CN107993398A - 一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统 - Google Patents

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李伟平
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    • Y02A40/28—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture specially adapted for farming

Abstract

本发明公开了一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，利用无缝融合智能网络神经模型的森林火灾监控技术，结合林业管理的专业知识和林业防火的经验，建立林业防火智能监测预警及应急指挥系统，从而实现林区视频的自动监控、烟火准确识别、火点精确定位、火情蔓延趋势推演、扑救指挥的辅助决策、灾后评估等多方面功能，建立森林防火的完整业务链，并针对性地解决用户的各种个性化需求。通过对森林现场的温度信息、光强度信息、湿度信息、风向信息等等进行实时监测，将监测数据输入至神经网络模型进行参数分析，判断检测到的参数是否在安全范围内，从而对森林是否存在未知火灾的危险进行实时监控。

Description

一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统
技术领域
本发明涉及森林火灾技术领域，尤其涉及一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统。
背景技术
森林火灾是森林最危险的敌人，也是林业最可怕的灾害，它会给森林带来最有害，具有毁灭性的后果。森林火灾不只是烧毁成片的森林，伤害林内的动物，而且还降低森林的更新能力，引起土壤的贫瘠和破坏森林涵养水源的作用，甚而导致生态环境失去平衡。尽管当今世界的科学在日新月异地向前发展，但是，人类在制服森林火灾上，却依然尚未取得长足的进展；于是森林火灾预防和发现比扑灭更具现实意义。
现有技术中关于森林火灾监控系统没有对森林的现场环境信息进行实时监控，因此造成对森林的现场环境信息采集的数据不够准确，不能有效的控制火灾的发生。
发明内容
根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，包括：
采集森林的现场环境信息的获取单元，所述获取单元至少包括采集森林现场的湿度信息的湿度传感器、采集森林现场的光照强度信息的光强传感器、采集森林现场的烟雾浓度信息的烟雾传感器和采集森林现场的风向信息的风向传感器；
接收所述获取单元传送的数据信息，对数据信息进行数据分析的处理单元，所述处理单元中设置有神经网络模型；
其中神经网络模型设计多组实验参数，实验参数包括湿度信息、温度信息、光照强度信息、烟雾浓度信息和风向信息，将多组实验参数输入至神经网络模型对神经网络模型进行实验训练，训练过程中所述神经网络模型对输入的实验参数进行特征数据的提取、特征数据的识别、阈值的判断和判断结果的输出，所述神经网络模型在对实验参数进行处理过程中进行自主学习，如果该神经网络模型的学习能力达到设定的要求，则该模型进行森林火灾的监控输出判断结果和指令信息；
接收所述处理单元传送的指令信号的报警单元和终端服务器，所述报警单元接收到报警指令发出报警信号，所述终端服务器对接收到的森林的各项参数进行保存。
进一步的，所述神经网络模型进行阈值判断时采用如下方式：
在神经网络模型中设置湿度阈值，当神经网络模型接收到森林现场的湿度信息进行判断，如果接收到的湿度信息大于设定的湿度阈值，则该神经网络模型发出报警信息，采用上述方式所述神经网络模型完成对温度信息、光照强度信息、烟雾浓度信息和风向信息的判断，输出当前状况下森林现场是否有火灾发生的判断结果。
进一步的，所述处理单元采用无线通信方式与终端服务器实时数据通信。
进一步的，所述终端服务器接收到处理单元发出的指令信号对发出预警信号的森林进行地理位置搜索和实时监控。
由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，通过对森林现场的温度信息、光强度信息、湿度信息、风向信息等等进行实时监测，将监测数据输入至神经网络模型进行参数分析，判断检测到的参数是否在安全范围内，从而对森林是否存在未知火灾的危险进行实时监控。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于具有自主学习能力的森林火灾监控系统的流程图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
如图1所示的一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，具体包括
采集森林的现场环境信息的获取单元，所述获取单元至少包括采集森林现场的湿度信息的湿度传感器、采集森林现场的光照强度信息的光强传感器、采集森林现场的烟雾浓度信息的烟雾传感器和采集森林现场的风向信息的风向传感器；
接收所述获取单元传送的数据信息，对数据信息进行数据分析的处理单元，所述处理单元中设置有神经网络模型；
其中神经网络模型设计多组实验参数，实验参数包括湿度信息、温度信息、光照强度信息、烟雾浓度信息和风向信息，将多组实验参数输入至神经网络模型对神经网络模型进行实验训练，训练过程中所述神经网络模型对输入的实验参数进行特征数据的提取、特征数据的识别、阈值的判断和判断结果的输出，所述神经网络模型在对实验参数进行处理过程中进行自主学习，如果该神经网络模型的学习能力达到设定的要求，则该模型进行森林火灾的监控输出判断结果和指令信息；首先设计出多组参数输入至神经网络模型对该模型进行训练，使神经网络模型在训练过程中不断的进步，对参数识别的速度不断的增强。
接收所述处理单元传送的指令信号的报警单元和终端服务器，所述报警单元接收到报警指令发出报警信号，所述终端服务器对接收到的森林的各项参数进行保存。
进一步的，所述神经网络模型进行阈值判断时采用如下方式：
在神经网络模型中设置湿度阈值，当神经网络模型接收到森林现场的湿度信息进行判断，如果接收到的湿度信息大于设定的湿度阈值，则该神经网络模型发出报警信息，采用上述方式所述神经网络模型完成对温度信息、光照强度信息、烟雾浓度信息和风向信息的判断，输出当前状况下森林现场是否有火灾发生的判断结果。
进一步的，所述处理单元采用无线通信方式与终端服务器实时数据通信。
进一步的，所述终端服务器接收到处理单元发出的指令信号对发出预警信号的森林进行地理位置搜索和实时监控。
本发明公开的一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，利用无缝融合智能网络神经模型的森林火灾监控技术，结合林业管理的专业知识和林业防火的经验，建立林业防火智能监测预警及应急指挥系统，从而可以实现对林区环境的自动监控、烟火准确识别的功能，还可以建立森林防火的完整业务链，并针对性地解决用户的各种个性化需求。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，其特征在于：包括
采集森林的现场环境信息的获取单元，所述获取单元至少包括采集森林现场的湿度信息的湿度传感器、采集森林现场的光照强度信息的光强传感器、采集森林现场的烟雾浓度信息的烟雾传感器和采集森林现场的风向信息的风向传感器；
接收所述获取单元传送的数据信息，对数据信息进行数据分析的处理单元，所述处理单元中设置有神经网络模型；
其中神经网络模型设计多组实验参数，实验参数包括湿度信息、温度信息、光照强度信息、烟雾浓度信息和风向信息，将多组实验参数输入至神经网络模型对神经网络模型进行实验训练，训练过程中所述神经网络模型对输入的实验参数进行特征数据的提取、特征数据的识别、阈值的判断和判断结果的输出，所述神经网络模型在对实验参数进行处理过程中进行自主学习，如果该神经网络模型的学习能力达到设定的要求，则该模型进行森林火灾的监控输出判断结果和指令信息；
接收所述处理单元传送的指令信号的报警单元和终端服务器，所述报警单元接收到报警指令发出报警信号，所述终端服务器对接收到的森林的各项参数进行保存。
2.根据权利要求1所述的一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，其特征还在于：所述神经网络模型进行阈值判断时采用如下方式：
在神经网络模型中设置湿度阈值，当神经网络模型接收到森林现场的湿度信息进行判断，如果接收到的湿度信息大于设定的湿度阈值，则该神经网络模型发出报警信息，采用上述方式所述神经网络模型完成对温度信息、光照强度信息、烟雾浓度信息和风向信息的判断，输出当前状况下森林现场是否有火灾发生的判断结果。
3.根据权利要求1所述的一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，其特征还在于：所述处理单元采用无线通信方式与终端服务器实时数据通信。
4.根据权利要求1所述的一种具有自主学习能力的森林火灾监控系统，其特征还在于：所述终端服务器接收到处理单元发出的指令信号对发出预警信号的森林进行地理位置搜索和实时监控。
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