海康威视森林防火大模型助力精准预警，大幅提升火情处置效率
随着技术的不断进步，传统依赖人工巡查的森林防火模式正在被以双光谱、红外热成像仪等先进设备为主的自动化预警系统所取代。然而，即便具备高精度的识别能力，现有系统在面对风沙干扰、居民区或工厂产生的高温源时，仍可能误报，进而影响管理人员的判断效率。
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多模态智能研判的森林防火大模型产品。该产品依托海康威视自研的“观澜”大模型能力，能够对不同级别的火情进行智能分类与处理，有效减少高达90%的无效告警，显著减轻工作人员的重复研判负担。
多模态模型赋能火情研判，实现智能分级与高效处置
该森林防火大模型产品通过先进的图像复核算法，对火情图片进行二次判断。系统不仅能识别火情的类型（如明火、浓烟、小烟），还能判断其所在场景（如山林、居民区、耕地），并结合环境要素进行综合分析。
平台前端与热成像双光谱云台等设备联动，实时获取林区火源图像，由前端计算机视觉（CV）大模型初步筛选火情，并将疑似火情事件及时推送至平台。随后，系统借助“观澜”大模型进一步复核告警信息，识别火情发生的环境背景，排除诸如浓雾、工厂排烟、居民炊烟等干扰因素。
除减少无效告警外，系统还通过火情智能分级功能，帮助管理人员迅速响应优先级更高的火情事件，从而显著提升整体研判效率。
系统首先利用CV大模型识别烟雾所处位置，如居民房屋前或工厂烟囱附近；随后，结合烟雾浓度及参照物比例等参数，判断火势大小；最后，基于大模型对烟雾特征的理解与场景感知，系统为每起火情事件进行分级标记，并自动触发相应的处置流程。
在火情等级划分方面，山林明火、山林大烟及耕地火（有蔓延趋势）被归类为高风险火情，系统将多条告警信息同时推送以加快响应速度。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进行分级推送，如火源熄灭则自动取消告警。至于耕地烟、居民区淡烟等低风险火情，系统则自动归档处理，避免干扰管理人员。
实战验证：准确率提升至96%，无效告警减少94%
截至2023年底，江苏苏州张家港市的林木覆盖率已达20.36%，森林防火任务日益紧迫。
在一期项目建设中，张家港市已部署热成像设备，初步建立火灾预警体系。在二期建设中，系统进一步融合海康威视森林防火多模态智能研判大模型，利用大小模型协同机制，对前端感知数据进行智能复核与分级研判，从而系统性优化了整个预警流程。
2026年2月的统计数据显示，接入大模型后，系统告警准确率超过96%。平台累计触发告警1848条，其中智能识别出94条高风险火情，151条中风险和1603条低风险火情被自动归档，无效告警量减少94%，人工研判工作量下降95.5%。整体防控效率与精准度显著提升。
在实际应用中，该系统不仅具备智能过滤无效告警和分级处置能力，还支持重复告警的合并、火情熄灭后的自动告警消除以及火情扩散时的告警升级等联动处置机制，全面构建“识别-研判-告警-处置”的森林防火闭环管理体系。