输出风险趋势、重点区域、巡护密度与资源准备建议。
PROJECT 04 / FOREST FIRE RESPONSE
把火险往前管，
把火情闭环办。
我独立完成的森林防火无人机巡检系统，覆盖业务规划、功能设计与交互实现。作品的重点不是“地图上出现一个火点”，而是让风险能触发预防动作，让疑似事件经过核验后进入预案、调度与复盘。
森林防火，真正的难点在“火还没发生”时。
如果系统只在检测到烟火后发出告警，它仍然是被动监控。这个项目把工作前移：先用火险预测回答哪里需要重点防范，再让巡检计划、设备值守和处置力量跟着风险变化；出现疑似火情时，AI提供线索、人员确认事件，指挥台再启动预案与协同处置。
因此，火险预警和火情告警是两种不同的决策：一个让系统提前布防，一个让团队对具体现场采取行动。
THE OPERATION LOOP
一条完整工作链
- 01预判风险重点区、时段与风险变化
- 02计划巡护航线、频次、机巢与执机
- 03发现核验AI初筛、双光复核、人工确认
- 04预案调度场景方案与可用力量匹配
- 05处置复盘复飞核实、归档、经验更新
01 / PREVENT BEFORE DETECTION
主动发现，先从一张会推动行动的风险图开始。
火险预测将气象、植被载量、地形坡度、历史火情和人为活动叠加到林区网格，输出风险等级与未来 72 小时趋势。地图上的高风险区域不是展示层，而是巡护加密、夜间红外复飞、机巢值守和地面力量前置的触发依据。
预警的产出不是“红色区域”而是下一步的防范动作
风险升高 → 提高巡检频次 → 指定重点航线与红外时段 → 检查设备和人员是否可用；遇到雷雨、超风速等不安全条件则取消航次、记录缺口，由地面巡护补位。
02 / DETECT, THEN VERIFY
AI负责找线索，系统必须留出核验这一关。
火情识别不是一个置信度数字。可见光先发现烟点或明火，红外补充热源信息；系统关联坐标、航点、时间与历史影像，再通过拉框取证、连续帧和多模态二次研判排除炊烟、云雾、扬尘与水面反光。人工确认后，才形成具体等级的事件告警。
输出位置、影像证据、事件等级、责任人和处置状态。
03 / PLAN, DISPATCH, HANDLE
智慧预案不是弹出一段文字，而是给指挥员一套可复核的行动顺序。
事件确认后，任务处理中心把现场影像、历史情况、地形、风向、植被、水源、周边敏感目标和可用资源汇总到指挥台。系统按场景检索预案、给出岗位与步骤建议；指挥员审核后下达任务，并持续跟踪每个节点。
按场景选方案
初起火、陡坡悬崖、大风高温、夜间红外、人员避险、火案调查和灭火作业采用不同预案；AI结合当前条件检索，提示关键步骤、分工和安全限制。
匹配可行资源
不仅比较距离，也核对机型、载荷、电量、设备状态、地形、天气与通信条件；再把侦察、压制、中继、地面巡护和消防力量编成协作任务。
每个动作都可跟进
通知、确认、出动、现场行动、复飞核实和闭环归档逐项留痕。AI提供辅助意见，最终处置决策由指挥员确认。
04 / CLOSE, REVIEW, LEARN
现场安全只是这一单的终点，复盘才是下一轮防火的起点。
处置后安排复飞，核对是否仍有热源、火场边界和现场状态；事件关闭时，影像、责任、时间戳、处置步骤与结果一并归档。管理者再从漏巡、误报、响应时长、资源状态和处置结果中找到能改进的环节。
复盘中发现的漏巡与误报→更新风险区、航线、预案、资源部署与模型校验→进入下一轮防范
THE SYSTEM BEHIND THE RESPONSE
把前线处置托住的系统能力
巡检平台不只处理火情，也覆盖设备运维、AI模型治理和建设效能评估。它们是让前面的业务链持续运行的后台能力。
PROJECT SCOPE
不是单一的无人机大屏，
而是从预防到复盘的防火工作系统。
两套前端原型共同呈现完整业务：巡检平台负责火险预测、航线计划、AI识别、分级告警、设备和数据；指挥处理中心负责事件流转、预案检索、调度协同、现场闭环与案例复盘。
业务规划、功能实现与原型由我独立完成。页面中的日期、任务、人员、识别精度、收益和效果对比均来自模拟演示数据；建设规划中的量化指标是目标值，不代表实际运营统计。