近期Intsersec Shanghai 展覽會(huì)在上海國(guó)家會(huì)展中心盛大舉行，作為專(zhuān)注于大安全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的行業(yè)性展會(huì)，本屆Intsersec Shanghai重點(diǎn)聚焦于公共安全、生產(chǎn)安全、環(huán)境監(jiān)測(cè)、應(yīng)急救援等領(lǐng)域的智能化裝備和行業(yè)解決方案展示。

　　為了進(jìn)一步匯聚行業(yè)智慧，探索創(chuàng)新產(chǎn)品和技術(shù)的落地應(yīng)用現(xiàn)狀和趨勢(shì)，本屆展會(huì)特別設(shè)置三大行業(yè)專(zhuān)場(chǎng)論壇，在“環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)字化應(yīng)用主題論壇”上，大華股份上海區(qū)域公共與民生行業(yè)解決方案總監(jiān)王昆朋先生圍繞著“多維感知數(shù)字 AI 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)啟生態(tài)文明新時(shí)代”的主題，重點(diǎn)介紹了大華股份在林草、自然保護(hù)地、耕地、水利等典型環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的數(shù)字化解決方案。

　　以下為王昆朋先生的現(xiàn)場(chǎng)分享內(nèi)容摘要：

　　在科技與環(huán)保深度融合的時(shí)代，大華股份作為以視頻為核心的智慧物聯(lián)解決方案提供商和運(yùn)營(yíng)服務(wù)商，始終以創(chuàng)新為發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，每年將銷(xiāo)售收入的 10% 左右投入研發(fā)創(chuàng)新。2023 年研發(fā)投入達(dá) 39.67 億元，上市以來(lái)累計(jì)投入 254.19 億元，研發(fā)人員占比超 50%。公司建立了先進(jìn)技術(shù)研究院、大數(shù)據(jù)研究院等五大研究院，專(zhuān)注不同技術(shù)領(lǐng)域研究，承擔(dān) 49 項(xiàng)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，參編發(fā)布 48 項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、94 項(xiàng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，獲 9 個(gè)紅點(diǎn)大獎(jiǎng)、17 個(gè) if 國(guó)際設(shè)計(jì)大獎(jiǎng)及 70 多個(gè)國(guó)家 AI 競(jìng)賽第一，擁有國(guó)家級(jí)博士后工作站，是國(guó)家認(rèn)定企業(yè)技術(shù)中心與創(chuàng)新型試點(diǎn)企業(yè)。

　　下面，我將從林草、自然保護(hù)地、耕地、水利四個(gè)板塊，為大家介紹大華股份在環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的數(shù)字化解決方案。

　　一、林草板塊：攻克森林防火監(jiān)測(cè)難題

　　在森林防火領(lǐng)域，監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率提升空間巨大。2024 年與國(guó)家林草局防火司協(xié)同對(duì) 8 個(gè)省份的森林防火應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)研發(fā)現(xiàn)，霧氣、炊煙、玻璃反光等干擾因素嚴(yán)重影響準(zhǔn)確率。誤報(bào)原因主要有兩類(lèi)：

　　一是煙和霧特征高度相似，現(xiàn)有監(jiān)測(cè)主要采用普通煙火檢測(cè)相機(jī)視覺(jué)成像分析及遠(yuǎn)距離輪巡掃描方式，我們從目標(biāo)成分、現(xiàn)象、狀態(tài)、顏色四個(gè)維度分析差異，提出解決方案：基于設(shè)備自身變倍，將監(jiān)測(cè)目標(biāo)占比引入變倍參數(shù)，放大目標(biāo)在畫(huà)面中的占比至 1/5 以上，為算法分析提供更好圖像基礎(chǔ)；優(yōu)化邏輯算法，包括目標(biāo)細(xì)分割，利用形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素填充煙或霧的斷裂、空洞和分離現(xiàn)象以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分隔并分析判定；連續(xù)幀相似度分析，比對(duì)短時(shí)間內(nèi)圖像前后幀相似度檢測(cè)差異；面積變化率分析，分析短時(shí)間內(nèi)多幀圖像輪廓面積變化率；顏色識(shí)別分析目標(biāo)圖像顏色。

　　二是彩鋼、玻璃反光及煙囪正常排放等因素易被誤判，我們采用誤報(bào)過(guò)濾算法，提取彩鋼、玻璃、煙囪等元素特征量，建立誤報(bào)過(guò)濾庫(kù)，報(bào)警時(shí)將觸發(fā)圖片與庫(kù)中特征比對(duì)，過(guò)濾常規(guī)對(duì)象誤報(bào)。最終技術(shù)優(yōu)化路線是融合誤報(bào)過(guò)濾算法、煙霧優(yōu)化算法及二次辨別算法，完成對(duì)火點(diǎn)和煙霧報(bào)警的二次分析研判。

　　二、自然保護(hù)地板塊：構(gòu)建生物多樣性智能監(jiān)測(cè)體系

　　自然保護(hù)地需為珍稀動(dòng)物營(yíng)造良好生存環(huán)境，對(duì)保護(hù)區(qū)內(nèi)生態(tài)因子、水生生物、林草及人車(chē)活動(dòng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)生物多樣性多維智能監(jiān)測(cè)感知。

　　針對(duì)保護(hù)地低照度、場(chǎng)景大、風(fēng)大等環(huán)境特征，大華提供端邊云不同形態(tài)產(chǎn)品，前后端組合適配不同動(dòng)物場(chǎng)景監(jiān)測(cè)。通過(guò)視頻智能分析可實(shí)現(xiàn)旗艦物種智能識(shí)別，掌握其活動(dòng)規(guī)律。

　　利用大模型多樣性物種識(shí)別算法，對(duì)收集的原始素材進(jìn)行標(biāo)注和樣本訓(xùn)練，可快速訓(xùn)練、部署物種識(shí)別算法，按天生成算法響應(yīng)客戶(hù)需求?，F(xiàn)有識(shí)別算法可實(shí)現(xiàn) 800 多種鳥(niǎo)類(lèi)、150 多種獸類(lèi)、25 種兩棲類(lèi)識(shí)別，且統(tǒng)計(jì)種類(lèi)持續(xù)增加、快速迭代，降低人工統(tǒng)計(jì)工作量的同時(shí)使分類(lèi)更精準(zhǔn)科學(xué)。

　　還可通過(guò)動(dòng)物叫聲監(jiān)測(cè)識(shí)別實(shí)現(xiàn)多維生物監(jiān)測(cè)，根據(jù)聲音頻率、能量及變化趨勢(shì)等特征信息增強(qiáng)提取特征值，進(jìn)行差異性比對(duì)分析精準(zhǔn)識(shí)別動(dòng)物種類(lèi)，用戶(hù)也可自行對(duì)監(jiān)測(cè)動(dòng)物物種進(jìn)行模型訓(xùn)練，該應(yīng)用有助于研究珍稀鳥(niǎo)類(lèi)動(dòng)物種群分布，建立動(dòng)物鳴叫生文基礎(chǔ)資源庫(kù)，優(yōu)化保護(hù)措施并開(kāi)展科普宣教。

　　三、耕地板塊：筑牢耕地保護(hù)智慧監(jiān)管防線

　　堅(jiān)守 18 億畝耕地紅線是重要政策，大華結(jié)合耕地監(jiān)管場(chǎng)景特性與業(yè)務(wù)要求，構(gòu)建立體化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，覆蓋各類(lèi)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)多元化無(wú)盲區(qū)監(jiān)測(cè)，加載智能算法打造創(chuàng)新高效智能監(jiān)測(cè)監(jiān)管體系。

　　在耕地生態(tài)監(jiān)測(cè)方面，采用衛(wèi)星遙感圖斑監(jiān)測(cè)方式，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星與視頻聯(lián)動(dòng)，對(duì)異常圖斑地塊進(jìn)行信息核查及面積測(cè)量。耕地生態(tài)監(jiān)測(cè)算法多樣，分為施工特征識(shí)別、違建識(shí)別、施工工程機(jī)械識(shí)別和場(chǎng)景識(shí)別四大類(lèi)約 20 多種，可完成動(dòng)態(tài)預(yù)警。針對(duì)行業(yè)通用算法存在的鐵塔云臺(tái)安裝調(diào)試精度要求高、誤差難控制、標(biāo)定工作量大等問(wèn)題，大華采用新算法，加入設(shè)備安裝傾斜角度變量，通過(guò)自動(dòng)計(jì)算云臺(tái)安裝姿態(tài)角篩選，使用區(qū)域補(bǔ)償或解析解方式定位，解析解獲得精準(zhǔn)修正參數(shù)后，四個(gè)標(biāo)定點(diǎn)位即可精準(zhǔn)定位，還可直接計(jì)算云臺(tái)安裝角度降低水平要求，實(shí)現(xiàn)定位偏差小于30米，從 9.46% 降至 3%。

　　在耕地分析中，傳統(tǒng)多圖塊陳列判斷方式效率低，我們通過(guò)多圖層疊加分析，切換圖層呈現(xiàn)地塊不同屬性并聯(lián)動(dòng)監(jiān)控展現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻，結(jié)合永久基本農(nóng)田、土地利用現(xiàn)狀及總體規(guī)劃等圖層同步比對(duì)分析復(fù)雜事件。提出視頻空間化理念，在傳統(tǒng)圖層信息中疊加視頻信息進(jìn)行雙系統(tǒng)查閱，傳統(tǒng)方式一次核查約 10 分鐘，加載該功能后，在視頻畫(huà)面疊加地塊邊界，基于畫(huà)面進(jìn)行意圖研判，多圖層疊加地塊地平映射，一分鐘即可完成一次核查，大幅提高效率。在成都，還探索基于視頻的作物識(shí)別，訓(xùn)練識(shí)別作物類(lèi)型，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)耕地非糧化現(xiàn)象，穩(wěn)定糧食生產(chǎn)。

　　四、水利板塊：創(chuàng)新全流域智慧監(jiān)管模式

　　在水利生態(tài)監(jiān)測(cè)全流域監(jiān)管中，建設(shè)成本與監(jiān)管范圍是突出矛盾，我們提出無(wú)人機(jī)加空間識(shí)別算法，通過(guò)圖像比對(duì)和目標(biāo)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)大流域低成本覆蓋及 “四亂” 自動(dòng)預(yù)警識(shí)別。針對(duì)水利數(shù)字孿生中三維建模洪水預(yù)演內(nèi)容無(wú)法佐證的痛點(diǎn)，提出視頻孿生理念，將視頻畫(huà)面精確融合顯示到三維模型對(duì)應(yīng)空間真實(shí)地理坐標(biāo)位置，生成動(dòng)態(tài)虛擬場(chǎng)景或模型，實(shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景與實(shí)時(shí)視頻融合，完成預(yù)警預(yù)測(cè)與實(shí)景實(shí)況復(fù)合。

　　“創(chuàng)新 AI 守護(hù)生態(tài)，數(shù)字融合服務(wù)民生” 是大華股份在環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的的發(fā)展理念，我們以人與自然和諧共生為愿景，致力于構(gòu)建美麗中國(guó)。通過(guò)融合感知實(shí)時(shí)捕捉生態(tài)變化，借助泛在 AI 精準(zhǔn)守護(hù)自然，在生態(tài)監(jiān)測(cè)與災(zāi)害防范方面成效顯著，推動(dòng)智能生態(tài)治理從森林防火到數(shù)字鄉(xiāng)村的全方位發(fā)展，深度融合民生服務(wù)與生態(tài)保護(hù)，繪就人與自然和諧美好的畫(huà)卷。