海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型产品
科技研习社
海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型产品
随着技术的不断演进，森林防火策略已逐步从传统的人工巡查转向依赖双光谱、红外热成像等先进技术进行火灾预警。尽管这些设备在多数情况下表现出色，但在复杂环境下，如风沙干扰或民房、工厂等产生的非森林火源引发的高温信号，也可能导致误报，从而影响防火人员的响应效率。
为应对这一挑战，海康威视公共服务行业软件团队推出了基于观澜大模型的森林防火多模态智能研判产品。该系统可对火情进行智能分类处理，显著降低约90%的无效告警，使森林防火人员摆脱低效的重复判别工作。
大模型的引入为系统带来三大核心优势：精准识别火情、智能分级以及提升处置效率。
该产品依托海康威视的观澜大模型算法，实现对报警图像的二次复核，并对确认为火情的图像进行多维识别，包括所处场景（山林、居民区、耕地）、火势程度（明火、浓烟、小烟）以及环境要素（是否靠近居民区等）。系统根据识别结果自动划分告警等级，并分级推送至相关人员进行处置。
前端设备与热成像双光谱云台联动，实时采集林区火源图像，利用前端计算机视觉（CV）大模型进行初步筛选，识别火情并实时上传告警信息。平台随后基于观澜大模型对告警信息进行二次复核与研判，识别事件发生的具体环境，如山林、耕地或居民区，并有效排除因浓雾、工业排烟或居民炊烟等因素引起的误报。
除了显著减少低关注度的误报，系统还通过大模型技术实现对火情事件的智能分级和处置流转，极大提升了管理效率。
系统首先利用CV大模型识别烟雾所处的具体位置，如居民房屋前或工厂烟囱顶部；随后通过烟雾浓度、参照物比例等因素判断火势大小，例如通过烟雾是否遮蔽背景来区分浓烟与淡烟；最后，系统结合大模型对烟雾特征与场景的综合理解，为每起火情“打标签”，并据此划分等级，实现智能流转。
在风险分级方面，山林明火、大范围烟雾以及耕地火（具备蔓延趋势）被判定为高风险火情，会立即触发多条告警信息，以便快速响应。而对于耕地火或山林淡烟等中风险火情，系统通过前端持续抓拍，将多个火情合并为一个告警事件，并按等级推送；若火点已熄灭，则自动消除告警。至于耕地烟或居民区淡烟等低风险火情，系统则自动归档处理，避免无效干扰，进一步提升处置效率。
实际应用成果：告警准确率提升至96%，无效告警减少94%
截至2023年底，江苏省张家港市林木覆盖率已达20.36%，森林防火任务日益繁重。
在第一阶段建设中，张家港已部署热成像等智能感知设备，初步建立起火灾预警能力。为进一步提升系统的准确度与响应速度，第二阶段引入了海康威视的森林防火多模态智能研判大模型产品，结合大小模型协同机制，系统性优化了整个预警流程。
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。平台累计触发告警1848条，经智能研判后，成功识别出94起高风险火情，并将151条中风险和1603条低风险火情自动归档处理。无效告警数量减少94%，人工研判负担下降95.5%，整体防控效率和精准度均有显著提升。
在实际部署中，海康威视森林防火多模态智能研判大模型产品不仅具备智能过滤无效告警和分级处置功能，还支持告警合并、火情熄灭后自动消除、火势扩散时告警升级等联动处置机制，构建起从“识别-研判-告警-处置”全过程的智能闭环体系，为森林防火提供坚实支撑。
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