海康威视发布森林防火多模态智能研判大模型，助力提升火灾预警与处置效率
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海康威视发布森林防火多模态智能研判大模型，助力提升火灾预警与处置效率
在科技不断进步的背景下，传统的森林防火依赖于人工巡查的方式逐渐被现代技术所替代。如今，双光谱成像、红外热成像仪等智能设备广泛应用于火情预警系统。然而，现有系统在面对自然环境中的风沙干扰、民居或工厂的高温源时，可能会误判，从而生成大量无关告警，干扰防火人员的判断和响应。
为解决这一问题，海康威视公共服务行业软件团队推出了一款基于观澜大模型的森林防火多模态智能研判产品。该系统通过人工智能算法对火情进行多维度识别与分析，成功将无效告警数量降低了90%，显著提升了工作人员的工作效率。
大模型赋能：实现火情智能识别与分级处置
该智能系统具备对火情图像的二次分析能力，能够识别火源所处的具体场景（如山林、居民区、耕地）、火势程度（明火、浓烟、小烟）以及环境属性（居民区/非居民区）。基于这些信息，系统可自动划分火情等级，并将告警信息推送至对应处置人员，从而实现分级响应。
前端设备与热成像双光谱云台联动，实时捕捉林区图像。借助计算机视觉（CV）大模型，系统在前端对图像进行初步筛选，识别出疑似火情并即时推送告警至后台。随后，平台利用观澜大模型对告警事件进行复核，剔除因浓雾、工厂排烟或居民炊烟等因素引发的误报。
除了有效减少低优先级告警，该系统还具备火情智能分级与处置流转能力，从而提升管理者的判断效率。
系统首先通过CV大模型识别烟雾的环境背景与具体位置，例如居民房屋前或厂房烟囱顶部。随后，依据烟雾的浓度、参照物的大小比例等因素，判断火情强度（如浓烟或淡烟）。最终，系统结合烟雾特征和场景信息，对每起火情进行标记并智能分级，按优先级自动流转处理。
针对不同火情等级，系统采取差异化响应策略。其中，山林明火、山林大烟、耕地火（蔓延）等高风险事件会触发多条告警，以加快响应速度。而对于耕地火或山林淡烟等中风险事件，系统则通过持续图像抓取，将多个火情合并为一个告警事件，并根据实际情况进行分级推送。若火源已熄灭，系统将自动消除相关告警。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，不再产生告警，从而减少无效干扰。
落地成效：告警准确率超96%，无效告警减少94%
以江苏省张家港市为例，该地区森林覆盖率超过20%，对森林防火提出了更高要求。在一期建设中，张家港市已部署热成像等智能感知设备，初步构建了火情预警体系。为进一步提升预警精度与处置效率，二期项目引入了海康威视的多模态智能研判大模型。
根据2026年2月的统计，系统自接入大模型以来，告警准确率提升至96%以上。累计接收1848条告警事件，其中94条被判定为高风险火情并自动处置；151条为中风险火情，1603条为低风险火情，分别进行归档处理。无效告警数量减少94%，人工研判负担下降95.5%，整体防火效率与精准度显著提升。
在实际应用中，该大模型不仅实现了火情告警的智能过滤与分级处置，还具备重复告警合并、火情熄灭后自动消除告警、火势扩散时告警升级等联动功能。通过构建“识别-研判-告警-处置”一体化的闭环体系，系统全面提升了森林防火的智能化与主动性。
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