4月17-19日，由中國(guó)林學(xué)會(huì)主辦，中國(guó)林學(xué)會(huì)林業(yè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用分會(huì)、福建農(nóng)林大學(xué)、福州大學(xué)承辦的第七屆中國(guó)智慧林業(yè)大會(huì)在福州順利召開。

本屆大會(huì)以“數(shù)智林草，榕聯(lián)山海”為主題，海康威視受邀參會(huì)并發(fā)表了《大模型技術(shù)服務(wù)智慧林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》為主題的演講，聚焦生物多樣性監(jiān)測(cè)、森林防火等核心場(chǎng)景，分享了大模型技術(shù)的創(chuàng)新技術(shù)及實(shí)踐應(yīng)用。

生物多樣性監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，鳥類識(shí)別準(zhǔn)確率提升30%以上

針對(duì)濕地、灘涂等視野開闊場(chǎng)景，海康威視推出了鳥類監(jiān)測(cè)云臺(tái)攝像機(jī)，內(nèi)置鳥類識(shí)別大模型算法，可實(shí)現(xiàn)巡航區(qū)域內(nèi)鳥類目標(biāo)的智能搜尋、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、細(xì)節(jié)抓拍及持續(xù)跟蹤，解決了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方式效率低下、易驚擾鳥類的問(wèn)題。搭配加載了大模型算法的推理設(shè)備，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)鳥類物種的識(shí)別、數(shù)量統(tǒng)計(jì)、遷徙預(yù)測(cè)，并可自動(dòng)生成監(jiān)測(cè)報(bào)告，提升監(jiān)測(cè)效率。

通過(guò)云邊結(jié)合的模式，提高了鳥類的檢出率及檢準(zhǔn)率，經(jīng)實(shí)際項(xiàng)目測(cè)試，分類準(zhǔn)確率提升30%以上。

森林防火監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，無(wú)效告警減少90%

基于在防火領(lǐng)域10余年的業(yè)務(wù)積累，?？低曂瞥隽穗p光譜高精度定位云臺(tái)，內(nèi)置了煙火檢測(cè)大模型，能有效過(guò)濾復(fù)雜環(huán)境下的誤報(bào)干擾，實(shí)現(xiàn)誤報(bào)過(guò)濾精準(zhǔn)度再提升55%。在此基礎(chǔ)上，搭配加載了大模型算法的推理設(shè)備，通過(guò)多模態(tài)大模型算法對(duì)告警圖片再次復(fù)核，對(duì)確認(rèn)是火情的圖片進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別（山林、居民區(qū)、耕地）、火勢(shì)大小識(shí)別（明火、濃煙、小煙）、環(huán)境要素識(shí)別（居民區(qū)、非居民區(qū)），并根據(jù)不同場(chǎng)景類型劃分等級(jí)，分級(jí)推送，可減少無(wú)效告警90%。

通過(guò)云邊結(jié)合的模式，大幅提升了準(zhǔn)確率，降低了誤報(bào)，經(jīng)實(shí)際項(xiàng)目測(cè)試，準(zhǔn)確率提升至96%，無(wú)效告警減少94%。

除上述內(nèi)容外，?？低曔€推出了有效解決林區(qū)無(wú)人區(qū)監(jiān)測(cè)傳輸難題的自組網(wǎng)產(chǎn)品、解決傳統(tǒng)水泥界樁無(wú)法主動(dòng)識(shí)別入侵風(fēng)險(xiǎn)、人工巡檢成本高的電子界樁產(chǎn)品，解決林木長(zhǎng)勢(shì)評(píng)估主觀性強(qiáng)的多光譜植被監(jiān)測(cè)儀。

展會(huì)期間，?？低曃吮姸嘤^展來(lái)賓、行業(yè)客戶駐足參觀、深入交流，現(xiàn)場(chǎng)工作人員與來(lái)賓圍繞生物多樣性監(jiān)測(cè)、森林防火等議題開展了深入的交流與探討，進(jìn)一步深化了彼此的合作共識(shí)，為后續(xù)攜手推進(jìn)林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

未來(lái)，?？低晫⒊掷m(xù)推動(dòng)物聯(lián)感知、AI大模型等技術(shù)與林業(yè)場(chǎng)景深度適配，不斷迭代產(chǎn)品與解決方案，驅(qū)動(dòng)智慧林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

*數(shù)據(jù)來(lái)源：海康威視實(shí)驗(yàn)室測(cè)試數(shù)據(jù)