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高空視頻松材線蟲病枯死樹 AI監測系統概述：

基于林區已安裝的高空云臺監控視頻設備，通過智能化操控 高空云臺PTZ自動掃描和定位拍照上傳，運用AI深度學習框架和 卷積神經網絡對松材線蟲病枯死樹特征提取樣本進行算法訓練和 病死樹特征匹配，實現基于高空云臺視頻監控對松材線蟲病枯死 樹的自動監測和AI識別。 支持對AI識別結果進行高空云臺原始拍攝畫面的操控回溯， 進行對AI識別結果二次判別鑒定，可充分發揮森林防火高空視頻 監控設備的使用價值，實現“一機多用、一機智用”，可達到高 效率、低成本、大范圍、遠距離的對疫區松材線蟲病枯死樹進行 遠程化、可視化、智能化的監測預警目的。

主要功能：

1、多路高空視頻聯動

邊緣AI高性能處理機支持同時自動控制 路高空視頻進行監測、識別、拍攝、回傳，監測范圍廣、效率高、誤報率低。

2、自動巡航檢測和拍照

創新研發了多時空高空視頻巡航控制AI 算法，自動選擇天氣、區域進行云臺接管和巡航檢測，可智能避免與森林防火期云臺資源調度沖突。

3、AI智能識別

通過超算平臺建立了基于神經網絡的松 材線蟲病枯死樹AI算法模型，算力可達30幀.路/秒超高頻率，支持多地區視頻同時接入和AI監測自動識別要求。

4、疫木定位和視頻回溯

基于高空視頻的經緯度、角度參數修正及攝像機焦距等參數，實現了對松材線蟲病枯死樹的空間位置測量與精準地理定位，并可對已識別的監控點疫木位置智能化視頻回溯定位，方便人工二次判別鑒定。

5、生成病死樹除治任務統計報表

平臺提供以統計圖表方式對松材線蟲病枯死樹 的監測識別結果匯總分析，包括區域歸屬、地點坐標、小班編號、小班面積、松林面積、病變株數、發生面積、識別圖片，并支持Excel表格導出。

邊緣AI算法：

1、AI算法

基于視覺AI算法技術，結合林業專家知識庫，利用多層卷積神經網絡和深度學 習，采用視覺環境分析、智能回溯定位、多次檢測分析，通過核心計算和模型 算法驅動GPU中并行處理，提取林區松材線蟲病枯死樹特征，將前端采集的視頻圖像進行多幀分割，對視頻畫面中的林區林木進行實時偵測和識別，智能識別松林中松材線蟲病枯死樹。

2、高性能

系統以每秒鐘識別30張照片（約 30毫秒/張）的超高頻率，實現對視頻畫面中的進行多目標實時捕捉和自動識別分類。

3、彈性擴展

自主研發的深度學習AI算法模型，先進B/S技術架構，硬件資源可彈性擴 展和靈活升級，物聯網邊緣計算部署應用。

4、算法軟件指標

（1）分析視頻接入：≤30路； （2）圖片分析30張/秒/GPU； （3）支持實時視頻分析，1路/GPU； （4）支持視頻輪巡分析，30路/GPU，輪巡間隔≤5秒； （5）支持定時抓圖分析，30路/GPU，抓圖間隔≤10秒； （6）按照1:2000比例尺，單臺設備處理能力為12500平方米/秒，即45平   方公里/小時； （7）算法框架：內置Pytorch、TensorFlow、Darknet等AI算法框架； （8）算法包：針對不同分析對象可定制。

系統建設要求：

處理機配置：每臺邊緣AI?性能處理機?持處理30路視頻分析或30路視 頻接入解碼，可根據前端視頻接?數進?訂制。

算法優化要求：需要持續收集現場圖像開展標注、專家鑒定、算法優化升 級、算法重署等周期性?作，迭代提升AI識別準確率。

前端監控設備要求：為保證識別率和識別準確率，對前端視頻監控設備圖像有 具體要求： 1）抓拍的圖像質量≥720P； 2）前端設備的像素≥400萬。

網絡要求：1）互聯?專線要求： AI?性能處理機將視頻轉碼推 送?云端，需要配置互聯?專 線（ 帶 固定 IP），L（帶 寬 ） =并發路數（遠程PC端同時調 看視頻的最?數量）*4M（每  路視頻考慮 4M）進?計算。

2）局域?組?要求： 千兆以太?。 ?線使?6類UTP， 內?交換機和路由器 各個接??少為千兆?。

邊緣AI高性能處理器：

1）邊緣AI高性能處理機硬件技術參數

CPU：2*Intel 10核20線程，主頻2.9Ghz及以上； 內存：64G及以上； 硬盤：SSD250G + HDD1000G及以上； GPU：RTX3080TI 12GB； 網卡：1000M雙口以太網卡； 電源：800W，1+1冗余電源； 操作系統：Linux； 結構：機架式服務器。

2）流媒體服務支持軟件指標

轉碼視頻接入：≤30路； 通訊協議：HTTPS、TCP、UDP等； 授權方式：硬件加密狗授權； 支持編碼分辨率720P-1080P范圍內動態調整； 支持視頻碼率512k-8Mbps范圍內自由動態調整； 支持不同品牌視頻設備同時接入； 播放方式：支持云端瀏覽器無插件播放。

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