“AI 视觉识别 + 热成像技术” 融合方案，通过多技术协同与算法优化，从底层技术架构到功能落地，构建了全流程风险识别与预警体系，其具体技术实现路径如下：
一、易燃物识别与安全距离监测的技术实现
针对 “易燃物难界定、安全距离难量化” 的痛点，方案通过 “定制化清单建模 + 计算机视觉测距” 技术组合，实现精准管控，具体分为三个核心步骤：
易燃物清单建模与特征提取
支持导入客户自定义的易燃物类型（如木材、油漆桶、塑料板等），技术端基于深度学习框架（如 TensorFlow/PyTorch），对每种易燃物的视觉特征（颜色、纹理、形状、轮廓）进行样本训练，构建专属的易燃物识别模型。
模型训练过程中，会引入工业场景下的干扰样本（如金属工具、建筑材料）进行负样本学习，优化特征区分度，避免将非易燃物误判为风险目标，确保识别准确率。
实时画面中的易燃物检测
前端摄像头（普通高清工业相机）实时采集动火作业区域画面，将视频流按帧传输至 AI 分析终端；AI 算法调用预训练的易燃物识别模型，对每帧画面进行像素级扫描，通过特征匹配定位画面中的易燃物目标，并使用边界框标记其位置。
为应对动态场景（如人员移动、工具遮挡），算法加入 “目标跟踪” 模块（基于卡尔曼滤波算法），对已识别的易燃物目标进行连续帧追踪，避免因遮挡或短暂离开画面导致的识别中断。
安全距离的自动计算与阈值判断
基于计算机视觉中的 “单目测距” 技术，先通过摄像头标定（输入相机焦距、像素尺寸等参数）建立画面像素与实际距离的映射关系；再提取动火点（由算法识别明火 / 高温区域定位）与易燃物边界框的像素坐标，计算两者在画面中的直线距离。
结合预设的安全距离标准（如 GB 9448-1999 规定的 10 米），将像素距离换算为实际物理距离；若实际距离小于安全阈值，系统立即触发告警信号（算法层面生成告警指令，传输至前端声光报警器或后端管理平台）。
二、热成像技术监测高温与火源的实现逻辑
为弥补肉眼与普通视觉技术 “无法识别温度异常” 的短板，方案引入热成像摄像头与温度分析算法，实现高温点与潜在火源的实时捕捉，技术流程如下：
热成像数据采集与温度映射
采用非制冷型红外热成像传感器，采集动火作业区域的红外辐射信号，将其转换为电信号后，通过模数转换生成热成像灰度图像（不同灰度代表不同温度，通常灰度值越高温度越高）。
系统内置温度校准模块，通过黑体校准源（已知固定温度的参考目标）定期对热成像摄像头进行校准，建立灰度值与实际温度（单位：℃）的精准映射关系，确保温度测量误差控制在 ±2℃以内。
AI 算法分析温度异常区域
AI 算法对热成像图像进行温度分区处理，通过 “自适应阈值分割” 技术，识别出温度高于预设阈值（如 200℃，可根据作业类型调整）的区域，这些区域被标记为 “高温可疑点”。
进一步通过 “形态学分析”（如膨胀、腐蚀算法）去除热成像图像中的噪声点（如环境干扰导致的局部高温像素），并对 “高温可疑点” 的面积、温度变化趋势进行分析：若区域面积持续扩大或温度短时间内急剧升高（如每秒上升 10℃以上），则判定为 “潜在火源”，触发高级别告警。
多源图像融合与可视化呈现
为让现场人员更直观地定位风险，系统支持将热成像图像（标注高温区域）与普通视觉图像（标注易燃物、动火点）进行像素级融合，生成 “可见光 + 热成像” 叠加画面；融合过程中通过图像配准技术（基于特征点匹配），确保两种图像的空间位置完全对齐，避免出现偏差。
三、隐患识别与闭环管理的技术支撑
方案通过 “移动端交互 + 后端数据管理” 的技术架构，实现隐患识别结果的快速输出与全流程追溯，具体技术实现包括：
微信小程序 “即拍即查” 的技术逻辑
小程序端集成轻量化 AI 推理引擎（基于 TensorFlow Lite 框架），现场人员拍摄动火画面后，图像先在本地进行初步特征提取（减少数据传输量），再将关键特征数据上传至云端 AI 服务器；云端调用与后端一致的识别模型，秒级完成隐患分析后，将结果（隐患类型、依据、整改建议）返回至小程序。
小程序内置国家标准数据库（如 GB 9448-1999），AI 识别出隐患后，自动匹配对应的标准条款，生成带依据的分析报告，实现 “识别 - 依据 - 建议” 的联动输出。
后端全闭环管理的技术架构
采用 B/S（浏览器 / 服务器）架构搭建管理平台，后端基于 Spring Boot 框架开发，数据库使用 MySQL 存储数据；平台可接收前端设备（摄像头、小程序）传输的隐患数据、告警记录、整改情况，形成结构化数据档案。
系统支持自定义检查计划（如按日 / 周设置动火作业检查任务），任务生成后自动分配至对应人员账号；整改过程中，通过 “图片对比验证” 技术，将整改前后的画面上传至系统，AI 辅助判断隐患是否消除，消除后自动归档，形成 “识别 - 告警 - 整改 - 归档” 的数据流闭环。
