010-60860223
核心算法
中科海智的 “AI 算法” 以深度学习技术为依托，将解决实际问题作为核心目标，专注于对“图像或视频”的分析和理解，为客户量身打造行业领先的智能化产品和服务。
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核心算法
中科海智的 “AI 算法” 以深度学习技术为依托，将解决实际问题作为核心目标，专注于对“图像或视频”的分析和理解，为客户量身打造行业领先的智能化产品和服务。
中科海智烟火识别算法基于3000万+烟火样本库训练，拥有抗复杂场景干扰能力，通过对实时采集的可见光图像进行深入分析，能够精准识别火焰及烟雾等火灾初期特征，迅速触发警报机制，为森林防火、草原防火以及城市消防安全等多元化应用场景提供高效、精确的技术支持。
具备对大雾和团雾的自主识别能力，对可能影响火灾监测和判断的烟雾与云雾进行精准的区分，该算法将利用可见光图像中的颜色、形状、运动模式以及纹理特征，结合深度学习模型进行训练和预测，以区分大雾和团雾，减少误报。
对系统的报警位置进行溯源，寻找烟雾画面中的初始点位，该算法通过对烟雾的时空演变特征进行深度挖掘，能够锁定真正的烟雾源头，进一步提升报警定位精度，为及时采取有效的防火措施提供更精确的信息支撑。
通过实时火情数据和高精度气象模型，模拟火灾在不同森林地形和气候条件下的蔓延路径和速度。算法将综合考虑植被类型、风向风速、湿度等环境变量，为管理部门提供动态火灾蔓延预测和决策支持，帮助优化灭火资源调配。
主要用来解决场景对比度小于 10% 时的烟火识别难题，该算法综合运用多种先进技术，可有效克服低能见度的挑战，无论白天黑夜、大雾弥漫还是浓烟滚滚，都能为火灾监测和预警提供精准可靠的信息，保障防火工作的高效开展。
该算法运用计算机语义识别技术，能够实现让系统自己划分检测场景，依据多种特征，如植被覆盖度、建筑类型、作物种类以及人员和设备的密集程度等，进行深度的语义理解，精确辨别不同区域，如林区、生活区、工业区、农业区等。
针对火灾后的森林区域，通过遥感影像和无人机正摄影像，评估火灾对森林植被、土壤和生态环境的破坏程度。算法能够精确划定火烧迹地范围，并对损毁情况进行分级分析，生成灾后修复建议，为灾后生态恢复提供科学依据。
通过先进的计算机视觉和深度学习技术，能够对 1400 多种鸟类和 300 多种陆生野生动物进行精确的分类识别，结合摄像机可实现动态跟踪、飞行跟踪、迁徙观测等，为野生动物的研究、保护以及生态监测等领域提供了高效、精准的技术支持。
该算法能够精准地从复杂的图像背景中提取兽类特征，通过智能的分析模型，自动识别和监测兽类野生动物目标，并对图像中的动物数量进行统计。目前已覆盖国家一二级保护动物和一些特定类别的衍生动物，为珍稀物种保护、种群研究提供有力支撑。
基于融合行为生态学的深度学习物种识别算法，将捕捉到的鸟类视频图像进行检测、识别与分析，提取各种鸟类的体貌特征，实现对视频画面中的动物进行多目标实时捕捉、自动识别分类和密度估计，目前已覆盖多达1400多种鸟类。
融合图像处理与深度学习技术，能精准地从复杂的河道可见光图像中自动识别并定位江豚目标。该算法不仅可以实时监测江豚的分布状况，还能准确统计其数量，病追踪它们的活动情况，为保护江豚及其栖息地提供关键的科学依据。
运用信号处理和机器学习手段，对动物声音信号进行分析。通过收集声音样本，提取频率、时长等声纹特征，实现准确识别动物种类。结合自主研发的声音信号增强算法，在对实时监测的鸟声数据进行识别分析前通过降噪处理，有效提升鸟类识别的准确率。
融合先进的图像识别与数据分析技术，精准识别林草行业各类复杂场景中的人类活动，涵盖施工车辆监测、违法捕捞监测、垂钓行为监测以及水面漂浮物监测等多个算法，及时发现潜在问题，为林业资源保护、生态环境维护以及林区秩序管理提供有力的技术支持 。
施工车辆检测算法用于监控森林内或周边的施工活动，尤其是在受保护的森林区域内。通过对可见光图像的分析，算法可以检测出施工车辆的存在，有助于对施工行为进行监控和管理，以保护森林资源。
基于深度学习技术，综合运用图像识别、行为分析等多种手段，对来自水域监控摄像头、无人机航拍等渠道的影像数据进行高速处理，该算法能精准识别各类捕捞船只、网具以及捕捞动作，为执法部门提供有力线索，高效打击非法捕捞行为。
该算法专门用于识别和监测水域中的非法钓鱼行为。通过对水面图像的深度分析，算法能够识别钓鱼者及其使用的工具，定位钓鱼活动的发生位置。此技术可应用于水库、湖泊等水域的管理，帮助相关部门打击非法捕鱼行为，保护水生资源。
该算法通过图像识别技术，监测水域中的漂浮物（如垃圾、漂流物等）。基于水面图像的实时分析，算法能够准确检测出漂浮物的位置、种类和数量，帮助相关部门及时清理水面垃圾，保护水域生态环境。
通过分析卫星遥感图像、无人机影像和地面传感数据，能及时察觉林区病虫害迹象、树木枯死状况以及潜在地质灾害风险，为林业灾害预警和防治提供科学依据，全方位守护森林资源，助力林业生态可持续发展
通过遥感快速筛查大区域林分健康状态或地面物联网监测重点立木健康状态，通过无人机对重点区域进一步飞行调查准确获得单立木健康状态，针对病虫害表型特征和树木受害水分变化进行分析，实现林业病虫害的早期预警。
通过可见光正摄影像，对森林进行细致扫描。通过独特的图像分析技术，能迅速识别出森林中存在的枯死疫木，将其作为疫木准确标记并实现精确定位。该算法为林业管理部门提供了便捷高效的监测手段，帮助林业部门及时采取防治措施，保护森林健康。
通过卫星获取林区的大面积影像数据，利用全景拼接技术进行整合，再借助人工智能算法进行深度分析。一旦林区内出现植被异常变化或可能引发地质灾害的迹象，该算法便能迅速捕捉并及时预警，为林业部门采取应对措施争取宝贵时间。
运用先进的 AI 技术，可自动识别土地、森林、矿产、水资源等状态及变化。不管是森林面积增减、水域污染，还是土地利用变更，都能精准探测。一旦发现异常，迅速预警，为资源管理决策提供科学依据，极大提升自然资源管理的效率与科学性，为自然资源调查监测工作提供坚实技术支撑
基于卫星遥感与无人机正射影像，结合自研技术，能自动识别林地类型、裸地、道路等目标。通过对比两期影像识别结果，精准提取林地资源变化图斑，无需大量人力核查。这一算法极大提高了林草部门对林地资源信息掌握的速度、准确度和实时性。
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