CN111325943B - 基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法及其系统，通过在森林边缘建设5G基站及挂载边缘计算设备实现森林边缘的优质网络覆盖和数据就近计算处理；通过在森林中部署自动化无人机机库实现网络桥接、信息接收、数据处理、以及在特定情况下自动派遣无人机执行精确巡查观测任务，保障无人机续航等功能；部署多架次长续航无人机往来于森林边缘5G网络覆盖范围内的各个机库，实现24小时不间断的全方位覆盖森林防火巡查；通讯卫星全覆盖，确保森林腹地无移动网络覆盖区域可通过卫星窄带传输火警预警坐标等数据。本发明适用于复杂地形的大范围森林防火自动巡护，以及森林火灾应急调度指挥等场景。
Description
技术领域
本发明尤其涉及基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法及其系统。
背景技术
森林再生产过程中常常遇到各种自然灾害，而森林火灾带来的危害是及其严重的。我国拥有森林面积约为2.08×107hm2森林蓄积量为1.5137×109m3，森林覆盖率为21.63%，平均每年发生森林火灾一万多次，年均受害森林面积有几十万至上百万公顷。多发、频发的森林火灾给我国宝贵的森林资源造成了巨大的损失。森林火灾往往扑救难度大，需要投入巨大的人力和资金，并且及其容易造成人员伤亡，火灾后的生态环境恢复也需要几十年甚至数百年的时间，因此需要未雨绸缪、防患于未然，火灾隐患的监察和火灾前期迅速有效的预警十分重要。
目前我国主要的森林防火监控方式是卫星监控、瞭望塔观测、有人机载观察、人工巡查。此方式有以下几点弊端：1、卫星监控对气候要求高（通常卫星遥感需要无云天气），只能拍摄图片影像、分辨率低。2、人工瞭望塔观测无法对火点进行精准定位，延误救火最佳时机；
载人飞行器进行航空护林成本较高，且是一项风险较高的行业。载人机操作和运行复杂，在巡护观察、火情处置、机降等过程中容易发生安全事故。3、人工巡查受地形因素影响大，容易出现危险、覆盖范围小、效率低。
基于无人机进行飞行和巡护可以解决以上问题，但是目前的解决方案在巡护前需要将无人机带至操作现场，并用遥控器手动进行相应操作，无法做到无人机全自动自主运行。无人机与实际应用场地往往距离远，不能即时反应，携带无人机赶往现场，调试起飞等延误时间，无法有效应对及时性、突发性工作。森林地区工作环境复杂气候恶劣，特别是山区，巡检人员需要翻山越岭，安全风险高，无法实现高频次、24小时巡逻防护。严重制约了无人机在森林防火方面的优势发挥。
发明内容
本发明的目的在于提供基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法及其系统。
本发明采用的技术方案是：
基于无人机进行大范围森林防火巡护预警系统，其包括复合翼无人机、多旋翼无人机和5G基站，若干5G基站间隔配置于巡护区域的边界线上，复合翼无人机在5G基站之间往来并长距离巡航巡护区域，多旋翼无人机用于巡护区域内低空定点侦察，巡护区域内分散配置若干自动化机库，多旋翼无人机分散配置于自动化机库内，并根据指令对自动化机库覆盖范围区域进行侦察，多旋翼无人机与自动化机库通信连接，且自动化机库与数据中心通信连接；自动化机库用于复合翼无人机和多旋翼无人机的充电续航，5G基站上配置边缘计算设备，边缘计算设备就近计算处理复合翼无人机的巡航数据并通过5G基站传输至数据中心，复合翼无人机上搭载有卫星通信模块与覆盖该巡护区域的卫星通信，并通过卫星将警情及时发送至数据中心。
进一步地，巡护区域内分布有若干定点瞭望塔，瞭望塔上配置瞭望摄像头，瞭望摄像头将采集数据传输至数据中心。
进一步地，自动化机库上设有用于复合翼无人机和多旋翼无人机的起降的无人机挂载云台。
进一步地，多旋翼无人机通过微波与自动化机库实时传输视频，自动化机库转发至数据中心，数据中心人工通过网络发送命令调控制多旋翼无人机悬停，调整云台拍摄角度以实时回传视频采集数据提供给数据中心进行复核。
进一步地，复合翼无人机上搭载双光谱云台或边缘计算设备，双光谱云台或边缘计算设备内置烟雾火点双重识别算法和烟火二次判断算法，烟雾火点双重识别算法用于及时发现火情以及利用可见光对火情的清晰确认，烟火二次判断算法对火情进行二次判断过滤干扰，降低了误报的发生，实现了准确的火情报警。
进一步地，复合翼无人机在续航不足的情况则前往最近机库进行充电或更换电池。
基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其包括以下步骤：
步骤1，在巡护区域的边界上间隔配置5G基站，同时在巡护区域内分散配置若干自动化机库；
步骤2，基于5G基站和自动化机库的位置制定巡航线路形成巡航任务；
步骤3，复合翼无人机根据巡航线路在5G基站覆盖区域内往来长距离巡航采集图像数据；
步骤4，复合翼无人机通过计算机视觉技术通过提取图像特征进行图像对比分析识别火点；
步骤5，根据告警阈值判断是否构成火情；是则，通过卫星链路向数据中心发送告警及位置信息并执行步骤6；否则，执行步骤3；
步骤6，数据中心判断疑似火点位置是否在自动化机库覆盖范围；是则，复合翼无人机继续原航线巡航任务并执行步骤7；否则，复合翼无人机飞向最近的5G基站及时上传巡航数据，在上传完巡航数据后继续原航线巡航任务并执行步骤8；
步骤7，数据中心派遣自动化机库中多旋翼无人机对应疑似火点进行低空巡查并实时回传视频数据；
步骤8，数据中心基于上传的复合翼无人机的巡航数据或多旋翼无人机的视频数据人工判断是否误报；是则，控制多旋翼无人机返回机库；否则，执行火情紧急预案进行火情补救；
步骤9，复合翼无人机完成巡航任务上传全部巡航数据并结束巡航。
进一步地，步骤2中制定巡航任务包括无人机型号选择、起飞机库配置、降落机库配置、飞行轨迹规划、飞行高度设置、飞行时间配置和挂载设备配置。
进一步地，步骤4中通过计算机视觉技术通过提取的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。
进一步地，步骤7中多旋翼无人机通过微波实时传输视频至自动化机库，通过自动化机库转发至数据中心。
进一步地，步骤7中人工通过网络发送命令调控制多旋翼无人机悬停，调整云台拍摄角度，实时回传视频采集数据提供给数据中心进行复核。
本发明采用以上技术方案，不受地形地貌影响，实现对大范围森林进行高频次、24小时不间断的自动防火巡护，识别预警，可以在森林火灾发生时通过网络远程控制无人机进入火场周边侦察，实时查看火灾现场状态。适用于复杂地形的大范围森林防火自动巡护，以及森林火灾应急调度指挥等场景。
本发明通过无人机全自动巡逻+实时遥感图像自动识别作为森林防火的 技术手段，其优点在于费用低、效率高。可以脱离人工参与，减少人员安全隐患，实现对森林火灾的烟雾，火焰自动识别并进行预警处理。同时，也可以通过更换无人机挂载、更换算法池算法，使用无人机进行遥感图像数据采集、对比用来发现地质沉降、山体裂缝等地质灾害风险，并进行森林地质自然灾害告警预防。具有良好的实用性，可以减少森林火灾、地质灾害带来的发生，降低经济损失和人员伤亡，为社会创造可观的价值。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
图1为本发明基于无人机进行大范围森林防火巡护预警系统结构示意图；
图2为本发明基于无人机进行大范围森林防火巡护预警系统的巡护区域配置示意图；
图3为本发明基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法流程示意图。
具体实施方式
本发明目的是旨在解决现有以无人机为核心建立的一套完整的覆盖空、天、地的无人机森林防火应急指挥系统中，无人机驾驶员操作资质要求高、巡护操作繁琐、覆盖范围小、且无法及时处理回传采集视频等数据的问题。最终实现通过无人机高频次、24小时森林全范围自动巡航与重点区域火点精确判别，从而实现代替人工巡护，减少人力资源，降低巡护风险，增大巡护范围与频度在火灾初起及时预警的目的。立足现有无人机森林防火应急指挥系统将原有传统卫星+载人飞行器+瞭望塔+森林卡口+单兵巡护方式调整为以无人机和全自动机库为核心挂载多种探测设备进行大面积巡护；以瞭望塔为数据中继平台进行数据汇聚传输；以卫星作为实时通讯渠道和大范围火源趋势监测工具；通过网络将数据进行汇总最终通过人工智能、大数据平台、神经网络计算等方法对森林火灾进行发现预警，通过多渠道进行告警推送，由人工进行复核指挥。
如图1至图3所示，本发明公开了基于无人机进行大范围森林防火巡护预警系统，其包括复合翼无人机、多旋翼无人机和5G基站，若干5G基站间隔配置于巡护区域的边界线上，复合翼无人机在5G基站之间往来并长距离巡航巡护区域，多旋翼无人机用于巡护区域内低空定点侦察，巡护区域内分散配置若干自动化机库，多旋翼无人机分散配置于自动化机库内，并根据指令对自动化机库覆盖范围区域进行侦察，多旋翼无人机与自动化机库通信连接，且自动化机库与数据中心通信连接；自动化机库用于复合翼无人机和多旋翼无人机的充电续航，复合翼无人机在续航不足的情况则前往最近机库进行充电或更换电池等技术属于现有技术。5G基站上配置边缘计算设备，边缘计算设备就近计算处理复合翼无人机的巡航数据并通过5G基站传输至数据中心，复合翼无人机上搭载有卫星通信模块与覆盖该巡护区域的卫星通信，并通过卫星将警情及时发送至数据中心。
具体的，5G芯片/基站用于实现数据的高带宽、低时延传输。可在无人机飞行或盘旋的短时间过程中将大量数据回传至数据中心。复合翼无人机又称垂直起降(VTOL)固定翼无人机，既具备多旋翼垂直起降的优点，不需要跑道就可以起降，同时又具备固定翼的长续航、低噪音、可滑翔等优势，用于长距离森林防火巡护。多旋翼无人机操控性强，可垂直起降和悬停，主要适用于低空、低速、有垂直起降和悬停要求的任务类型，用于执行疑似火源准确复核，火场信息实时监测。
自动化机库：无人机机库具有快速响应，灵活机动，全程自动起降作业、自动换/充电，可高强度连续作业，使用维护简单，现场实时控制、数据实时回传，远程控制、缓震固定等特点，能在偏远地区恶劣环境下充分保护无人机。
边缘计算芯片/盒子：边缘计算芯片/盒子能在靠近数据源头的一侧，提供网络、计算、存储、应用等核心能力，可提供就近端服务，用于搭载图片识别等算法实现数据的筛选、截取、识别、拼接等功能。
通讯卫星实现全球通讯覆盖，用于及时有效的传递告警、坐标等信息。
进一步地，巡护区域内分布有若干定点瞭望塔，瞭望塔上配置瞭望摄像头，瞭望摄像头将采集数据传输至数据中心。
进一步地，自动化机库上设有用于复合翼无人机和多旋翼无人机的起降的无人机挂载云台。
进一步地，多旋翼无人机通过微波与自动化机库实时传输视频，自动化机库转发至数据中心，数据中心人工通过网络发送命令调控制多旋翼无人机悬停，调整云台拍摄角度以实时回传视频采集数据提供给数据中心进行复核。
进一步地，复合翼无人机上搭载双光谱云台或边缘计算设备，双光谱云台或边缘计算设备内置烟雾火点双重识别算法和烟火二次判断算法，烟雾火点双重识别算法和烟火二次判断算法选用现有成熟技术方案；烟雾火点双重识别算法用于及时发现火情以及利用可见光对火情的清晰确认，烟火二次判断算法对火情进行二次判断过滤干扰，降低了误报的发生，实现了准确的火情报警。
进一步地，复合翼无人机在续航不足的情况则前往最近机库进行充电或更换电池。
基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其包括以下步骤：
步骤1，在巡护区域的边界上间隔配置5G基站，同时在巡护区域内分散配置若干自动化机库；
步骤2，基于5G基站和自动化机库的位置制定巡航线路形成巡航任务；
具体地，可通过设施设备的数量、位置分布、无人机性能、挂载设备参数信息录入通过机器学习建立模型。并使用该模型生成、调整无人机飞行路线，达到在有限资源下覆盖对指定区域于的巡护扫描，从而完成无人机调度路线的规划，并确保所规划的无人机路线能覆盖森林巡护区域；
路线规划主要内容包括：无人机型号选择、起飞机库配置、降落机库配置、飞行轨迹规划、飞行高度设置、飞行时间配置、挂载设备配置等；
步骤3，复合翼无人机根据巡航线路在5G基站覆盖区域内往来长距离巡航采集图像数据，具体地，复合翼无人机执行飞行任务过程中通过挂载的双光谱云台设备（既能拍摄常规可见光图像同时也可以拍摄红外热成像图像）对森林进行拍摄，将可见光、红外热成像视频数据存储在机载存储设备中；
步骤4，复合翼无人机通过计算机视觉技术通过提取图像特征进行图像对比分析识别火点；
具体地，通过计算机视觉技术通过提取图像特征（包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等）进行图像对比分析用于识别火点；
此外，在日常的巡护过程中采集到图像往往会出现误判的情况，通过AI深度学习算法可以通过对误报、漏报的数据打标签的形式导入重新学习来提高图像识别精准度，从而提升系统健壮性；
步骤5，根据告警阈值判断是否构成火情；是则，通过卫星链路向数据中心发送告警及位置信息并执行步骤6；否则，执行步骤3；
步骤6，数据中心判断疑似火点位置是否在自动化机库覆盖范围；是则，复合翼无人机继续原航线巡航任务并执行步骤7；否则，复合翼无人机飞向最近的5G基站及时上传巡航数据，在上传完巡航数据后继续原航线巡航任务并执行步骤8；
步骤7，数据中心派遣自动化机库中多旋翼无人机对应疑似火点进行低空巡查并实时回传视频数据；
步骤8，数据中心基于上传的复合翼无人机的巡航数据或多旋翼无人机的视频数据人工判断是否误报；是则，控制多旋翼无人机返回机库；否则，执行火情紧急预案进行火情补救；
步骤9，等待复合翼无人机完成巡航任务后上传全部巡航数据并结束巡航。
进一步地，步骤2中制定巡航任务包括无人机型号选择、起飞机库配置、降落机库配置、飞行轨迹规划、飞行高度设置、飞行时间配置和挂载设备配置。
进一步地，步骤4中通过计算机视觉技术通过提取的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。
进一步地，步骤7中多旋翼无人机通过微波实时传输视频至自动化机库，通过自动化机库转发至数据中心。
进一步地，步骤7中人工通过网络发送命令调控制多旋翼无人机悬停，调整云台拍摄角度，实时回传视频采集数据提供给数据中心进行复核。
下面就本发明的具体原理做详细的说明：
为了实现本发明的技术方案，首要解决无人机飞行控制数据传输网络在大范围森林中如何搭建覆盖的问题，其次是如何增加无人机的续航，使其能进行大范围的飞行巡护。在无人机飞行巡护过程中既需要实时上报位置、状态信息，也需要在发现森林火灾后实时发送告警信息，及时传输灾害现场画面至信息中心。通过卫星传输可以做到网络的全范围覆盖，但传输成本高、传输带宽小，只适合发送简单的文本、语音数据，而5G网络上传带宽大、传输速度快、网络时延小，但覆盖范围小、基站功耗大，故通过在森林边缘建设5G网络，使用自动化无人机库、网桥等设备作为网络中继，结合通信卫星实现全范围的状态、告警数据实时传输，视频数据及时快速传输。除了作为网络传输中继设备外自动化无人机机库可以进行无人机快速充电/更换电池操作，实现无人机的航程扩展。具体地包括如下几个方面：
配置飞行计划：在无人机森林防火应急指挥系统中根据实际无人机厂商、型号通过接口接入无人机飞行控制平台，调用无人机自动起降、规划路线飞行功能，配置定时任务根据巡护区域大小以及机库位置，根据无人机近地低空飞行扫描范围自动/人工规划每台无人机的起始位置以及飞行轨迹，确保所规划的无人机路线能覆盖森林巡护区域。
主要内容包括：无人机型号选择、起飞机库配置、降落机库配置、飞行轨迹规划、飞行高度设置、飞行时间配置、挂载设备配置等。
飞行巡护数据采集：无人机执行飞行任务过程中通过挂载的双光谱云台设备（既能拍摄常规可见光图像同时也可以拍摄红外热成像图像）对森林进行拍摄，将可见光、红外热成像视频数据存储在机载存储设备中。
挂载设备数据分析：无人机通过挂载/集成的边缘计算设备/芯片或双光普云台，在采集存储视频数据的同时进行截图分析，使用内置AI光学图像识别神经网络算法对截取图片进行火点、烟点、火源特征库匹配分析，计算火点匹配度。同时结合红外热成像数据判断是否有明显高于周边温度或温度超过告警阈值的异常图像。若发现异常则自动降低高度在起火点周围盘旋飞行，进一步核对是否误判。最终获取根据匹配程度、红外光谱信息判断是否存在烟点或火点信息，并结合搭载的GPS/北斗定位数据计算出疑似火点位置信息。
预警告警信息发送：巡护过程中无人机搭载的边缘计算设备发现并识别出疑似火源信息后立即通过集成的卫星通讯芯片通过卫星窄带传输告警信息，主要内容包括告警类型、告警等级、经度、纬度等信息。
疑似火点精确复核：巡航无人机发送告警后根据无人机本地存储的设施分布情况判断预警地点是否在自动机库中侦察无人机覆盖范围内，若不在则通过算法计算调整既定飞行路线，前往距离最近5G基站位置，在接收到5G信号后在信号范围内进行悬停或盘旋，利用集成的5G芯片上传巡航采集数据到指挥中心进行人工复核。传输完成后原路返回继续执行既定飞行计划，若出现续航不足的情况则前往最近机库进行充电或更换电池。
若预警地点在自动机库覆盖范围内则继续执行既定的路线进行巡护，由系统自动调用距离火点最近的无人机库中的侦察无人机对预警位置进行环绕飞行侦察复核，通过微波实施传输视频至无人机机库，通过机库转发至后台服务器，人工通过网络发送命令调控制无人机悬停，调整云台拍摄角度，实时回传视频采集数据提供给指挥中心进行复核。复核后远程控制一键返航返回自动化无人机库进行充电待机。
人工识别处理：操作中心的值班人员根据无人机发送的图像对疑似火点进行人工核验，若为误判则将信息标识转存，作为后续机器学习材料。若确定为火情，根据火情大小执行应急预案中的规定操作组织人员或通过设备进行火灾扑救。
本发明采用以上技术方案，通过在森林边缘建设5G基站及挂载边缘计算设备实现森林边缘的优质网络覆盖和数据就近计算处理；通过在森林中部署自动化无人机机库实现网络桥接、信息接收、数据处理、以及在特定情况下自动派遣无人机执行精确巡查观测任务，保障无人机续航等功能；部署多架次，长续航无人机往来于森林边缘5G网络覆盖范围内的各个机库，实现24小时不间断的全方位覆盖森林防火巡查；通讯卫星全覆盖，确保森林腹地无移动网络覆盖区域可通过卫星窄带传输火警预警坐标等数据。不受地形地貌影响，实现对大范围森林进行高频次、24小时不间断的自动防火巡护，识别预警，可以在森林火灾发生时通过网络远程控制无人机进入火场周边侦察，实时查看火灾现场状态。适用于复杂地形的大范围森林防火自动巡护，以及森林火灾应急调度指挥等场景。
本发明通过无人机全自动巡逻+实时遥感图像自动识别作为森林防火的 技术手段，其优点在于费用低、效率高。可以脱离人工参与，减少人员安全隐患，实现对森林火灾的烟雾，火焰自动识别并进行预警处理。同时，也可以通过更换无人机挂载、更换算法池算法，使用无人机进行遥感图像数据采集、对比用来发现地质沉降、山体裂缝等地质灾害风险，并进行森林地质自然灾害告警预防。具有良好的实用性，可以减少森林火灾、地质灾害带来的发生，降低经济损失和人员伤亡，为社会创造可观的价值。
Claims (9)
1.基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，采用的系统包括复合翼无人机、多旋翼无人机和5G基站，若干5G基站间隔配置于巡护区域的边界线上，复合翼无人机在5G基站之间往来并长距离巡航巡护区域，多旋翼无人机用于巡护区域内低空定点侦察，巡护区域内分散配置若干自动化机库，多旋翼无人机分散配置于自动化机库内，并根据指令对自动化机库覆盖范围区域进行侦察，多旋翼无人机与自动化机库通信连接，且自动化机库与数据中心通信连接；自动化机库用于复合翼无人机和多旋翼无人机的充电续航，5G基站上配置边缘计算设备，边缘计算设备就近计算处理复合翼无人机的巡航数据并通过5G基站传输至数据中心，复合翼无人机上搭载有卫星通信模块与覆盖该巡护区域的卫星通信，并通过卫星将警情及时发送至数据中心；其特征在于：方法包括以下步骤：
步骤1，在巡护区域的边界上间隔配置5G基站，同时在巡护区域内分散配置若干自动化机库；
步骤2，基于5G基站和自动化机库的位置制定巡航线路形成巡航任务；
步骤3，复合翼无人机根据巡航线路在5G基站覆盖区域内往来长距离巡航采集图像数据；
步骤4，复合翼无人机通过计算机视觉技术通过提取图像特征进行图像对比分析识别火点；
步骤5，根据告警阈值判断是否构成火情；是则，通过卫星链路向数据中心发送告警及位置信息并执行步骤6；否则，执行步骤3；
步骤6，数据中心判断疑似火点位置是否在自动化机库覆盖范围；是则，复合翼无人机继续原航线巡航任务并执行步骤7；否则，复合翼无人机飞向最近的5G基站及时上传巡航数据，在上传完巡航数据后继续原航线巡航任务并执行步骤8；
步骤7，数据中心派遣自动化机库中多旋翼无人机对应疑似火点进行低空巡查并实时回传视频数据；
步骤8，数据中心基于上传的复合翼无人机的巡航数据或多旋翼无人机的视频数据人工判断是否误报；是则，控制多旋翼无人机返回机库；否则，执行火情紧急预案进行火情补救；
步骤9，复合翼无人机完成巡航任务上传全部巡航数据并结束巡航。
2.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：巡护区域内分布有若干定点瞭望塔，瞭望塔上配置瞭望摄像头，瞭望摄像头将采集数据传输至数据中心。
3.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：自动化机库上设有用于复合翼无人机和多旋翼无人机的起降的无人机挂载云台。
4.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：多旋翼无人机通过微波与自动化机库实时传输视频，自动化机库转发至数据中心，数据中心人工通过网络发送命令调控制多旋翼无人机悬停，调整云台拍摄角度以实时回传视频采集数据提供给数据中心进行复核。
5.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：复合翼无人机上搭载双光谱云台或边缘计算设备，双光谱云台或边缘计算设备内置烟雾火点双重识别算法和烟火二次判断算法，烟雾火点双重识别算法用于及时发现火情以及利用可见光对火情的清晰确认，烟火二次判断算法对火情进行二次判断过滤干扰。
6.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：复合翼无人机在续航不足的情况则前往最近机库进行充电或更换电池。
7.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：步骤2中制定巡航任务包括无人机型号选择、起飞机库配置、降落机库配置、飞行轨迹规划、飞行高度设置、飞行时间配置和挂载设备配置。
8.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：步骤4中通过计算机视觉技术通过提取的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点。
9.根据权利要求1所述的基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法，其特征在于：步骤7中多旋翼无人机通过微波实时传输视频至自动化机库，通过自动化机库转发至数据中心，数据中心的人通过网络发送命令调控制多旋翼无人机悬停，调整云台拍摄角度，实时回传视频采集数据提供给数据中心进行复核。
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|---|---|---|---|---|
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| CN112887915A (zh) * | 2021-01-26 | 2021-06-01 | 荔波县黄江河国家湿地公园管理站 | 一种基于北斗短报文的森林防火智能终端通信方法 |
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| CN113534829B (zh) * | 2021-06-11 | 2024-04-05 | 南京邮电大学 | 一种基于边缘计算的无人机日常巡逻检测系统 |
| CN113673151B (zh) * | 2021-08-06 | 2023-11-07 | 浙江水利水电学院 | 一种仿真模拟野火扑灭优化的方法 |
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| CN115661245B (zh) * | 2022-10-24 | 2023-04-18 | 东北林业大学 | 一种基于无人机的大尺度火线瞬时定位方法 |
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| CN117592759B (zh) * | 2024-01-18 | 2024-04-26 | 国家林业和草原局西北调查规划院 | 一种基于无人机的林草资源网格化巡护方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2689809A1 (en) * | 2012-07-24 | 2014-01-29 | The Boeing Company | Wildfire arrest and prevention system |
| CN107481465A (zh) * | 2017-08-21 | 2017-12-15 | 昆明理工大学 | 一种森林自适应巡航空中无人机红外监测预警方法 |
| CN108712638A (zh) * | 2018-07-30 | 2018-10-26 | 张会珍 | 一种燃烧秸秆监管系统及方法 |
| CN109903505A (zh) * | 2017-12-08 | 2019-06-18 | 中电科特种飞机系统工程有限公司 | 一种森林火情监测系统、方法及介质 |
| CN110459028A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-15 | 山西砺剑无人机科技有限公司 | 一种森林火灾预警系统 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104802962B (zh) * | 2015-03-27 | 2017-08-04 | 徐州飞梦电子科技有限公司 | 一种水上救援系统及其方法 |
| CN205543960U (zh) * | 2016-02-15 | 2016-08-31 | 西南交通大学 | 一种高效率无人机群电力巡检系统 |
| CN106530570A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-03-22 | 江苏金米智能科技有限责任公司 | 一种基于无人机的森林消防灭火系统 |
| US9973261B1 (en) * | 2016-12-28 | 2018-05-15 | Echostar Technologies Llc | Rapidly-deployable, drone-based wireless communications systems and methods for the operation thereof |
| CN109117749A (zh) * | 2018-07-23 | 2019-01-01 | 福建中海油应急抢维修有限责任公司 | 一种基于无人机巡检影像的异常目标监管方法及系统 |
| CN110047241A (zh) * | 2019-04-27 | 2019-07-23 | 刘秀萍 | 一种森林火灾无人机巡航监控系统 |
-
2020
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2689809A1 (en) * | 2012-07-24 | 2014-01-29 | The Boeing Company | Wildfire arrest and prevention system |
| CN107481465A (zh) * | 2017-08-21 | 2017-12-15 | 昆明理工大学 | 一种森林自适应巡航空中无人机红外监测预警方法 |
| CN109903505A (zh) * | 2017-12-08 | 2019-06-18 | 中电科特种飞机系统工程有限公司 | 一种森林火情监测系统、方法及介质 |
| CN108712638A (zh) * | 2018-07-30 | 2018-10-26 | 张会珍 | 一种燃烧秸秆监管系统及方法 |
| CN110459028A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-11-15 | 山西砺剑无人机科技有限公司 | 一种森林火灾预警系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 森林防火无人机系统的研究;焦振田;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20190815(第08期);第8页、11-13页 * |
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