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森林防火監(jiān)測環(huán)境中，存在水霧、云彩等與煙霧形態(tài)相似，以及車輛發(fā)動機、水面反光等高溫的物體，會極大程度地干擾煙火算法正常識別引發(fā)較多誤報，導入運維人員誤報復核工作量大，正報難以被及時發(fā)現(xiàn)。

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?？滴⒂吧钛袩熁鹛匦?，對誤報源進行了專項研究和優(yōu)化，創(chuàng)新性研發(fā)出基于深度學習的多算法引擎方案，內(nèi)置多種煙火誤報過濾算法，可智能過濾云彩、煙囪、車輛發(fā)動機等常見誤報，現(xiàn)項目使用火點誤報率降低至0.25條臺/天，煙火誤報率降低至0.16條臺/天。

發(fā)現(xiàn)火情后需要準確定位火點位置快速進行撲火救援，但受海拔高度、設(shè)備地理坐標、設(shè)備水平方向基準方位角、設(shè)備垂直俯仰傾角以及DEM地圖等影響，傳統(tǒng)云臺在地圖上呈現(xiàn)的火點定位誤差普遍在1km以上，極大地影響了消防人員定位火點撲火救援的時效性。

姿態(tài)感知模塊

?？滴⒂霸谠O(shè)備上增加了?？氮氂械淖藨B(tài)感知模塊，可輔助設(shè)備智能感知與海平面的角度偏差，與GIS地圖基準零點達到一致，同時創(chuàng)新性研發(fā)了空間感知模塊，通過空間感知技術(shù)，能將防火相機的機械結(jié)構(gòu)和空間坐標系進行關(guān)聯(lián)，大幅提升攝像機智能識別系統(tǒng)對空間位置的感知精度。通過空間感知+姿態(tài)感知模塊，使火點定位精度有效提升，安徽某項目實測4km距離火點定位精度可達63m。

森林防火應用時，設(shè)備一般裝在比較偏遠的高塔上，運維極度麻煩，光一次運維來回人工費用可能就要上萬（云臺上下山、上下高塔），所以設(shè)備的穩(wěn)定性和本地化的運維服務(wù)保障非常關(guān)鍵。

針對室外運行中常見的起霧導致鏡頭模糊、長期運行鏡頭臟污、供電不穩(wěn)導致掉線、持續(xù)變倍聚焦鏡頭使用壽命等問題，?？滴⒂霸诮Y(jié)構(gòu)設(shè)計時采用了不同技術(shù)方案來解決：