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人工智能推动林业管理及研究新趋势( 二 )


大华依托视频监控领域深厚的技术积累 ， 以森林火灾预警为核心出发点 ， 以森林防火综合地理信息系统为基础 ， 利用红外热成像热感应技术和烟火智能检测算法 ， 对数公里范围内的森林资源进行自动化监测 ， 借助于智能林火识别技术 ， 可以对森林火灾进行监测、定位和报警 。 通过森林防火辅助决策系统 ， 实现三维场景下的“灾前、灾中、灾后”全过程、全方位、一体化动态管控和决策辅助支撑平台 ， 为森林火险检测、预警、预报、扑救、灾后评估等决策提供技术支撑和科学依据 ， 构建智能化防火体系 。
五 人工智能在林业领域的局限性算例限制：由于性能取决于底层存储系统和计算引擎 ， 因此在某些林业大数据系统中仍然存在问题 。
数据限制：在数据层面 ， 由于SciDB仍处于开发和改进阶段 ， 仅提供C语言接口 。 因此 ， 对于以非C语言编写的分布式计算框架 ，基于SciDB的林业数据存储没有广泛使用.
精度限制：作业对象识别的精确率不够高 ， 目前采用人工神经网络建立的模型识别率大多是80%~90% 。
应用模式限制：利用人工神经网络得出的结果往往需要经过人工处理后才可以应用到林业相关领域中 ， 对处理的数据形式化要求较高 ， 造成人工神经网络方法在解决林业作业问题时的效率、准确率的局限 。
六 人工智能在林业领域的发展趋势5G应用：随着5G技术的发展和物联网技术的广泛应用 ， 林业大数据技术将得到进一步发展和更广泛的应用 。
流量计算应用：流量计算的相关技术可以应用于暴雨等林业数据的处理 ， 从而可以实时、自动地进行数据计算 。
林业数据可视化：在林业数据可视化过程中 ， 可以引入VR技术来提高系统的交互能力和用户体验 。
多学科集合应用：提升在应用中的自主性与智能性研究 。 将人工神经网络系统与模糊理论、灰色系统、遗传算法等方法结合 ， 形成智能化的计算机制 ， 能够从结构与基理上提升神经网络模型的自主性与智能性 。
* 本文为「智周」系列报告「核心版」 ， 相应「深度版」的推出计划将在后续公布 ， 敬请大家关注 。 针对「人工智能在林业中的应用」这一主题 ， 有哪些方向或主题 ， 你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析 ， 欢迎留言 ， 这将成为我们制作报告深度版的重要参考 。


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