海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型，大幅提升预警准确率
好奇博士
海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型，大幅提升预警准确率
随着传感与智能识别技术的不断演进，森林防火工作逐渐摆脱传统人工巡检模式，转而依赖红外热成像、双光谱摄像等先进设备进行火情预警。然而，即便具备高精度感知能力，系统在面对风沙干扰或非森林类高温源（如厂房、居民区）时，仍可能出现误判，导致大量无效告警，影响防火人员的判断效率。
为解决这一痛点，海康威视公共服务行业软件团队推出“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“观澜大模型”技术能力，对火情进行智能分类与分级处理，大幅减少无效告警，辅助管理人员高效响应真实火情。
大模型赋能：精准识别火情，智能分级响应
该系统通过CV视觉算法对告警图像进行二次复核，结合环境识别、火势评估等多维度分析，精准判断火情类别。平台能够识别火源所在的地理场景（山林、耕地、居民区），并评估火势等级（明火、浓烟、小烟），从而为不同风险等级的火情提供差异化的处置策略。
前端设备与双光谱热成像云台联动，实时采集林区图像，利用前端部署的CV大模型进行初步筛选，识别潜在火情并即时推送告警。随后，系统借助观澜大模型对告警信息进行复核，排除如工厂烟雾、居民炊烟等干扰因素，提升火情识别的准确度。
除了有效过滤低价值告警，系统还通过智能分级机制，将火情按紧急程度进行分类，推动处置流程自动化。系统首先识别烟雾的具体位置，如居民区、厂房等；接着，结合烟雾浓度与参照物比例判断火势大小，例如浓烟、淡烟等；最终，基于环境与火情特征，系统对每一处火情进行标记并自动划分风险等级。
系统将火情划分为高、中、低三个风险等级。其中，山林明火、山林大烟、耕地火（蔓延）被视为高风险事件，系统会向多部门同步推送告警，以加快响应速度。耕地火、山林淡烟则被判定为中风险，通过前端设备持续跟踪火情变化，系统将多条火情合并为单一事件并分级推送。而如耕地烟、居民区淡烟等低风险火情，则自动归档并停止告警，避免无效干扰。
实践验证：告警准确率超96%，无效警报下降94%
以江苏省张家港市为例，截至2023年底，当地林木覆盖率已达20.36%，森林防火压力持续加大。一期项目中，当地已部署热成像等感知设备，初步建立了火灾预警体系。为进一步提升系统智能化水平，二期工程引入了海康威视森林防火多模态智能研判大模型。
2026年2月的数据显示，系统告警准确率提升至96%以上。平台累计触发告警1848次，其中94次被判定为高风险火情，系统自动归档中风险事件151次、低风险事件1603次。整体无效告警量减少94%，人工研判负担降低95.5%，系统响应效率与精准度显著提高。
在实际部署中，该系统不仅实现了无效告警的智能过滤与分级处置，还支持火情合并、熄灭告警自动消除、火势扩散自动升级等联动机制，构建起“识别—研判—告警—处置”的闭环防控体系，全面提升森林防火的智能化与主动性。
查看全文
评论0条评论