CN113919737A - 多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法及系统，包括：基于消防救援的区域，规划无人机飞行路线，控制无人机按飞行路线进行飞行；对无人机拍摄图片图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模；将预建模结果在前突综合保障车上进行显示，同时，还发送至指挥端进行显示。用以快速合成全景图、二维图和三维模型并将处理后的数据推送给后方指挥员。
Description
技术领域
本发明涉及应急、消防救援技术领域，特别涉及一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法及系统。
背景技术
目前，有前突综合保障车主要针对灾害现场通信瘫痪、道路损毁、电力中断等情况下，第一时间前突到达灾害现场，建立起必要的通信系统保障。可利用公网、专网向指挥中心报告到场情况，并可以快速利用卫星通信进行报告，与指挥中心建立音视频通信，搭建现场指挥部，与后方方指挥部互联互通。
存在的问题是，前突综合保障车目前只能够与后方建立通信联系，前突人员还需要进行应急测绘数据采集，需要采集图像、视频、全景图、二维正射影像和倾斜摄影三维等数据，通过应急测绘处理，方便现场指挥员和后方指挥员进行决策。现有技术手段，只能使用无人机或者相机进行拍照和录像，采集到的数据没有办法进行处理，受制于卫星带宽的限制和灾害现场断网的限制，前突人员也没有办法将采集到的数据发给后方处理。同时，无人机画面只能通过遥控器自带屏幕或者单独配置显示器来查看，画面太小，不方便指挥员作战指挥。
发明内容
本发明提供一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法及系统，用以使前突综合保障车获取预设区域的信息，对根据信息进行建模，并减小模型数据量，便于向后方指挥端发送。
本发明提供一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，包括：
步骤S101：基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，控制无人机按飞行路线进行飞行；
步骤S102：对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模；
步骤S103：将预建模结果在前突综合保障车上的显示屏进行显示，同时，还发送至指挥端进行显示。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S101：基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，还包括：
根据卫星便携站，对前突综合保障车所处位置进行定位，并以所述前突综合保障车为中心，建立覆盖所述消防救援区域在内的通信范围；
获取消防救援区域的地理地貌分布情况，同时，将地理地貌分布情况通信传输到所述前突综合保障车，来对无人机路线进行规划；
其中，所述卫星便携站设置在所述前突综合保障车上。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，将地理地貌分布情况通信传输到所述前突综合保障车，来对无人机路线进行规划，还包括：
根据地理地貌分布情况，获取消防救援区域的实物高度情况；
根据所述实物高度情况与拍摄路线，分析无人机最佳飞行速度与最佳拍摄航线，并生成飞行路线；
其中，所述飞行路线即为规划后的无人机路线。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述卫星便携站为通讯基站，用于为前突综合保障车对应预设区域提供通讯信号。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S102：对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，还包括：
对所述拍摄图片图片进行处理，生成飞行区域的全景图、二维图和三维模型；
根据无人机飞行路线，获取无人机在特征视频所处时间段内的飞行速度，根据所述预设时间长度与无人机飞行速度，确定无人机飞行距离；
根据所述无人机飞行距离以及第一标定点到第二标定点的位移长度，确定同个子视频的显示画面与实际情景缩放比例；
根据显示画面来确定当前物体参数，进而根据缩放比例，来得到实际物体参数。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S102：基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模，还包括：
基于所述拍摄图片，获取消防救援区域中对应同一高度下各个方向的图像，生成全景图像；
在所述拍摄图片中提取消防救援区域内各个位置的正射图，对正射图进行融合，生成完整正射影像，根据所述物体参数信息，对完整正射影像进行修正，生成二维影像；
基于倾斜摄影的航飞方式，将前、后、左、右和下视采集的图片数据进行建模，生成三维模型，同时，将所述全景图像、二维图像、三维模型设为显示信息，进行输出显示。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S102：对无人机拍摄视频进行处理，还包括：
根据无人机传输视频，将所述传输视频进行分帧处理，得到单帧图像；
基于所述单帧图像，获取单帧图像梯度值，对所述单帧图像梯度值进行判断，判断单帧图像梯度值是否低于预设梯度值阈值；
若不低于，则判定所述拍摄视频清晰度正常；
若低于，则判定所述拍摄视频清晰度过低，并对所述单帧图像进行检测，获取单帧图像噪声所处频带范围，基于频带范围匹配相应降噪函数；
将所述相应降噪函数输入神经网络模型中训练降噪模型，将分帧后的单帧图像逐个输入所述降噪模型，输出为降噪单帧图像；
将所述降噪单帧图像进行组合，生成降噪拍摄视频。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S103：将预建模结果在前突综合保障车上进行显示之后，还包括：
基于不同时间段显示信息，获取最新显示信息与上一时段显示信息之间的差异，并对差异进行标注；
根据显示信息中灾害现场进行分析并结合差异标注，预测灾害后后续发展情况，并根据预测结果，建立预案，对灾害后续发展进行提前部署；
记录所有显示信息与相邻两次显示信息之间的差异标注，在救援完成后，对灾害现场的变化情况以前预案进行复盘，检查此过程中有无决策失误。
优选的，所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S103：发送至后端服务器的过程中，还包括：
根据所述显示信息的信息类型，在云端数据库中获取相应压缩密匙，基于所述压缩密匙对显示信息中对应的包含信息进行压缩处理，得到压缩文件；
将所述压缩文件与压缩密匙发送至后端服务器；
后端服务器接收到所述压缩文件与压缩密匙，基于压缩密匙，对相应压缩文件进行解压处理，得到对应第一信息；
确定所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度并判断；
若所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度大于预设值，则判定显示信息无误；
若所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度小于预设值，则判定显示信息异常，进行提示。
一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理系统，还包括：
路线定制模块，基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，控制无人机按飞行路线进行飞行；
数据处理模块，对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模；
信息传输模块，将预建模结果在前突综合保障车上进行显示，同时，还发送至指挥端进行显示。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法流程图；
图2为本发明又一实施例中一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法流程图；
图3为本发明又一实施例中一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法流程图；
图4为本发明实施例中一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理系统流程图；
图5为本发明实施例中一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理车结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参考图1至图5来描述本发明实施例提出的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法及系统。
实施例1：
如图1所示，本发明提供一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，包括：
步骤S101：基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，控制无人机按飞行路线进行飞行；
步骤S102：对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模；
步骤S103：将预建模结果在前突综合保障车上的显示屏进行显示，同时，还发送至指挥端进行显示。
该实施例中，消防救援区域为前突综合保障车上主要进行救援区域；地理信息为预测地区的地理环境要素相关关的物质的数量、质量、性质、分布特征、联系和规律的数字、文字、图像和图形等的总称；物体参数信息为预设区域物体的真实数据；建模服务器为具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性的建模计算机；
上述方案的有益效果：本发明可通过消防救援区域的地理信息，生成合理的无人机飞行路线并控制无人机按飞行路线进行拍摄，并基于拍摄图片与建模服务器进行建模，可将建立好的模型进行压缩并发送至指挥端，可起到达到二维标绘挂图、实时图像传输、三维数据处理、三维指挥平台于一体的前突数据处理、预案系统和案例复盘作用，具有很强的实用性。
实施例2：
基于实施例1的基础上，所述步骤S101：基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，还包括：
根据卫星便携站，对前突综合保障车所处位置进行定位，并以所述前突综合保障车为中心，建立覆盖所述消防救援区域在内的通信范围；
获取消防救援区域的地理地貌分布情况，同时，将地理地貌分布情况通信传输到所述前突综合保障车，来对无人机路线进行规划；
其中，所述卫星便携站设置在所述前突综合保障车上。
该实施例中，卫星便携站为可携带式微型基站，可以提供通讯信号；
上述方案的有益效果：本发明可通过卫星便携站，在野外无信号情况下对前突综合保障车进行定位，然后获取前突综合保障车所处位置的地理信息，可以根据地理信息规划无人机飞行路线，确保无人机拍摄图片的质量，具有很强的实用性。
实施例3：
基于实施例2的基础上，将地理地貌分布情况通信传输到所述前突综合保障车，来对无人机路线进行规划，还包括：
根据地理地貌分布情况，获取消防救援区域的实物高度情况；
根据所述实物高度情况与拍摄路线，分析无人机最佳飞行速度与最佳拍摄航线，并生成飞行路线；
其中，所述飞行路线即为规划后的无人机路线。
该实施例中，飞行路线为基于无人机最佳飞行速度与最佳拍摄航线生成的拍摄质量最好的飞行路线；
上述方案的有益效果：可根据预设区域实物高度，规划飞行路线，防止无人机飞行飞行高度过低发生碰撞，从而影响正常工作。
实施例4：
基于实施例2的基础上，所述卫星便携站为通讯基站，用于在前突综合保障车上对应预设区域提供通讯信号。
该实施例中，通讯基站为移动通信基站，是移动设备接入互联网的接口设备，也是无线电台站的一种形式，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台；
上述方案的有益效果：本发明自带卫星便携站，可在无信号条件下进行定位和信息发送，可以确保所获取信息发送至指挥端，具有很强的实用性，
实施例5：
基于实施例1的基础上，如图2所示，所述步骤S102：对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，还包括：
对所述拍摄图片图片进行处理，生成飞行区域的全景图、二维图和三维模型；
根据无人机飞行路线，获取无人机在特征视频所处时间段内的飞行速度，根据所述预设时间长度与无人机飞行速度，确定无人机飞行距离；
根据所述无人机飞行距离以及第一标定点到第二标定点的位移长度，确定同个子视频的显示画面与实际情景缩放比例；
根据显示画面来确定当前物体参数，进而根据缩放比例，来得到实际物体参数。
该实施例中，特征视频为将无人机在恒定高度飞行状态下的视频；第一特征点为在视频中获取的比较明显的特殊点，比如某个标志建筑，即为视为一个特殊点，作为第一特征点；第二特征点为第一特征点经过一段时间后位于特征视频中的位置点，作为第二特征点。
上述方案的有益效果：本发明可生成特征视频，并在特征视频中得到第一标定点与第二标定点，获取第一标定点到第二标定点所需的位移距离，获取实际飞行距离与视频中变化距离的比例关系，获取缩放比例，并根据缩放比例计算出所拍摄区域物体参数信息，可以有效获取所拍摄区域物体参数信息，确保建模的准确性。
实施例6：
基于实施例1的基础上，如图3所示，所述步骤S102：基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模，还包括：
基于所述拍摄图片，获取消防救援区域中对应同一高度下各个方向的图像，生成全景图像；
在所述拍摄图片中提取消防救援区域内各个位置的正射图，对正射图进行融合，生成完整正射影像，根据所述物体参数信息，对完整正射影像进行修正，生成二维影像；
基于倾斜摄影的航飞方式，将前、后、左、右和下视采集的图片数据进行建模，生成三维模型，同时，将所述全景图像、二维图像、三维模型设为显示信息，进行输出显示。
该实施例中，全景图像为围绕轴心水平旋转的相机拍摄的多张图像拼接而成的图像；二维图像是指不包含深度信息的平面图像；三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据；
上述方案的有益效果：本发明可根据拍摄图片，获取消防救援区域中对应同一高度下各个方向的图像，生成全景图像，并根据俯视图，得到二维图像，然后根据全景图像以及二维图像的参数信息，来将各分层模型的坐标集合进行填充，生成三维模型，可以快速的获取全景图像、二维图像以及三维模型，可以确保生成模型的准确性，便于根据模型，获取真实信息，生成解决方案。
实施例7：
基于实施例1的基础上，所述步骤S102：对无人机拍摄视频进行处理，还包括：
根据无人机传输视频，将所述传输视频进行分帧处理，得到单帧图像；
基于所述单帧图像，获取单帧图像梯度值，对所述单帧图像梯度值进行判断，判断单帧图像梯度值是否低于预设梯度值阈值；
若不低于，则判定所述拍摄视频清晰度正常；
若低于，则判定所述拍摄视频清晰度过低，并对所述单帧图像进行检测，获取单帧图像噪声所处频带范围，基于频带范围匹配相应降噪函数；
将所述相应降噪函数输入神经网络模型中训练降噪模型，将分帧后的单帧图像逐个输入所述降噪模型，输出为降噪单帧图像；
将所述降噪单帧图像进行组合，生成降噪拍摄视频。
该实施例中，分帧处理为将视频连续帧分为单帧画面；单帧图像为单独帧所对应的视频内的画面；单帧图像梯度值为图像变化的速度图像；
上述方案的有益效果：本发明可对无人机拍摄视频进行分帧处理，得到单帧图像，并对单帧图像进行清晰度检测，当图像清晰度过低时对视频进行降噪处理，增强其清晰度，可以有效地避免拍摄视频清晰度低造成一些物体观察不清楚导致模型数据有误差。
实施例8：
基于实施例1的基础上，所述步骤S103：将预建模结果在前突综合保障车上进行显示之后，还包括：
基于不同时间段显示信息，获取最新显示信息与上一时段显示信息之间的差异，并对差异进行标注；
根据显示信息中灾害现场进行分析并结合差异标注，预测灾害后后续发展情况，并根据预测结果，建立预案，对灾害后续发展进行提前部署；
记录所有显示信息与相邻两次显示信息之间的差异标注，在救援完成后，对灾害现场的变化情况以前预案进行复盘，检查此过程中有无决策失误。
该实施例中，上一时段显示信息为上一时间段根据无人机拍摄画面生成的显示信息；复盘为对整个救援过程进行重现；
上述方案的有益效果：可对两次显示信息之间的差异进行标注，使用户可直观的感受到预设区域的环境变化情况，并根据标注信息对后续发展进行预测，建立预案，便于当预测实现时及时进行救援，对各项信息进行记录，便于复盘，检查有无决策失误并改正。
实施例9：
基于实施例1的基础上，所述步骤S103：发送至后端服务器的过程中，还包括：
根据所述显示信息的信息类型，在云端数据库中获取相应压缩密匙，基于所述压缩密匙对显示信息中对应的包含信息进行压缩处理，得到压缩文件；
将所述压缩文件与压缩密匙发送至后端服务器；
后端服务器接收到所述压缩文件与压缩密匙，基于压缩密匙，对相应压缩文件进行解压处理，得到对应第一信息；
确定所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度并判断；
若所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度大于预设值，则判定显示信息无误；
若所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度小于预设值，则判定显示信息异常，进行提示。
该实施例中，第一信息为对压缩文件解压后得到的信息，其内容为根据无人机所拍摄消防救援区域实时情况获取的消防救援区域的全景图像、二维图像与三维模型；同类型信息为与第一信息类别一致但是获取时间不同的信息。；
上述方案的有益效果：本发明可根据根据秘钥对压缩文件进行解压获取第一信息，并根据第一信息与上次接收的同类型信息的相似度判断信息是否存在异常，可以避免信息传输故障导致数据异常而造成不必要的损失。
实施例10：
如图4所示，一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理系统，包括：
路线定制模块，基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，控制无人机按飞行路线进行飞行；
数据处理模块，对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模；
信息传输模块，将预建模结果在前突综合保障车上进行显示，同时，还发送至指挥端进行显示。
其中，预建模结果在前突综合保障车上进行显示为将预建模结果在前突综合保障车左侧的显示屏上显示，显示屏具体位置如图5所示。
该实施例中，消防救援区域为前突综合保障车上主要进行救援区域；地理信息为预测地区的地理环境要素；物体参数信息为预设区域物体的真实数据；建模服务器为具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性的建模计算机；
上述方案的有益效果：本发明可根据路线定制模块定制无人机飞行路线，控制无人机按规定路线进行飞行拍摄，并基于数据处理模块对拍摄图片处理，并进行建模，对建立模型进行显示并由信息传输模块将建立模型发送至指挥端，可是后方指挥基于模型直观的感受到预设区域的真实情况，便于制定救援计划。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，其特征在于，还包括：
步骤S101：基于消防救援的区域，规划无人机飞行路线，控制无人机按飞行路线进行飞行；
步骤S102：对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模；
步骤S103：将预建模结果在前突综合保障车上的显示屏进行显示，同时，还发送至指挥端进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，其特征在于，所述步骤S101：基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，还包括：
根据卫星便携站，对前突综合保障车所处位置进行定位，并以所述前突综合保障车为中心，建立覆盖所述消防救援区域在内的通信范围；
获取消防救援区域的地理地貌分布情况，同时，将地理地貌分布情况通信传输到所述前突综合保障车，来对无人机路线进行规划；
其中，所述卫星便携站设置在所述前突综合保障车上。
3.根据权利要求2所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，其特征在于，将地理地貌分布情况通信传输到所述前突综合保障车，来对无人机路线进行规划，还包括：
根据地理地貌分布情况，获取消防救援区域的实物高度情况；
根据所述实物高度情况与拍摄路线，分析无人机最佳飞行速度与最佳拍摄航线，并生成飞行路线；
其中，所述飞行路线即为规划后的无人机路线。
4.根据权利要求2所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，其特征在于，所述卫星便携站为通讯基站，用于为前突综合保障车对应预设区域提供通讯信号。
5.据权利要求1所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，其特征在于，所述步骤S102：对无人机拍摄图片图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，还包括：
对所述拍摄图片图片进行处理，生成飞行区域的全景图、二维图和三维模型；
根据无人机飞行路线，获取无人机在特征视频所处时间段内的飞行速度，根据所述预设时间长度与无人机飞行速度，确定无人机飞行距离；
根据所述无人机飞行距离以及第一标定点到第二标定点的位移长度，确定同个子视频的显示画面与实际情景缩放比例；
根据显示画面来确定当前物体参数，进而根据缩放比例，来得到实际物体参数。
6.根据权利要求1所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，其特征在于，所述步骤S102：基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模，还包括：
基于所述拍摄图片，获取消防救援区域中对应同一高度下各个方向的图像，生成全景图像；
在所述拍摄图片中提取消防救援区域内各个位置的正射图，对正射图进行融合，生成完整正射影像，根据所述物体参数信息，对完整正射影像进行修正，生成二维影像；
基于倾斜摄影的航飞方式，将前、后、左、右和下视采集的图片数据进行建模，生成三维模型，同时，将所述全景图像、二维图像、三维模型设为显示信息，进行输出显示。
7.据权利要求1所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，其特征在于，所述步骤S102：对无人机拍摄视频进行处理，还包括：
根据无人机传输视频，将所述传输视频进行分帧处理，得到单帧图像；
基于所述单帧图像，获取单帧图像梯度值，对所述单帧图像梯度值进行判断，判断单帧图像梯度值是否低于预设梯度值阈值；
若不低于，则判定所述拍摄视频清晰度正常；
若低于，则判定所述拍摄视频清晰度过低，并对所述单帧图像进行检测，获取单帧图像噪声所处频带范围，基于频带范围匹配相应降噪函数；
将所述相应降噪函数输入神经网络模型中训练降噪模型，将分帧后的单帧图像逐个输入所述降噪模型，输出为降噪单帧图像；
将所述降噪单帧图像进行组合，生成降噪拍摄视频。
8.据权利要求1所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S103：将预建模结果在前突综合保障车上进行显示之后，还包括：
基于不同时间段显示信息，获取最新显示信息与上一时段显示信息之间的差异，并对差异进行标注；
根据显示信息中灾害现场进行分析并结合差异标注，预测灾害后后续发展情况，并根据预测结果，建立预案，对灾害后续发展进行提前部署；
记录所有显示信息与相邻两次显示信息之间的差异标注，在救援完成后，对灾害现场的变化情况以前预案进行复盘，检查此过程中有无决策失误。
9.据权利要求1所述的一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法，所述步骤S103：发送至后端服务器的过程中，还包括：
根据所述显示信息的信息类型，在云端数据库中获取相应压缩密匙，基于所述压缩密匙对显示信息中对应的包含信息进行压缩处理，得到压缩文件；
将所述压缩文件与压缩密匙发送至后端服务器；
后端服务器接收到所述压缩文件与压缩密匙，基于压缩密匙，对相应压缩文件进行解压处理，得到对应第一信息；
确定所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度并判断；
若所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度大于预设值，则判定显示信息无误；
若所述第一信息与上次接收的同类型信息的相似度小于预设值，则判定显示信息异常，进行提示。
10.一种多功能应急消防救援前突综合保障数据处理系统，其特征在于，还包括：
路线定制模块，基于消防救援区域的地理信息，规划无人机飞行路线，控制无人机按飞行路线进行飞行；
数据处理模块，对无人机拍摄图片进行处理，获取所拍摄区域物体参数信息，基于建模服务器，对所述物体参数信息进行预建模；
信息传输模块，将预建模结果在前突综合保障车上进行显示，同时，还发送至指挥端进行显示。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202111259453.2A CN113919737A (zh) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 多功能应急消防救援前突综合保障数据处理方法及系统 |
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ID=79243148
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| KR20170060973A (ko) * | 2015-11-25 | 2017-06-02 | 울산대학교 산학협력단 | 산업재해 대응을 위한 드론 운용 방법 및 시스템 |
| CN112288818A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-01-29 | 温州虎穴科技有限公司 | 一万平米以下无人机速拍建模方法 |
| CN113371218A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-09-10 | 衢州市庭源隆科技有限公司 | 一种无人机后勤保障车载系统 |
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2021
- 2021-10-28 CN CN202111259453.2A patent/CN113919737A/zh active Pending
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