CN111932813B - 一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法 - Google Patents

一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111932813B
CN111932813B CN202010818893.6A CN202010818893A CN111932813B CN 111932813 B CN111932813 B CN 111932813B CN 202010818893 A CN202010818893 A CN 202010818893A CN 111932813 B CN111932813 B CN 111932813B
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned aerial
aerial vehicle
module
information
fire
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010818893.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111932813A (zh
Inventor
王轩宇
朱洁
黄海平
吴敏
成爽
李逸轩
王汝传
沙超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Posts and Telecommunications filed Critical Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN202010818893.6A priority Critical patent/CN111932813B/zh
Publication of CN111932813A publication Critical patent/CN111932813A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111932813B publication Critical patent/CN111932813B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/005—Fire alarms; Alarms responsive to explosion for forest fires, e.g. detecting fires spread over a large or outdoors area
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/06—Electric actuation of the alarm, e.g. using a thermally-operated switch
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/18502—Airborne stations
    • H04B7/18506—Communications with or from aircraft, i.e. aeronautical mobile service
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法，包括无人机组、无线传感器节点和无人机地面基站，所述无人机组中的无人机包括定位导航模块、图像采集与处理模块、风向风速采集与处理模块、模拟仿真模块、无线通信模块、控制单元、飞行单元和电源，所述无线传感器节点组包括温度感应与处理模块、无线通信模块和电源，所述无人机地面基站包括无线通信模块、无人机控制单元、视频编码及显示模块和电源，在林地均匀播撒无线传感器节点，用无人机组进行边缘计算，能够极大的降低信号延迟所造成的延误，更加精确的追踪着火点位置，并且可感知暗火的存在。

Description

一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法
技术领域
本发明涉及无人机边缘计算技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法。
背景技术
森林火灾是几种森林灾害中后果最为严重的灾害，它会给森林带来最有害，最具有毁灭性的后果。森林火灾不但烧毁成片的森林，伤害林内的动物，而且还降低森林的繁殖能力，引起土壤的贫瘠并破坏森林涵养水源，甚至会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，人类却依然不能完全解决森林火灾问题。近年来，森林火灾侦察系统得到了长足的发展和进步，具体可以分为卫星拍摄和无人机红外遥感模式。卫星拍摄通过高清摄像头对着火地点进行拍摄，可以获知森林着火地点和范围的信息，但存在着像素不够，无法精确确定火场面积及火灾蔓延方向，并且无法探知暗火。无人机红外遥感通过机载红外遥感设施，可以敏锐感知火场温度，从而可探知暗火，但当火场过大时单架无人机略显单薄，无法探明火场全貌。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供了一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法，在森林中每隔一定距离布置一个无线传感器节点，通过传感器节点感知温度并发送给无人机组，无人机组通过边缘计算计算出火场边缘，从而实现对火场的包围。由于暗火依旧达到燃点，利用温度传感器可探知暗火存在；利用无人机协同合作，可完成大范围的火场探查任务，由此改进了卫星拍摄和无人机红外遥感模式的火灾探查方法的缺点。
本发明提供一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，包括无人机组、无线传感器节点和无人机地面基站，所述无人机组中的无人机包括定位导航模块、图像采集与处理模块、风向风速采集与处理模块、模拟仿真模块、无线通信模块、控制单元、飞行单元和电源，所述无线传感器节点组包括温度感应与处理模块、无线通信模块和电源，所述无人机地面基站包括无线通信模块、无人机控制单元、视频编码及显示模块和电源，定位导航模块使用基于强化学习的人工神经网络实现输入量和输出量的映射，而依据风速修正飞行速度、定时加减速和进出任务区的功能由基于人为规则的方式实现，将巡航的路线记录下，并通过无线通信模块与无人机地面基站通信，将路线传输给地面基站，并根据林火蔓延仿真模型计算出的林火边界传输给无人机地面基站，图像采集与处理模块用于采集地面植被信息并利用强化学习算法进行识别并转化为数字信号，风向风速采集与处理模块用于采集风向和风速数据并转换为数字信号，无线通信模块用于接收无线传感器传来的温度信号、周围无人机传来的巡航路线以及计算数据和地面基站传来的控制信号，用于发送自身的巡航路线和计算数据，模拟仿真模块以从无线传感器节点、周围无人机、图像采集与处理模块获得的信息为输入，利用林火蔓延算法进行模拟仿真，信息采集模块用于采集无人机的运行信息以及安全信息，方便实现对无人机组运行状态的监控，控制单元接收模拟仿真模块和无线通信模块的信息，从而确定巡航路线，并将信息传递给飞行单元，飞行单元受控制单元控制，根据控制单元给出的飞行信号进行巡航，并通过电源进行供电。
进一步改进在于：所述无线传感器节点中的温度感应与处理模块、无线通信模块和电源相互连接，通过温度感应与处理模块感应周围温度变化，将其转换为数字信号并记录，通过无线通信模块向无人机组传输温度信息及位置信息，并通过电源进行供电。
进一步改进在于：所述无人机地面基站中的视频编码及显示模块将接收的无人机组信息进行影像转换，在屏幕上动态显示出火场边界和无人机组坐标，并通过无人机控制单元对无人机组进行调度。
进一步改进在于：将林地分成n*n的方块，每个方块正中间布置一个无线传感器节点，无线传感器节点能够感知周围温度并生成温度曲线，当接收到无人机组请求信号后，将自身位置信息和记录的温度曲线传递给无人机组，无人机组结合其他信息计算出火场边界。
进一步改进在于：所述模拟仿真模块作为边缘计算的核心，接收来自于定位导航模块的位置信息、无线传感器节点的温度与位置信息，来自于图像采集和处理模块的植被种类等信息，来自于风向风速采集与处理模块的风向风速等信息，以及周围无人机的传递数据，将其作为输入，进行着火区域的模拟仿真运算，并将数据传送给无线通信模块和控制单元。
进一步改进在于：控制单元接收模拟仿真模块计算出的数据，自主决定飞行路线，或依据地面基站的指令决定飞行路线，且地面基站指令优先级最高。
进一步改进在于：所述无线通信模块将模拟仿真模块计算出的数据和定位导航模块的数据传输给周围无人机和地面基站，从而实现无人机组群的联动和对林火的包围，地面基站接收到无人机组信号后，通过视频编码模块将无人机组和火场动态显示在屏幕上，从而为消防人员灭火提供支持。
本发明还提供一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统的工作方法，所述方法包括以下步骤：
步骤一：地面基站收到无人机组巡查请求，根据需要无人机组探查的林场坐标，通过无人机控制单元和无线通信模块指派无人机组飞向目的地点；
步骤二：无人机按照指定巡航路线飞行，沿途利用无线通信模块不断与通信范围内的无线传感器节点和其它无人机通信，无线传感器节点收到信号后，读取自身温度感应与处理模块的信息，并将其发送回去；无人机组内部相互交换已知和计算出的信息；
步骤三：无人机接收到无线传感器节点的信号后，将该信息发送给控制单元，控制单元首先判断温度是否曾经达到燃点，如没有，则按照指定巡航路线继续飞行，如曾经达到燃点，则判断现在是否达到燃点，如当下未达到，说明火线已经穿越过该传感器节点，将信号传递给无人机模拟仿真模块进行计算；如达到，说明该传感器节点附近正在燃烧；
步骤四：单个无人机确定火线位置后，模拟仿真模块通过启发式算法获得自身相对较优路线，并将其发送给飞行单元，无人机按照最优路线飞行，并将信号发送给地面基站；
步骤五：地面基站接收到信号后，将信号转化为图像，在屏幕上显示出来，便于工作人员获得火场最新的信息；
步骤六：随着火线的不断移动，重复以上步骤二至步骤五直到地面基站发出返回指令。
进一步改进在于，所述步骤四中单个无人机确定火线位置为自身获得或从其他无人机处获得。
本发明的有益效果是：在林地均匀播撒无线传感器节点，用无人机组进行边缘计算，能够极大的降低信号延迟所造成的延误，更加精确的追踪着火点位置，并且可感知暗火的存在。通过传感器节点感知温度并发送给无人机组，无人机组通过边缘计算计算出火场边缘，从而实现对火场的包围。由于暗火依旧达到燃点，利用温度传感器可探知暗火存在；利用无人机协同合作，可完成大范围的火场探查任务。
附图说明
图1是本发明的无人机组工作示意图。
图2是本发明的信息传输结构示意图。
图3是本发明的无人机组工作流程图。
图4是本发明中林火蔓延栅格模型图。
图5是本发明的无人机组信号覆盖模型图。
图6是本发明的图像识别模型示意图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明作进一步的详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。如图1-6所示，本实施例提供了一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，包括无人机组、无线传感器节点和无人机地面基站，所述无人机组中的无人机包括定位导航模块、图像采集与处理模块、风向风速采集与处理模块、模拟仿真模块、无线通信模块、控制单元、飞行单元和电源，所述无线传感器节点组包括温度感应与处理模块、无线通信模块和电源，所述无人机地面基站包括无线通信模块、无人机控制单元、视频编码及显示模块和电源，定位导航模块使用基于强化学习的人工神经网络实现输入量和输出量的映射，而依据风速修正飞行速度、定时加减速和进出任务区的功能由基于人为规则的方式实现，将巡航的路线记录下，并通过无线通信模块与无人机地面基站通信，将路线传输给地面基站，并根据林火蔓延仿真模型计算出的林火边界传输给无人机地面基站，图像采集与处理模块用于采集地面植被信息并利用强化学习算法进行识别并转化为数字信号，风向风速采集与处理模块用于采集风向和风速数据并转换为数字信号，无线通信模块用于接收无线传感器传来的温度信号、周围无人机传来的巡航路线以及计算数据和地面基站传来的控制信号；用于发送自身的巡航路线和计算数据，模拟仿真模块以从无线传感器节点、周围无人机、图像采集与处理模块获得的信息为输入，利用林火蔓延算法进行模拟仿真，信息采集模块用于采集无人机的运行信息以及安全信息，方便实现对无人机组运行状态的监控，控制单元接收模拟仿真模块和无线通信模块的信息，从而确定巡航路线，并将信息传递给飞行单元，飞行单元受控制单元控制，根据控制单元给出的飞行信号进行巡航，并通过电源进行供电。所述无线传感器节点中的温度感应与处理模块、无线通信模块和电源相互连接，通过温度感应与处理模块感应周围温度变化，将其转换为数字信号并记录，通过无线通信模块向无人机组传输温度信息，并通过电源进行供电。所述无人机地面基站中的视频编码及显示模块将接收的无人机组信息进行影像转换，在屏幕上动态显示出火场边界和无人机组坐标，并通过无人机控制单元对无人机组进行调度。将林地分成n*n的方块，每个方块正中间布置一个无线传感器节点，无线传感器节点能够感知周围温度并生成温度曲线，当接收到无人机组请求信号后，将自身位置信息和记录的温度曲线传递给无人机组，无人机组结合其他信息计算出火场边界。所述模拟仿真模块作为边缘计算的核心，接收来自于定位导航模块的位置信息、无线传感器节点的温度与位置信息，来自于图像采集和处理模块的植被种类等信息，来自于风向风速采集与处理模块的风向风速等信息，以及周围无人机的传递数据，将其作为输入，进行着火区域的模拟仿真运算，并将数据传送给无线通信模块和控制单元。控制单元接收模拟仿真模块计算出的数据，自主决定飞行路线，或依据地面基站的指令决定飞行路线。所述无线通信模块将模拟仿真模块计算出的数据和定位导航模块的数据传输给周围无人机和地面基站，从而实现无人机组群的联动和对林火的包围，地面基站接收到无人机组信号后，通过视频编码模块将无人机组和火场动态显示在屏幕上，从而为消防人员灭火提供支持。首先来讨论无人机与无线传感器进行通信的范围大小，由公式
Figure GDA0003327955090000081
推出
Figure GDA0003327955090000082
P为无人机接收功率，s为无线传感器节点，u为无人机，Gs是传感器节点发射天线增益，Gu是无人机接收天线增益，λs是传感器节点发射信号波长，ds-u是无人机和无线传感器节点之间距离，Ps为无线传感器节点的发射功率，
Figure GDA0003327955090000083
为无人机和无线传感器节点间的最大通信距离，Pmin是无人机最小接收功率。
由图5所示：
Figure GDA0003327955090000084
Au代表通信面积，h代表无人机的飞行高度，在本实施例中，选择Pmin为-76dBm，h为100m，Ps为300mW，λs为0.125m,Gs和Gu都为1，由公式可知，无人机的通信范围Au为35949平方米。
接下来讨论图像采集与识别系统的工作方式，如图6所示。
图像识别ANN算法，包括三个隐含层，每层16个神经元，摄像头拍摄图像后传递给模拟仿真模块，模拟仿真模块将植被的叶片形状、颜色、大小等特征提取出来后，作为输入量，每个输入量都进行了归一化处理，神经元激励函数皆采用Switch函数，使用PPO强化学习算法进行训练，若训练的对象奖励值取得最小值，则将对象的状态进行重置，当学习步数达到设定的数值后，则停止学习。
然后确定模拟仿真所用的林火蔓延模型，如图4所示，将林地划分为长高都为20米的正方形大小，每个方块中心都布置一个无线传感器节点，无人机通过与无线传感器的通信确定正在燃烧和已经烧过的地区。
林火燃烧会产生大量的烟雾，对图像采集工作造成比较大的困扰，与此同时，为了保证无人机的安全，无人机不能近距离接触火焰。因此，无人机组需要以合适的位置在火场周围飞行，来执行林火侦察任务，对于每台无人机，都需要满足以下条件：
Figure GDA0003327955090000091
Di为无人机i的飞行高度；Ht为高度波动范围，大小为7米，Hr为参考飞行真高，大小为100米；Rs为无人机安全距离，大小为86米；Rd是无人机有效探测距离，大小为107米，Rr为参考探测距离，大小为80米，Rt为距离浮动的范围，大小为10米，Ri为无人机实际探测距离集。该模型利用强化学习神经网络，以植被的种类，风向风速作为输入，以火场的范围作为输出。
下面，将结合图2和图3，具体描述工作流程：
1.地面基站收到无人机组巡查请求，根据需要无人机组进行侦察的坐标，通过无人机控制单元和无线通信模块指派无人机组飞向目的地点。
2.无人机飞行沿途利用无线通信模块不断向通信范围内的无线传感器节点发送请求，无线传感器节点的无线通信模块接收到请求后读取温度感应和处理模块的信息，并将该信息发送给无人机。
3.无人机通过无线通信模块接收到无线传感器节点的信号后，将该信息发送给控制单元，控制单元首先判断温度是否曾经达到燃点，如没有，则继续按照指定巡航路线继续飞行。如曾经达到燃点，则判断现在是否达到燃点。
4.若当下未达到，说明火线已经穿越过该传感器节点，控制单元将信号传递给无人机模拟仿真模块，模拟仿真模块利用其他无人机传递的信息、图像识别模块以及风向风速采集模块的信息作为输入参数，以预测火线的位置作为输出；如达到，说明该传感器节点附近正在燃烧。
5.无人机确定火线位置后(自身获得与从其他无人机处获得)，控制单元通过启发式算法获得自身最优路线，并将其发送给飞行单元，无人机组按照最优路线飞行，并将信号发送给地面基站。
6.地面基站收到信号后，将信号解码并显示在屏幕上，为火灾救援人员提供必要的信息，同时实时监控无人机组自身状态，当无人机组出现电量不足的情况或者无人机组任务已经完成，地面基站将命令无人机组返航。

Claims (9)

1.一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，其特征在于：包括无人机组、无线传感器节点和无人机地面基站，所述无人机组中的无人机包括定位导航模块、图像采集与处理模块、风向风速采集与处理模块、模拟仿真模块、无线通信模块、控制单元、飞行单元和电源，所述无线传感器节点组包括温度感应与处理模块、无线通信模块和电源，所述无人机地面基站包括无线通信模块、无人机控制单元、视频编码及显示模块和电源，定位导航模块使用基于强化学习的人工神经网络实现输入量和输出量的映射，而依据风速修正飞行速度、定时加减速和进出任务区的功能由基于人为规则的方式实现，将巡航的路线记录下，并通过无线通信模块与无人机地面基站通信，将路线传输给地面基站，并根据林火蔓延仿真模型计算出的林火边界传输给无人机地面基站，图像采集与处理模块用于采集地面植被信息并利用强化学习算法进行识别并转化为数字信号，风向风速采集与处理模块用于采集风向和风速数据并转换为数字信号，无线通信模块用于接收无线传感器传来的温度信号、周围无人机传来的巡航路线以及计算数据和地面基站传来的控制信号，用于发送自身的巡航路线和计算数据，模拟仿真模块以从无线传感器节点、周围无人机、图像采集与处理模块获得的信息为输入，利用林火蔓延算法进行模拟仿真，信息采集模块用于采集无人机的运行信息以及安全信息，方便实现对无人机组运行状态的监控，控制单元接收模拟仿真模块和无线通信模块的信息，从而确定巡航路线，并将信息传递给飞行单元，飞行单元受控制单元控制，根据控制单元给出的飞行信号进行巡航，并通过电源进行供电。
2.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，其特征在于：所述无线传感器节点中的温度感应与处理模块、无线通信模块和电源相互连接，通过温度感应与处理模块感应周围温度变化，将其转换为数字信号并记录，通过无线通信模块向无人机组传输温度信息及位置信息，并通过电源进行供电。
3.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，其特征在于：所述无人机地面基站中的视频编码及显示模块将接收的无人机组信息进行影像转换，在屏幕上动态显示出火场边界和无人机组坐标，并通过无人机控制单元对无人机组进行调度。
4.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，其特征在于：将林地分成n*n的方块，每个方块正中间布置一个无线传感器节点，无线传感器节点能够感知周围温度并生成温度曲线，当接收到无人机组请求信号后，将自身位置信息和记录的温度曲线传递给无人机组，无人机组结合其他信息计算出火场边界。
5.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，其特征在于：所述模拟仿真模块作为边缘计算的核心，接收来自于定位导航模块的位置信息、无线传感器节点的温度与位置信息，来自于图像采集和处理模块的植被种类、植被高度、地形地势信息，来自于风向风速采集与处理模块的风向风速信息，以及周围无人机的传递数据，将其作为输入，进行着火区域的模拟仿真运算，并将数据传送给无线通信模块和控制单元。
6.如权利要求5所述的一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，其特征在于：控制单元接收模拟仿真模块计算出的数据，自主决定飞行路线，或依据地面基站的指令决定飞行路线，且地面基站指令优先级最高。
7.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统，其特征在于：所述无线通信模块将模拟仿真模块计算出的数据和定位导航模块的数据传输给周围无人机和地面基站，从而实现无人机组的联动和对林火的包围，地面基站接收到无人机组信号后，通过视频编码模块将无人机组和火场动态显示在屏幕上，从而为消防人员灭火提供支持。
8.一种如权利要求1-7任意一项所述的基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统的工作方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤一：地面基站收到无人机组巡查请求，根据需要无人机组探查的林场坐标，通过无人机控制单元和无线通信模块指派无人机组飞向目的地点；
步骤二：无人机按照指定巡航路线飞行，沿途利用无线通信模块不断与通信范围内的无线传感器节点和其它无人机通信，无线传感器节点收到信号后，读取自身温度感应与处理模块的信息，并将其发送回去；无人机组内部相互交换已知和计算出的信息；
步骤三：无人机接收到无线传感器节点的信号后，将该信息发送给控制单元，控制单元首先判断温度是否曾经达到燃点，如没有，则按照指定巡航路线继续飞行，如曾经达到燃点，则判断现在是否达到燃点，如当下未达到，说明火线已经穿越过该传感器节点，将信号传递给无人机模拟仿真模块进行计算；如达到，说明该传感器节点附近正在燃烧；
步骤四：单个无人机确定火线位置后，模拟仿真模块通过启发式算法获得自身相对较优路线，并将其发送给飞行单元，无人机按照最优路线飞行，并将信号发送给地面基站；
步骤五：地面基站接收到信号后，将信号转化为图像，在屏幕上显示出来，便于工作人员获得火场最新的信息；
步骤六：随着火线的不断移动，重复以上步骤二至步骤五直到地面基站发出返回指令。
9.如权利要求8所述的一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统的工作方法，其特征在于，所述步骤四中单个无人机确定火线位置为自身获得或从其他无人机处获得。
CN202010818893.6A 2020-08-14 2020-08-14 一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法 Active CN111932813B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010818893.6A CN111932813B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010818893.6A CN111932813B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111932813A CN111932813A (zh) 2020-11-13
CN111932813B true CN111932813B (zh) 2021-12-07

Family

ID=73311932

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010818893.6A Active CN111932813B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111932813B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112486677B (zh) * 2020-11-25 2024-01-12 深圳市中博科创信息技术有限公司 一种数据的图传方法及装置
CN112649002B (zh) * 2020-12-11 2024-02-02 南京邮电大学 一种基于边缘计算的野保无人机监测系统
CN112802287B (zh) * 2020-12-16 2022-08-30 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种输电线路山火监测预警和定位系统及其方法
CN112904890B (zh) * 2021-01-15 2023-06-30 北京国网富达科技发展有限责任公司 一种电力线路的无人机自动巡检系统及方法
CN113792427B (zh) * 2021-09-14 2023-08-04 福州大学 一种已有边界条件下森林火灾蔓延预测模拟的方法
CN114949663B (zh) * 2022-05-13 2023-03-21 成都软智科技有限公司 一种多无人机消防系统
CN115482642B (zh) * 2022-08-02 2023-05-16 郑州大学 基于无线感知的火灾救援系统及应用方法
CN117350172B (zh) * 2023-12-04 2024-03-01 环球数科集团有限公司 一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EA022136B1 (ru) * 2009-05-16 2015-11-30 Рапискан Системз, Инк. Системы и способы для автоматизированного быстрого обнаружения веществ с большим атомным номером
CN101650866A (zh) * 2009-09-22 2010-02-17 华南理工大学 一种应用于无人机的火灾检测系统及其火灾检测方法
ES2764255T3 (es) * 2015-06-01 2020-06-02 Sita Information Networking Computing Uk Ltd Procedimiento y sistema para monitorear el estado de una aeronave
CA3001071C (en) * 2015-10-09 2024-01-16 Erinn VAN WYNSBERGHE Geostationary high altitude platform

Also Published As

Publication number Publication date
CN111932813A (zh) 2020-11-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111932813B (zh) 一种基于边缘计算的无人机森林火灾侦察系统及工作方法
CN106054928B (zh) 一种基于无人机网络的全地域火灾发生测定方法
CN202976376U (zh) 基于无人机的林火动态监测与应急指挥系统
KR101793509B1 (ko) 작물 모니터링을 위하여 무인 비행체의 자동 경로 산정을 통한 원격 관측 방법 및 그 시스템
Bailon-Ruiz et al. Wildfire remote sensing with UAVs: A review from the autonomy point of view
AU2020102992A4 (en) A system and method for disaster management using flying ad- hoc network
CN111508181A (zh) 基于多无人机的森林防火系统及其方法
CN111325943A (zh) 基于无人机进行大范围森林防火巡护预警方法及其系统
CN109358638A (zh) 基于分布式地图的无人机视觉避障方法
KR20140076481A (ko) 항공 산림 재고조사 시스템
CN106647804A (zh) 一种自动巡检方法及系统
CN208873047U (zh) 一种基于多旋翼无人机的巡检装置
CN109557880A (zh) 一种基于无人机的生态巡检系统
CN110806230A (zh) 基于无人机的生态环境监测方法
CN103518573A (zh) 一种人工影响天气探测作业综合系统
CN110647170A (zh) 一种基于无人机的航标巡检装置与方法
CN116597155B (zh) 基于多平台协同计算模式的林火蔓延预测方法和系统
CN106989728A (zh) 一种基于无人机的建筑地面测绘系统
CN210835732U (zh) 一种基于无人机的航标巡检装置
CN114023035A (zh) 一种全天候全自动森林火灾早期探测系统及探测方法
CN116421908A (zh) 一种固移结合的森林火灾防控方法和系统
CN112650271A (zh) 基于星链和5g技术的无人机超视距飞行系统及方法
CN114283548A (zh) 一种无人机火灾持续监测方法及其系统
CN112925340A (zh) 无人机群飞行姿态修正平台及方法
CN114949664B (zh) 面向森林消防巡检机器人的陆空联动路径规划控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant