CN113240881B - 一种基于多特征融合的火灾识别系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于多特征融合的火灾识别系统，其包括检测装置、采集装置、移动装置、处理装置、调整装置和处理器，检测装置用于对火灾场景进行数据的采集；采集装置用于对火灾数据进行采集；移动装置用于对检测装置和移动装置和调整装置进行位置调整；调整装置用于对移动装置的姿态进行调整；处理装置用于采集装置的采集数据进行处理。本发明通过采用检测装置与移动装置进行配合，有效提升在火灾且可见度差的情况下兼顾避障和精准移动并检测之间的协调；另外，通过释放水雾能够减低对无人机热量散发，防护无人机本身，还降低对火场中空气流动造成的火势蔓延。

Description

一种基于多特征融合的火灾识别系统
技术领域
本发明涉及火灾救援技术领域，尤其涉及一种基于多特征融合的火灾识别系统。
背景技术
为了避免火灾引起的重大事故，人们采用了许多火灾早期检测方法，火灾自动监测手段，如烟感、温感探测器最大缺点就是距离的限制，其有效探测距离较小，报警后需要人员到现场确认，不利于早期发现火情，而且在大空间环境下往往容易受到空间高度温度和湿度等因素的影响而无法有效发挥作用。
如CN112597975B现有技术公开了一种基于视频的火灾烟雾和抛洒物检测方法及系统，为了保障人民的生命财产安全，我们已经建设了超过2亿个摄像头。如何充分利用这些摄像头进行异常事件的自动发现是一个重要课题。这其中有大量的摄像头是用来监控城市道路和高速公路的，而在这些场景中，火灾烟雾和路面的抛洒物无疑是其中重要的需检测事件。为了克服传统探测器的缺点，不少研究者提出了基于视频的火焰检测方法，这种方法通过对普通的彩色视频输入进行颜色、时间和空间变化等的分析，来达到火灾检测和报警的目的，具有实时性和成本较低等优点；目前基于视频的火灾识别算法通常将静态特征与动态特征相结合，对火灾中多个相互关联特征进行综合判断，才能更为准确地体现了真实火灾现象的综合特征，提高识别率，使检测方法更加智能化，虽然现在对融合算法的研究有很多，但是由于大部分都是由静态特征作为火灾是否发生的判据，动态特征太少，使得市面上产品化的火灾检测系统误报率较高。
为了解决本领域普遍存在误报率高、检测精度差、特征融合手段匮乏、角落位置无法检测和预警手段匮乏等等问题，作出了本发明。
发明内容
本发明的目的在于，针对目前火灾识别所存在的不足，提出了一种基于多特征融合的火灾识别系统。
为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：
一种基于多特征融合的火灾识别系统，包括检测装置、采集装置、移动装置、调整装置和处理器，所述检测装置用于对火灾场景进行数据的采集；所述采集装置用于对火灾数据进行采集；所述移动装置用于对所述检测装置和所述移动装置和调整装置进行位置调整；所述调整装置用于对所述移动装置的姿态进行调整；所述检测装置包括场景建立模块、位置设定模块，所述场景建立模块采集所述位置设定模块的位置信息建立空间场景；所述位置设定模块用于对基于所述采集装置的数据进行障碍物或者路线位置的确定；所述采集装置包括采集机构和数据汇总模块，所述数据汇总模块用于对所述采集机构的数据进行汇总；所述采集机构用于对火灾数据采集；所述采集机构包括采集探头和转向构件，所述采集探头对所述移动装置的移动路径的数据进行采集；
采集所述采集装置的图像数据，并对所述图像数据进行区域划分，并依据下式进行位置的确定，存在：
Figure GDA0003263176130000021
其中，；z＝(x，y)表示着火位置的像素位置；‖‖表示欧式范数；i表示复数运算；
Figure GDA0003263176130000022
ωu为像素位置的偏移角；kmax为最大的采样频率；fv为采样的速度；u,v分别为图像数据中的方向的尺度因子；σ为高斯函数输出的窗口宽度参数；
Figure GDA0003263176130000023
其中，*卷积运算；Gu,v(z)为图像数据的幅值特征；I(z)为图像数据的灰度分布。
可选的，所述移动装置包括无人机和避障机构，所述避障机构用于对所述无人机的移动路径的障碍进行检测；所述无人机用于对检测场景中的各个位置进行数据的采集；所述避障机构包括识别构件、距离检测件和转向构件，所述识别构件用于对所述无人机的行进方向进行识别；所述距离检测件用于对障碍物的距离进行检测；所述转向构件用于对所述识别构件和所述距离检测件的位置进行调整。
可选的，所述调整装置包括调整机构和释放机构，所述调整机构用于对所述移动装置的移动姿势进行调整；所述释放机构用于对所述移动装置移动引起的气流的流动进行补偿；所述调整机构包括若干个调整板、调整驱动机构，所述调整驱动机构用于与各个所述调整板驱动连接形成调整部；所述调整部用于对所述移动装置的自身的占用空间进行调整。
可选的，所述调整机构还包括调整环、一组转动构件，一组所述转动构件对称设置在所述调整环内壁，并对所述移动装置进行调整；所述转动构件包括转动座、角度检测件和转动驱动机构，所述角度检测件用于对所述转动座的转动角度进行检测；所述转动驱动机构与所述转动座驱动连接。
可选的，所述转向构件包括转向杆、感应件和转动驱动机构，所述转向杆的一端与所述转动驱动机构驱动连接形成驱动部，所述转向杆的另一端朝着远离所述驱动部的一端垂直伸出形成检测部；所述感应件设置在所述转向杆上，并跟随所述转向杆的转动而转动。
可选的，所述释放机构包括存储腔、增压泵和若干个喷射嘴，各个所述喷射嘴通过连接管道与所述存储腔进行连接；所述存储腔设置在所述移动装置上；所述增压泵分别对各个所述喷射嘴的连接管道进行增压操作，以使得各个所述喷射嘴触发出雾状喷雾。
可选的，所述场景建立模块包括基于所述位置设定模块件定位的场景块位置数据确定场景块之间的距离；基于相邻的场景块的间距，并建立运动矢量图；通过对相邻的两个场景块中的间距进行判定是否符合通行条件。
可选的，根据矢量图的运动矢量规则进行运动路径的确定；若运动路径存在小于设定的最小阈值，则设定为运动矢量，并匹配相应的模板，同时基于运动矢量规则对模板进行除噪；
存在：
Figure GDA0003263176130000031
其中，MVi,j为坐标(i，j)处场景块的运动矢量；通过采集所述场景块在矢量图中的边缘，并将模板外边缘区域置零，并设置为非危险区域。
本发明所取得的有益效果是：
1.通过采用检测装置与移动装置进行配合，使得移动装置在移动的过程中能够对移动装置的行进路上的数据进行采集，有效的提升在火灾且可见度差的情况下移动装置的避障或者精准的移动；
2.通过采用采集装置设置在移动装置上，并在移动装置的带动下对各个场景进行着火点的识别；若存在与设定的识别规则相符合，则触发预警操作，提示操作者对火灾现场进行灭火；
3.通过采用转动驱动机构对转向杆进行转动的操作，进一步的提升对障碍物的检测的操作；
4.通过采用调整机构与释放机构相互配合，使得无人机的姿势能够被调整；
5.通过释放机构在无人机靠近火场后通过释放水雾，能够减低对整个无人机热量散发，防护无人机本身，同时，还降低对火场中大空气流动造成的火势的蔓延；
6.通过采用增压泵对管道进行增压，使得各个喷射嘴能够喷射出雾状的小液滴；
7.通过检测探头对障碍物的位置进行确定，并传输到位置设定模块中，通过位置设定模块和场景建立模块之间的配合，使得矢量图能够完善。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1为本发明的控制流程示意图。
图2为所述无人机的结构示意图。
图3为所述无人机的俯视示意图。
图4为所述调整杆与所述螺旋构件的结构示意图。
图5为图4中A-A处的剖视示意图。
图6为所述螺旋构件与所述转动构件的结构示意图。
图7为所述偏移构件的结构示意图。
图8为所述转向构件的结构示意图。
图9为本发明与其他常见的识别方案的控制效果示意图。
图10为障碍检测和火场识别的控制流程示意图。
图11为障碍检测和矢量图的示意图。
附图标号说明：1-无人机主体；2-调整杆；3-调整环；4-调整板；5-驱动部；6-支撑杆；7-螺旋桨；8-转向杆；9-感应件；10-转动驱动机构；11-伸缩驱动机构；12-容纳腔；13-喷射嘴；14-转动部；15-偏移架；16-采集探头；17-转动件；18-连接杆；19-存储腔。
具体实施方式
为了使得本发明的目的.技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统、方法、特征和优点都包括在本说明书内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
实施例一：结合附图1-图11，本实施例提供一种基于多特征融合的火灾识别系统，包括检测装置、采集装置、移动装置、调整装置和处理器，所述检测装置用于对火灾场景进行数据的采集；所述采集装置用于对火灾数据进行采集；所述移动装置用于对所述检测装置和所述移动装置和调整装置进行位置调整；所述调整装置用于对所述移动装置的姿态进行调整；所述处理器分别与所述检测装置、所述采集装置、所述移动装置、所述调整装置控制连接，并基于所述处理器的集中控制下对火灾现场的数据进行采集，提升在各个场景进行火灾的识别或者判定的准确性和高效性；所述检测装置与所述移动装置进行配合，使得所述移动装置在移动的过程中能够对所述移动装置的行进路上的数据进行采集，有效的提升在火灾且可见度差的情况下所述移动装置的避障或者精准的移动；所述采集装置设置在所述移动装置上，并在所述移动装置的带动下对各个场景进行着火点的识别；若存在与设定的识别规则相符合，则触发预警操作，提示操作者对火灾现场进行灭火；所述调整装置与所述移动装置进行配合，使得所述移动装置在移动的过程中能够对自身的姿势进行调整，并通过所述调整装置的调整操作后，能够对移动装置对各个狭小的位置进行火灾的识别，提升整个系统的应用的场景；
所述移动装置包括无人机和避障机构，所述避障机构用于对所述无人机的移动路径的障碍进行检测；所述无人机用于对检测场景中的各个位置进行数据的采集；所述避障机构包括识别构件、距离检测件和转向构件，所述识别构件用于对所述无人机的行进方向进行识别；所述距离检测件用于对障碍物的距离进行检测；所述转向构件用于对所述识别构件和所述距离检测件的位置进行调整；如图2-图5所示，所述无人机构包括无人机主体、以及对称分布的若干个螺旋构件，各个所述螺旋构件设置在所述无人机主体的周侧，并通过所述调整装置与所述无人机主体进行连接；且所述调整装置与所述螺旋构件的配合，实现所述无人机的空间占用面积能够进行调整，从而实现对不同应用场景的调整，提升所述无人机的通行能力；所述距离检测件包括但不局限于以下列举的几种：检测雷法、距离传感器、红外传感器等用于对障碍物进行识别的元器件等；另外，所述距离检测件还对所述无人机的高度进行检测，使得所述无人机在运行的过程中能够保证整个运行的高度维持在设定的区间范围内；如图10、图11所示，对火场为进行识别的操作需要通过所述采集装置和避障机构相互配合，使得检测的效率能够更高效、识别精度更可靠；
所述识别构件设置在所述无人机的周侧并对各个行进方向的路径进行检测，使得各个方向的障碍物能够被检测出来；另外，所述识别机构还设置在所述转向构件上，使得所述识别构件或者所述距离检测件的位置能够进行识别的操作；所述识别构件包括若干个识别探头，各个识别探头用于对所述无人机的周侧的障碍物进行检测，使得所述无人机能够稳定且可靠的进行移动的操作；如图8所示，所述转向构件包括转向杆、感应件和转动驱动机构，所述转向杆的一端与所述转动驱动机构驱动连接形成驱动部，所述转向杆的另一端朝着远离所述驱动部的一端垂直伸出形成检测部，各个所述识别探头可以设置在所述检测部上，实现对无人机的周侧障碍物进行检测；所述感应件设置在所述转向杆上，并跟随所述转向杆的转动而转动，以感应所述无人机的移动的方向，且在感应无人机移动的过程中，所述转动杆以一定的转速进行转动，识别周围障碍物的位置，即：通过所述转动驱动机构对所述转向杆的转动，实现对所述感应件的位置调整；所述转向杆设置为可伸缩式，且在使用状态下能够伸出并对行进方向进行检测；所述转向杆在使用的过程中，还兼顾伸缩和转向两个操作，且彼此之间相互独立的完成；当所述转向杆伸缩到位后，通过所述转动驱动机构对所述转向杆进行转动的操作，进一步的提升对所述障碍物的检测操作；所述转向构件还包括角度检测件，所述角度检测件用于对所述转动杆的转动的角度进行检测，使得所述转动杆的角度能被精准的采集；所述转向构件还包括伸缩驱动机构，所述伸缩驱动机构用于对所述转向杆驱动连接，使其绕着自身的轴线进行转动；在非使用状态下，所述转向杆设置为非伸出状态，即使处于伸出状态也不会影响无人机的飞行；
所述采集装置设置在所述移动平台的所述无人机上，且设置为所述采集装置所在的位置设置为正向方向；所述采集装置包括采集探头和偏移构件，所述偏移构件对所述采集探头的位置进行调整，使其在所述偏移构件设定的范围中进行采集探头位置的调整；所述偏移构件包括偏移架、一组转动件、俯仰角度检测件和转向驱动机构，一组所述转动件与所述转向驱动机构驱动连接形成偏移部，所述偏移部对称设置在所述偏移架上，并与所述采集探头的外壁驱动连接，使得所述采集探头能够在一组所述偏移部的操作下对所述采集探头的俯仰角度进行调整；所述俯仰角度检测件用于对所述采集探头的俯仰角度进行检测，使得无人机检测位置能够被捕获；所述偏移架设置有供所述采集探头放置的调节空腔，使得一组转动件与所述采集探头在所述调节空腔中进行俯仰角度检测调节；所述采集装置还包括偏转构件，所述偏转构件用于对所述偏移构件和采集探头在水平方向上进行转动；所述偏转构件可以设置在所述无人机主体行进方向的前端、底端或者无人机主体上的任意位置，本实施例的技术人员可以根据实际需要进行适应性的调整；另外，所述偏移架的所述调节空腔呈U字型，且在U字型的所述调节空腔的边框上顶部垂直连接连接杆的一端，同时，所述连接杆的另一端与偏转构件进行连接；所述偏转构件包括转动齿轮、偏转驱动机构和偏转检测件，所述偏转检测件用于对所述连接杆的转动的角度进行检测；另外，所述转动齿轮嵌套在所述连接杆远离所述偏移架的一端端部，并与所述偏转驱动机构驱动连接；同时，在对检测位置进行检测的过程中，通过所述处理器对所述采集探头的俯仰或者沿着所述连接杆的径向进行转动；通过所述偏转构件与所述偏移构件的配合，使得所述采集探头的检测位置的图像能够被精准的检测出来；如图10的识别流程所示，通过采集装置的所述采集探头采集的图像数据，并对所述图像数据进行区域划分，并依据下式进行位置的确定，存在：
Figure GDA0003263176130000081
其中，z＝(x，y)表示着火位置的像素位置；‖‖表示欧式范数；i表示复数运算；
Figure GDA0003263176130000082
ωu为像素位置的偏移角；kmax为最大的采样频率；fv为采样的速度；u,v分别为图像数据中的方向的尺度因子；σ为高斯函数输出的窗口宽度参数，即：图像数据经过高斯核函数处理，是本领域的技术人员所熟知的，因而不再一一赘述；
Figure GDA0003263176130000083
其中，*卷积运算；Gu,v(z)为图像数据的幅值特征；I(z)为图像数据的灰度分布；通过对所述采样探头采集的图像数据进行分析，并融合多个采集量，使得对着火位置能够被精准的采集，也进一步提升对火灾位置的精准识别；所述采集探头包括但是不局限于以下列举的：温度传感器、红外传感器、摄像机、照相机等用于对火场数据进行采集的仪器；另外，对于I(z)的图像数据的灰度分布，可以依据所述采集探头采集的实际的图像数据中获得；同时，在对图像数据对灰度分布进行确定的过程中依据下面的公式：
Figure GDA0003263176130000084
Figure GDA0003263176130000085
其中，I0为检测区域中的初始位置的环境像素；Ik为检测区域中检测时的环境像素；k为环境像素的个数，取值为k＝1，2，3，……n的正整数；rk为Ik与I0的距离；
Figure GDA0003263176130000086
为加权系数；(x0，y0)为着火区域中任意点；(xk，yk)为着火区域的边沿位置点；
所述调整装置包括调整机构和释放机构，所述调整机构用于对所述移动装置的移动姿势进行调整；所述释放机构用于对所述移动装置移动引起的气流的流动进行补偿；所述调整机构包括若干个调整板、调整驱动机构，所述调整驱动机构用于与各个所述调整板驱动连接形成调整部；所述调整部用于对所述移动装置的自身的占用空间进行调整；所述调整机构与所述释放机构相互配合，使得所述无人机的姿势能够被调整；
另外，所述释放机构在所述无人机靠近火场后通过释放水雾，能够减低对整个无人机热量散发，防护无人机本身，同时，还降低对火场中大空气流动造成的火势的蔓延；
另外，整个所述无人机均采用防水材质进行密封，防止水雾浸入所述无人机的控制器或者其他元器件，另外，各个元器件、处理器均采用防水材料进行防护，这是本领域技术人员所熟知的，因而不再一一赘述；
所述螺旋构件包括支撑杆、电机和螺旋桨，所述电机与所述螺旋桨驱动连接形成驱动部，所述驱动部设置在所述支撑杆上的杆体上，另外，所述支撑杆的两个端部与所述转动座连接，并跟随所述转动座的转动而转动；所述转动座与所述转动驱动机构驱动连接形成转动部，所述转动部设置在所述支撑杆的两端部，使得所述支撑杆在所述转动部的带动下沿着所述支撑杆的轴线进行转动；在所述转动部进行转动的过程中，所述角度检测件对所述支撑杆的转动的角度进行检测，并通过所述角度检测件对所述电机和螺旋桨的状态姿势进行预估；
所述释放机构包括存储腔、增压泵和若干个喷射嘴，各个所述喷射嘴通过连接管道与所述存储腔进行连接；所述增压泵分别对各个所述喷射嘴的连接管道进行增压操作，以使得各个所述喷射嘴触发出雾状喷雾；另外，所述喷射嘴设置在所述支撑杆上，且所述喷射嘴朝向所述螺旋桨的一侧伸出，使得所述螺旋桨和电机的转动下对所述喷雾吹散；另外，所述存储腔设置在所述移动装置的无人机主体上，且通过连接管道与各个所述喷射嘴进行连通；同时，在连接管道输送液体的过程中，通过所述增压泵对所述管道进行增压，使得各个所述喷射嘴能够喷射出雾状的小液滴；另外，所述存储腔存储有降温液体，优选的采用液体为水；
所述检测装置包括场景建立模块、位置设定模块，所述场景建立模块采集所述位置设定模块的位置信息建立空间场景；所述位置设定模块用于对基于所述采集装置的数据进行障碍物或者路线位置的确定；所述检测装置包括检测机构和数据汇总模块，所述数据汇总模块用于对所述检测机构的数据进行汇总；所述检测机构用于对火灾数据采集；所述检测机构还包括检测探头，所述检测探头对所述无人机移动路径的数据进行采集；所述场景建立模块包括通过所述检测机构的数据对各个场景块的位置进行确定，并确定两个场景块之间的间距；其中，所述场景块是基于检测机构采集移动路径上的障碍物建立的虚拟的障碍物模型；所述场景建立模块基于相邻的场景块的间距，并建立运动矢量图，如图11所示；通过对相邻的两个场景块中的间距进行判定是否符合通行条件；根据矢量图的运动矢量规则进行运动路径的确定；若运动路径存在小于设定的最小阈值，则设定为运动矢量，并匹配相应的模板，同时基于运动矢量规则对模板进行除噪；
存在：
Figure GDA0003263176130000101
其中，MVi,j为坐标(i，j)处场景块的运动矢量；通过采集所述场景块在矢量图中的边缘，并将模板外边缘区域置零，并设置为非危险区域；
所述检测探头设置在所述无人机主体上并对所述无人机主体上障碍物的数据进行采集并建立所述无人机移动路径的矢量图；所述无人机进行移动的过程中，基于所述矢量图进行移动的操作，进一步的提升所述无人机的移动的准确性；同时，所述无人机在移动的过程中，所述检测探头对障碍物的位置进行确定，并传输到所述位置设定模块中，通过所述位置设定模块和所述场景建立模块之间的配合，使得所述矢量图能够完善；另外，所述矢量图还能够对消防员的移动线路进行辅助的指导；所述场景建立模块对所述障碍进行模型建立的过程中，把各个所述障碍物设置为各个场景块；且各个场景块为不可通行的实体；当所述无人机进行移动的过程中，通过预置在存储器中的模板进行调用，使得所述矢量图的场景能够精准的建立。
实施例二：结合附图1-图11，还在于所述调整装置还与所述无人机的螺旋构件配合，使得各个设置在所述无人机主体上的螺旋构件能够进行调整，保证所述无人机能适用于不同的应用场景；所述调整机构还包括调整环、一组转动构件，一组所述转动构件对称设置在所述调整环内壁，并对所述移动装置进行调整；所述转动构件包括转动座、角度检测件和转动驱动机构，所述角度检测件用于对所述转动座的转动角度进行检测；所述转动驱动机构与所述转动座驱动连接；
所述无人机主体上还设置有供各个所述调整板容纳的容纳腔，所述调整板的一端与所述调整驱动机构驱动连接形成调整部，且所述调整部一端设置在所述容纳腔的腔底并与所述容纳腔铰接，所述调整部的另一端朝着远离所述容纳腔的另一侧伸出，所述调整板的另一端与所述调整环的外壁连接；所述调整机构还包括若干个调整杆，所述调整杆设置为液压驱动结构，且各个调整杆的一端与调整杆铰接，另一端与所述无人机主体铰接，使得各个所述调整板的位置能够进行调整，保证所述无人机的占用空间大大减小，使得所述无人机能对狭小的位置进行检测；如图4、图5、图6所示，当所述调整机构需要进行姿势调整时，通过所述处理器对所述调整装置进行控制，使得所述调整板能够对所述螺旋构件的位置进行调整；所述螺旋构件和所述转动构件均设置在所述调整环的主体中，且在需要对飞行的姿势进行调整时，通过所述转动构件对所述螺旋构件的姿势进行调整；另外，所述调整环设置为U字型结构；所述螺旋构件和所述转动构件设置在U字型的空腔中；所述螺旋构件包括支撑杆、电机和螺旋桨，所述电机与所述螺旋桨驱动连接形成驱动部，所述驱动部设置在所述支撑杆上的杆体上，另外，所述支撑杆的两个端部与所述转动座连接，并跟随所述转动座的转动而转动；所述转动座与所述转动驱动机构驱动连接形成转动部，所述转动部设置在所述支撑杆的两端部，使得所述支撑杆在所述转动部的带动下沿着所述支撑杆的轴线进行转动；在所述转动部进行转动的过程中，所述角度检测件对所述支撑杆的转动的角度进行检测，并通过所述角度检测件对所述电机和螺旋桨的状态姿势进行预估；
同时，在所述螺旋构件和所述转动构件对所述螺旋桨位置或姿势进行调整的过程中，还依据所述无人机的飞行姿势T(t)进行配合调整，
T(t)＝Ttemonal-[Kp*P(t)+Kt*I(t)+Kd*D(t)]
其中，T(t)为所述无人机的飞行姿势；Ttemonal为无人机的初始姿势；Kp为高度调整参数；P(t)为横向偏移函数；Kt为姿势矫正参数；I(t)为纵向偏移函数；Kd为纠偏调整参数；D(t)重心调整函数；通过P(t)、I(t)、D(t)之间的配合，使得所述无人机的在进行姿势转换的过程中能够保持姿态的稳定性；另外，Kp为高度调整参数、Kt为姿势矫正参数和Kd为纠偏调整参数的值可以根据实际承载的存储腔中的降温液体的重量以及自重进行适应性调整，或根据多次试验求出最佳的参数值，这是本领域的技术人员所熟知的技术手段，本领域的技术人员可以根据多次试验进行调整得出合适的比例值；亦或是采用PID对所述无人机的姿势进行调整，对于PID调控是本领域技术人员所熟知的，因而在本实施例不再一一赘述；
对横向偏移函数P(t)、纵向偏移函数I(t)、重心调整函数D(t)，则通过以下的公式进行确定：
Figure GDA0003263176130000111
Figure GDA0003263176130000121
Figure GDA0003263176130000122
其中，P(t)为横向偏移函数，其值用于调整所述无人机移动的横向偏移量；I(t)
为纵向偏移函数，其值用于调整无人机移动的纵向偏移量；D(t)重心调整函数，其值用于对降温液体喷雾后，对无人机总重量的影响，以维持无人机重心的稳定性；
无人机在参考坐标系中的欧拉角
Figure GDA0003263176130000124
θ，γ为绕x，y，z轴转动的偏移角度；m为无人机的总重量，总重量包括存储腔中的降温液体重量和无人机的自重；g＝9.8m/s2；
Figure GDA0003263176130000123
其中，b为螺旋桨的上升系数；δi，i＝1，2，3，4，……，n，为螺旋桨的转速；在本实施中采用四螺旋桨无人机，取n＝4；也可以根据实际的需要增加螺旋桨的个数选取不同的n值；t为时间，取值为t＝1，2，3，……n；如图9所示，本实施提供的方案的响应速度快，即使存在扰动也能快速的恢复到平衡的状态。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种部件。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合，如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术发展其中的元素可以更新，即许多元素是示例，并不限制本公开或权利要求的范围。
在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路，过程，算法，结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。
综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种基于多特征融合的火灾识别系统，其特征在于，包括检测装置、采集装置、移动装置、调整装置和处理器，所述检测装置用于对火灾场景进行数据的采集；所述采集装置用于对火灾数据进行采集；所述移动装置用于对所述检测装置和所述移动装置和调整装置进行位置调整；所述调整装置用于对所述移动装置的姿态进行调整；所述检测装置包括场景建立模块、位置设定模块，所述场景建立模块采集所述位置设定模块的位置信息建立空间场景；所述位置设定模块用于对基于所述采集装置的数据进行障碍物或者路线位置的确定；所述采集装置包括采集机构和数据汇总模块，所述数据汇总模块用于对所述采集机构的数据进行汇总；所述采集机构用于对火灾数据采集；所述采集机构包括采集探头和转向构件，所述采集探头对所述移动装置的移动路径的数据进行采集；
采集所述采集装置的图像数据，并对所述图像数据进行区域划分，并依据下式进行位置的确定，存在：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 465038DEST_PATH_IMAGE002
表示着火位置的像素位置；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示欧式范数；
Figure 569130DEST_PATH_IMAGE004
表示复数运算；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 535817DEST_PATH_IMAGE006
；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为像素位置的偏移角；
Figure 117977DEST_PATH_IMAGE008
为最大的采样频率；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为采样的速度；u,v分别为图像数据中的方向的尺度因子；
Figure 119300DEST_PATH_IMAGE010
为高斯函数输出的窗口宽度参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，*卷积运算；
Figure 880712DEST_PATH_IMAGE012
为图像数据的幅值特征；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为图像数据的灰度分布；
所述移动装置包括无人机和避障机构，所述避障机构用于对所述无人机的移动路径的障碍进行检测；所述无人机用于对检测场景中的各个位置进行数据的采集；所述避障机构包括识别构件、距离检测件和转向构件，所述识别构件用于对所述无人机的行进方向进行识别；所述距离检测件用于对障碍物的距离进行检测；所述转向构件用于对所述识别构件和所述距离检测件的位置进行调整；
所述调整装置包括调整机构和释放机构，所述调整机构用于对所述移动装置的移动姿势进行调整；所述释放机构用于对所述移动装置移动引起的气流的流动进行补偿；所述调整机构包括若干个调整板、调整驱动机构，所述调整驱动机构用于与各个所述调整板驱动连接形成调整部；所述调整部用于对所述移动装置的自身的占用空间进行调整；所述调整机构还包括调整环、一组转动构件，一组所述转动构件对称设置在所述调整环内壁，并对所述移动装置进行调整；所述转动构件包括转动座、角度检测件和转动驱动机构；所述调整装置还与所述无人机的螺旋构件配合，使得各个设置在所述无人机主体上的螺旋构件能够进行调整，保证所述无人机能适用于不同的应用场景；
所述调整环设置为U字型结构；所述螺旋构件和所述转动构件设置在U字型的空腔中；所述螺旋构件包括支撑杆、电机和螺旋桨，所述电机与所述螺旋桨驱动连接形成驱动部，所述驱动部设置在所述支撑杆上的杆体上，所述支撑杆的两个端部与所述转动座连接，并跟随所述转动座的转动而转动；所述转动座与所述转动驱动机构驱动连接形成转动部，所述转动部设置在所述支撑杆的两端部，使得所述支撑杆在所述转动部的带动下沿着所述支撑杆的轴线进行转动；在所述转动部进行转动的过程中，所述角度检测件对所述支撑杆的转动的角度进行检测，并通过所述角度检测件对所述电机和螺旋桨的状态姿势进行预估。
2.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的火灾识别系统，其特征在于，所述转向构件包括转向杆、感应件和转动驱动机构，所述转向杆的一端与所述转动驱动机构驱动连接形成驱动部，所述转向杆的另一端朝着远离所述驱动部的一端垂直伸出形成检测部；所述感应件设置在所述转向杆上，并跟随所述转向杆的转动而转动。
3.根据权利要求2所述的一种基于多特征融合的火灾识别系统，其特征在于，所述释放机构包括存储腔、增压泵和若干个喷射嘴，各个所述喷射嘴通过连接管道与所述存储腔进行连接形成；所述存储腔设置在所述移动装置上；所述增压泵分别对各个所述喷射嘴的连接管道进行增压操作，以使得各个所述喷射嘴触发出雾状喷雾。
4.根据权利要求3所述的一种基于多特征融合的火灾识别系统，其特征在于，所述场景建立模块包括基于所述位置设定模块件定位的场景块位置数据确定场景块之间的距离；基于相邻的场景块的间距，并建立运动矢量图；通过对相邻的两个场景块中的间距进行判定是否符合通行条件。
5.根据权利要求4所述的一种基于多特征融合的火灾识别系统，其特征在于，根据矢量图的运动矢量规则进行运动路径的确定；若运动路径存在小于设定的最小阈值，则设定为运动矢量，并匹配相应的模板，同时基于运动矢量规则对模板进行除噪；
存在：
Figure 334696DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为坐标（i，j）处场景块的运动矢量；通过采集所述场景块在矢量图中的边缘，并将模板外边缘区域置零，并设置为非危险区域。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240881B (zh) * 2021-07-12 2021-10-29 环球数科集团有限公司 一种基于多特征融合的火灾识别系统
CN113985907B (zh) * 2021-10-28 2024-02-02 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 一种基于无人机多载荷数据的树障风险预测和优化方法
CN114648854B (zh) * 2022-03-17 2023-08-01 四川尧顺建设集团有限公司 一种基于红外热成像技术的楼宇火灾警报装置
CN115610659B (zh) * 2022-11-10 2023-06-09 咸宁职业技术学院 一种农用植保无人机

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6603186B2 (ja) * 2016-08-22 2019-11-06 株式会社Ｓｏｋｅｎ 飛行装置
CN109664291A (zh) * 2017-10-13 2019-04-23 南京敏光视觉智能科技有限公司 一种机器人的引导方法
CN108187291A (zh) * 2017-12-26 2018-06-22 湖北大秀天域科技发展有限公司 一种室内消防用无人机
CN108416963B (zh) * 2018-05-04 2020-01-24 湖北民族学院 基于深度学习的森林火灾预警方法及系统
CN108519779A (zh) * 2018-05-09 2018-09-11 深圳市雅士长华智能科技有限公司 一种用于盲人导航的智能飞行跟随器
CN110046587B (zh) * 2019-04-22 2022-11-25 安徽理工大学 基于Gabor差分权重的人脸表情特征提取方法
CN111699451A (zh) * 2019-05-29 2020-09-22 深圳市大疆创新科技有限公司 垂直起降无人机的飞行控制方法、设备及垂直起降无人机
CN110543186A (zh) * 2019-08-02 2019-12-06 佛山科学技术学院 基于无人机的森林火灾监测系统、方法及存储介质
US11182611B2 (en) * 2019-10-11 2021-11-23 International Business Machines Corporation Fire detection via remote sensing and mobile sensors
CN110871890B (zh) * 2020-01-20 2020-06-05 天津微深科技有限公司 四旋翼无人机
CN111695541A (zh) * 2020-06-18 2020-09-22 深圳天海宸光科技有限公司 基于机器视觉的无人机森林防火系统及方法
CN111951160A (zh) * 2020-07-03 2020-11-17 广东工业大学 基于可见光和红外热成像的消防无人机图像融合方法
CN113240881B (zh) * 2021-07-12 2021-10-29 环球数科集团有限公司 一种基于多特征融合的火灾识别系统

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