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當樹冠騰起明火時，火勢已擴散猛烈。真正的防微杜漸，在于精準發現初起狀態的火苗和煙霧，盡早撲滅。

傳統煙火檢測通常采用雙光譜檢測方案，通過熱成像識別初起的火苗，但高溫的管道、灼熱的石頭、正在運行的農機設備等，因與火苗具有相似的熱源特征會導致誤報；通過可見光檢測煙霧發現“陰燃”火情（看不見火的森林隱患），卻易受到燈光光影、水面反光、天空云彩、大棚等跟煙霧視覺特征相似的復雜環境因素干擾。

煙火檢測大模型攝像機依托?？涤^瀾大模型技術體系，深度融合海量干擾樣本，通過專業分析和預訓練，結合大模型的自注意力機制，突破傳統方法對局部特征的依賴，實現全局畫面分析，從局部細節到整體場景綜合研判，進一步提高“煙火”的識別準確率。

鄉野村落炊煙裊裊？

過濾“房屋煙囪煙霧”誤報

在村鎮散落分布的林區，傳統方法常將生活煙囪排煙誤報為火情煙霧。

煙火檢測大模型攝像機通過全局場景理解，準確對場景中的房屋、煙囪等標志物進行輪廓定位，分析可疑煙霧目標與標志物的空間位置關系，綜合研判過濾正常生活排煙產生的誤報。 

施工車輛塵土飛揚？

過濾“車輛揚塵”誤報

當林區存在大型車輛施工場景，傳統煙火檢測常因車輛揚塵形態類似煙霧而產生誤報。 

煙火檢測大模型攝像機動態分析可疑煙霧目標，過濾揚塵干擾。

山林上空云卷云舒？

過濾“天空漂浮的云彩”誤報

南方和西南地區多山地，由于氣候等原因山林上空常伴有云彩，容易導致傳統煙火檢測誤報。 

煙火檢測大模型攝像機可通過精準場景理解和綜合研判，有效區分云彩干擾，提升預警精度。

*大模型煙火檢測攝像機準確識別煙火并預警

森林之大，群山往往綿延數十甚至數百公里，為進一步提高巡護效率，減少誤報干擾，用戶通常手動繪制屏蔽區，將房屋、工廠、湖泊這些非目標區域進行屏蔽，但人工繪制過于繁瑣，耗時耗力。

煙火檢測大模型攝像機支持區域智能識別屏蔽功能，可智能識別場景中用戶預設的非監測區域，并進行自動屏蔽，從源頭大范圍過濾非監測區帶來的干擾，提升煙火預警準確率。據實測數據，工廠、房屋等區域的識別率達95%，準確率達99%。

*區域自動識別屏蔽測試效果

不止于林區防火，大模型助力更準確的煙火識別，正在為更多領域帶去科技助力——

本次發布的系列產品，覆蓋百米到公里級不同防火場景應用，可全面用于森林、景區、鄉村、自然保護地、光伏電站等室外遠距離場景煙火檢測，以及倉庫、配電房、數據機房、電瓶車充電區等近距離煙火檢測。

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