，这种操作耗时耗力，并且效率低下，无法凸显消防预警应有的价值。
使用的视频均不是消防部门建设，现有雪亮工程视频均属于低点视频，针对城市超广域烟火识别发现预警，较难起到智能监测作用。
该类视频本身价值较低，导致消防部门视频智能化应用能力弱，导致了视频共享时共享能力有限，录像数据不保存在本地，城市消防部门难通过相关AI分析算法直接对视频进行分析应用，难提高应急救援效率。
指挥人员对于作战车辆、应急资源和防控营区无法实时管理，数据管理基本靠人力解决，数据维护困难，管理人员任务繁重效率低。
当前智慧消防建设面临瓶颈和新需求，智慧消防建设迈入“深水区”，以人为核心的管理能力触及上限。

项目建设任务

构建全域火灾预警感知能力。通过超广域智能成像系统，完成城市区域“大场景、高分辨、无畸变、无虚焦”的超广域智能成像，依托超广域智能分析系统，针对超广域视频中的烟火进行发现预警。

项目建设内容和规模

智慧消防全域感知系统建设项目包含亿级像素超广域智能成像系统、亿像素超广域智能分析系统、智慧消防全域感知系统平台、智慧消防亿级像素全景展示系统、智慧消防应急救援AI能力中心以及相关配套建设。

（1）超广域智能成像系统

包括亿像素超广域智能摄像机、计算成像服务器以及全景融合系统软件。亿像素超广域智能摄像机实现城市超广域范围的超高清晰图像拍摄；
计算成像服务器为超广域智能摄像机采集的图像进行融合处理提供基础算力；
全景融合系统软件负责进行融合计算，形成“无拼缝、无色差、无虚焦”的超广域全景图像。
新建14台建设亿级像素超广域智能摄像机、7台计算成像服务器，并在某城市消防救援总队新建1套智能全景融合系统，实现城市超广域范围的超高清晰图像拍摄。

（2）超广域智能分析系统

包括全场景人工智能服务器以及全场景人工智能分析软件。
全景人工智能服务器为视频智能分析提供GPU算力资源；
全场景人工智能分析软件基于GPU算力，实现超广域范围的人、车识别分析，超广域范围的烟火识别分析等。
新建7台全场景人工智能服务器，并在某城市消防救援总队新建1套全场景智能分析系统，为视频智能分析提供GPU算力资源，实现超广域范围的人、车识别分析，超广域范围的烟火识别分析。

（3）智慧消防全域感知系统平台

包括AR工作站以及全场景AR智能认知平台。
AR工作站上运行客户端软件；
全场景AR智能认知平台实现AR展示及多维数据融合展示，提供超高清视频底座；
实现超广域实时播放、画布漫游、视频增强、标签显示、全景抓拍、全景录像、全景分屏、高低联动、广域智能识别（人车、烟火等）、报警联动、录像回放、GIS地图联动等功能。
实现应急一张图对接，报警流程联动定制等。

（4）智慧消防全景展示系统

包括上屏服务器、视频拼接处理器以及LCD液晶拼接屏。
上屏服务器实现亿像素超广域图像的解码，并将解码后的视频信号传输至视频拼接处理器。
视频拼接处理器将视频图像按需传输至LCD液晶拼接屏进行显示。
新建1台上屏服务器，1台视频拼接处理器，1套LCD液晶拼接屏，实现亿像素超广域图像的解码，并将解码后的视频信号传输至视频拼接处理器，视频拼接处理器将视频图像按需传输至LCD液晶拼接屏进行显示。

（5）智慧消防应急救援AI能力中心

包括人工智能通用大模型底座、MaaS应用平台、应急救援向量知识库、数字人工作助手、大模型数据治理服务、大模型推训一体机以及AI应用服务器硬件。
人工智能通用大模型底座，要求为国产大模型，并通过网信办备案。
底座深度整合了自然语言处理、知识图谱构建、语义理解和生成式对话等前沿技术，依托于数十亿级参数规模的深度神经网络模型，实现对用户需求的高度精准理解和响应。
底座具有强大的自我学习与迭代能力，使得产品在持续使用中能不断优化体验，更好地满足智慧消防场景下的应用需求。
MaaS应用平台通过提供通用对话、知识问答、文档智搜、智能写作和工作助手等多种功能，帮助消防管理人员实现智能化的工作方式。
通用对话可以让人员与大模型智脑进行互动，获取灵感；
知识问答可以快速查询政务答案，为用户提供准确、及时的信息；
文档智搜功能可以帮助工作人员高效地找到与所需信息相关的文档，大大提高了文档检索的效率；
智能写作功能可以提供相关的文章素材和写作灵感，帮助用户更快速地撰写出优秀的文章，可以提高工作的效率和质量，助力智能化和数字化转型。
新建1个智慧消防应急救援AI能力中心，包括人工智能通用大模型底座及MaaS应用平台、应急救援向量知识库、数字人工作助手、大模型数据治理服务、1台大模型推训一体机以及2台AI应用服务器硬件。

全域感知系统建设

亿级像素超广域智能摄像机

本次项目将建设14台亿像素超广域智能摄像机，其中8台建设于市各高点位置，对城区进行重点消防区域的全覆盖；同时建设6台于下辖6个地市。
亿级像素超广域智能摄像机是基于计算摄像技术研发的创新性摄像机，可进行亿级像素全场景视频覆盖，提供实时智能分析，同时实现全景监控和细节辨识。
亿像素超广域智能摄像机具有分辨率高、拍摄场景大、低照度效果优秀、安装便捷等特点。
亿级像素超广域智能摄像机功能强大，功能特性较传统摄像机区别明显，体现在：
亿级像素视频拍摄：超广域智能摄像机拍摄视频的分辨率可达约1.5亿像素，分辨率为23040x6480，是传统高端监控摄像机的十余倍；
超智感知：设备可实现超广域范围内的全要素、多目标智能感知，超高的拍摄分辨率，保证了即使覆盖的范围较广，可能够保障拍摄范围内全目标的清晰度，使得智能分析算法可以进行精准识别；
超大视域：天气良好的情况下，单台设备可实现十平方公里以上区域的清晰拍摄，且整个画面无畸变、无色差；
超视距凝视：设备可实现远距离遥望，针对超广域范围内的多个目标同时进行无遗漏的遥望监视；
易于部署维护：设备采用一体式结构，安装便捷，调试方便；防护等级高达IP67，适应低气压环境，适应高低温环境，维护量极少。
安装部署点位选址应结合城市消防监测的实际需要，考虑城市消防工作中存在的问题，统筹布局。点位选址的设计方法及原则如下：
（一）结合城市地理信息数据，选择城市高点建筑、高点山头作为安装部署点位，并综合考虑进行立杆安装确保主要监视区域遮挡较少；
（二）选取点位拍摄方向应尽量朝向居民社区、标志性建筑、主要道路、商业街道以及加油站等重点防火区域；
（三）设备安装点位的选择必须保证信号能够通过有线方式连接到或者易于部署网络链路高点位置，尽量避免大量的线路敷设施工；
（四）设备安装基于的铁塔或立杆应支持防抖设计，避免铁塔或立杆晃动导致监视图像抖动影响烟火识别效果。

全景融合系统建设

全景融合系统配套亿像素超广域智能摄像机进行建设。
市及6个地市均建设全景融合系统，全景融合系统计算能力与摄像机数量进行配套建设。
系统实现了基于超广域智能摄像机进行图像的拼接融合，实现亿像素超广域智能摄像机的视频接入及处理，实现视频的解码、融合、渲染、存储等。
该软件利用计算摄像学算法对接入多路的4K超清画质视频进行光场特征计算，可实时高效的提供无缝隙、无色差的全画幅全域融合视频。
还可对超广域智能摄像机进行智能化配置管理等服务。
通过对接全景视频监视摄像机，利用计算摄像学算法对实时视频进行光场特征计算，可实时高效的提供无缝隙、无色差的全画幅全景视频。
计算摄像学成像原理是按照几何光学理想的成像要求，从技术上突破传统几何光学限制，实现摄像设备的“高分辨无极限”特性。
把多个普通分辨率的成像部件整合成一个超高分辨率的成像系统，可以使它达到亿级像素甚至更高分辨率的成像效果。
城市重点区域的全景监控需要借助城市高点拍摄才能有较好的全景效果。
通过对亿级像素超广域智能摄像机采集的图像进行实时接收及计算成像处理，形成完整连续的超广域视频效果。
整个画面成像无拼接痕迹，多个镜头严格同步，画面色彩均衡统一，拼缝处无重影、无残缺，呈现完美的全景视频效果。
对于城市场景的多个消防重点关注区域，操作人员可以通过在全景中选择细节图像进行显示观察。
细节图像同样支持用户进行全景漫游操作，支持多个用户对不同重点区域进行同步监测，一旦发生异常事件即可及时发现处理。
全景细节漫游功能，在超清全景画面存在的同时，支持框选多个区域进行同时独立放大，操作极其方便，放大的同时全景及细节均能展现；
针对城市消防管理中多用户的观看需求，解决了传统监控系统多用户操作冲突的问题，真正实现多用户同时浏览及操作画面。
录像回放在视频监控系统的使用中占有较大的比例。
全景融合系统能实现亿像素视频的全时段录像。
在录像的回放方面，提供了和实时观看视频一样的亿像素录像回放及基于录像的全景漫游功能，确保精准回溯城市消防重点区域的各类事件情况。
系统支持全景抓拍与全景即时录像功能，实现将某个时刻或某个片段保存到本地，有效且快速的留存，省去了录像查找回放工作，针对突发事件即时留存视图证据。
对于系统中关联的球机等低点摄像机，实现“指哪打哪、一点即视”功能;
通过标签可以快速查找到低点监控摄像机，并调取其视频图像。
全景融合系统硬件层面采用GPU服务器作为算力资源。

超广域智能分析系统建设

超广域智能分析系统通过深度学习算法，能够对全景视频进行视觉内容智能分析，实现人员识别、车辆识别、人车追踪、人车密度分析、烟火识别等分析功能；
支持其它定制化算法的开发。
系统实现了基于人工智能技术的人车识别功能。
亿像素超广域视频能够提供超高分辨率的全景图像，为人工智能算法提供高质量的原始视频图像，车辆、人员等目标在全景视频中具有更高的分辨率，通过人工智能识别算法，对全景视频中包括人车目标进行识别。
系统使用了自主知识产权的全景人工智能分析系统。
全景人工智能分析系统底层基于深度学习、神经网络进行设计，分析结果的好坏依赖大量的数据训练。
在全景大场景下，该套人工智能系统经历了大量的全景视频数据的训练，分析识别能力远超传统人工智能算法厂家提供的AI系统。
这套人工智能分析系统是专注于超高清大场景识别的全场景AI系统，可以实现大场景远距离多类目标的准确识别。
烟火识别是一个集视频监控技术、GIS地理信息技术、图像智能识别技术于一体的综合系统。
系统基于烟火识别算法，将超广域智能摄像机拍摄的图像进行分析计算，可对烟雾、火点进行识别，使火情发现更快速、火情报警更准确、误报率更低，实现城市烟火的全方位、立体化监测。
基于深度学习的烟火识别算法以AI、大数据技术为基础，通过大量模拟实验、大量实际项目烟火数据样本，提取烟火多重特征进行学习判断，做到烟火识别更准确。
该智能分析系统基于深度学习技术，需要使用GPU服务器作为算力资源。

全域感知系统平台建设

平台实现智慧消防场景立体化管理、AR展示、多维数据融合展示，并提供超高清视频底座；
平台具有超广域实时播放、全景漫游、视频增强、标签显示、全景抓拍、全景录像、全景分屏、高低联动、广域智能识别（人车、烟火等）、报警联动、录像回放、GIS地图联动等功能。
平台可实现消防应急一张图对接，报警流程联动定制等。
平台实现了消防场景的立体化管理能力，支持消防场景列表，通过该列表可以针对不同消防场景的进行命名，并通过列表调用不同消防场景的视频图像，实现消防场景直观的立体化的管理。
通过AR实景功能，进行全景多维数据融合展示。
AR实景功能支持AR智能标签，利用增强现实智能算法，可以将低点视频、建筑物信息、设备信息等通过标签进行叠加，建立全景视频与场景的业务关系，达到多维数据融合展示的目的。
视频增强：通过AR技术，可在全景视频上叠加地面关键地理位置信息图层，如居住社区、重点建筑、重点道路、政府部门等；
标签：通过AR技术，对视频画面中重点位置、设备进行标签标注，实现高低点联动，如查看低点监控点位合集；
视频增强图片及标签可自由显示与隐藏，实现智能化标注。
平台支持AR标签管理功能，可查看摄像机下的各类标签信息，可便捷的在超广域视频内进行标签的增加及编辑。
平台支持对标签的类别进行管理，标签分为位置标签以及功能标签。位置标签同样可进行分组，用户可以通过分组后的位置标签直观掌握视频图像内各部分位置信息。
平台支持当实时侦测到烟火预警后，联动在平台界面弹窗报警提示监控人员，并可以联动打开关联的摄像机，播放现场实时视频，让监控人员更好了解现场情况，作出合理的应急处理措施。
事后经验总结是消防救援工作中必不可少的步骤。通过报警信息的查询、回溯，才能更好地了解险情发生的主要地点、时间及产生原因。
平台支持报警管理业务的应用，支持对报警数据进行存储、管理，支持为各类报警信息提供流程化的处置手段及视频联动方案，通过对报警信息的统一管理，提升用户对报警信息的处置水平。
实现在系统界面查看超广域智能摄像机的安装地理位置信息，并实现在GIS地图上直观的查看超广域智能摄像机的可视域范围。

亿级像素全景展示系统建设

高性能视频专用解码设备，具有多路超高清视频解码能力，能够输出亿像素级视频画面。
单台设备支持20路4K超高清信号的解码输出。每路画面分辨率为3840*2160，支持多分屏模式。
视频拼接处理器负责接收各信号源的视频信号，通过控制视频图像的输出，在电视墙上呈现不同的显示方案。
本次选用的视频拼接处理器具有16路DP（4K30）输入，4路HDMI(4K30)输入，16路HDMI(4K30)输出，1路预监输出。
本项目将建设15块65寸LCD液晶拼接屏于消防总队。液晶拼接屏采用3x5的拼接方式。
发布人：安鸿达视讯北京监控维修维保工程公司
发布时间：2025年12月27日


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