森林火灾智能探测技术

千万级超大规模烟火数据集

1000万以上无标签烟火/易错数据，用于模型预训练

可见光/热成像/近红外三波段混合数据

约100万有标签烟火数据集，用于模型微调

数据全部来源于业务回流，数据集规模大、易错样本多、场景复杂、贴合应用场景

FireGPT: 多光谱视频烟火检测基座模型

模型达到10亿+参数量

预训练数据规模庞大，达千万以上

在森林火灾难例测试集上，预训练模型相较于非预训练网络有显著优势

FireGPT具有灵活的可见光/近红外/热成像多光谱适应性，可以将三种光谱的任意组合作为输入

FireGPT火灾探测大模型

可以在多个国产化AI芯片平台部署，FireGPT提供云端二次确认服务，降低前端模型的误报率

森林火灾智能探测技术通过对森林监控视频进行实时分析，实现可疑火灾线索的检测、定位及报警

中科国探森林火灾智能探测研究团队充分利用人工智能前沿技术以及数十年森林防火实践经验，构建了具备“端-边-云”协同、多光谱融合、多计算平台适配的森林火灾探测算法体系

全新推出的视觉火灾预训练基座大模型 FireGPT 引领森林火灾探测进入“大模型”时代，推动森林防火技术迈向更高水平

服务优势

高精尖研发团队，确保技术领先

中科大火灾科学国家重点实验室研究团队全程参与产品开发，为产品品质保驾护航

标准化生产线，确保稳定出货

拥有成熟、标准技术能力和标准化生产线，实现周产 1000套的生产能力，确保稳定出货

完善的管理流程，确保产品质量

建立健全完善的管理流程，从原材料、工艺到生产全过程控制，严格把控产品质量

优质的售后服务，确保及时响应

24 小时全天候竭诚服务，对产品和工程问题8小时内响应，为客户提供专业优质售后服务

应用范例

FireGPT性能优越性展示

云雾辨识能力：在海量样本的支撑下，中科国探森林火灾智能探测技术通过利用外观与运动特征的互补，实现了火灾烟雾与云雾的准确辨别，破解了行业难题

灯光辨识能力：能够有效辨别灯光与火光。在双光相机下，辨别能力更强

小目标识别能力：中科国探森林火灾智能探测技术兼具强大的场景感知能力和细节捕捉能力，能够发现火灾早期的微弱线索。模型能够识别面积占图片总面积万分之一的超小目标

成功案例展示

文物古建筑消防监测平台（图示为宏村）、森林防火信息化平台（图示为安徽省、上饶市）

案例1

案例2

案例3