以下是煙火檢測系統(tǒng)的一般介紹：
數(shù)據(jù)采集：首先，需要采集包含有煙火爆炸事件和非煙火場景的圖像或視頻數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)將用于訓(xùn)練和驗證煙火識別的AI模型。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的圖像或視頻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括圖像或視頻的去噪、尺寸歸一化、亮度調(diào)整等操作，以提高后續(xù)處理的效果。
目標檢測：使用目標檢測算法，如基于深度學(xué)習的目標檢測算法（如YOLO、Faster R-CNN等），對預(yù)處理后的圖像或視頻進行目標檢測。通過模型的訓(xùn)練，它可以識別圖像或視頻中的煙火爆炸事件，并定位其位置和邊界框。
煙火識別：在檢測到煙火爆炸事件的位置后，使用分類模型對該區(qū)域進行煙火識別。常見的方法是使用深度學(xué)習技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過輸入煙火爆炸事件的圖像進行判斷，判斷該事件是否屬于煙火。
結(jié)果輸出和分析：將煙火識別的結(jié)果輸出，并進行分析。根據(jù)識別結(jié)果，可以標記煙火爆炸事件和非煙火場景，提供實時監(jiān)測界面或觸發(fā)相應(yīng)的報警機制，以及幫助相關(guān)部門進行火災(zāi)預(yù)警和安全管理。
要注意的是，煙火檢測系統(tǒng)算法的性能和準確性受到多個因素的影響，包括煙火爆炸事件的多樣性、光照條件、圖像或視頻質(zhì)量等。因此，在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況進行算法的調(diào)試和優(yōu)化，以提高煙火識別的準確率和魯棒性。此外，還需要考慮到法律法規(guī)對于煙火使用的限制，以確保煙火識別技術(shù)的合法和合規(guī)使用。
