以下是煙火檢測系統的一般介紹：
數據采集：首先，需要采集包含有煙火爆炸事件和非煙火場景的圖像或視頻數據集。這些數據將用于訓練和驗證煙火識別的AI模型。
數據預處理：對采集到的圖像或視頻數據進行預處理，包括圖像或視頻的去噪、尺寸歸一化、亮度調整等操作，以提高后續處理的效果。
目標檢測：使用目標檢測算法，如基于深度學習的目標檢測算法（如YOLO、Faster R-CNN等），對預處理后的圖像或視頻進行目標檢測。通過模型的訓練，它可以識別圖像或視頻中的煙火爆炸事件，并定位其位置和邊界框。
煙火識別：在檢測到煙火爆炸事件的位置后，使用分類模型對該區域進行煙火識別。常見的方法是使用深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN），通過輸入煙火爆炸事件的圖像進行判斷，判斷該事件是否屬于煙火。
結果輸出和分析：將煙火識別的結果輸出，并進行分析。根據識別結果，可以標記煙火爆炸事件和非煙火場景，提供實時監測界面或觸發相應的報警機制，以及幫助相關部門進行火災預警和安全管理。
要注意的是，煙火檢測系統算法的性能和準確性受到多個因素的影響，包括煙火爆炸事件的多樣性、光照條件、圖像或視頻質量等。因此，在實際應用中，需要根據具體情況進行算法的調試和優化，以提高煙火識別的準確率和魯棒性。此外，還需要考慮到法律法規對于煙火使用的限制，以確保煙火識別技術的合法和合規使用。
