海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型，提升火灾防控效能
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，提升火灾防控效能
随着科技的持续演进，森林防火的手段也逐步从传统的人工巡查转向依托双光谱、红外热成像仪等先进设备进行智能预警。然而，即便是高精度的探测手段，也难免受到自然环境如风沙等干扰，导致误报情况发生。尤其是来自民房或工厂的高温源，常被误判为火情，不仅增加了无效告警数量，还影响了工作人员的响应效率。
为解决上述问题，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观澜大模型的强大能力，对不同级别的火情进行分类处理，有效减少高达90%的无效告警，帮助管理人员从反复研判的低效工作中解脱出来。
大模型赋能：精准识别，智能分级，显著提升效率
海康威视的森林防火大模型产品基于观澜大模型算法，实现了告警图像的二次复核，并对确认为火情的图像进行多维分析，包括场景识别（如山林、居民区、耕地）、火势分类（如明火、浓烟、小烟）、以及环境要素识别（如居民区与非居民区）。平台根据识别结果自动划分火情等级并分级推送预警。
系统前端与热成像双光谱云台等设备联动，实时捕捉林区火源图像，并通过前端计算机视觉（CV）大模型进行初步筛查，识别潜在火情并即时推送告警。随后，平台基于观澜大模型算法对告警信息进行二次研判，排除因浓雾、工厂排烟或居民炊烟等非火情因素引发的误报。
在提升预警准确性的同时，该系统还利用大模型技术实现火情的智能分级与处置流转，从而显著提高管理人员的工作效率。
首先，系统通过CV大模型识别烟雾的具体位置及其所处环境，例如居民楼前、厂房烟囱上等。其次，系统能够通过烟雾的浓度、参照物比例等因素判断火势大小，如根据烟雾是否遮挡背景判定为浓烟或淡烟。最后，系统依据烟雾特征和场景理解能力，对每一起火情事件进行标记，并据此智能划分火情等级并自动流转处置。
具体而言，山林明火、山林大烟以及在耕地中蔓延的火情被划分为高风险等级，系统将直接推送多条告警信息以实现快速响应。耕地火、山林淡烟则属于中风险等级，系统会持续抓拍火情图像，通过算法将多个火情事件合并成一个告警事件进行分级推送；对于已熄灭的着火点则自动消除告警。而对于耕地烟、居民区淡烟等低风险火情，系统则自动归档处理，不触发告警，从而有效减少无效干扰。
案例落地：准确率高达96%，无效告警减少94%
截至2023年底，江苏省张家港市的林木覆盖率已达到20.36%，森林防火工作的重要性日益凸显。
在一期项目中，张家港市已部署热成像等智能化感知设备，初步建立了火灾预警能力。为提升防火系统的精准度和响应效率，二期项目深度融合海康威视森林防火多模态智能研判大模型，对前端感知数据进行智能复核和分级处理，通过大小模型协同，系统性优化了预警机制。
2026年2月的统计数据显示，接入大模型后，系统告警准确率提升至96%以上。平台共触发告警1848条，经智能研判后，有效识别出94条高风险火情，并自动归档处理151条中风险和1603条低风险告警。无效告警数量减少94%，人工研判工作量减少了95.5%，整体防火效率与精准度显著提升。
在实际应用中，海康威视森林防火多模态智能研判大模型产品不仅能智能过滤无效告警和分级处置火情，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功能，全面构建起“识别—研判—告警—处置”的智能闭环体系，推动森林防火工作向更加智能化、主动化方向发展。
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