森林巡逻现状
森林日常巡查、夜间巡查主要依靠林区监控摄像头和巡查人员步行模式，林区环境较为复杂，传统巡查无法覆盖所有区域，存在巡查盲区。
巡检盲区多
森林面积辽阔且地形多变，传统的巡查方式很难覆盖所有地方，容易出现盲区和死角。
巡查效率低
林区监控摄像头易被树木遮挡，人工步行巡查耗时长，无法做到全天候、全方位的巡查。
及时性差
当发生森林火灾、非法砍伐等问题时，由于通信和交通的限制，信息反馈及时性差，应急响应能力有限。
智能化程度不高
受限于技术、成本等因素，以及数据质量问题，影响了林业巡检的智能化水平。
行业政策利好
以无人机低空遥感、5G通信、人工智能等新一代信息技术为支撑，实现林草资源监督管理、预警预测、动态监测等多功能，提升林草资源管理水平。


林草产业发展规划（2021—2025 年）

推广大数据、云计算、5G等信息技术应用，推动林草产业数字化发展。



2024--04-03
“十四五”林业草原保护发展规划纲要

以遥感、5G云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术为支撑，以林草综合监测数据为基础，建成林草生态网络感知系统……

2024--04-03
关于促进林业和草原人工智能发展的指导意见

实现林草人工智能技术在林草业重点建设领域中示范应用。运用云计算、物联网、移 动互联、大数据、人工智能等新一代信......

2024--04-03
全自动无人机Ai识别自主巡检方案价值

部署智能无人机系统巡查森林，大幅提升巡查效率和范围，覆盖广阔且地形复杂的森林区域，实现全天候、全方位的高效巡查。
高效巡查

预约飞行任务自动化巡查，覆盖传统巡查方式难以到达的区域，高效完成大面积森林的巡查任务。
快速响应

实时传输高清视频和图片，监控中心及时了解森林情况，快速发现和处理森林火灾、非法砍伐等问题。
数据智能识别

日常巡逻时可实时对采集的视频进行分析，识别森林浓烟、火源、外来人员等异常事件，精确标记位置信息。
数据化管理

支持电子地图、三维实景地图、二维正射影像等地图源接入，实现林区数字化管理，便于数据分析和长期存储。
林业巡检方案架构

实现24小时无人值守高频巡查，智能识别森林火点隐患，大幅提升森林巡查效率，快速完成大面积森林巡查任务。
智慧林业无人机Ai识别自主巡检作业流程

部署自动机场后，无人机可根据森林巡查需求随时快速巡查任意林区目标，数据自动上传云端分析查阅。
01
02
03
04
无人值守
根据林区范围，部署无人值守平台。
24h自动任务
创建森林巡查任务，规划巡查航线，设定巡查时间，实现24小时全自动巡查。
自动采集Ai识别
无人机自动采集林区视图数据并进行智能识别，也支持远程手动指点巡查。
智能数据管理
在中科浩电无人机Ai识别集群调度系统数据后台查阅、标注巡查发现的问题，供用户后续整改时参照。
智慧林业应用场景解决方案

利用无人值守24小时常态化巡查、数据自动采集识别的空中优势，大幅提升巡查效率和全面性，高效监查森林火灾、外来人员入林等问题。
  • 日常巡检
  • 森林防火
  • 行为监管
日常巡查

自动生成完整的森林巡查数据，标注问题点，辅助监管人员进行问题统计。
森林防火

结合烟雾/火源识别算法，对森林内的浓烟和火源进行识别告警。
行为监管

结合人员识别算法，对违规进入林区的行为进行识别告警。