CN114038154A - 用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统和方法，涉及森林草原防火技术领域，本发明包括探测装置以及控制探测装置的控制系统，探测装置包括固定监测机构以及移动监测机构，固定监测机构包括固定壳体以及设置在固定壳体内部的固定监测模块，移动监测机构包括无人机、设置在无人机下部的移动壳体以及设置在移动壳体下部的摄像机，移动壳体内部设有移动监测模块，控制系统包括固定监测模块、移动监测模块以及地面控制模块。本发明为用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统和方法，有着预警反馈时间短、通过人工智能判断，准确性高，速率块、误差小的优点。
Description
技术领域
本发明涉及森林草原防火技术领域，特别涉及用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统和方法。
背景技术
森林在经济中占有重要地位，它不仅能提供建设和生活所需的木材及林副产品，而且还肩负着释放氧气、调节气候、涵养水源、保持水土、防风固沙、美化环境、净化空气、减少噪音及旅游保健等多种使命，同时，森林还是农牧业稳产高产的重要条件，然而，森林火灾会给森林带来严重危害，森林火灾位居破坏森林的三大自然灾害（病害、虫害、火灾）之首，它不仅给经济建设造成巨大损失，破坏生态环境，而且还会威胁到人民生命财产安全，森林一旦遭受火灾，最直观的危害是烧死或烧伤林木，烧毁林下植物资源，危害野生动物，造成水土流失，使下游河流水质下降，引起空气污染，危害人民生命财产安全，因此必须采取一定措施进行森林防火，进行森林防火的好处有保护自然资源，保护生态环境，保护森林发展林业，维护林区社会安定。
草原生态保护是一个重要的话题，尤其是在当前可持续发展理念逐渐深入人心，并且保护环境的基本政策也广泛实施之后，关于草原生态的保护越来越引起人们的注意，表面来看，这只是对于生态问题更加关注的一种被动反应，但是深入探究就会发现这一举动其实是对于生态理念提升的变现，随着经济水平的提升对于生活质量的要求也越来越高，因此畜牧产品的需求量逐日增加，因此加强草原生态保护非常重要的，因此森林防火和草原防火尤为重要，就需要用到明火探测系统和方法。
CN 106205009 B公开的一种森林防火视频监控系统，包括：监控中心，其包括主控服务器、矩阵服务器、报警服务器、以及地理信息服务器；监控点，编码模块、温度传感器、烟雾传感器、全方位云台、以及摄像机，所述温度传感器、以及所述烟雾传感器外套设一防护罩；所述防护罩包括：底座；罩壳；进风防尘组件；排风防雨组件，该发明具有能实时有效地监控并发现火情，并有效地指导灭火活动，防护罩的使用保证并延长了林区各个温度传感器和烟雾传感器的使用寿命，该森林防火视频监控系统的语音播报器对应安装在所述全方位云台下方，人工对视频信息有目的观测并做出相对应的判断后能够将相对应的信息及时有效地传达给对应的行人，护林员以及附近的居民，因此目前的森林防火系统，通过人工判断费时费力，且人工判断需要时间，还有可能存在误差，当出现明火，再根据明火的图像进行人工判断，为时已晚。
现有的防火系统存在预警反馈时间长、人为判断容易出现误差、费时费力的缺点，为此结合人工智能技术以及计算机视觉技术我们提出一种用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统和方法。
发明内容
本发明的主要目的在于提供用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统和方法，可以有效解决背景技术中预警反馈时间长、人为判断容易出现误差、费时费力的缺点。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，包括探测装置以及控制探测装置的控制系统，所述探测装置包括固定监测机构以及移动监测机构；
所述固定监测机构包括固定壳体以及设置在固定壳体内部的固定监测模块，所述固定监测模块包括第一温度监测单元、第一烟雾监测单元、第一定位单元以及第一无线通信单元；
所述移动监测机构包括无人机、设置在无人机下部的移动壳体以及设置在移动壳体下部的摄像机，所述移动壳体内部设有移动监测模块，所述移动监测模块包括第二温度监测单元、第二烟雾监测单元、第二定位单元以及第二无线通信单元；
所述控制系统包括固定监测模块、移动监测模块以及地面控制模块；
地面控制模块对整体森林区域或者草原区域进行划分，划分成多个子区域，每个子区域的中心处内固定安装一个固定监测机构，所述移动监测机构中的无人机沿着正方形子区域边线飞行；
固定监测模块：采集当前区域的温度信息、烟雾信息，结合自身位置信息以及时间信息，将全部信息通过第一无线通信单元发出；
移动监测模块：在无人机带动下飞行，通过第二温度监测单元测量当前位置温度，通过第二烟雾监测单元测量当前位置烟雾，通过第二定位单元获取当前位置，通过摄像实时拍摄该位置处的视频，并通过第二无线通信单元将全部信息发出；
地面控制模块通过自身无线通信单元接收第一无线通信单元以及第二无线通信单元发出的信息，控制模块建立对应的处理系统对接收到的所有信息进行分析处理，通过接收到的第一温度监测单元、第二温度监测单元、第一烟雾监测单元以及第二烟雾监测单元的数据初步判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，若此处出现疑似烟雾，将定位发送至地面控制模块，地面控制模块根据定位控制无人机改变飞行路径，在通过摄像机拍摄该处的视频，结合计算机视觉技术进行判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，其中通过处理系统中的人工智能子系统进行判断，所述人工智能子系统内设置记忆学习模块，所述记忆学习模块学习已经发生的火灾视频资源以及图像资源；
所述处理系统中设有图像处理子系统，图像处理子系统主要对视频进行处理，首先对视频中每一帧图像进行处理，处理过程中首先对图像大小进行处理，其次对图像进行滤波处理，然后对图像进行灰度化处理，再对图像进行二值化处理，最后对视频进行运动目标提取，通过改进的背景减除法对拍摄的视频图像进行处理，视频采用第一帧图像F（1）作为背景BG，第k帧图像F（k）与背景图像减除所得到的图像R（k）作为第k帧的前景区域，对该图像进行静态处理；
所述图像静态处理过程中，首先进行颜色特征分析，根据烟雾的颜色特征对视频图像中符合颜色范围的区域做划分，排除非烟雾颜色的区域，确定烟雾颜色区域，其次进行纹理特征分析，提取整幅图像的纹理度信息，对已经获得的符合烟雾颜色特征的区域与其纹理度信息做比对，在符合烟雾颜色特征区域同时此区域内纹理度信息占区域面积的比例低于一个设定阈值时，认为此区域为可疑烟雾区域，然后进行运动特征分析，从动态视频中获取烟雾运行的速度以及烟雾运行的方向，进行特征分析确定疑似烟雾区域；
人工智能子系统根据疑似烟雾区域与记忆学习模块中学习结果进行对比，快速判断出此处是否出现烟雾，是否发生火灾，并将判断结果上传至处理系统，处理系统通过机械预警模块发出火灾预警。
优选地，所述固定壳体侧壁开设有若干方形通孔，所述方形通孔内壁设有百叶窗，所述移动壳体侧壁开设有矩形通孔，所述矩形通孔内壁设有百叶窗，通过设置固定壳体便于安装固定监测模块，提高固定监测模块的使用寿命，通过设置矩形通孔以及百叶窗，提高设备监测的准确性。
优选地，图像大小处理是根据输入图像帧使用Gaussian金字塔分解，对输入图像用指定滤波器进行卷积，然后通过拒绝偶数的行与列来下采样图像，进而降低图像的大小，使得图像大小为原图大小的1/4，图像滤波处理是对图像进行降噪处理，通过采用中值滤波去除图像中的噪点，过滤出图像干扰因素，图像的二值化处理是将图像作为矩阵来运算，每个像素点作为矩阵的每个元素，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，进而将整个图像呈现出明显的黑白效果，通过设定二值化阈值将图像分为黑白两种颜色，通过对图像的预处理便于找到拍摄视频中烟雾疑似区域，提高图像识别的准确性。
优选地，在烟雾纹理特征分析中，根据烟雾区域将背景变得更加模糊，从而使得背景失去纹理度信息，根据这一特征确定烟雾纹理，通过提取烟雾纹理准确识别处烟雾疑似区域。
优选地，所述固定壳体内壁设有电池座，所述电池座内部固定设有二次电池，所述二次电池用于给固定监测模块供电，实现每一个固定监测机构为一个单一的个体，不再需要外界供电，节约电线资源，定期更换二次电池使用更加方便。
优选地，所述固定壳体设有若干圆形通孔，若干所述圆形通孔位于固定壳体内部顶角位置处，每个所述圆形通孔内设有膨胀螺丝，通过膨胀螺丝将固定监测设备安装在特定区域，安装更加方便，安装更加牢固。
优选地，所述地面控制模块通过自身无线通信单元向第二无线通信单元发送指令，第二无线通信单元接收该指令，移动监测模块根据该指令控制无人机改变飞行轨迹，使得无人机朝向监测出烟雾的固定监测机构飞行，再通过拍摄视频并对视频进行数字图像处理，快速分析确认是否出现烟雾以及明火。
其中，所述机械预警模块向防护的工作人员发出预警的同时，并主动将火灾预警发送至管理部门、消防、警察以及医疗部门，用于快速做出对应反应，降低火灾带来的危害。
其中，第一温度监测单元以及第二温度监测单元为温度传感器，第一烟雾监测单元以及第二烟雾监测单元为烟雾传感器，通过测量温度是否发生变化，以及是否出现烟雾。
用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测方法，包括以下步骤：
S1：设立地面控制模块，地面控制模块对整体森林区域或者草原区域进行划分，划分成多个子区域，每个子区域的中心处内固定安装一个固定监测机构，无人机携带移动监测模块沿着正方形子区域边线飞行；
S2：通过固定监测模块，采集当前区域的温度信息、烟雾信息，结合自身位置信息以及时间信息，将全部信息通过第一无线通信单元发出；
S3：在无人机带动下飞行，通过第二温度监测单元测量当前位置温度，通过第二烟雾监测单元测量当前位置烟雾，通过第二定位单元获取当前位置，通过摄像机实时拍摄该位置处的视频，并通过第二无线通信单元将全部信息发出；
S4：地面控制模块通过自身无线通信单元接收第一无线通信单元以及第二无线通信单元发出的信息，控制模块建立对应的处理系统对接收到的所有信息进行分析处理，通过接收固定监测模块的数据初步判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，若此处出现疑似烟雾，将定位发送至地面控制模块，地面控制模块根据定位控制无人机改变飞行路径，在通过摄像机拍摄该处的视频，结合计算机视觉技术以及人工智能子系统进行判断对应位置处是否出现烟雾或者明火；
S5：若出现烟雾或者明火，地面控制模块控制机械预警模块向防护的工作人员发出预警的同时，并主动将火灾预警发送至管理部门、消防、警察以及医疗部门；若未出现烟雾或者明火，则继续实时监测。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1、本发明中通过设置设立地面控制模块，地面控制模块对整体森林区域或者草原区域进行划分，划分成多个子区域，每个子区域的中心处内固定安装一个固定监测机构，无人机携带移动监测模块沿着正方形子区域边线飞行，使得整个森林或草原中每个区域都会被监测到，使得监测更加全面，更加彻底，不会出现某一区域监测不到的问题。
2、本发明中通过设置固定监测机构以及移动监测机构，固定监测机构采集当前区域的温度信息、烟雾信息，结合自身位置信息以及时间信息，将全部信息通过第一无线通信单元发出，若固定监测机构出现温度上升，疑似烟雾，将定位发送至地面控制模块，地面控制模块根据定位控制无人机改变飞行路径，在通过摄像机拍摄该处的视频，结合计算机视觉技术以及人工智能子系统进行判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，进行再次确定此区域是否出现明火以及烟雾，通过两次监测，大大提高监测的准确性，减少误差率。
3、本发明中通过设置人工智能子系统以及图像处理系统，通过在人工智能子系统中设立记忆学习模块，通过记忆学习模块学习以往出现的火灾图像资源以及视频资源，提取以往火灾视频资源以及图像资源中的特征，并对该特征进行标记，进而记录该特征标记，所述人工智能子系统提前学习大量烟雾图像，并提取烟雾图像的纹理信息作为特征进行标记，生成记忆学习结果，通过图像处理系统对摄像机拍摄的视频进行分析处理，得到疑似烟雾区域，最后通过人工智能子系统与记忆学习模块中的学习结果进行比对，快速判断出此处是否出现烟雾或者明火，能够在视频图像中精确且快速找出某一帧图像中的某一小区域是否出现烟雾，比人工判断更加迅速，有利于快速做出预警，快速处理，减少森林火灾或者草原火灾带来的损失。
附图说明
图1为本发明用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统的系统框图；
图2为本发明用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测方法的流程图；
图3为本发明用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统中固定监测机构整体结构示意图；
图4为本发明用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统中固定监测机构内部结构示意图；
图5为本发明用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统中移动监测机构整体结构示意图；
图6为本发明用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统中移动监测机构主视结构示意图；
图7为本发明图6中A-A处的内部剖视结构示意图；
图8为本发明用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统和方法中的区域划分示意图。
图中：1、固定壳体；2、固定监测模块；3、无人机；4、移动壳体；5、摄像机；6、电池座；7、二次电池；8、膨胀螺丝、9、移动监测模块。
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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”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元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参照图1-8所示，本发明为用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，包括探测装置以及控制探测装置的控制系统，探测装置包括固定监测机构以及移动监测机构；
固定监测机构包括固定壳体1以及设置在固定壳体1内部的固定监测模块2，固定监测模块2包括第一温度监测单元、第一烟雾监测单元、第一定位单元以及第一无线通信单元；
移动监测机构包括无人机3、设置在无人机3下部的移动壳体4以及设置在移动壳体4下部的摄像机5，移动壳体4内部设有移动监测模块9，移动监测模块9包括第二温度监测单元、第二烟雾监测单元、第二定位单元以及第二无线通信单元；
控制系统包括固定监测模块2、移动监测模块9以及地面控制模块；
地面控制模块对整体森林区域或者草原区域进行划分，划分成多个子区域，每个子区域的中心处内固定安装一个固定监测机构，移动监测机构中的无人机3沿着正方形子区域边线飞行；
固定监测模块2：采集当前区域的温度信息、烟雾信息，结合自身位置信息以及时间信息，将全部信息通过第一无线通信单元发出；
移动监测模块9：在无人机3带动下飞行，通过第二温度监测单元测量当前位置温度，通过第二烟雾监测单元测量当前位置烟雾，通过第二定位单元获取当前位置，通过摄像机5实时拍摄该位置处的视频，并通过第二无线通信单元将全部信息发出；
地面控制模块通过自身无线通信单元接收第一无线通信单元以及第二无线通信单元发出的信息，控制模块建立对应的处理系统对接收到的所有信息进行分析处理，通过接收到的第一温度监测单元、第二温度监测单元、第一烟雾监测单元以及第二烟雾监测单元的数据初步判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，若此处出现疑似烟雾，将定位发送至地面控制模块，地面控制模块根据定位控制无人机3改变飞行路径，在通过摄像机5拍摄该处的视频，结合计算机视觉技术进行判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，其中通过处理系统中的人工智能子系统进行判断，人工智能子系统内设置记忆学习模块，记忆学习模块学习已经发生的火灾视频资源以及图像资源；
处理系统中设有图像处理子系统，图像处理子系统主要对视频进行处理，首先对视频中每一帧图像进行处理，处理过程中首先对图像大小进行处理，其次对图像进行滤波处理，然后对图像进行灰度化处理，再对图像进行二值化处理，最后对视频进行运动目标提取，通过改进的背景减除法对拍摄的视频图像进行处理，视频采用第一帧图像F（1）作为背景BG，第k帧图像F（k）与背景图像减除所得到的图像R（k）作为第k帧的前景区域，对该图像进行静态处理；
图像静态处理过程中，首先进行颜色特征分析，根据烟雾的颜色特征对视频图像中符合颜色范围的区域做划分，排除非烟雾颜色的区域，确定烟雾颜色区域，其次进行纹理特征分析，提取整幅图像的纹理度信息，对已经获得的符合烟雾颜色特征的区域与其纹理度信息做比对，在符合烟雾颜色特征区域同时此区域内纹理度信息占区域面积的比例低于一个设定阈值时，认为此区域为可疑烟雾区域，然后进行运动特征分析，从动态视频中获取烟雾运行的速度以及烟雾运行的方向，进行特征分析确定疑似烟雾区域；
人工智能子系统根据疑似烟雾区域与记忆学习模块中学习结果进行对比，快速判断出此处是否出现烟雾，是否发生火灾，并将判断结果上传至处理系统，处理系统通过机械预警模块发出火灾预警。
其中，固定壳体1侧壁开设有若干方形通孔，方形通孔内壁设有百叶窗，移动壳体4侧壁开设有矩形通孔，矩形通孔内壁设有百叶窗，通过设置固定壳体1便于安装固定监测模块2，提高固定监测模块2的使用寿命，通过设置矩形通孔以及百叶窗，提高设备监测的准确性。
其中，图像大小处理是根据输入图像帧使用Gaussian金字塔分解，对输入图像用指定滤波器进行卷积，然后通过拒绝偶数的行与列来下采样图像，进而降低图像的大小，使得图像大小为原图大小的1/4，图像滤波处理是对图像进行降噪处理，通过采用中值滤波去除图像中的噪点，过滤出图像干扰因素，图像的二值化处理是将图像作为矩阵来运算，每个像素点作为矩阵的每个元素，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，进而将整个图像呈现出明显的黑白效果，通过设定二值化阈值将图像分为黑白两种颜色，通过对图像的预处理便于找到拍摄视频中烟雾疑似区域，提高图像识别的准确性。
其中，在烟雾纹理特征分析中，根据烟雾区域将背景变得更加模糊，从而使得背景失去纹理度信息，根据这一特征确定烟雾纹理，通过提取烟雾纹理准确识别处烟雾疑似区域。
其中，固定壳体1内壁设有电池座6，电池座6内部固定设有二次电池7，二次电池7用于给固定监测模块2供电，实现每一个固定监测机构为一个单一的个体，不再需要外界供电，节约电线资源，定期更换二次电池7使用更加方便。
其中，固定壳体1设有若干圆形通孔，若干圆形通孔位于固定壳体1内部顶角位置处，每个圆形通孔内设有膨胀螺丝8，通过膨胀螺丝8将固定监测设备安装在特定区域，安装更加方便，安装更加牢固。
其中，地面控制模块通过自身无线通信单元向第二无线通信单元发送指令，第二无线通信单元接收该指令，移动监测模块9根据该指令控制无人机3改变飞行轨迹，使得无人机3朝向监测出烟雾的固定监测机构飞行，再通过拍摄视频并对视频进行数字图像处理，快速分析确认是否出现烟雾以及明火。
其中，机械预警模块向防护的工作人员发出预警的同时，并主动将火灾预警发送至管理部门、消防、警察以及医疗部门，用于快速做出对应反应，降低火灾带来的损失。
其中，第一温度监测单元以及第二温度监测单元为温度传感器，第一烟雾监测单元以及第二烟雾监测单元为烟雾传感器，通过测量温度是否发生变化，以及是否出现烟雾。
用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测方法，包括以下步骤：
S1：设立地面控制模块，地面控制模块对整体森林区域或者草原区域进行划分，划分成多个子区域，每个子区域的中心处内固定安装一个固定监测机构，无人机3携带移动监测模块9沿着正方形子区域边线飞行；
S2：固定监测模块2：采集当前区域的温度信息、烟雾信息，结合自身位置信息以及时间信息，将全部信息通过第一无线通信单元发出；
S3：移动监测模块9：在无人机3带动下飞行，通过第二温度监测单元测量当前位置温度，通过第二烟雾监测单元测量当前位置烟雾，通过第二定位单元获取当前位置，通过摄像机5实时拍摄该位置处的视频，并通过第二无线通信单元将全部信息发出；
S4：地面控制模块通过自身无线通信单元接收第一无线通信单元以及第二无线通信单元发出的信息，控制模块建立对应的处理系统对接收到的所有信息进行分析处理，通过接收固定监测模块2的数据初步判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，若此处出现疑似烟雾，将定位发送至地面控制模块，地面控制模块根据定位控制无人机3改变飞行路径，在通过摄像机5拍摄该处的视频，结合计算机视觉技术以及人工智能子系统进行判断对应位置处是否出现烟雾或者明火；
S5：若出现烟雾或者明火，地面控制模块控制机械预警模块向防护的工作人员发出预警的同时，并主动将火灾预警发送至管理部门、消防、警察以及医疗部门；若未出现烟雾或者明火，则继续实时监测。
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 (10)
1.一种用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，包括探测装置以及控制探测装置的控制系统，所述探测装置包括固定监测机构以及移动监测机构；
所述固定监测机构包括固定壳体（1）以及设置在固定壳体（1）内部的固定监测模块（2），所述固定监测模块（2）包括第一温度监测单元、第一烟雾监测单元、第一定位单元以及第一无线通信单元；
所述移动监测机构包括无人机（3）、设置在无人机（3）下部的移动壳体（4）以及设置在移动壳体（4）下部的摄像机（5），所述移动壳体（4）内部设有移动监测模块（9），所述移动监测模块（9）包括第二温度监测单元、第二烟雾监测单元、第二定位单元以及第二无线通信单元；
所述控制系统包括固定监测模块（2）、移动监测模块（9）以及地面控制模块；
地面控制模块对整体森林区域或者草原区域进行划分，划分成多个子区域，每个子区域的中心处内固定安装一个固定监测机构，所述移动监测机构中的无人机（3）沿着正方形子区域边线飞行；
固定监测模块（2）：采集当前区域的温度信息、烟雾信息，结合自身位置信息以及时间信息，将全部信息通过第一无线通信单元发出；
移动监测模块（9）：在无人机（3）带动下飞行，通过第二温度监测单元测量当前位置温度，通过第二烟雾监测单元测量当前位置烟雾，通过第二定位单元获取当前位置，通过摄像机（5）实时拍摄该位置处的视频，并通过第二无线通信单元将全部信息发出；
地面控制模块通过自身无线通信单元接收第一无线通信单元以及第二无线通信单元发出的信息，控制模块建立对应的处理系统对接收到的所有信息进行分析处理，通过接收到的第一温度监测单元、第二温度监测单元、第一烟雾监测单元以及第二烟雾监测单元的数据初步判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，若此处出现疑似烟雾，将定位发送至地面控制模块，地面控制模块根据定位控制无人机（3）改变飞行路径，在通过摄像机（5）拍摄该处的视频，结合计算机视觉技术进行判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，其中通过处理系统中的人工智能子系统进行判断，所述人工智能子系统内设置记忆学习模块，所述记忆学习模块学习已经发生的火灾视频资源以及图像资源；
所述处理系统中设有图像处理子系统，图像处理子系统主要对视频进行预处理，首先对视频中每一帧图像进行处理，处理过程中首先对图像大小进行处理，其次对图像进行滤波处理，然后对图像进行灰度化处理，再对图像进行二值化处理，最后对视频进行运动目标提取，通过改进的背景减除法对拍摄的视频图像进行处理，视频采用第一帧图像F（1）作为背景BG，第k帧图像F（k）与背景图像减除所得到的图像R（k）作为第k帧的前景区域，对该图像进行静态处理；
所述图像静态处理过程中，首先进行颜色特征分析，根据烟雾的颜色特征对视频图像中符合颜色范围的区域做划分，排除非烟雾颜色的区域，确定烟雾颜色区域，其次进行纹理特征分析，提取整幅图像的纹理度信息，对已经获得的符合烟雾颜色特征的区域与其纹理度信息做比对，在符合烟雾颜色特征区域同时此区域内纹理度信息占区域面积的比例低于一个设定阈值时，认为此区域为可疑烟雾区域，然后进行运动特征分析，从动态视频中获取烟雾运行的速度以及烟雾运行的方向，进行特征分析确定疑似烟雾区域；
人工智能子系统根据疑似烟雾区域与记忆学习模块中学习结果进行对比，快速判断出此处是否出现烟雾，是否发生火灾，并将判断结果上传至处理系统，处理系统通过机械预警模块发出火灾预警。
2.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，所述固定壳体（1）侧壁开设有若干方形通孔，所述方形通孔内壁设有百叶窗，所述移动壳体（4）侧壁开设有矩形通孔，所述矩形通孔内壁设有百叶窗。
3.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，图像大小处理是根据输入图像帧使用Gaussian金字塔分解，对输入图像用指定滤波器进行卷积，然后通过拒绝偶数的行与列来下采样图像，进而降低图像的大小，图像滤波处理是对图像进行降噪处理，通过采用中值滤波去除图像中的噪点，过滤出图像干扰因素，图像的二值化处理是将图像作为矩阵来运算，每个像素点作为矩阵的每个元素，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，进而将整个图像呈现出明显的黑白效果，通过设定二值化阈值将图像分为黑白两种颜色。
4.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，在烟雾纹理特征分析中，根据烟雾区域将背景变得更加模糊，从而使得背景失去纹理度信息，根据这一特征确定烟雾纹理。
5.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，所述固定壳体（1）内壁设有电池座（6），所述电池座（6）内部固定设有二次电池（7），所述二次电池（7）用于给固定监测模块（2）供电。
6.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，所述固定壳体（1）设有若干圆形通孔，若干所述圆形通孔位于固定壳体（1）内部顶角位置处，每个所述圆形通孔内设有膨胀螺丝（8）。
7.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，所述地面控制模块通过自身无线通信单元向第二无线通信单元发送指令，第二无线通信单元接收该指令，移动监测模块（9）根据该指令控制无人机（3）改变飞行轨迹。
8.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，所述机械预警模块向防护的工作人员发出预警的同时，并主动将火灾预警发送至有关部门。
9.根据权利要求1所述的用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测系统，其特征在于，第一温度监测单元以及第二温度监测单元为温度传感器，第一烟雾监测单元以及第二烟雾监测单元为烟雾传感器。
10.用于森林草原火灾预警的人工智能明火探测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：设立地面控制模块，地面控制模块对整体森林区域或者草原区域进行划分，划分成多个子区域，每个正方形子区域的中心处内固定安装一个固定监测机构，无人机（3）携带移动监测模块（9）沿着正方形子区域边线飞行；
S2：固定监测模块（2）：采集当前区域的温度信息、烟雾信息，结合自身位置信息以及时间信息，将全部信息通过第一无线通信单元发出；
S3：移动监测模块（9）：在无人机（3）带动下飞行，通过第二温度监测单元测量当前位置温度，通过第二烟雾监测单元测量当前位置烟雾，通过第二定位单元获取当前位置，通过摄像机（5）实时拍摄该位置处的视频，并通过第二无线通信单元将全部信息发出；
S4：地面控制模块通过自身无线通信单元接收第一无线通信单元以及第二无线通信单元发出的信息，控制模块建立对应的处理系统对接收到的所有信息进行分析处理，通过接收固定监测模块（2）的数据初步判断对应位置处是否出现烟雾或者明火，若此处出现疑似烟雾，将定位发送至地面控制模块，地面控制模块根据定位控制无人机（3）改变飞行路径，在通过摄像机（5）拍摄该处的视频，结合计算机视觉技术以及人工智能子系统进行判断对应位置处是否出现烟雾或者明火；
S5：若出现烟雾或者明火，地面控制模块控制机械预警模块向防护的工作人员发出预警的同时，并主动将火灾预警发送至有关部门；若未出现烟雾或者明火，则继续实时监测。
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