10-6 火焰與煙霧偵測功能範例教學

在歷經了前面幾個章節之後，您一定已經深深體會到 NexVDO SDK 在 AI 專案開發上「 換模型如換衣服 」的極致便利性。

本章節，我們將切換到全新的應用場景：智慧防災。我們將導入專門訓練用來識別災訊的「 火焰與煙霧偵測模型 」，讓您的軟體具備在火災發生初期，就能瞬間鎖定火源與濃煙的超能力。這項技術目前已被廣泛應用於森林防火監控、智慧工廠廠房安全，以及無人機高空巡檢系統中！

學習目標

透過本章節，您將學會：

1. 針對工安與防災場景，配置並載入專屬的火焰與煙霧偵測模型。

2. 了解 Flame 模型回傳的 nClassID 定義，並掌握其物理意義。

3. 實作災訊的專屬警報色彩（ 例如：火災使用紅色醒目標記 ）。

準備工作

要讓 AI 具備看懂火災的能力，我們必須為它換上防災專用的「 大腦 」。

1. 請找到聰泰提供的 Flame 偵測模型壓縮檔（檔名可能標示為 FLAME 相關字樣）。

2. 解壓縮後，將 QDEEP.OD.FLAME.CFG ( 設定檔 ) 與 QDEEP.OD.FLAME.WEIGHTS ( 權重檔 ) 複製出來。

3. 將這兩個檔案，直接貼上到您目前 Qt 專案的 建置輸出目錄 下（與執行檔同層）。

核心 API 要怎麼改？

如同上一章的精簡操作，我們只需在 QDEEP_CREATE_OBJECT_DETECT API 中，將模型設定檔參數 ( pszConfigFileName ) 修改為新的 "QDEEP.OD.FLAME.CFG"。其餘所有連線、停止、餵入影像的 API 皆無須更動！

QDEEP_CREATE_OBJECT_DETECT

這是建立 AI 引擎並載入大腦（ 模型 ）的最關鍵 API。使用者必須透過此 API 初始化偵測器。

QDEEP_OBJECT_DETECT_BOUNDING_BOX 結構體

換了防災的模型後，AI 引擎透過 QDEEP_OBJECT_DETECT_BOUNDING_BOX 回傳的 nClassID ( 類別索引 ) 將會有全新的物理意義。


 

 

只要 AI 回傳這兩個 ID，就代表畫面中出現了潛在的危機。我們接下來就能針對這兩個 ID 實作專屬的「 視覺化警報色 」！

撰寫核心程式碼

請開啟我們在上一章完成的專案，跟著以下兩個步驟進行修改：

修改模型載入名稱
 

擴充類別名稱與色彩陣列
 

 

最終驗證

現在，您的軟體已經具備了守護廠房與山林的安全超能力了！

請按下左下角的 「 Build and RUN 」 執行專案 ：

1. 輸入一段具有工廠作業或森林環境的攝影機 RTSP 網址，點擊 START RECEIVER。

2. 畫面順暢後，點擊 START DETECTION 啟動 AI 防災分析引擎。
 

 

➤ 溫馨小叮嚀 ( 非常重要 ) ： 在您第一次開啟這支軟體 ( 執行程式 ) 的瞬間，介面可能會需要稍等一下才會顯示出來，請不要緊張！這是因為我們將「 載入 AI 模型 」的邏輯寫在了程式的建構子內。模型在首次執行時必須進行初始化配置，此時系統正努力將龐大的神經網路權重檔載入到 GPU 中。只要軟體成功開啟（ 首次載入完成 ），代表 AI 大腦已經在背景準備就緒！後續當您再次開啟軟體時，就不需要這個初始化的等待時間了！

➤ 測試結果 ： 當畫面上只要出現火苗或是濃煙，您將會看到非常具有震撼力的視覺回饋：

• 所有竄出的 火焰 ( Fire ) 都會用醒目的 紅色辨識框 緊緊鎖定！

• 蔓延的 煙霧 ( Smoke ) 則會被標記為 綠色框。

在接下來的章節中，我們將繼續帶領您探索更多強大且實用的「 AI 影像偵測與辨識模型 」，一步步解鎖 NexVDO SDK 在各種產業場景下的無限潛能！我們下一章見！