生物多樣性監(jiān)測場景，鳥類識別準(zhǔn)確率提升30%以上

針對濕地、灘涂等視野開闊場景，?？低曂瞥隽锁B類監(jiān)測云臺攝像機(jī)，內(nèi)置鳥類識別大模型算法，可實(shí)現(xiàn)巡航區(qū)域內(nèi)鳥類目標(biāo)的智能搜尋、實(shí)時(shí)監(jiān)測、細(xì)節(jié)抓拍及持續(xù)跟蹤，解決了傳統(tǒng)監(jiān)測方式效率低下、易驚擾鳥類的問題。搭配加載了大模型算法的推理設(shè)備，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)鳥類物種的識別、數(shù)量統(tǒng)計(jì)、遷徙預(yù)測，并可自動生成監(jiān)測報(bào)告，提升監(jiān)測效率。

通過云邊結(jié)合的模式，提高了鳥類的檢出率及檢準(zhǔn)率，經(jīng)實(shí)際項(xiàng)目測試，分類準(zhǔn)確率提升30%以上。

森林防火監(jiān)測場景，無效告警減少90%

基于在防火領(lǐng)域10余年的業(yè)務(wù)積累，?？低曂瞥隽穗p光譜高精度定位云臺，內(nèi)置了煙火檢測大模型，能有效過濾復(fù)雜環(huán)境下的誤報(bào)干擾，實(shí)現(xiàn)誤報(bào)過濾精準(zhǔn)度再提升55%。在此基礎(chǔ)上，搭配加載了大模型算法的推理設(shè)備，通過多模態(tài)大模型算法對告警圖片再次復(fù)核，對確認(rèn)是火情的圖片進(jìn)行場景識別（山林、居民區(qū)、耕地）、火勢大小識別（明火、濃煙、小煙）、環(huán)境要素識別（居民區(qū)、非居民區(qū)），并根據(jù)不同場景類型劃分等級，分級推送，可減少無效告警90%。

通過云邊結(jié)合的模式，大幅提升了準(zhǔn)確率，降低了誤報(bào)，經(jīng)實(shí)際項(xiàng)目測試，準(zhǔn)確率提升至96%，無效告警減少94%。

除上述內(nèi)容外，?？低曔€推出了有效解決林區(qū)無人區(qū)監(jiān)測傳輸難題的自組網(wǎng)產(chǎn)品、解決傳統(tǒng)水泥界樁無法主動識別入侵風(fēng)險(xiǎn)、人工巡檢成本高的電子界樁產(chǎn)品，解決林木長勢評估主觀性強(qiáng)的多光譜植被監(jiān)測儀。

展會期間，?？低曃吮姸嘤^展來賓、行業(yè)客戶駐足參觀、深入交流，現(xiàn)場工作人員與來賓圍繞生物多樣性監(jiān)測、森林防火等議題開展了深入的交流與探討，進(jìn)一步深化了彼此的合作共識，為后續(xù)攜手推進(jìn)林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

未來，?？低晫⒊掷m(xù)推動物聯(lián)感知、AI大模型等技術(shù)與林業(yè)場景深度適配，不斷迭代產(chǎn)品與解決方案，驅(qū)動智慧林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

*數(shù)據(jù)來源：?？低晫?shí)驗(yàn)室測試數(shù)據(jù)