多维感知数字 AI 监测系统开启生态文明新时代 - 安防知识网 - 资讯

大华股份林草、自然保护地、耕地、水利等典型环境监测领域的数字化解决方案。

　　近期Intsersec Shanghai 展览会在上海国家会展中心盛大举行，作为专注于大安全产业数字化应用的行业性展会，本届Intsersec Shanghai重点聚焦于公共安全、生产安全、环境监测、应急救援等领域的智能化装备和行业解决方案展示。

　　为了进一步汇聚行业智慧，探索创新产品和技术的落地应用现状和趋势，本届展会特别设置三大行业专场论坛，在“环境监测数字化应用主题论坛”上，大华股份上海区域公共与民生行业解决方案总监王昆朋先生围绕着“多维感知数字 AI 监测系统开启生态文明新时代”的主题，重点介绍了大华股份在林草、自然保护地、耕地、水利等典型环境监测领域的数字化解决方案。

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　　以下为王昆朋先生的现场分享内容摘要：

　　在科技与环保深度融合的时代，大华股份作为以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商，始终以创新为发展的核心驱动力，每年将销售收入的 10% 左右投入研发创新。2023 年研发投入达 39.67 亿元，上市以来累计投入 254.19 亿元，研发人员占比超 50%。公司建立了先进技术研究院、大数据研究院等五大研究院，专注不同技术领域研究，承担 49 项国家级科研项目，参编发布 48 项国家标准、94 项行业标准，获 9 个红点大奖、17 个 if 国际设计大奖及 70 多个国家 AI 竞赛第一，拥有国家级博士后工作站，是国家认定企业技术中心与创新型试点企业。

　　下面，我将从林草、自然保护地、耕地、水利四个板块，为大家介绍大华股份在环境监测领域的数字化解决方案。

　　一、林草板块：攻克森林防火监测难题

　　在森林防火领域，监测准确率提升空间巨大。2024 年与国家林草局防火司协同对 8 个省份的森林防火应用现状调研发现，雾气、炊烟、玻璃反光等干扰因素严重影响准确率。误报原因主要有两类：

　　一是烟和雾特征高度相似，现有监测主要采用普通烟火检测相机视觉成像分析及远距离轮巡扫描方式，我们从目标成分、现象、状态、颜色四个维度分析差异，提出解决方案：基于设备自身变倍，将监测目标占比引入变倍参数，放大目标在画面中的占比至 1/5 以上，为算法分析提供更好图像基础；优化逻辑算法，包括目标细分割，利用形态学结构元素填充烟或雾的断裂、空洞和分离现象以实现目标分隔并分析判定；连续帧相似度分析，比对短时间内图像前后帧相似度检测差异；面积变化率分析，分析短时间内多帧图像轮廓面积变化率；颜色识别分析目标图像颜色。

　　二是彩钢、玻璃反光及烟囱正常排放等因素易被误判，我们采用误报过滤算法，提取彩钢、玻璃、烟囱等元素特征量，建立误报过滤库，报警时将触发图片与库中特征比对，过滤常规对象误报。最终技术优化路线是融合误报过滤算法、烟雾优化算法及二次辨别算法，完成对火点和烟雾报警的二次分析研判。

　　二、自然保护地板块：构建生物多样性智能监测体系

　　自然保护地需为珍稀动物营造良好生存环境，对保护区内生态因子、水生生物、林草及人车活动进行动态监测，实现生物多样性多维智能监测感知。

　　针对保护地低照度、场景大、风大等环境特征，大华提供端边云不同形态产品，前后端组合适配不同动物场景监测。通过视频智能分析可实现旗舰物种智能识别，掌握其活动规律。

　　利用大模型多样性物种识别算法，对收集的原始素材进行标注和样本训练，可快速训练、部署物种识别算法，按天生成算法响应客户需求。现有识别算法可实现 800 多种鸟类、150 多种兽类、25 种两栖类识别，且统计种类持续增加、快速迭代，降低人工统计工作量的同时使分类更精准科学。

　　还可通过动物叫声监测识别实现多维生物监测，根据声音频率、能量及变化趋势等特征信息增强提取特征值，进行差异性比对分析精准识别动物种类，用户也可自行对监测动物物种进行模型训练，该应用有助于研究珍稀鸟类动物种群分布，建立动物鸣叫生文基础资源库，优化保护措施并开展科普宣教。

　　三、耕地板块：筑牢耕地保护智慧监管防线

　　坚守 18 亿亩耕地红线是重要政策，大华结合耕地监管场景特性与业务要求，构建立体化监测系统，覆盖各类场景，实现多元化无盲区监测，加载智能算法打造创新高效智能监测监管体系。

　　在耕地生态监测方面，采用卫星遥感图斑监测方式，实现卫星与视频联动，对异常图斑地块进行信息核查及面积测量。耕地生态监测算法多样，分为施工特征识别、违建识别、施工工程机械识别和场景识别四大类约 20 多种，可完成动态预警。针对行业通用算法存在的铁塔云台安装调试精度要求高、误差难控制、标定工作量大等问题，大华采用新算法，加入设备安装倾斜角度变量，通过自动计算云台安装姿态角筛选，使用区域补偿或解析解方式定位，解析解获得精准修正参数后，四个标定点位即可精准定位，还可直接计算云台安装角度降低水平要求，实现定位偏差小于30米，从 9.46% 降至 3%。

　　在耕地分析中，传统多图块陈列判断方式效率低，我们通过多图层叠加分析，切换图层呈现地块不同属性并联动监控展现实时视频，结合永久基本农田、土地利用现状及总体规划等图层同步比对分析复杂事件。提出视频空间化理念，在传统图层信息中叠加视频信息进行双系统查阅，传统方式一次核查约 10 分钟，加载该功能后，在视频画面叠加地块边界，基于画面进行意图研判，多图层叠加地块地平映射，一分钟即可完成一次核查，大幅提高效率。在成都，还探索基于视频的作物识别，训练识别作物类型，实时发现耕地非粮化现象，稳定粮食生产。

　　四、水利板块：创新全流域智慧监管模式

　　在水利生态监测全流域监管中，建设成本与监管范围是突出矛盾，我们提出无人机加空间识别算法，通过图像比对和目标检测实现大流域低成本覆盖及 “四乱” 自动预警识别。针对水利数字孪生中三维建模洪水预演内容无法佐证的痛点，提出视频孪生理念，将视频画面精确融合显示到三维模型对应空间真实地理坐标位置，生成动态虚拟场景或模型，实现虚拟场景与实时视频融合，完成预警预测与实景实况复合。

　　“创新 AI 守护生态，数字融合服务民生” 是大华股份在环境监测领域的的发展理念，我们以人与自然和谐共生为愿景，致力于构建美丽中国。通过融合感知实时捕捉生态变化，借助泛在 AI 精准守护自然，在生态监测与灾害防范方面成效显著，推动智能生态治理从森林防火到数字乡村的全方位发展，深度融合民生服务与生态保护，绘就人与自然和谐美好的画卷。