Решение для системы визуального интеллектуального наблюдения и предупреждения о рисках с поддержкой искусственного интеллекта и предотвращения лесных пожаров
Решение для системы визуального интеллектуального наблюдения и предупреждения о рисках с поддержкой искусственного интеллекта и предотвращения лесных пожаров

1. Предыстория программы

Лесные пожары являются одним из восьми стихийных бедствий в мире. Они происходят широко, внезапны, разрушительны, опасны и чрезвычайно сложны в борьбе с ними. Они серьезно угрожают жизни и имуществу людей, а также безопасности лесных ресурсов и даже причиняют вред. экологические катастрофы. Эффективное предотвращение и своевременная борьба с лесными пожарами являются важными мерами по защите достижений экологического строительства страны и содействию строительству экологической цивилизации.

Регуляторные болевые точки

1) Существующая система мониторинга предотвращения лесных пожаров отстала и в основном основана на ручном наземном патрулировании и патрулировании на высоких точках на сторожевых вышках. Существуют такие проблемы, как ограниченные возможности патрулирования и низкая эффективность патрулирования;

2) Ограниченную метеорологическими и климатическими условиями, топографией, условиями дорожного движения, условиями связи лесных массивов и другими факторами, работу по предотвращению лесных пожаров сложно контролировать во всех аспектах в режиме реального времени, делать своевременные прогнозы и ранние предупреждения, проводить лесное патрулирование и патрулирование, организация своевременных пожарных и спасательных операций, а также проведение расследования последствий стихийного бедствия и сбора доказательств. Сложная ситуация.

2. Введение плана

Решение системы визуального интеллектуальной системы наблюдения за предотвращением лесных пожаров может осуществлять всепогодный интеллектуальный автоматический мониторинг и предупреждение о пожарах в лесах, лесных фермах и других местах, своевременно обнаруживать лесные пожары и помогать в принятии решений, а также осуществлять управление всем процессом «до пожара», во время пожара и после пожара».

Основываясь на передовых технологиях, таких как технология видеонаблюдения, технология сетевой передачи, технология географической информации ГИС и технология интеллектуального распознавания изображений AI, технология Xufan сочетает в себе платформу алгоритмов AI и платформу системы мониторинга безопасности EasyCVR для агрегирования и управления передаваемыми данными. все внешние датчики для предотвращения лесных пожаров, интеллектуального анализа, обработки и распределения, раннего предупреждения и т. д. могут быстро и точно обнаруживать опасность пожара и обеспечивать раннее предупреждение, обеспечивая всесторонний и трехмерный мониторинг лесных пожаров. .

3. Функции программы

1) Мониторинг фейерверков: интеллектуальная идентификация с помощью искусственного интеллекта, своевременное предупреждение платформы, точное позиционирование точек возгорания, быстрое ручное исследование и оценка, проверка ложных сигналов тревоги, контроль сигналов тревоги и видимая эффективность;

Платформа алгоритма искусственного интеллекта основана на искусственном интеллекте и технологии больших данных. Благодаря большому количеству образцов пиротехнических данных она извлекает множество характеристик пиротехники для обучения и оценки, а также выполняет высокоточную пиротехническую идентификацию в видеопотоках с камеры для достижения искусственного интеллекта. интеллектуальный анализ существующего видеооборудования видимого света. Алгоритм искусственного интеллекта платформы для распознавания фейерверков в сценариях предотвращения лесных пожаров включает в себя следующие два типа:

  • Распознавание открытого пламени: поддерживает идентификацию темно-оранжевых непрозрачных объектов пламени, появляющихся на видеоизображениях.
  • Распознавание дыма: поддерживает идентификацию облаков дыма, появляющихся на видеоизображениях.

2) Динамический контроль людей и транспортных средств. Благодаря штыковому видеонаблюдению и технологии распознавания лиц и транспортных средств мы можем контролировать людей и транспортные средства на въездах и выездах из леса, помогая расследованию, сбору доказательств и интеллектуальному управлению лесными массивами.

3) Контроль персонала: автоматически обнаруживать и регистрировать людей, входящих и выходящих из лесной зоны, а также помогать в расследовании случаев лесных пожаров.

4) Видеонаблюдение. Платформа системы видеонаблюдения EasyCVR может просматривать изображения наблюдения в реальном времени, включая просмотр на нескольких экранах, а также поддерживает запись и воспроизведение видео. Воспроизведение видео можно использовать для запроса, воспроизведения и загрузки исторических видеозаписей.

5) Портативное управление на мобильном терминале: проверка пожарной безопасности, оповещение о пожаре, проверка информации о пожаре и обратная связь по утилизации;

6) Связь с картой ГИС: внешнее оборудование поддерживает позиционирование GPS/Beidou. Пока оборудование находится в сети, информация о местоположении оборудования может передаваться на платформу EasyCVR в режиме реального времени через беспроводную сеть 4G/5G. Функция карты ГИС, которая поставляется вместе с бизнесом, может быть реализована терминальное оборудование. Позиционирование в реальном времени на электронной карте позволяет быстро определить место пожара, а также просмотреть видеофрагменты и воспроизвести видео наблюдения, что способствует эффективному осуществлению аварийно-спасательных операций. меры.

С помощью возможностей видеоинтеллектуального анализа платформы алгоритмов искусственного интеллекта и возможностей видеомониторинга системы мониторинга безопасности платформы EasyCVR мы совместно создаем визуальную интеллектуальную систему наблюдения за ранним предупреждением о риске лесного пожара, обеспечивающую визуальную поддержку лесного пожара. мониторинг и раннее предупреждение, командование и спасение, а также поддержка принятия решений с использованием возможностей технологий. Обеспечьте безопасность леса.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose