一、背景分析
2020年，国家林业和草原局调查规划设计院研发的“国家森林资源智慧监测和数字管理平台”发布，为我国的森林资源监测、管理提供了定量、高效、精准的智能化服务，进一步完善了我国数字林业整体架构。截至目前，全国多个省份建立了集灾害数据采集、管理、监测、远程诊断、预报预警等功能为一体的智能化综合管理平台。
根据大多数地方的实际情况分析，有限的护林员面对大范围的林区资源进行巡护时，很难做到较大范围的巡查覆盖，而且大多数林区的道路条件不好，到达每个瞭望塔需要花费较长的时间，无论是巡查覆盖范围还是时效性都不能满足现阶段日益增长的林区人员活动的监护巡查需要。
二、方案概述
基于这些存在的问题进行分析，有效的手段是能够对林区的资源进行大范围、大视野的全天候24小时实时监测，能够对林区内的明火或者烟雾、人员闯入自动报警，并且能够将火点的位置定位，通过这种方式可以解决因人工护林造成的森林防火不足的情况。
TSINGSEE青犀基于当前的护林需求可提供一种有效的解决手段，利用视频监控技术结合智能化的烟火识别技术，对数公里范围内的森林资源进行监测，通过智能化的森林防火预警手段，不仅可以实时监看和记录森林资源的情况，同时由于采用了智能化的监测机制，通过智能化设备与平台自动完成对森林资源的火灾监测和报警，辅助森林防火监测人员完成对森林资源的自动监测，由传统的人工监测转变为由机器自动监测的智能化科技手段。
一旦遇到火灾自动报警，系统及时通知相关的工作人员的一种先进合理的预警机制，采用这种预警机制可以为现阶段森林防火预警提供一种非常高效的解决方法。
基于林业防护解决方案需求，视频汇聚（EasyCVR视频汇聚平台）则采取多层级（区县-市-省级）方式逐层接入，其中市级平台需要进行视频存储。其中边缘侧需要进行区域入侵、人脸识别、车牌识别等算法，用于重点区域的监管。
本方案主要包括以下三个层次：基础数据采集层、数据处理与分析层、监管决策层。
1、基础数据采集层
通过高清摄像头、无人机等设备，对林区进行实时视频监控，捕捉林业资源的动态变化。同时，采集气象、土壤等环境数据，为后续的算法分析提供数据支持。
2、数据处理与分析层
TSINGSEE青犀利用图像处理、机器学习等算法，对采集到的视频和环境数据进行处理和分析。通过目标检测、行为识别等技术，实现对林业资源的自动识别、分类和计数。同时，结合历史数据和模型预测，对林业资源的生长状况、病虫害发生概率等进行评估和预测。
智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。通过硬件内置的烟火识别算法或接入烟火检测摄像机，可对现场进行实时视频监控与烟火识别分析，当检测到疑似烟雾、火焰、火点的场景时，将通过主动预警推送的方式，进行抓拍与告警，告警还能通过弹窗、提示音等方式提醒管理人员及时查看和处理。
此外，智能分析网关V4还支持物联网传感器接入，通过接入烟感、温湿度等传感器，收集实时监测的温湿度数据和烟雾感应状态，极大提高对现场消防隐患的多维感知能力。
3、监管决策层
根据数据处理与分析层的结果，各级林业部门可以制定针对性的监管措施。对于发现的异常情况，如非法砍伐、火灾等，可以迅速启动应急预案，进行及时处理。同时，通过对林业资源的长期监测和分析，为林业政策的制定和调整提供科学依据。
三、方案优势
1、提高监管效率：通过AI视频技术和算法分析，实现对林业资源的实时监控和智能分析，减少人工巡查的工作量，提高监管效率。
2、提升监管精度：利用算法分析，可以精确识别林业资源的种类、数量以及生长状况，为监管决策提供准确依据。
3、强化预防能力：通过对环境数据的监测和分析，可以预测林业资源的生长趋势和病虫害发生概率，提前采取预防措施，降低风险。
四、实施建议
1、加强基础设施建设：完善林区视频监控网络，提高视频采集设备的覆盖范围和分辨率。同时，加强数据传输和存储能力，确保数据的实时性和安全性。
2、提升算法分析能力：不断研究和改进图像处理、机器学习等算法，提高算法对林业资源的识别精度和预测能力。同时，加强算法模型的训练和优化，使其更加适应林区的实际情况。
3、加强人员培训和技术支持：对林业部门的工作人员进行视频技术和算法分析方面的培训，提高他们的专业素养和技能水平。同时，提供必要的技术支持和维护服务，确保系统的稳定运行和数据的准确分析。
五、结论
TSINGSEE青犀基于视频+算法分析的多层级监管解决方案为林业部门提供了一种高效、精确的监管手段。通过整合各级林业部门的资源和技术优势，实现对林业资源的全方位、多层次监管，为林业的可持续发展提供有力保障。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，该方案将在林业部门发挥更大的作用和价值。
