
氣候變遷、氣温異常變化及溫室效應,造成全球火災日益頻繁。隨著電腦運算效能的提升及AI技術的快速發展,利用AI影像辨識技術進行煙火偵測也日益受到重視。
(右圖)AI煙火偵測可在電動車著火時立即偵測告警。
各位還記得巴黎聖母院的大火嗎?從事後拍攝的紀錄片中可以了解到,聖母院採用老舊的煙火偵測感知器,常有誤報狀況。當天警報器有響,值班的保全也有去巡視,但都沒有察覺異樣,認為是誤報,等到察覺有異樣時,火勢已難控制。影像辨識的優點,便是可以呈現當下影像,由人員做最後確認,所謂“Seeing is Believing”。
發展初期:技術不到位,專業人才缺乏
早在十多年前,筆者回鍋工研院安全中心負責關於安全影像分析科專計畫時,就有某研究所正開發煙火偵測演算法。我們也與各大學專研影像分析的教授們共同研究,廣讀相關研究論文,只能說理論與實務有一段很大的距離。由於該研究所開發的技術技轉給民間業者,筆者帶領的團隊不便開發相同的技術。然而,所技轉的技術只能算是Prototype,仍需業者繼續研發改進,而業者是以CCTV安控設備硬體研發製造為主,没有專業影像分析軟體人才,遇到很大的障礙。當時國内安控廠商也多不具備這方面的專業人才。
此外,國際品牌VMS系統雖具有多種IVA(Intelligent Video Analytics)功能,但煙火偵測只是其中功能之一,價格貴、功能不到位,最重要的是無法提供有效的技術支援,煙火偵測還無法做到各種不同應用情境plug-and-play的地步。所以在市場上一直停留在初步推廣階段,只有少數業者願意導入,但通常因效果不佳而停滯。
戲法人人會變,各有高低不同
最近幾年隨著AI深度學習(Deep Learning)技術的成熟,市場已到處充斥著利用YOLO AI模型的車牌、車型、人型、跌倒、安全帽、防護裝置…等的辨識。說穿了,它就是一種物件分類的AI工具,針對所要辨識的物件進行大量物件在各種背景、天候及各種型態的資料收集,加以標示(Labeling)和模型訓練(Model Training),就可具備一定的辨識能力。然而,戲法人人會變,各有高低不同,差別就在於資料收集的正確性和完整度、物件分類的適切性、建模過程的參數設定,以及後處理的邏輯判斷與系統整合。
各位是否想過,不同場所、不同物品燃燒所産生千變萬化的火焰形態,以及易受當下空氣流動虚無飄渺的煙霧形態,它不是一種具象的物件,又很難收集實際場域初期產生火焰或煙霧的影像資料。所以我們看到所有號稱採用AI深度學習的煙火偵測,Demo Video所標示出的火焰或煙霧,其形態都已很明顯了才足以辨識出來。問題是等到這時候火勢已經很大了,已失去了早期告警的先機。還有由於一般攝影機採用自動曝光,在昏暗場域對火焰會産生過曝現象(Over Exposure),所拍攝的火焰是一團白色火光,這又不一樣了。另一方面,它也增加了硬體成本及電力消耗。
十年磨一劍,成就高效、穩定的AI煙火偵測技術
我們開發的AI影像煙火偵測已長達十年,完全自行研發AI演算法,不需額外GPU卡或AI加速器,純粹CPU即可。它的困難之處也在於很難收集各種不同應用情境的測試影片供研發之用,每一個專案都會遇到不同狀態需要克服,但我們都視為寶貴的實驗機會,不計虧損投入研發、腦力激盪想出好的演算法改進。所謂「十年磨一劍」,如今我們已可在煙火初期很小的時候便快速偵測出來,與國際一流軟體PK也有過之而無不及。目前已導入幾家傳產及科技公司廠房,這些業主有較高的工安意識,願為花錢投資在工安領域。有些業主先前採用其他的煙火偵測,卻誤報率太高,換成我們的系統後才克服了誤報的狀況。
我們最大的優勢就是掌握了關鍵技術,仍努力不懈的精進中。至今,我們已把煙火偵測技術開發出以下解決方案:
- 全方位火災警報及預警系統:除了AI影像辨識煙火偵測之外,又結合了各種不同解析度的熱成像攝影機和熱成像感知器,偵測溫度異常變化。並與既有警報系統或上層監控系統整合,構成完整解決方案。
- 煙囪冒煙偵測:將煙霧偵測延伸至煙囪冒煙偵測,已成功配合環安顧問公司導入台中及高雄環保局。
- 揚塵偵測:將煙霧偵測延伸至揚塵偵測,已成功配合環安顧問公司導入台中市環保 局。揚塵偵測也可應用在工廠粉塵偵測,以偵測粉塵的濃淡程度。
- 電動車著火監控:利用AI影像煙火偵測或加裝熱成像溫度異常偵測,在電動車瞬間著火時立即偵測告警;同時啟動該停車位「細水霧防火設備」,防止火勢快速擴散。
- 結合無人機滅火:無人機的應用越來越廣泛,無論是室内或户外皆可精準定位飛行。我們的軟體能夠在火災早期便偵測到,也知其座標位置,可立即通知無人機飛致該區域,再利用無人機上的熱顯像精準飛至起火位置,趁煙火還很小的時候,利用無人機上有限的滅火劑足以撲滅,爭取時效、精準打擊。雖技術上可行,但在台灣很難找到可做決策又勇敢嘗試的人,因此尚未有實際案例。
將煙霧偵測延伸至揚塵偵測,也可應用在工廠粉塵濃淡程度的偵測。
結語
對於AI影像辨識技術的應用,目前市場仍需要再教育、推廣。我們也曾遇過大型專案被中國大陸第一品牌的整套CCTV設備軟體,半買半送低價搶走。希望各應用場域的業主能普遍建立起安全防範、風險控管的觀念,也希望能支持國内少數堅持自我研發軟體的公司,未來有機會推展至國際市場。