森林火灾频繁发生的原因复杂多样，主要包括人为因素如防火意识淡薄、监管不力、违规用火等，自然因素如气候干燥、雷击以及森林可燃物的积累，以及基础设施和技术手段不足、缺乏专业扑火救援队伍等。森林火灾的频发，给生态环境和人类社会带来了巨大损害。森林火灾不仅烧毁大量林木，破坏野生动物生存环境，削弱森林涵养水源、保持水土的功能，还会产生大量有害物质污染空气，威胁人类生命财产安全。因此，加强森林防火工作，提高公众防火意识，完善防火基础设施和技术手段，对于保护森林资源、维护生态平衡和促进经济社会可持续发展具有重要意义。

无人机飞鱼巡检监控平台主要基于计算机视觉、深度学习、红外成像以及可见光摄像头等技术，实现对烟雾和火源的实时识别与监控。平台通过无人机搭载的高清摄像头、红外热成像仪等设备，捕捉火灾现场的画面，并利用算法对图像进行分析和处理，从而实现对烟雾和火源的精准识别。

（1）图像处理技术：利用颜色、形状、动态等特征来识别火焰和烟雾。火焰通常具有特定的颜色和形状特征，而烟雾则表现为图像中的模糊区域或颜色变化。

（2）红外光谱分析：通过检测火焰产生的特定波长的红外辐射来判断火焰的存在。红外成像技术可以在复杂环境中识别出火焰的高温区域，即使火焰被部分遮挡，也能被精准定位。

（3）深度学习算法：通过训练大量的烟雾和火源图像数据，使算法能够自动学习并识别出这些特征。深度学习算法具有高度的自适应性和准确性，能够应对各种复杂的火灾场景。

飞鱼云巡检平台是一款专为行业应用设计的智能化监控与管理平台，集成了AI图像识别技术，内嵌烟雾和火源精准识别系统，旨在提高火灾预警的准确性和时效性。通过高效的数据传输网络，实时将预警将信息回传至指挥中心，为应急消防作业争取宝贵的处理时间，进而减少火灾带来的损失。

AI烟雾识别主要利用深度学习和图像处理算法，对监控视频中的烟雾特征进行精准识别。通过训练大量烟雾样本，建立烟雾特征模型，实现对监控视频中烟雾的自动检测和识别。

2）火源识别

AI火源识别同样基于深度学习和图像处理算法，对监控视频中的火源特征进行精准识别。通过训练火源样本，建立火源特征模型，实现对监控视频中火源的自动检测和识别。

3）无人机资源调配

飞鱼云管理平台对辖区内所有无人机资源进行统一管理和智能调度。当火灾发生时，平台依据火灾规模、发生地点、紧急程度等多方面因素，快速确定最适宜执行任务的无人机，并迅速将其派往火灾现场。

4）多机 AI 协同

通过对每架无人机飞行路径、作业高度和角度的优化，确保它们在不同位置和角度高效配合。依据 AI 火情识别和烟雾分析结果，相互协作完成火灾侦查和灭火作业，提高整体灭火效率。