以下是烟火检测系统的一般介绍：
数据采集：首先，需要采集包含有烟火爆炸事件和非烟火场景的图像或视频数据集。这些数据将用于训练和验证烟火识别的AI模型。
数据预处理：对采集到的图像或视频数据进行预处理，包括图像或视频的去噪、尺寸归一化、亮度调整等操作，以提高后续处理的效果。
目标检测：使用目标检测算法，如基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等），对预处理后的图像或视频进行目标检测。通过模型的训练，它可以识别图像或视频中的烟火爆炸事件，并定位其位置和边界框。
烟火识别：在检测到烟火爆炸事件的位置后，使用分类模型对该区域进行烟火识别。常见的方法是使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），通过输入烟火爆炸事件的图像进行判断，判断该事件是否属于烟火。
结果输出和分析：将烟火识别的结果输出，并进行分析。根据识别结果，可以标记烟火爆炸事件和非烟火场景，提供实时监测界面或触发相应的报警机制，以及帮助相关部门进行火灾预警和安全管理。
要注意的是，烟火检测系统算法的性能和准确性受到多个因素的影响，包括烟火爆炸事件的多样性、光照条件、图像或视频质量等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行算法的调试和优化，以提高烟火识别的准确率和鲁棒性。此外，还需要考虑到法律法规对于烟火使用的限制，以确保烟火识别技术的合法和合规使用。
