海康威视推出森林防火智能研判大模型，助力防火工作高效精准
随着技术的不断进步，森林防火手段正从传统的人工巡查逐步向智能化、自动化方向演进。如今，双光谱传感器、红外热成像仪等设备被广泛用于早期火情监测。然而，在复杂环境如风沙天气下，设备也可能因误判而触发报警，尤其是在居民区、工厂等区域出现高温源时，系统往往难以区分真实火情与非火情高温源，导致大量无效警报，影响防火人员的工作效率。
为提升火情识别的准确性和处置效率，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研的“观澜”大模型能力，实现了对火情的智能分类与精准识别，有效减少约90%的无效报警，大幅减轻工作人员重复判断的负担。
大模型赋能火情研判，提升识别与响应效率
该大模型产品融合计算机视觉与多模态识别能力，对报警图像进行二次复核，并对火情进行场景识别，包括山林、居民区与耕地等。同时，系统可识别火势规模——如明火、浓烟或小烟——以及环境要素，从而自动划分火情等级并分级推送至相关管理人员。
前端设备如热成像双光谱云台可实时捕捉林区图像，结合前端CV大模型进行初步筛选。一旦识别出疑似火情，系统便将相关信息即时推送至平台。随后，平台利用“观澜”大模型算法进行二次研判，识别火情发生的背景环境，排除诸如浓雾、工厂排放烟雾或居民生活炊烟等误判因素。
智能分级与流转，提升处置效率
除过滤无效报警外，系统还通过大模型对火情进行智能分级与处置流转，显著提高管理人员的响应效率。首先，CV大模型可识别烟雾所处的精确位置，比如居民房屋前或工厂烟囱上。其次，系统通过烟雾浓度及参照物比例判断火势规模，如烟雾是否遮蔽背景物可辅助判断是否为浓烟或淡烟。
最后，系统结合烟雾特征与场景语义理解，对每起火情进行“标记”并智能划分等级。例如，山林明火、大烟以及耕地火情（具有蔓延趋势）被归为高风险事件，系统会立即推送多条告警信息，以加快处置响应。
对于中风险火情，如耕地火或山林淡烟，系统则通过前端设备持续抓拍火情图像，将多个火点合并为一个告警事件进行分级处理。如火情熄灭，则系统会自动取消相关告警。而针对低风险火情，如耕地烟或居民区烟雾，系统则自动归档，不触发报警，进一步减少无效告警。
实战应用验证：告警准确率显著提升
截至2023年底，江苏省张家港市的林木覆盖率已达20.36%，森林防火任务日益紧迫。在一期建设中，张家港市已引入热成像等智能感知设备，初步建立了火灾预警能力。在二期建设中，当地进一步融合海康威视森林防火多模态智能研判大模型，系统对前端感知信息进行智能复核与分级判断，通过大小模型协同运作，优化了整体预警流程。
2026年2月的统计数据显示，该系统接入大模型后，告警准确率提升至96%以上。平台累计产生1848条告警事件，其中94起被识别为高风险火情并自动流转处理，151起中风险与1603起低风险事件被归档处理。无效告警减少了94%，人工研判工作量下降95.5%，整体防火效率与精准度实现显著提升。
在实际部署中，该大模型产品不仅能够自动过滤无效告警并实现智能分级，还支持重复告警的智能合并、火情熄灭后的告警消除，以及火势扩大的告警升级等联动功能，全面构建起“识别-研判-告警-处置”一体化的森林防火闭环体系。