CN111882811A - 一种用于识别火点的消防无人机 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于识别火点的消防无人机，包括无人机本体和无人机本体上自带的识别探测装置，所述识别探测装置包括可探测林区火点图像、风力风向、水体、烟雾、温度、植被、空气湿度和过火面积的探测系统、识别系统和风险评估报警系统。本发明所述的一种用于识别火点的消防无人机，通过设置的探测系统和识别系统配合使用，可通过检测火点在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值的情况来准确辨别火点的真假，通过火点中红外波段亮度和热红外波段亮度的图像来准确识别火点的面积，这样自动、准确的辨别火点的情况以提高消防无人机火点识别的准确性。

Description

一种用于识别火点的消防无人机

技术领域

本发明涉及消防无人机技术领域，特别涉及一种用于识别火点的消防无人机领域。

背景技术

在科技水平高度发展的当下，无人机技术已经相当成熟，例如消防部门利用消防无人机对林业进行巡逻以快速发现林业火点，较传统的人工巡逻的方式有了质的飞跃，但是现有的无人机识别火点的过程中存在着一些问题，现有的识别火点的消防无人机大多采用视频监控和红外感温的方式对林区进行火点识别，但是其存在着一些问题，对于视频监控识别火点的无人机而言，阳光和空气中的烟雾和水汽会对视频的拍摄产生不好的影响，且无法发现位于林区深处的暗火点，而对于红外感温识别火点的无人机而言，同样由于阳光等地理环境影响对真假火点无法判别，同时无法为消防部门提供合适的消防风险评估报警，会导致大量的生命财产损失，为了解决上述问题，我们提出一种用于识别火点的消防无人机。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种用于识别火点的消防无人机，可以有效解决背景技术中的问题：对于视频监控识别火点的无人机而言，阳光和空气中的烟雾和水汽会对视频的拍摄产生不好的影响，且无法发现位于林区深处的暗火点，而对于红外感温识别火点的无人机而言，同样由于阳光等地理环境影响对真假火点无法判别，同时无法为消防部门提供合适的消防风险评估报警，会导致大量的生命财产损失。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种用于识别火点的消防无人机，一种用于识别火点的消防无人机，包括无人机本体和无人机本体上自带的识别探测装置，所述识别探测装置包括可探测林区火点图像、风力风向、水体、烟雾、温度、植被、空气湿度和过火面积的探测系统，所述识别控制装置还包括识别系统和风险评估报警系统，所述风险评估报警系统适于对探测系统和识别系统处理的结果进行加权平均处理以实时发布不同风险等级的警报。

进一步的，所述识别系统适于进行火点面积识别和真假火点识别，所述识别系统适于通过中红外波段亮度和热红外波段亮度综合检测火点面积和过火面积，所述识别系统适于对探测系统探测的真假火点进行阈值判断进而对真假火点进行区分。

进一步的，所述探测系统包括火点图像探测机构、风力风向探测机构、水体探测机构、烟雾探测机构、遥感温度探测机构、植被探测机构、空气湿度探测机构和过火面积探测机构，所述火点图像探测机构适于通过高清相机拍摄该地区的高清图像并将图像进行烟雾处理以获得火点的部分信息，所述风力风向探测机构适于较为准确的识别过火地区的风向和风力情况，所述水体探测机构适于较为准确的识别该地区火点附近的水体情况，所述烟雾探测机构适于识别过火地区的烟雾情况，所述遥感温度探测机构适于通过多种波段的温度探测模块算法组合以准确检测火点的温度，所述植被探测机构适于较为准确的探测过火地区的植被密度，所述空气湿度探测机构适于较为准确的识别过火地区的空气湿度，所述过火面积探测机构适于较为准确的识别过火地区的面积。

进一步的，所述遥感温度探测机构包括中红外波段亮度温度探测器、热红外波段亮度温度探测器、红外波段反射率的阈值探测器、近红外波段反射率的阈值探测器和短红外波段反射率的阈值探测器，所述遥感温度探测机构适于通过探测图像在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值的情况来准确辨别真假火点。

进一步的，所述识别系统包括过火面积识别机构和真假火点识别机构，所述火点面积识别机构适于通过火点在中红外波段亮度和热红外波段亮度的图像来准确识别火点的面积，所述真假火点识别机构适于通过遥感温度探测机构处理的真假火点的图像来识别火点中的真假火点。

进一步的，所述风险评估报警系统适于通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，并向消防部门发布风险等级的警报，同时向消防部门实时发送火点地区的过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖的情况。

进一步的，所述风险等级包括低度风险、中度风险和高度风险，所述低度风险适于在过火面积较小、火点温度较低、附近水源较多、空气湿度较大、风力风向较小、附近没有人口和附近植被较少的情况下发布，这时只需少量消防装置就可将火灾扑灭，所述低度风险适于在过火面积较大、火点温度较高、附近水源较少、空气湿度较小、风力风向较大、附近有少量人口和附近植被较多的情况下发布，这时需要大量消防装置将火灾扑灭，所述高度风险适于在火灾情况失控和附近人口稠密的情况下发布，这时需要人口的转移和上级的消防物质支援。

进一步的，一种用于识别火点的消防无人机，所述识别和监测火点的步骤如下：

A：放飞无人机本体，使用者通过与无人机无线连接的控制手柄对无人机本体的飞行姿态进行控制进而对林场进行巡视，到达火点上空后，探测系统的火点图像探测机构通过高清相机拍摄该地区的高清图像并将图像进行烟雾处理以获得火点的部分信息，风力风向探测机构较为准确的识别过火地区的风向和风力情况，水体探测机构较为准确的识别该地区火点附近的水体情况，烟雾探测机构识别过火地区的烟雾情况，遥感温度探测机构通过多种波段的温度探测模块算法组合以准确检测火点的温度，植被探测机构较为准确的探测过火地区的植被密度，空气湿度探测机构较为准确的识别过火地区的空气湿度，过火面积探测机构较为准确的识别过火地区的面积；

B:完成A步骤后，识别系统的真假火点识别机构对林火中的真假火点进行识别，首先图像处理软件对火点图像探测机构的火点图像进行数据提取，然后对图像进行去烟雾处理以防止烟雾对火点图像的影响，其次，将图像中的潜在火点进行提取，对真假火点进行阈值分析，遥感温度探测机构通过探测图像在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值来准确辨别真假火点的图像，这样对真假火点进行识别，并将结果输出，火点面积识别机构通过中红外波段亮度和热红外波段亮度来识别火点的面积；

C:完成B步骤的同时，风险评估报警系统通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，并向消防部门发布风险等级的警报，同时向消防部门实时发送火点地区的过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖的情况，这时消防部门可根据情况制定方案以解决火灾事故。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

通过设置的探测系统和识别系统配合使用，遥感温度探测机构和真假火点识别机构可通过检测火点在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值的情况来准确辨别火点的真假，火点面积识别机构通过火点在中红外波段亮度和热红外波段亮度的图像来准确识别火点的面积，这样自动、准确的辨别火点的情况以提高消防无人机火点识别的准确性，设置的风险评估报警系统通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，以辅助消防部门快速将火灾扑灭。

附图说明

图1为本发明一种用于识别火点的消防无人机的整体系统示意图。

图2为本发明一种用于识别火点的消防无人机的探测系统示意图。

图3为本发明一种用于识别火点的消防无人机的遥感温度探测机构示意图。

图4为本发明一种用于识别火点的消防无人机的识别系统的示意图。

图5为本发明一种用于识别火点的消防无人机的真假火点识别的流程示意图。

图6为本发明一种用于识别火点的消防无人机的风险评估报警系统的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

实施例1

如图1-6所示，一种用于识别火点的消防无人机，包括无人机本体和无人机本体上自带的识别探测装置，识别探测装置包括可探测林区火点图像、风力风向、水体、烟雾、温度、植被、空气湿度和过火面积的探测系统，识别控制装置还包括识别系统和风险评估报警系统，风险评估报警系统适于对探测系统和识别系统处理的结果进行加权平均处理以实时发布不同风险等级的警报，识别系统适于进行火点面积识别和真假火点识别，识别系统适于通过中红外波段亮度和热红外波段亮度综合检测火点面积和过火面积，识别系统适于对探测系统探测的真假火点进行阈值判断进而对真假火点进行区分。

探测系统包括火点图像探测机构、风力风向探测机构、水体探测机构、烟雾探测机构、遥感温度探测机构、植被探测机构、空气湿度探测机构和过火面积探测机构，火点图像探测机构适于通过高清相机拍摄该地区的高清图像并将图像进行烟雾处理以获得火点的部分信息，风力风向探测机构适于较为准确的识别过火地区的风向和风力情况，水体探测机构适于较为准确的识别该地区火点附近的水体情况，烟雾探测机构适于识别过火地区的烟雾情况，遥感温度探测机构适于通过多种波段的温度探测模块算法组合以准确检测火点的温度，植被探测机构适于较为准确的探测过火地区的植被密度，空气湿度探测机构适于较为准确的识别过火地区的空气湿度，过火面积探测机构适于较为准确的识别过火地区的面积。

遥感温度探测机构包括中红外波段亮度温度探测器、热红外波段亮度温度探测器、红外波段反射率的阈值探测器、近红外波段反射率的阈值探测器和短红外波段反射率的阈值探测器，遥感温度探测机构适于通过探测图像在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值的情况来准确辨别真假火点。

识别系统包括过火面积识别机构和真假火点识别机构，火点面积识别机构适于通过火点在中红外波段亮度和热红外波段亮度的图像来准确识别火点的面积，真假火点识别机构适于通过遥感温度探测机构处理的真假火点的图像来识别火点中的真假火点。

风险评估报警系统适于通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，并向消防部门发布风险等级的警报，同时向消防部门实时发送火点地区的过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖的情况。

风险等级包括低度风险、中度风险和高度风险，低度风险适于在过火面积较小、火点温度较低、附近水源较多、空气湿度较大、风力风向较小、附近没有人口和附近植被较少的情况下发布，这时只需少量消防装置就可将火灾扑灭，低度风险适于在过火面积较大、火点温度较高、附近水源较少、空气湿度较小、风力风向较大、附近有少量人口和附近植被较多的情况下发布，这时需要大量消防装置将火灾扑灭，高度风险适于在火灾情况失控和附近人口稠密的情况下发布，这时需要人口的转移和上级的消防物质支援。

探测系统还应有该林区往年火灾情况的数据作为参考。

一种用于识别火点的消防无人机，识别和监测火点的步骤如下：

A：放飞无人机本体，使用者通过与无人机无线连接的控制手柄对无人机本体的飞行姿态进行控制进而对林场进行巡视，到达火点上空后，探测系统的火点图像探测机构通过高清相机拍摄该地区的高清图像并将图像进行烟雾处理以获得火点的部分信息，风力风向探测机构较为准确的识别过火地区的风向和风力情况，水体探测机构较为准确的识别该地区火点附近的水体情况，烟雾探测机构识别过火地区的烟雾情况，遥感温度探测机构通过多种波段的温度探测模块算法组合以准确检测火点的温度，植被探测机构较为准确的探测过火地区的植被密度，空气湿度探测机构较为准确的识别过火地区的空气湿度，过火面积探测机构较为准确的识别过火地区的面积；

B:完成A步骤后，识别系统的真假火点识别机构对林火中的真假火点进行识别，首先图像处理软件对火点图像探测机构的火点图像进行数据提取，然后对图像进行去烟雾处理以防止烟雾对火点图像的影响，其次，将图像中的潜在火点进行提取，对真假火点进行阈值分析，遥感温度探测机构通过探测图像在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值来准确辨别真假火点的图像，这样对真假火点进行识别，并将结果输出，火点面积识别机构通过中红外波段亮度和热红外波段亮度来识别火点的面积；

C:完成B步骤后，风险评估报警系统通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，并向消防部门发布风险等级的警报，同时向消防部门实时发送火点地区的过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖的情况，这时消防部门可根据情况制定方案以解决火灾事故。

通过采用上述技术方案：通过设置的探测系统和识别系统配合使用，遥感温度探测机构和真假火点识别机构可通过检测火点在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值的情况来准确辨别火点的真假，火点面积识别机构通过火点在中红外波段亮度和热红外波段亮度的图像来准确识别火点的面积，这样自动、准确的辨别火点的情况以提高消防无人机火点识别的准确性，设置的风险评估报警系统通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，以辅助消防部门快速将火灾扑灭。

需要说明的是，本发明为一种用于识别火点的消防无人机，在使用时，首先，放飞无人机本体，使用者通过与无人机无线连接的控制手柄对无人机本体的飞行姿态进行控制进而对林场进行巡视，到达火点上空后，探测系统的火点图像探测机构通过高清相机拍摄该地区的高清图像并将图像进行烟雾处理以获得火点的部分信息，风力风向探测机构较为准确的识别过火地区的风向和风力情况，水体探测机构较为准确的识别该地区火点附近的水体情况，烟雾探测机构识别过火地区的烟雾情况，遥感温度探测机构通过多种波段的温度探测模块算法组合以准确检测火点的温度，植被探测机构较为准确的探测过火地区的植被密度，空气湿度探测机构较为准确的识别过火地区的空气湿度，过火面积探测机构较为准确的识别过火地区的面积，其次，识别系统的真假火点识别机构对林火中的真假火点进行识别，首先图像处理软件对火点图像探测机构的火点图像进行数据提取，然后对图像进行去烟雾处理以防止烟雾对火点图像的影响，其次，将图像中的潜在火点进行提取，对真假火点进行阈值分析，遥感温度探测机构通过探测图像在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值来准确辨别真假火点的图像，这样对真假火点进行识别，并将结果输出，火点面积识别机构通过中红外波段亮度和热红外波段亮度来识别火点的面积，最后，风险评估报警系统通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，并向消防部门发布风险等级的警报，同时向消防部门实时发送火点地区的过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖的情况，这时消防部门可根据情况制定方案以解决火灾事故。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种用于识别火点的消防无人机，其特征在于：包括无人机本体和无人机本体上自带的识别探测装置，所述识别探测装置包括可探测林区火点图像、风力风向、水体、烟雾、温度、植被、空气湿度和过火面积的探测系统，所述识别控制装置还包括识别系统和风险评估报警系统，所述风险评估报警系统适于对探测系统和识别系统处理的结果进行加权平均处理以实时发布不同风险等级的警报；

所述识别系统适于进行火点面积识别和真假火点识别，所述识别系统适于通过中红外波段亮度和热红外波段亮度综合检测火点面积和过火面积，所述识别系统适于对探测系统探测的真假火点进行阈值判断进而对真假火点进行区分。

2.根据权利要求1所述的一种用于识别火点的消防无人机，其特征在于：所述探测系统包括火点图像探测机构、风力风向探测机构、水体探测机构、烟雾探测机构、遥感温度探测机构、植被探测机构、空气湿度探测机构和过火面积探测机构，所述火点图像探测机构适于通过高清相机拍摄该地区的高清图像并将图像进行烟雾处理以获得火点的部分信息，所述风力风向探测机构适于较为准确的识别过火地区的风向和风力情况，所述水体探测机构适于较为准确的识别该地区火点附近的水体情况，所述烟雾探测机构适于识别过火地区的烟雾情况，所述遥感温度探测机构适于通过多种波段的温度探测模块算法组合以准确检测火点的温度，所述植被探测机构适于较为准确的探测过火地区的植被密度，所述空气湿度探测机构适于较为准确的识别过火地区的空气湿度，所述过火面积探测机构适于较为准确的识别过火地区的面积。

3.根据权利要求2所述的一种用于识别火点的消防无人机，其特征在于：所述遥感温度探测机构包括中红外波段亮度温度探测器、热红外波段亮度温度探测器、红外波段反射率的阈值探测器、近红外波段反射率的阈值探测器和短红外波段反射率的阈值探测器，所述遥感温度探测机构适于通过探测图像在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值的情况来准确辨别真假火点。

4.根据权利要求3所述的一种用于识别火点的消防无人机，其特征在于：所述识别系统包括过火面积识别机构和真假火点识别机构，所述火点面积识别机构适于通过火点在中红外波段亮度和热红外波段亮度的图像来准确识别火点的面积，所述真假火点识别机构适于通过遥感温度探测机构处理的真假火点的图像来识别火点中的真假火点。

5.根据权利要求4所述的一种用于识别火点的消防无人机，其特征在于：所述风险评估报警系统适于通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，并向消防部门发布风险等级的警报，同时向消防部门实时发送火点地区的过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖的情况。

6.根据权利要求5所述的一种用于识别火点的消防无人机，其特征在于：所述风险等级包括低度风险、中度风险和高度风险，所述低度风险适于在过火面积较小、火点温度较低、附近水源较多、空气湿度较大、风力风向较小、附近没有人口和附近植被较少的情况下发布，这时只需少量消防装置就可将火灾扑灭，所述低度风险适于在过火面积较大、火点温度较高、附近水源较少、空气湿度较小、风力风向较大、附近有少量人口和附近植被较多的情况下发布，这时需要大量消防装置将火灾扑灭，所述高度风险适于在火灾情况失控和附近人口稠密的情况下发布，这时需要人口的转移和上级的消防物质支援。

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种用于识别火点的消防无人机，其特征在于：所述识别和监测火点的步骤如下：

A：放飞无人机本体，使用者通过与无人机无线连接的控制手柄对无人机本体的飞行姿态进行控制进而对林场进行巡视，到达火点上空后，探测系统的火点图像探测机构通过高清相机拍摄该地区的高清图像并将图像进行烟雾处理以获得火点的部分信息，风力风向探测机构较为准确的识别过火地区的风向和风力情况，水体探测机构较为准确的识别该地区火点附近的水体情况，烟雾探测机构识别过火地区的烟雾情况，遥感温度探测机构通过多种波段的温度探测模块算法组合以准确检测火点的温度，植被探测机构较为准确的探测过火地区的植被密度，空气湿度探测机构较为准确的识别过火地区的空气湿度，过火面积探测机构较为准确的识别过火地区的面积；

B:完成A步骤后，识别系统的真假火点识别机构对林火中的真假火点进行识别，首先图像处理软件对火点图像探测机构的火点图像进行数据提取，然后对图像进行去烟雾处理以防止烟雾对火点图像的影响，其次，将图像中的潜在火点进行提取，对真假火点进行阈值分析，遥感温度探测机构通过探测图像在中红外波段亮度温度、热红外波段亮度温度、红外波段反射率的阈值、近红外波段反射率的阈值和短红外波段反射率的阈值来准确辨别真假火点的图像，这样对真假火点进行识别，并将结果输出，火点面积识别机构通过中红外波段亮度和热红外波段亮度来识别火点的面积；

C:完成B步骤后，风险评估报警系统通过过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖等情况进行加权平均以获得火灾危害的风险等级，并向消防部门发布风险等级的警报，同时向消防部门实时发送火点地区的过火面积、火点温度、附近水源、空气湿度、风力风向、附近人口和附近植被覆盖的情况，这时消防部门可根据情况制定方案以解决火灾事故。

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