CN112001810A - 基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法，所述系统包括：视频采集设备、智能分析设备、业务处理设备、广播设备；所述方法包括：所述视频采集设备采集森林某个点位的实时视频数据；所述智能分析设备接收所述实时视频数据，并对视频数据进行特定的行为分析、火灾识别分析、病虫害分析，并给出智能化分析结果；所述业务处理设备根据接收到的智能化分析结果，给出是否需要告警的判决，若需要告警，发送告警通知给广播设备及用户手机；所述广播设备根据接收到的告警通知进行音频广播。本发明提出的基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法，可以在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题出现时，及时告警，避免出现大规模的损失，并能实现林业巡护的无人化，大大降低林业巡护的成本。

Description

基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法

技术领域

本发明涉及机器视觉应用领域，尤其涉及一种基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法。

背景技术

我国森林面积辽阔，林业巡护一直是一个难题。传统的林业巡护是由护林员人工巡护，一个护林员负责一块区域的森林巡护。传统的林业巡护方式至少存在以下问题：发现问题滞后、数据不可追溯、人工成本高昂。

发明内容

鉴于现有技术实现方式的不足，本发明提出的基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法，可以在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题出现时，及时告警，避免出现大规模的损失，并能实现林业巡护的无人化，大大降低林业巡护的成本。

本发明提出的技术实现方案如下：

一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其中，所述系统包括：

视频采集设备，用于采集森林某个点位的实时视频数据；所述点位由所述视频采集设备的安装位置唯一确定；所述森林按林业巡护的规划，安装有多个视频采集设备。

智能分析设备，用于对实时视频数据进行智能化分析，并给出智能化分析结果；所述智能分析设备在实际应用过程中，可以同时处理多路视频采集设备采集的实时视频数据；所述智能分析设备一般可以和所述视频采集设备安装在相同的点位。

业务处理设备，用于根据智能化分析结果判定是否需要告警，若需要告警，发送告警通知；所述业务处理设备一般部署在林业巡护的机房。

广播设备，用于根据告警通知进行音频广播；所述广播设备一般可以和所述视频采集设备安装在相同的点位；实际应用中，可以多个视频采集设备对应一个广播设备。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其中，所述视频采集设备，具体包括：

视频采集模块，用于采集森林某个点位的实时视频数据；所述视频数据在实际应用中一般采用H.264或H.265编码。

通信模块，用于将采集的实时视频数据发送给智能分析设备，包括但不限于4G模块、5G模块；所述4G模块、5G模块用于数据的传输。

太阳能供电模块，用于将太阳能转换为电能，并给视频采集设备、智能分析设备以及广播设备供电；所述太阳能供电模块还具备电能转换和电能储存的功能。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其中，所述智能分析设备，具体包括：

供电模块，用于从所述视频采集设备的太阳能供电模块获取电能给所述智能分析设备供电；所述供电模块也称为电源模块。

通信模块，用于接收视频采集设备采集的实时视频数据，并用于将实时视频数据和智能化分析识别结果数据发送给业务处理设备；所述通信模块包括但不限于4G模块、5G模块。

行为分析模块，用于对实时视频数据进行人员的行为分析，识别人员是否有森林盗伐的行为，并给出行为分析的智能化分析识别结果。

火灾识别模块，用于对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在火灾，并给出智能化分析识别结果。

病虫害分析模块，用于对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在病虫害，并给出智能化分析识别结果。

识别结果处理模块，用于对智能化分析识别结果进行数据封装，并将识别结果由所述通信模块发送给业务处理设备。

其中，所述行为分析模块、火灾识别模块、病虫害分析模块的机器视觉算法模型基于深度学习的深度卷积神经网络。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其中，所述业务处理设备，具体包括：

通信模块，用于接收智能分析设备发送的实时视频数据和智能化分析识别结果数据，并用于给广播设备以及用户手机发送告警通知；所述通信模块包括但不限于4G模块、5G模块。

结果判决模块，用于对接收到的智能化分析识别结果进行判断，判断是否存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题存在。

告警通知模块，用于在存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题时，产生告警通知。

信息存储模块，用于存储识别结果信息以及告警通知信息。

视频存储模块，用于存储实时视频数据。

GIS地图模块，用于提供地图服务。

业务呈现模块，用于基于地图服务显示森林各个点位的实时视频数据、识别结果数据以及告警通知。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其中，所述广播设备，具体包括：

供电模块，用于从所述视频采集设备的太阳能供电模块获取电能给所述广播设备供电；所述供电模块也称为电源模块。

告警接收模块，用于接收业务处理设备发送的告警通知信息。

音频广播模块，用于根据接收到的告警通知信息进行音频广播。

本发明还提出一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其中，所述方法包括步骤：

所述视频采集设备采集森林某个点位的实时视频数据。

所述智能分析设备接收所述实时视频数据，并对视频数据进行特定的行为分析、火灾识别分析、病虫害分析，并给出智能化分析结果。

所述业务处理设备根据接收到的智能化分析结果，给出是否需要告警的判决，若需要告警，发送告警通知给广播设备及用户手机。

所述广播设备根据接收到的告警通知进行音频广播。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其中，所述视频采集设备采集森林某个点位的实时视频数据，具体包括：

所述视频采集设备的视频采集模块，采集森林某个点位的实时视频数据。

所述点位由所述视频采集设备的安装位置确定。

所述采集的实时视频数据通过所述视频采集设备的通信模块发送给智能分析设备。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其中，所述智能分析设备接收所述实时视频数据，并对视频数据进行特定的行为分析、火灾识别分析、病虫害分析，并给出智能化分析结果，具体包括：

所述智能分析设备的通信模块接收所述视频采集设备发送的实时视频数据。

所述智能分析设备的行为分析模块，对实时视频数据进行人员的行为分析，识别人员是否有森林盗伐的行为，并给出行为分析的智能化分析识别结果。

所述智能分析设备的火灾识别模块，对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在火灾，并给出智能化分析识别结果。

所述智能分析设备的病虫害分析模块，对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在病虫害，并给出智能化分析识别结果。

所述智能分析设备的识别结果处理模块，用于对智能化分析识别结果进行数据封装，并将识别结果由所述通信模块发送给业务处理设备。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其中，所述业务处理设备根据接收到的智能化分析结果，给出是否需要告警的判决，若需要告警，发送告警通知给广播设备及用户手机，具体包括：

所述业务处理设备的通信模块，接收智能分析设备发送的实时视频数据和智能化分析识别结果数据。

所述业务处理设备的结果判决模块，对接收到的智能化分析识别结果进行判断，判断是否存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题存在。

若存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题，所述业务处理设备的告警通知模块产生告警通知。

所述业务处理设备的通信模块，将所述告警通知发送给广播设备及用户手机。

所述业务处理设备的通信模块，将所述告警通知发送给广播设备及用户手机之后，所述业务处理设备的信息存储模块，存储识别结果信息以及告警通知信息。

所述业务处理设备的视频存储模块，存储实时视频数据。

所述业务处理设备的业务呈现模块，基于GIS地图模块提供的地图服务显示森林各个点位的实时视频数据、识别结果数据以及告警通知。

进一步的，所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其中，所述广播设备根据接收到的告警通知进行音频广播，具体包括：

所述广播设备的告警接收模块，接收业务处理设备发送的告警通知信息。

所述广播设备的音频广播模块，根据接收到的告警通知信息进行音频广播。

本发明提出的基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法，可以在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题出现时，及时告警，避免出现大规模的损失，并能实现林业巡护的无人化，大大降低林业巡护的成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明实施例的一些实施例，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为本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构框图。

图2为本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中视频采集设备的功能结构框图。

图3为本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中智能分析设备的功能结构框图。

图4为本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中业务处理设备的功能结构框图。

图5为本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中广播设备的功能结构框图。

图6为本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法的最佳实施例的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提出一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构框图，如图1所示。具体包括：

视频采集设备100、智能分析设备200、业务处理设备300、广播设备400。

所述视频采集设备100，用于采集森林某个点位的实时视频数据；所述点位由所述视频采集设备100的安装位置唯一确定；所述点位由点位标识、点位名称、该点位的经纬度信息唯一标识；所述森林按林业巡护的规划，安装有多个视频采集设备100；所述视频采集设备100是安装在户外，要求满足防水防尘的要求；所述视频采集设备100由设备标识、设备名称唯一标识。

所述智能分析设备200，用于对实时视频数据进行智能化分析，并给出智能化分析结果；所述智能分析设备200在实际应用过程中，可以同时处理多路视频采集设备采集的实时视频数据；所述智能分析设备200一般可以和所述视频采集设备100安装在相同的点位；所述点位由点位标识、点位名称、该点位的经纬度信息唯一标识；所述智能分析设备200在实际应用过程中一般为边缘计算盒子；所述智能分析设备200由设备标识、设备名称唯一标识。

所述业务处理设备300，用于根据智能化分析结果判定是否需要告警，若需要告警，发送告警通知；所述业务处理设备300一般部署在林业巡护的机房；所述业务处理设备300用于处理业务逻辑，一般为一台或者几台服务器；所述业务处理设备300还用于存储视频及数据信息。

所述广播设备400，用于根据告警通知进行音频广播；所述广播设备400一般可以和所述视频采集设备100安装在相同的点位；所述点位由点位标识、点位名称、该点位的经纬度信息唯一标识；实际应用中，可以多个视频采集设备100对应一个广播设备400；所述广播设备400一般为高音喇叭。

本发明提出一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中视频采集设备的功能结构框图，如图2所示。具体包括：

视频采集模块101、通信模块102、太阳能供电模块103。

所述视频采集设备100的所述视频采集模块101，用于采集森林某个点位的实时视频数据；所述点位由所述视频采集设备100的安装位置决定；所述点位由点位标识、点位名称、该点位的经纬度信息唯一标识；所述视频数据在实际应用中一般采用H.264或H.265编码；所述实时视频数据是指森林中的实景视频数据；所述实时视频数据由设备标识、视频标识唯一标识，基于设备标识，所述实时视频数据和具体的视频采集设备100关联；

所述视频采集设备100的所述通信模块102，用于将采集的实时视频数据发送给所述智能分析设备200；所述通信模块102包括但不限于4G模块、5G模块；所述4G模块、5G模块用于数据的传输；所述通信模块102将实时视频数据传送给所述智能分析设备200是基于安防行业通用协议onvif协议或GB28181协议。

所述视频采集设备100的所述太阳能供电模块103，用于将太阳能转换为电能；所述将太阳能转换为电能使用的是太阳能面板；所述太阳能供电模块103还用于将转换的电能进行储存；所述电能的储存使用的是蓄电池；所述太阳能供电模块103还用于给所述视频采集设备100、智能分析设备200、广播设备400供电。

本发明提出一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中智能分析设备的功能结构框图，如图3所示。具体包括：

供电模块201、通信模块202、行为分析模块203、火灾识别模块204、病虫害分析模块205、识别结果处理模块206。

所述智能分析设备200的所述供电模块201，用于从所述视频采集设备100的所述太阳能供电模块103获取电能给所述智能分析设备200供电；所述供电模块201和所述太阳能供电模块103之间通过电力线连接，从而获取电能；所述供电模块201一般也称为电源模块。

所述智能分析设备200的所述通信模块202，用于接收所述视频采集设备100采集的实时视频数据；所述实时视频数据的接收基于安防行业通用协议onvif协议或GB28181协议；所述实时视频数据由设备标识、视频标识唯一标识，基于设备标识，所述实时视频数据和具体的视频采集设备关联；所述通信模块202还用于将实时视频数据和智能化分析识别结果数据发送给业务处理设备300；所述将实时视频数据发送给所述业务处理设备300是基于流媒体协议RTSP/RTP；所述智能化分析识别结果数据发送给业务处理设备300基于IP报文；所述通信模块202包括但不限于4G模块、5G模块。

所述智能分析设备200的所述行为分析模块203，用于对实时视频数据进行人员的行为分析，识别人员是否有森林盗伐的行为，并给出行为分析的智能化分析识别结果；所述行为分析模块203的机器视觉算法模型基于深度学习的深度卷积神经网络；所述行为分析模块203的算法模型基于大量的经过标注的行为数据进行算法模型的训练；所述行为分析的智能化分析识别结果包括：人员识别框、行为识别框、行为类型、行为级别；所述人员识别框、行为识别框由识别框左上角像素点坐标（x、y），以及识别框的宽度和高度来确定；所述高度和宽度的单位为像素；所述行为类型包括森林盗伐或其他行为；所述行为级别包括：预警、告警、危险；所述行为分析的智能化分析识别结果和实时视频数据关联；所述实时视频数据由设备标识、视频标识唯一标识，基于设备标识，所述实时视频数据和具体的视频采集设备100关联；进一步的，所述行为分析的智能化分析识别结果和具体的视频采集设备100关联。

所述智能分析设备200的所述火灾识别模块204，用于对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在火灾，并给出智能化分析识别结果；所述火灾识别模块204的机器视觉算法模型基于深度学习的深度卷积神经网络；所述火灾识别模块204的算法模型基于大量经过标注的火灾场景的数据进行算法模型的训练；所述火灾场景包括：森林着火点、森林火场、森林火线、森林烟雾；所述火灾识别的智能化分析识别结果包括：识别框、火灾类型、火灾级别；所述识别框由识别框左上角像素点坐标（x、y），以及识别框的宽度和高度来确定；所述高度和宽度的单位为像素；所述火灾类型包括但不限于：着火点、火场、火线、烟雾；所述火灾级别包括：预警、告警、危险；所述火灾识别的智能化分析识别结果和实时视频数据关联；所述实时视频数据由设备标识、视频标识唯一标识，基于设备标识，所述实时视频数据和具体的视频采集设备100关联；进一步的，所述火灾识别的智能化分析识别结果和具体的视频采集设备100关联。

所述智能分析设备200的所述病虫害分析模块205，用于对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在病虫害，并给出智能化分析识别结果；所述病虫害分析模块205的机器视觉算法模型基于深度学习的深度卷积神经网络；所述病虫害分析模块205的算法模型基于大量经过标注的森林病虫害样本数据进行训练；所述病虫害分析模块205的智能化分析识别结果包括：病虫害区域识别框、病虫害类型、病虫害等级；所述病虫害区域识别框由识别框左上角像素点坐标（x、y），以及识别框的宽度和高度来确定；所述高度和宽度的单位为像素；所述病虫害类型包括但不限于：树叶病虫害、树干病虫害、枝梢病虫害；所述病虫害等级包括：预警、告警、危险；所述病虫害的智能化分析识别结果和实时视频数据关联；所述实时视频数据由设备标识、视频标识唯一标识，基于设备标识，所述实时视频数据和具体的视频采集设备100关联；进一步的，所述病虫害的智能化分析识别结果和具体的视频采集设备100关联。

所述智能分析设备200的所述识别结果处理模块206，用于对智能化分析识别结果进行数据封装，并将识别结果由所述通信模块202发送给所述业务处理设备300；所述智能化分析识别结果包括：行为智能化分析识别结果、火灾识别智能化分析识别结果、病虫害智能化分析识别结果；所述智能化分析识别结果和具体的视频采集设备100相关联；进一步的，发送的所述智能化分析识别结果还包括和识别结果相关联的视频采集设备100的设备标识信息。

本发明提出本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中业务处理设备的功能结构框图，如图4所示。具体包括：

通信模块301、结果判决模块302、告警通知模块303、信息存储模块304、视频存储模块305、GIS地图模块306、业务呈现模块307。

所述业务处理设备300的所述通信模块301，用于接收所述智能分析设备200发送的实时视频数据和智能化分析识别结果数据；所述通信模块301还用于在发生森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题时，给所述广播设备400以及用户手机发送告警通知；所述通信模块301包括但不限于4G模块、5G模块。

所述业务处理设备300的所述结果判决模块302，用于对接收到的智能化分析识别结果进行判断；所述智能化分析识别结果包括：行为智能化分析识别结果、火灾识别智能化分析识别结果、病虫害智能化分析识别结果；所述结果判决模块302根据所述行为智能化分析识别结果判断是否存在森林盗伐行为存在；所述结果判决模块302根据所述火灾识别智能化分析识别结果判断是否发生森林火灾；所述结果判决模块302根据所述病虫害智能化分析识别结果判断事发发生森林病虫害。

所述业务处理设备300的所述告警通知模块303，用于在所述结果判决模块302根据智能化分析识别结果判断存在森林盗伐和/或森林火灾和/或森林病虫害等问题时，产生告警通知；所述告警通知包括告警类型、视频采集设备的设备标识、告警图片信息；所述告警类型包括但不限于：森林盗伐、森林火灾、森林病虫害；所述设备标识用于唯一标识一个视频采集设备100；所述设备标识所唯一标识的视频采集设备100是产生告警的实时视频数据的视频采集设备100；所述告警图片信息是告警相关的视频截图；所述截图和具体的告警相关联；所述告警通知通过所述通信模块301发送给广播设备400；所述的广播设备400为和所述视频采集设备100相对应的广播设备400；所述告警通知还通过所述通信模块301发送给用户手机，发送的方式包括但不限于：短信、彩信、微信或其他信息发送方式。

所述业务处理设备300的所述信息存储模块304，用于存储识别结果信息以及告警通知信息；所述识别结果信息包括：行为智能化分析识别结果、火灾识别智能化分析识别结果、病虫害智能化分析识别结果；所述告警通知信息包括：告警类型、视频采集设备的设备标识、告警图片信息。

所述业务处理设备300的所述视频存储模块305，用于存储实时视频数据；所述实时视频数据是指视频采集设备采集的实时视频数据；所述存储是指将实时视频数据存储在硬盘中；所述存储的时长可以根据实际运营的需要进行设定。

所述业务处理设备300的所述GIS地图模块306，用于提供地图服务；所述地图服务是指森林的地理坐标映射到二维地图中，可以查看具体的地理位置信息。

所述业务处理设备300的所述业务呈现模块307，用于基于地图服务显示森林各个点位的实时视频数据、识别结果数据以及告警通知；所述实时视频数据来源于所述视频采集设备100；所述视频采集设备100安装的点位由点位标识、点位名称、该点位的经纬度信息唯一标识；在所述GIS地图模块306基于所述点位的经纬度信息，可以获取对应的视频采集设备100的位置信息，从而获取所述视频采集设备100采集的实时视频数据；所述实时视频数据和识别结果数据相关联，在所述业务呈现模块307在进行实时视频播放时，可以同时显示识别结果数据；所述告警通知是所述结果判决模块302基于识别结果数据进行的判断，当存在告警时，告警通知也可以在视频上进行呈现，呈现的方式可以是弹出框、文字提示或声音告警。

本发明提出本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中广播设备的功能结构框图，如图5所示。具体包括：

供电模块401、告警接收模块402、音频广播模块403。

所述广播设备400的所述供电模块401，用于从所述视频采集设备100的所述太阳能供电模块103获取电能给所述广播设备400供电；所述供电模块401和所述太阳能供电模块103之间通过电力线连接，从而获取电能；所述供电模块401一般也称为电源模块。

所述广播设备400的所述告警接收模块402，用于接收所述业务处理设备300发送的告警通知信息；所述告警通知信息包括：告警类型、视频采集设备的设备标识、告警图片信息。

所述广播设备400的所述音频广播模块403，用于根据接收到的告警通知信息进行音频广播；所述音频广播一般采用高音喇叭。

本发明提出本发明的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法的最佳实施例的流程图，如图6所示。具体步骤包括：

步骤S100：所述视频采集设备100采集森林某个点位的实时视频数据。

所述视频采集设备100的视频采集模块101，采集森林某个点位的实时视频数据。

所述点位由所述视频采集设备100的安装位置确定；所述点位由点位标识、点位名称、该点位的经纬度信息唯一标识。

所述采集的实时视频数据通过所述视频采集设备100的通信模块102发送给所述智能分析设备200。

所述视频采集设备100的所述视频采集模块101、通信模块102在图1提出的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中视频采集设备的功能结构框图部分已经有详细描述，在此，不再赘述。

步骤S200：所述智能分析设备200接收所述实时视频数据，并对视频数据进行特定的行为分析、火灾识别分析、病虫害分析，并给出智能化分析结果。

所述智能分析设备200的通信模块202接收所述视频采集设备100发送的实时视频数据。

所述智能分析设备200的行为分析模块203，对实时视频数据进行人员的行为分析，识别人员是否有森林盗伐的行为，并给出行为分析的智能化分析识别结果。

所述智能分析设备200的火灾识别模块204，对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在火灾，并给出智能化分析识别结果。

所述智能分析设备200的病虫害分析模块205，对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在病虫害，并给出智能化分析识别结果。

所述智能分析设备200的识别结果处理模块206，用于对智能化分析识别结果进行数据封装，并将识别结果由所述通信模块202发送给所述业务处理设备300。

所述智能分析设备200的所述通信模块202、行为分析模块203、火灾识别模块204、病虫害分析模块205、识别结果处理模块206在图3提出的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中智能分析设备的功能结构框图部分已经有详细描述，在此，不再赘述。

步骤S300：所述业务处理设备300根据接收到的智能化分析结果，给出是否需要告警的判决，若需要告警，发送告警通知给广播设备及用户手机。

所述业务处理设备300的通信模块301，接收所述智能分析设备200发送的实时视频数据和智能化分析识别结果数据。

所述业务处理设备300的结果判决模块302，对接收到的智能化分析识别结果进行判断，判断是否存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题存在。

若存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题，所述业务处理设备300的所述告警通知模块303产生告警通知。

所述业务处理设备300的通信模块301，将所述告警通知发送给所述广播设备400及用户手机。

所述业务处理设备300的通信模块301，将所述告警通知发送给广播设备400及用户手机之后，所述业务处理设备300的所述信息存储模块304，存储识别结果信息以及告警通知信息。

所述业务处理设备300的所述视频存储模块305，存储实时视频数据。

所述业务处理设备300的所述业务呈现模块307，基于GIS地图模块306提供的地图服务显示森林各个点位的实时视频数据、识别结果数据以及告警通知。

所述业务处理设备300的所述通信模块301、结果判决模块302、告警通知模块303、信息存储模块304、视频存储模块305、GIS地图模块306、业务呈现模块307在图4提出的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中业务处理设备的功能结构框图部分已经有详细描述，在此，不再赘述。

步骤S400：所述广播设备400根据接收到的告警通知进行音频广播。

所述广播设备400的所述告警接收模块402，接收业务处理设备发送的告警通知信息。

所述广播设备400的所述音频广播模块403，根据接收到的告警通知信息进行音频广播。

所述广播设备400的所述告警接收模块402、音频广播模块403在图5提出的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统的系统架构中广播设备的功能结构框图部分已经有详细描述，在此，不再赘述。

本发明提出的基于机器视觉的智能林业巡护系统及方法，可以在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题出现时，及时告警，避免出现大规模的损失，并能实现林业巡护的无人化，大大降低林业巡护的成本。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的实施例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其特征在于，所述系统包括：

视频采集设备，用于采集森林某个点位的实时视频数据；

智能分析设备，用于对实时视频数据进行智能化分析，并给出智能化分析结果；

业务处理设备，用于根据智能化分析结果判定是否需要告警，若需要告警，发送告警通知；

广播设备，用于根据告警通知进行音频广播。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其特征在于，所述视频采集设备，具体包括：

视频采集模块，用于采集森林某个点位的实时视频数据；

通信模块，用于将采集的实时视频数据发送给智能分析设备，包括但不限于4G模块、5G模块；

太阳能供电模块，用于将太阳能转换为电能，并给视频采集设备、智能分析设备以及广播设备供电。

3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其特征在于，所述智能分析设备，具体包括：

供电模块，用于从所述视频采集设备的太阳能供电模块获取电能给所述智能分析设备供电；

通信模块，用于接收视频采集设备采集的实时视频数据，并用于将实时视频数据和智能化分析识别结果数据发送给业务处理设备；

行为分析模块，用于对实时视频数据进行人员的行为分析，识别人员是否有森林盗伐的行为，并给出行为分析的智能化分析识别结果；

火灾识别模块，用于对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在火灾，并给出智能化分析识别结果；

病虫害分析模块，用于对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在病虫害，并给出智能化分析识别结果；

识别结果处理模块，用于对智能化分析识别结果进行数据封装，并将识别结果由所述通信模块发送给业务处理设备。

4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其特征在于，所述业务处理设备，具体包括：

通信模块，用于接收智能分析设备发送的实时视频数据和智能化分析识别结果数据，并用于给广播设备以及用户手机发送告警通知；

结果判决模块，用于对接收到的智能化分析识别结果进行判断，判断是否存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题存在；

告警通知模块，用于在存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题时，产生告警通知；

信息存储模块，用于存储识别结果信息以及告警通知信息；

视频存储模块，用于存储实时视频数据；

GIS地图模块，用于提供地图服务；

业务呈现模块，用于基于地图服务显示森林各个点位的实时视频数据、识别结果数据以及告警通知。

5.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护系统，其特征在于，所述广播设备，具体包括：

供电模块，用于从所述视频采集设备的太阳能供电模块获取电能给所述广播设备供电；

告警接收模块，用于接收业务处理设备发送的告警通知信息；

音频广播模块，用于根据接收到的告警通知信息进行音频广播。

6.一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

所述视频采集设备采集森林某个点位的实时视频数据；

所述智能分析设备接收所述实时视频数据，并对视频数据进行特定的行为分析、火灾识别分析、病虫害分析，并给出智能化分析结果；

所述业务处理设备根据接收到的智能化分析结果，给出是否需要告警的判决，若需要告警，发送告警通知给广播设备及用户手机；

所述广播设备根据接收到的告警通知进行音频广播。

7.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其特征在于，所述视频采集设备采集森林某个点位的实时视频数据，具体包括：

所述视频采集设备的视频采集模块，采集森林某个点位的实时视频数据；

所述点位由所述视频采集设备的安装位置确定；

所述采集的实时视频数据通过所述视频采集设备的通信模块发送给智能分析设备。

8.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其特征在于，所述智能分析设备接收所述实时视频数据，并对视频数据进行特定的行为分析、火灾识别分析、病虫害分析，并给出智能化分析结果，具体包括：

所述智能分析设备的通信模块接收所述视频采集设备发送的实时视频数据；

所述智能分析设备的行为分析模块，对实时视频数据进行人员的行为分析，识别人员是否有森林盗伐的行为，并给出行为分析的智能化分析识别结果；

所述智能分析设备的火灾识别模块，对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在火灾，并给出智能化分析识别结果；

所述智能分析设备的病虫害分析模块，对实时视频数据进行智能化分析，识别是否存在病虫害，并给出智能化分析识别结果；

所述智能分析设备的识别结果处理模块，用于对智能化分析识别结果进行数据封装，并将识别结果由所述通信模块发送给业务处理设备。

9.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其特征在于，所述业务处理设备根据接收到的智能化分析结果，给出是否需要告警的判决，若需要告警，发送告警通知给广播设备及用户手机，具体包括：

所述业务处理设备的通信模块，接收智能分析设备发送的实时视频数据和智能化分析识别结果数据；

所述业务处理设备的结果判决模块，对接收到的智能化分析识别结果进行判断，判断是否存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题存在；

若存在森林盗伐、森林火灾、森林病虫害等问题，所述业务处理设备的告警通知模块产生告警通知；

所述业务处理设备的通信模块，将所述告警通知发送给广播设备及用户手机；

所述业务处理设备的通信模块，将所述告警通知发送给广播设备及用户手机之后，所述业务处理设备的信息存储模块，存储识别结果信息以及告警通知信息；

所述业务处理设备的视频存储模块，存储实时视频数据；

所述业务处理设备的业务呈现模块，基于GIS地图模块提供的地图服务显示森林各个点位的实时视频数据、识别结果数据以及告警通知。

10.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的智能林业巡护方法，其特征在于，所述广播设备根据接收到的告警通知进行音频广播，具体包括：

所述广播设备的告警接收模块，接收业务处理设备发送的告警通知信息；

所述广播设备的音频广播模块，根据接收到的告警通知信息进行音频广播。

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