海康威视推出森林防火智能研判大模型，助力高效预警管理
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海康威视推出森林防火智能研判大模型，助力高效预警管理
近年来，随着传感与智能识别技术的不断进步，森林防火手段正由传统的人工巡查逐步转向依赖双光谱成像、红外热成像等设备进行早期预警。然而，这些技术在实际应用中仍面临挑战，例如自然环境中的风沙、高温源等可能会误导系统判断，进而产生大量无效告警。此类误报不仅增加了工作人员的响应负担，还可能延误真正火情的处置。
为提升森林防火系统的准确率与运行效率，海康威视公共服务行业软件团队推出了森林防火多模态智能研判大模型产品。该产品依托海康威视自研的观澜大模型能力，对火情事件进行多层次分析，能够有效减少90%以上的无效告警，从而帮助管理人员摆脱重复性低效的核查工作。
大模型赋能：精准识别与智能分级
该大模型产品通过海康威视观澜算法，实现对火情告警图像的二次复核，并对确认为火情的图像进行多维度识别，包括场景类型（如山林、居民区、耕地）、火势程度（如明火、浓烟、小烟）以及环境要素（如是否邻近居民区）。系统随后根据识别结果划分火情等级，并将不同级别的告警信息自动推送至对应的责任方。
系统前端可联动热成像双光谱云台等设备，实时采集林区图像。通过前端CV大模型对画面进行初步筛选，识别火情并即时推送告警至平台。随后，平台依托观澜大模型算法对告警信息进行二次分析与判断，排除因浓雾、工厂排烟或居民炊烟等非火情因素导致的误报。
除了减少无效告警，系统还利用大模型技术实现火情的智能分级与处理流程自动化，显著提升管理人员的研判效率。
首先，系统通过CV大模型识别烟雾所处的具体环境和位置，如居民区房屋前、厂房烟囱等；其次，基于烟雾浓度、参照物比例等参数判断火情的严重程度，如烟雾是否遮挡背景，从而判断为浓烟或淡烟；最后，系统结合烟雾特征识别与场景理解能力，为每起火情事件生成标记，并据此智能划分等级，自动流转至相应的处理流程。
系统将火情划分为高、中、低三类风险等级：山林明火、山林大烟、耕地火（蔓延）属于高风险火情，会立即触发多条告警信息，促使工作人员迅速响应；耕地火、山林淡烟则为中风险火情，系统持续抓拍火情图像，将多个告警合并为一个事件，并根据火情状态动态调整推送等级；针对耕地烟、居民区淡烟等低风险火情，系统则自动归档处理，不进行报警，从而避免无效干扰。
应用案例：精准度提升至96%，无效告警大幅下降
以江苏省张家港市为例，截至2023年底，该市林木覆盖率达20.36%，森林防火需求日益迫切。在一期项目中，张家港引入热成像等智能感知设备，初步建立了火灾预警体系。为提升系统的精准度与响应效率，二期项目进一步部署了海康威视森林防火多模态智能研判大模型。
通过大小模型协同运作，系统对前端感知数据进行智能复核和分级研判，优化了整体预警机制。2026年2月的统计数据显示，系统接入大模型后，告警准确率提升至96%以上，累计触发告警1848条，其中94条为高风险火情，系统自动归档处理了151条中风险与1603条低风险告警。无效告警减少了94%，人工研判工作量下降95.5%，整体防控效率和精准性显著提高。
在实际应用中，该系统不仅支持智能过滤无效告警和分级处置，还具备重复告警合并、火情熄灭后自动消除告警、火势扩散时自动升级告警等功能，构建起一个涵盖“识别—研判—告警—处置”全过程的智能森林防火闭环体系。
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