一二三視的火災警報及預警系統特色
◆ 眼見為憑
傳統的火警系統無法看到現場即時影像，無法判斷是否誤報及無法掌握現場實際狀況。
◆ 完全掌握核心技術
100% 自主研發，以傳統演算法結合AI 深度學習，在不斷提升偵測率下，仍能有效降低誤報率。
◆ 快速反應
比市面上其他影像煙火偵測系統能在較短時間內偵測出煙火。
◆ 開放式架構
國際知名德系廠牌必須採用其自有廠牌的 IP Cam。 而本系統使用任何廠牌， 具ONVIF 或 RTSP 協定之IP Cam 即可，並可與既有NVR系統整合，同時也可與傳統火警系統一起搭配使用 。
◆ 完整解決方案
本系統具備影像煙火偵測，利用多種紅外線感知器，熱成像攝影機進行大小不同範圍溫度異常偵測，以及 AI 深度學習化學品易燃物追蹤監測，構成火災警報預警完整解決方案。
以下我們就最新的 智能火災警報及預警系統分成三個層次功能介紹:
1.第一層:影像辨識煙火偵測
傳統的煙霧 偵測器裝 置於天花板上，當產生煙時 ，待煙升至天花板觸動 警報 需花較長的時間， 而 且偵 測 範圍有 限。如果 是在大型挑高的 工廠、倉庫或是戶外，煙霧偵測器就派不上用場了。利用影像辨識的方式，當產生煙時，可立即偵測到。影像辨識 也可同時偵測是否有 火焰。以目前 IP Cam 及網路的普及，可用低成本進行大範圍的佈建 ，進行第一 階段的偵測。當然，影像辨識 的缺失是易受光影天候的干擾 ，尤其是戶外，風大，煙被吹散便無法辨識。但好處是可以立即掌握現場影像，一個很重要的突破。過去使用傳統的感知器，發生警報時， 無法確認是真的還是誤報，如今即時取得現場影像，已是稀鬆平常的事。警衛人員不需時時盯著螢幕監看，當發生警報時，再立即看即時影像，以確認是否有火災。
根據巴黎聖母院 火災事件 的描述，就是一個鮮明的例子。火警系統觸發警報，但不知火源在哪，等到確定火源，火勢已一發不可收拾。至於是否如狼來了經常誤報，這就要看影像辨識演算法的好壞了， 要求要低的誤報率，但不可漏報，同時偵測反應時間要快 。
2.第二層:熱成像,溫度感應偵測
所有的燃燒皆是因為物體溫度達到燃點而產生。如果利用即時非接觸式溫度量測，當物體溫度發生異常升高，在其未達到燃點起火時，便立即發出警示並加以處理，即可以達到預先防範火災發生的目的。過去的熱成像攝影機多用於國防軍事或工業，價格非常昂貴。但如果是用在火災的預警，並不需要高解析度、遠距離精準的溫度量測。隨著商用化的發展，相關的設備或紅外線熱感應元件的取得及價格 已大幅降低，且在國內已可製造。本系統採用3個等級的熱成像或紅外線溫度感應器。
(a) 320*240(CIF)或640*480(D1)解析度熱成像攝影機
適用於大範圍遠距離偵測,配合影像分析演算法,可不受光影天候干擾,有效偵測溫度的變化。但其價格昂貴，較適合使用在高溫 (攝氏溫度達數百度)大範圍重要區域或戶外環境。
(b) 80*80解析度熱成像攝影機
適用於5公尺以內，5公尺*5公尺範圍 (Field of View : FOV) 的偵測。配合影像分析演算法，可偵測多個局部範圍溫度及形狀的變化，例如，管線氣(液)體外洩也可偵測。它的價格可以在台幣3.5萬元左右。
(c) 16*12或單點溫度感知器
它稱不上是熱成像,可以偵測40公分以內 ，40公分*40公分範圍(FOV) 的溫度變化，可以設定一臨界值，當溫度超過此臨界值，則發出警報，其價格可低於台幣5千元以下。可以用 RS-485 或 LoRa 低功耗、長距離、穿透力強的無線傳輸方式，大量佈建於可能起火的角落，例如馬達、傳動摩擦裝置、電熱器、烤箱、配電箱、插座等等會產生熱源或有易燃物的地方。
3.第三層:針對危險易燃物易爆化學品或其他異常狀況的偵測
這些危險物品都有特定的 容器儲存，可以利用 AI Deep Learning 方式 訓 練 辨 識這些容器，是否安置於指定位置 ? 是否有遵循安全作業規範 ? 是否有傾倒現象 ? 也可以搭配傳統演算法或感知器，偵測附近是否有其他危險因子，例如火花、溫度異常、容器外洩或是在非作業時段有人在附近，有人搬動情況等等。有任何異常，立即將影像傳給相關人員判斷，採取必要措施，以免造成不可挽救的災難。但必須注意的是，不同作業 現場，其狀況不同，須具備客製化的能力。
全方位火災警報預警系統
雙光譜熱成像攝影機
iEdge-SF 煙火偵測邊緣運算控制器
iEdge-TS Thermal感知控制器
