海康威视推出森林防火多模态智能研判大模型，提升火情处置效率
在科技持续推动森林防火体系升级的背景下，传统的依赖人工巡查的防火手段正逐步被以双光谱成像、红外热成像等传感器技术为核心的智能预警系统所替代。然而，这类高精度设备在实际应用中仍存在误报问题，例如因自然环境中的高温源（如居民区炊烟或工厂排放）引发的误警，不仅干扰了系统判断，也降低了管理人员的响应效率。
为应对上述挑战，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系统。该产品融合了海康威视在机器视觉与智能算法领域的积累，能够对火情事件进行智能化分类处理，从而减少高达90%的无效报警，显著提升森林防火的响应效率。
大模型赋能：精准识别，智能分级
该森林防火大模型系统具备多维度火情识别能力，包括对火情类型（明火、浓烟、小烟）、发生场景（山林、耕地、居民区）以及周边环境因素的智能分析。通过算法模型对图像信息进行二次复核，系统可有效区分真实火情与非火情干扰因素，例如烟雾、浓雾等。
系统前端接入热成像双光谱云台等传感设备，实时捕捉林区图像，并借助前端CV大模型完成初步筛选，识别潜在火情后即时推送至平台。平台随后依托“观澜”大模型进一步进行复核与分级，确保告警信息的准确性和时效性。
系统不仅减少了管理人员对低关注度告警的处理负担，还通过大模型驱动的分级机制，实现了火情事件的自动流转与高效处置。
火情识别与分级机制
系统首先通过计算机视觉模型识别烟雾出现的具体位置及环境背景，如居民区前、工业厂房烟囱处等。其次，通过分析烟雾浓度与背景参照物的相对比例，判断火情的严重程度，例如是否为浓烟或淡烟。最后，系统依据烟雾特征及场景理解，对每一起火情事件进行标记，并自动划分其风险等级，进而决定处置优先级。
具体而言，系统将山林明火、山林大烟、耕地火（已蔓延）划为高风险事件，立即推送多个告警以加快响应。对于耕地火、山林淡烟等中风险火情，系统则通过连续图像捕捉进行火点追踪，并在多个火情合并后统一处理。而对于低风险火情，如耕地烟、居民区淡烟等，则自动归档不产生告警，从而有效过滤无效信息。
落地应用：提升效率，降低误报
截至2023年底，苏州张家港市林地覆盖面积达到20.36%，森林防火任务日益繁重。一期建设中，张家港已部署热成像感知设备，初步建立火灾预警能力。二期建设则引入海康威视多模态智能研判大模型系统，进一步强化火情识别与响应的精准性。
2026年2月的统计数据表明，系统接入大模型后，告警准确率提升至96%以上。系统累计接收1848条告警信息，其中94条被判定为高风险火情并自动处理，151条为中风险、1603条为低风险，无效告警数量下降94%，人工审核负担减少95.5%。
在实际部署中，该系统不仅实现了无效告警的智能过滤与火情分级处置，还支持重复告警合并、火情熄灭自动消除告警、火情扩散时告警升级等联动机制，构建起从识别到处置的闭环管理体系，显著提升了森林防火的智能化与主动性。