海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型产品，提升火情识别效率
随着科技水平的不断进步，森林防火手段正逐步从传统的人员巡查方式转向依赖双光谱成像、红外热成像仪等先进设备进行火情预警。尽管这些技术在火情识别方面具有显著优势，但在实际应用中，诸如风沙、工厂排放等产生的高温源也可能被误判为火情，导致大量无效报警，干扰工作人员的判断与处置。
为应对这一挑战，海康威视公共服务行业软件业务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主研发的观澜大模型能力，对火情进行智能分类，有效降低约90%的无效报警，显著提升火灾预警系统的智能化水平与处置效率。
大模型赋能：精准识别火情，智能分级，提升响应效率
海康威视森林防火多模态智能研判大模型产品，基于观澜大模型算法，对火情图像进行二次复核与判断，并能够识别火情发生的场景类型（如山林、居民区、耕地）、火势大小（如明火、浓烟、小烟）以及环境属性（如是否靠近居民区）。根据识别结果，平台可对火情进行风险分级并自动推送至相关责任人。
系统前端连接热成像双光谱云台等设备，持续捕捉林区火源图像，利用前端CV大模型进行初步筛选，识别疑似火情并即时上报平台。随后，平台结合观澜大模型算法，对火情进行二次确认，识别其发生环境，排除诸如浓雾、工厂排烟或居民炊烟等干扰因素。
除了过滤低关注度的误报，系统还通过大模型技术实现火情的智能分级与处理流程自动化，从而提高管理人员的工作效率。
首先，系统借助计算机视觉算法识别烟雾的位置及其所处环境，例如在居民区门前或工业烟囱顶部。其次，系统根据烟雾浓度、参照物比例等信息判断火势大小，例如依据烟雾是否遮蔽背景来区分浓烟与淡烟。最后，系统通过大模型对烟雾特征与场景信息的综合分析，为每一起火情打上标签，并据此智能划分风险等级并自动流转至处理流程。
其中，山林中的明火、大面积烟雾以及耕地中具有蔓延趋势的火情被归为高风险级别，系统会向管理人员推送多条相关告警，以便快速响应和处置。对于耕地火或山林中的淡烟等中风险火情，系统则通过持续图像抓取，将多个火情合并为一个事件进行分级处理，例如对已熄灭的火点自动解除告警。而对于耕地烟雾或居民区淡烟等低风险事件，系统自动归档并取消报警，从而避免无效告警干扰，进一步提高处置效率。
实际应用：告警准确率提升至96%，无效告警大幅减少
截至2023年底，江苏张家港市森林覆盖率达到20.36%，森林防火工作的重要性日益凸显。在前期建设中，张家港市已部署热成像等智能感知设备，初步建立起火灾预警能力。为进一步提升预警系统的准确性与响应速度，二期项目中引入海康威视森林防火多模态智能研判大模型，对前端采集的信息进行智能复核与分级处理。
根据2026年2月的统计数据，系统在接入大模型后，告警准确率提升至96%以上。累计触发告警1848次，其中系统智能识别出94起高风险火情并自动处理；151起中风险与1603起低风险事件被自动归档，无效告警数量减少了94%，人工研判工作量降低了95.5%，整体防控效率和精确度均得到显著提升。
在实际部署中，该大模型系统不仅能够智能过滤无效告警、实现火情分级处置，还支持重复告警合并、火情熄灭后自动解除报警、火情扩散时自动升级告警等联动功能，构建起“识别-研判-告警-处置”全流程闭环体系，为森林防火提供更加智能、主动的解决方案。