导读：消防通道常闭防火门状态监测的AI解决方案
消防通道常闭防火门被擅自敞开，是商业综合体、办公楼宇和居民小区中长期存在的安全隐患。一旦火灾发生，烟气涌入疏散通道将严重威胁生命安全。
如何利用海康AI开放平台训练算法，准确识别门的开关状态？本文针对三种典型监控场景，解析相应的算法实现方案。
场景一：近距离监控（门占画面比例大）
特点：相机架设距离较近，消防门区域占画面比例较大。
1. 算法实现方案
算法模板：图像分类模型（图像单标签分类）
实现逻辑：对整张图进行属性分类，直接判断门的开/关状态。
解析：由于只需知道门的状态而无需定位具体位置，且门的特征分布占全图四分之一以上，满足图像分类算法的要求，因此选择对全图进行属性分类。
2. 模型训练标签创建
3. 数据标定示例
场景二：远距离监控（门占画面比例小）
特点：相机架设距离远，消防门区域占画面比例较小。
1. 算法实现方案
算法模板：混合模型
实现逻辑：先检测门的位置，再对门的开/关状态进行分类。
解析：当门的特征占全图比例远低于四分之一时，直接全图分类效果不佳。需先通过目标检测算法定位到门，再对截取出的门区域进行开关状态分类，故选择混合模型。
2. 模型训练标签创建
3. 数据标定示例
场景三：特殊双层门情景
特点：外门+内门的双层门结构，存在视觉干扰。
1. 算法实现方案
算法模板：检测模型
实现逻辑：检测是否有完整的“门把手缝”。
解析：受内侧门干扰，无法仅凭门的整体轮廓判断状态。经观察发现，仅当外门关闭时才会出现完整的门把手缝隙。因此，通过检测该特定缝隙的存在与否，即可准确判断外门的开关状态。
2. 模型训练标签创建
3. 数据标定示例
