海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型，全面提升火情预警与响应效率
传感器观察
海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型，全面提升火情预警与响应效率
随着科技的不断进步，森林防火手段正从传统的人工巡查逐步转向智能化监测体系。双光谱成像、红外热成像仪等设备已成为火情预警的重要工具。然而，这些设备在面对风沙干扰或非目标高温源（如民居、工业设施等）时，仍可能出现误报，影响消防人员的响应效率。
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有观澜大模型平台，通过智能分类和火情等级判断，成功将无效告警减少超过90%，显著提升了森林防火系统的智能化与实战效能。
大模型加持：精准识别、智能分级、高效处置
该森林防火多模态智能研判系统利用深度学习算法，对火情图像进行二次复核，并实现多维度的场景识别，包括山林、居民区、耕地等典型区域。同时，系统还能判断火势等级，如明火、浓烟或小烟，并结合环境特征进行分析。
通过与前端热成像双光谱云台等设备联动，系统可实时获取林区图像，并由前端CV大模型完成初步筛选，识别火情并即时推送告警。平台再基于观澜大模型进一步复核，排除如浓雾、工厂烟气、居民炊烟等非火情干扰因素，有效提升火情识别的准确性。
系统不仅能够减少无效告警，还通过大模型技术实现火情的智能分级与自动化流转，显著提升管理人员的研判效率。
首先，系统借助CV算法识别烟雾所处环境及具体位置，例如民居门前、工厂烟囱顶部等。其次，通过烟雾浓度与背景参照物的比例，判断火势大小，如浓烟、淡烟或背景遮挡情况。最后，系统结合对烟雾特征和场景的综合理解，为每起事件生成标签，并自动划分火情等级，实现智能处理。
在分级机制中，山林明火、山林大烟以及耕地火（存在蔓延趋势）被划归为高风险等级，系统会立即推送多个告警以加快响应。对于耕地火、山林淡烟等中风险火情，系统通过持续抓拍火情位置，将多个火点合并为一个事件，智能分级推送。若火情已熄灭，则系统自动归档并取消告警。而对于耕地烟或居民区淡烟等低风险火情，系统则自动归档不报警，避免无效提示。
真实案例落地：告警准确率提升至96%，无效告警减少94%
以江苏省张家港市为例，该市林木覆盖率超过20.36%，森林防火工作至关重要。在第一阶段，张家港已部署热成像等智能感知设备，初步建立火灾预警能力。为进一步优化精准度与响应效率，第二阶段引入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，系统性地优化了火情识别与响应流程。
2026年2月的数据表明，系统接入大模型后，告警准确率提升至96%以上。平台共触发告警1848条，其中有效识别出94条高风险火情，并自动归档处理151条中风险与1603条低风险告警，无效告警减少94%，人工复核工作量下降95.5%，整体防控效率与精准度显著提高。
此外，该系统还具备智能合并重复告警、火情熄灭后自动消除告警、火情扩散时自动升级告警等级等功能，构建起“识别-研判-告警-处置”闭环的智能化森林防火体系，为森林资源安全提供有力保障。
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