CN114494917A - 森林防火综合监管方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种森林防火综合监管方法及系统，涉及森林防火技术领域，其包括依托视频监控、重点区域卡口监控、无人机航飞、卫星监控四种方式结合，建立全方位的森林防火体系；同时，结合技防和人防，构筑森林防火的四道防线，开创智慧网格森林防火应用新局面。本申请具有提供提高林火智能识别能力，达到全年、全天候的高效智能识别预警，实现对森林防火区域可视范围内火情的“自动扫描、自动发现、自动分析、自动预警、自动派单”的效果。
Description
技术领域
本申请涉及森林防火技术领域，尤其是涉及一种森林防火综合监管方法及系统。
背景技术
在国内，森林防火业务的核心点是“防”和“扑救”。“防”，即防止地形、温度、温度、风、降水等自然因素和生产生活用火等人为因素造成火灾。“扑救”即林业防火部门组织人力、物力扑灭火灾。若森林火灾过于凶猛，人力不能扑灭，只能等待林火自灭，往往造成不可估量的危害和损失。
但现在，传统的森林防火逐渐被现代森林防火代替：在传统的林业中，防火只是为了减少经济损失和人员伤亡，而忽略了整个林业的持续发展，甚至忽略了整个森林生态系统，没有把保护森林生态系统作为根本，并且难以解决人工防护中某些固有的弱点和缺陷。目前，我国的森林防火工作也开始采纳现代化的管理方式和科学技术手段，对森林资源进行及时而有效地保护，从而能够达到森林资源的有效利用和可持续开发。
目前，除了传统的人工巡逻，还有采用卫星遥感做森林防火，但是：国内风云气象卫星遥感技术的优点是能大面积对温度过高的点做出准确检测并加以报告，同时几乎可以不受天气影响收集资料，也不受地形的影响，能全天候，全时段监测，但是存在以下不足：一是由于卫星空间分辨率和时间分辨率的限制，无法做到全天候的实时覆盖，尤其无法发现面积较小的初发火灾，也无法透过天空云层进行监测；二是卫星过境监测热点往往是两、三小时才能监测一次，多数监控的热点都已经形成火情、甚至已经形成火灾，监测效果相对滞后；三是国家消防局由于监控任务，现在只处理超过2像素的图像，一个像素在火灾或热点中的热点不进行处理，且图像处理滞后（0.5至1小时），特别是对南方天气多云、小火多的情况下，降低了林火监测效果。
基于上述，本申请提出一种新的技术方案。
发明内容
为了改善对林火的监管效果，本申请提供一种森林防火综合监管方法及系统。
第一方面，本申请提供一种森林防火综合监管方法，采用如下的技术方案：
一种森林防火综合监管方法，包括建立网格化巡查体系，其包括：
获取目标林区的电子地图、林业人员身份信息；
基于预设的网格化划分逻辑目标林区，得到林区网格；
获取权限设定指令，基于林业人员身份信息选定护林员和监测人员；
获取各个林区网格的巡查路径，建立林区网格-巡查路径-护林员的一一对应关系，并存入数据库；
建立/维持与护林员的预配置单兵终端的通信连接，交互工作数据；其中，工作数据包括单兵终端的位置数据、人机交互数据，还包括巡查路径；
还包括：建立基于视频图像的智能防火体系，其包括：
获取预布设于森林内、林区路口、驴友热点的摄像机的固有参数和采集的固定位视频数据；其中，固有参数包括机器运行数据和绑定的位置数据；
基于Two-stage建立图像识别机制对固定位视频数据处理，识别出疑似火情；
在预设电子地图上标示出疑似火情对应的摄像机位置和参数，执行告警指令；其中，告警指令包括：发送声光报警触发信号至预连的报警终端、发送告警信息至监测人员的终端机以及发送疑似火情的关联数据至对应林区网格的护林员；
对固定位视频数据抽帧，做车牌/车辆特征、人像和/或随身物品识别，判断是否符合风险数据，如果是，则基于图像确定所属摄像机，基于摄像机的位置匹配林区网格，发送风险提示至对应的护林员的终端机。
可选的，所述建立基于视频图像的智能防火体系还包括：
获取各个护林员于林区网格的放飞的无人机采集并反馈的空天拍摄视频数据；以及，
基于Two-stage建立图像识别机制对空天拍摄视频数据处理。
可选的，还包括：获取所述无人机反馈的位置信息，且绑定为疑似火情的关联数据。
可选的，所述建立网格化巡查体系还包括：
记录历次巡查任务单兵终端反馈的位置信息，基于电子地图生成巡查轨迹；以及，
基于预设的巡查考核标准分析巡查轨迹，得到巡查任务完成结果信息，并基于时间参数，生成巡查报告。
可选的，还包括：
根据单兵终端反馈的位置信息，实时判断对应护林员是否进入匹配的林区网格，如果是，开始当前次巡查轨迹记录，并执行下一步；
判断对应护林员是否离开匹配的林区网格，如果是，则中止当前次巡查轨迹记录。
可选的，还包括：
基于巡查路径和历次巡查轨迹计算路径偏离值；
基于预设的轨迹取样逻辑，选定多个历史巡查轨迹为样本轨迹；
以预定的安全核对距离划分当前次的巡查轨迹，路径分段计时，并计算当前各个安全核对距离的用时与历史样本的平均用时的差值；
当路径偏离值超出波动阈值，或差值超出安全时间阈值，则发送安全核对提示信息至对应的单兵终端，并接收对应的反馈数据；
识别反馈数据是否为安全反馈，如果否，则发送护林员安全风险提示至监测人员的终端机。
可选的，还包括：建立卫星遥感火点监测体系，其包括：
获取卫星遥感观测数据，识别是否存在疑似火情，如果是，则根据卫星遥感观测数据确定火点位置；
基于火点位置确定对应的林区网格，于电子地图标注，并执行告警指令。
可选的，所述建立基于视频图像的智能防火体系还包括：
基于火点位置和预布设摄像机的位置信息计算各个摄像机与火点的距离差值，并确定最接近的摄像机；
基于摄像机的位置信息和固有参数、火点位置以及距离差值计算摄像机的转向控制量，并根据转向控制量发送转向控制指令至对应摄像机，完成火点跟踪。
可选的，所述建立基于视频图像的智能防火体系，还包括：
根据疑似火情对应的林区网格的护林员的单兵终端的交互数据，确定火点位置；
基于火点位置和预设的目标林区的进出山口位置生成备用救灾路径；
对监控区覆盖备用救灾路径的视频数据做通行障碍识别，并在判定存在通行障碍时，发送通行风险提示至护林员的单兵终端、监测人员的终端机和预选救灾单位的终端机，以及发送救灾前进指示开启指令至预布设于林区各个道路的独立发光单元。
第二方面，本申请提供一种森林防火综合监管系统，采用如下的技术方案：
一种森林防火综合监管系统，包括：
综合平台，其用于加载执行实现如上任意一项所述的森林防火综合监管方法的计算机程序；
摄像机，其预布设于森林内、林区路口和驴友热点采集固定位视频数据，且连接于综合平台；
单兵终端，其用于与护林员做交互，且用于连接于综合平台做数据交互；
无人机，其用于根据护林员的操作采集空天拍摄视频数据，且与综合平台连接；以及，
遥感卫星，其用于观测和发现火点，且连接于综合平台。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：主要是以网格化管理森林防火工作为基础，以人工智能应用为手段，通过数字化工程采集基础数据，建设森林防火智慧化网格化管理平台,以网格化平台为基础，依托北斗卫星通信、物联网、无人机、卫星遥感等技术，建设“天空地”一体化森林防火智能预警体系。利用天（卫星）+空（无人机、摄像头）+地（单兵）等技术手段，从多个维度，实现森林防火全域监控、智能分析、及时预警、应急保障、科学应急指挥等业务。在充分利用现有设备和资源的基础上，升级、整合现有的林业和其它部门的监控设备，同时对监控空白区域加装视频监控，完善山火监控视频的智能识别功能；对重点区域卡口加装摄像头和设置电子围栏，做到隐患的提前排查；利用卫星遥感监测、专业无人机巡查进行覆盖全区域的山火预警和火情监控。
其次，从人防方面，科学划分网格和合理规划护林网格员巡查路线，配置基于卫星，如北斗通信技术的单兵巡查设备，升级巡视手段，提高巡查效率，实现发现问题能准确定位，快速上报，工作安排和反馈快速及时、高效落实的新局面。落实巡查监管制度，加强对护林员的管理和考核，确保护林员按规定完成区域的巡查工作。
附图说明
图1是本申请的总体架构图；
图2是本申请的北斗卫星组网图；
图3是本申请的烟火识别示意图。
具体实施方式
以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种森林防火综合监管方法。
参照图1，本申请的总体架构图如图所示，依托视频监控、重点区域卡口监控、无人机航飞、卫星监控四种方式结合，建立全方位的森林防火体系；同时，结合技防和人防，构筑森林防火的四道防线，开创智慧网格森林防火应用新局面。
需要注意的是，本申请中的S101等一类序号，并非严格的步骤次序，更多是用于划分各个流程步骤；因为本方法最终通过一对应计算机程序实现，而本实施例中各个流程步骤，可以并行、选择执行或次序执行，具体根据流程步骤的语句之间的因果、前后逻辑确定。
在本方法的一个实施例中，森林防火综合监管方法，其从技术应用上，主要包括：建立网格化巡查体系、建立基于视频图像的智能防火体系以及建立卫星遥感火点监测体系三大部分。
其中，建立网格化巡查体系，其包括：
S101、获取目标林区的电子地图、林业人员身份信息。
S102、基于预设的网格化划分逻辑目标林区，得到林区网格。
上述网格化划分逻辑，如采用村属为划分，细致化的如面积，或两者的结合进行划分，具体工作人员自定义。
S103、获取权限设定指令，基于林业人员身份信息选定护林员和监测人员。
在本实施例中，护林员的定义为执行林区巡查、维护林区安全的人员；监测人员的定义为系统后台监察人员一类。
S104、获取各个林区网格的巡查路径，建立林区网格-巡查路径-护林员的一一对应关系，并存入数据库。
上述巡查路径为人工借助前述信息基础规划，需要注意的是，应科学规划巡查网格路线，以实现巡查面积全覆盖。
S105、建立/维持与护林员的预配置单兵终端的通信连接，交互工作数据。
参照图2，对于本实施例中的单兵终端，其定义为：通过北斗卫星的定位和短报文技术，实现护林员的实时定位以及与指挥中心的无缝连接，即其为集智能手机、北斗定位、消息通信为一体的单兵设备。
上述工作数据包括单兵终端借助北斗卫星获取的位置数据、人机交互数据（如报警信息上报、下发至护林员的工作指令、消息通信等），还包括巡查路径。
根据上述，护林员可以通过短报文信息通信，实现与指挥中心、周边护林员的消息通信，加强护林员之间的协作能力；可以通过短报文信息通信，接收指挥中心下发的工作指令信息，执行反馈任务，提高了任务的执行效率；可以通过单兵设备北斗导航功能，为护林员赶赴火灾现场提供位置导航服务，提高了人员的救援效力；还可以通过查看实时相对巡查路径的位置，了解巡查进度，引导护林员完成巡查工作。
在上述基础上，建立网格化巡查体系还包括：
S201、记录历次巡查任务单兵终端反馈的位置信息，基于电子地图生成巡查轨迹；以及，
S202、基于预设的巡查考核标准分析巡查轨迹，得到巡查任务完成结果信息，并基于时间参数，生成巡查报告。
可以理解的是，巡查考核标准可以是类似于打卡，核对护林员的轨迹是否到达指定位置，以判断其日常巡查工作是否完成。
对于巡查轨迹记录而言，本实施例设定为：
S301、根据单兵终端反馈的位置信息，实时判断对应护林员是否进入匹配的林区网格，如果是，开始当前次巡查轨迹记录，并执行下一步；
S302、判断对应护林员是否离开匹配的林区网格，如果是，则中止当前次巡查轨迹记录。
即，在本实施中只要护林员携带单兵终端进入自己所属的林区之后，就会自动开始轨迹记录工作，而在其脱离之后，则停止，从而可以全程主动追踪护林员的移动状态，方便完成上述工作的同时，也为下述内容提供基础。
在本方法的一个实施例中，下述为以前述为基础实现的护林员安全管理，具体地：
S401、基于巡查路径和历次巡查轨迹计算路径偏离值。
可以理解的是，上述路径偏离值计算，例如：以二维地图的坐标计算当前位置与垂直向的巡查路径对应点位之间的经纬，或者说平面坐标系X、Y轴的差值；优选的，以三维坐标计算，若为三维坐标，则需单兵终端配置海拔测量功能、巡查路径注明海拔数据。
S402、基于预设的轨迹取样逻辑，选定多个历史巡查轨迹为样本轨迹。
上述轨迹取样逻辑，例如：若上述路径偏离值大于预设阈值，则计算并挑选轨迹最为接近的历史轨迹为样本；若，上述路径偏离值小于阈值，则挑选前三次的历史轨迹为样本。
S403、以预定的安全核对距离划分当前次的巡查轨迹，路径分段计时，并计算当前各个安全核对距离的用时与历史样本的平均用时的差值。
上述安全核对距离，即最小单元划分路段。因此，上述可以理解为，计算护林员通行各个小路段的时间。
S404、当路径偏离值超出波动阈值，或差值超出安全时间阈值，则发送安全核对提示信息至对应的单兵终端，并接收对应的反馈数据。
上述前者为含义为：护林员偏离正常路径过大，后者含义为：护林员在某一小段路途用时过长；在本实施例中，上述两者认定为异常事件，需要人工核对。
S405、识别反馈数据是否为安全反馈，如果否，则发送护林员安全风险提示至监测人员的终端机。
根据上述，一旦发生意外，护林员未及时将正确的人工反核对数据反馈，则对后台的监测人员提醒，从而本方法可以提高护林员的安全性，方便后台及时对失去主动求救能力的护林员发现，安排救援等。
在本方法的一个实施例中，上述建立基于视频图像的智能防火体系，其包括：
S501、获取预布设于森林内（森林铁塔上）、林区路口、驴友热点的摄像机的固有参数和采集的固定位视频数据；
S502、基于Two-stage建立图像识别机制对固定位视频数据处理，识别出疑似火情；
S503、在预设电子地图上标示出疑似火情对应的摄像机位置和参数，执行告警指令；其中，告警指令包括：发送声光报警触发信号至预连的报警终端、发送告警信息至监测人员的终端机以及发送疑似火情的关联数据至对应林区网格的护林员；
S504、对固定位视频数据抽帧，做车牌/车辆特征、人像和/或随身物品识别，判断是否符合风险数据，如果是，则基于图像确定所属摄像机，基于摄像机的位置匹配林区网格，发送风险提示至对应的护林员的终端机。
上述即，一为：运用图像智能识别技术，对摄像机实时采集的视频进行抽取，对获取的图像数据进行智能分析和处理，如果识别出疑似火情，则在系统地图上自动标示出相应摄像机位置和参数，并发出声光报警以及自动发送信息给监测人员，提醒及时关注该监控点的火情，实现视频监控的24小时智能监控；以及，提示对应林区网格的护林员，通过其人工验证核对信息正确性，对前期火情人工介入，即便在后台未及时响应，也能实地组织其他护林员等一同配合完成救灾。
二为：在具备条件的重点林区的重点路口、驴友热点安装卡口摄像头、实时抓拍进山人员图片；监控摄像头采集的视频图像运用智能识别技术，通过对上传的卡口视频图像应用背包识别等模型（现有的物品识别），对进入林区旅游、祭拜、林区作业等人员进行实时的智能识别和监控。
针对外来车辆组团行为，在重点林区的入口，安装车辆识别摄像头，对监控摄像采集的视频图像识别车辆的车牌和特征（如大巴、改装的越野车等）。
当识别出符合的风险数据（如物品为背包、车辆特征为过往风险黑名单中成员），则能自动将相关报警信息（图片、位置、时间等）同步发送，并自动通知相应区域（或最近位置）的护林员及时查明控制区域内人员动态；或，将外来车辆的预警信息及时推送相应区域（或最近位置）的护林员，减少林火隐患和爬岩事故的发生。
基于上述效果，摄像机的固有参数包机器运行数据和绑定的位置数据；需要注意的是，本方法中摄像机优先可多角度转动的摄像头，因此上述机器运行数据包括了摄像头的转动参数。
关于上述基于Two-stage建立图像识别机制对固定位视频数据处理，该技术的具体实现为现有技术，因此仅以下述简述思路，阐释其在本申请中的作用：
图像智能识别技术采用Two-stage ，通过RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN等一系列检测模型，这个系列模型的主要分成两部分, 分两步走(Two-stage)；
第一步：对一张图先进行区域提名(Region proposal)选取可能有物体的区域,同时抑制掉大量的负样本(背景)，这些提名的区域称为RoI(Region of interest)，在这个阶段，不需要知道RoI对应的物体到底是哪一类，只要知道是否有物体(即实现前景与背景的二分类)，也不需要很精确的bounding box。
第二步：然后把第一步中认为是正样本(前景)的候选图片作为子图，对这些候选的子图进行具体类别的分类以及更准确的定位(回归)。
上述检测的思路就是把一张完整的图片，分成多张子图分别预测，Two-stage的方法相当于先找出可能有物体的子图，然后再把这些子图进行预测。
相对其他方式，上述方法在林区的视频数据应用，可以有效减小非必要的数据处理量。参照图3，视频图像中存在水域等区域，而这一类区域基本不可能出现火灾，所以就有必要将其先剔除，以避免无效的分析。
在本方法的一个实施例中，视频数据并不局限于固定位的摄像机采集的视频数据，还包括无人机采集的视频数据，具体地，建立基于视频图像的智能防火体系还包括：
获取各个护林员于林区网格的放飞的无人机采集并反馈的空天拍摄视频数据；以及，
基于Two-stage建立图像识别机制对空天拍摄视频数据处理。
可以的理解的是，为护林员配备专业无人机，护林员如由人工周期性在设定地点去放飞，以镇为单位，以扩大森林防火的监管范围，实现了全域林区的有效监管。
需要注意的是，要对现有的无人机操作系统进行升级设置：对巡查区域和路径进行预先设，使无人机飞行操控更为智能和简单；采用高性能和具有智能航线规划的工业级无人机对高风险地区进行定期巡查和特巡，尤其是没有视频监控以及人员难以到达的区域，以及在清明、冬季等高风险时期加强无人机巡查的密度，以此提高巡防力度和减轻工作强度。
无人机的数据除了供操控的护林员现场查看外，还被设置为：通过无人机的图传系统及定位系统将山火的图片和精确的位置信息回传，以通过前述图像识别技术智能识别疑似火情，避免人工疏漏造成的影响。
在本方法一个实施例中，建立卫星遥感火点监测体系，其包括：
获取卫星遥感观测数据，识别是否存在疑似火情，如果是，则根据卫星遥感观测数据确定火点位置；
基于火点位置确定对应的林区网格，于电子地图标注，并执行告警指令。
根据上述内容可知，本申结合了现有的卫星遥感监测技术，通过预先采集和匹配的网格信息，可以向指挥中心及网格护林员发出声光报警，同时推送火点位置信息和附近地名，以及周边视频监控点信息，以提供导航服务，提醒网格员及时到现场借助单兵设备或者无人机进行核查，确认火点位置、火势情况等。
上述卫星可以如：风云3号、4号卫星（中国） ，葵花8号卫星（日本）、NPP卫星（美国）；其观测频次最高为10分钟一次；空间分辨率，极轨卫星：750米，最高灵敏度：50~80平米；静止卫星：2000米，最高灵敏度： 200平米。
前述内容更多的在于火情、火点的发现，然而对于一次林火而言，更关键的在于林火发生后的救援，为此在本方法的另一实施例中：
建立基于视频图像的智能防火体系还包括：
基于火点位置和预布设摄像机的位置信息计算各个摄像机与火点的距离差值，并确定最接近的摄像机；
基于摄像机的位置信息和固有参数、火点位置以及距离差值计算摄像机的转向控制量，并根据转向控制量发送转向控制指令至对应摄像机，完成火点跟踪。
可以理解的，转向控制量需要配合摄像机电机（伺服电机）的单位脉冲转动量、传动齿轮传动比具体计算，上述均划分为摄像机的固有参数，由布设时预绑定。
根据上述，一方面，可以再次基于图像识别技术分析视频数据，验证卫星观测是否正确；另一方面，可以方便林区人员多角度观测火点，远程判断火情蔓延趋势。
在本方法的一个实施例中，则建立基于视频图像的智能防火体系，还包括：
根据疑似火情对应的林区网格的护林员的单兵终端的交互数据，确定火点位置；
基于火点位置和预设的目标林区的进出山口位置生成备用救灾路径；
对监控区覆盖备用救灾路径的视频数据做通行障碍识别，并在判定存在通行障碍时，发送通行风险提示至护林员的单兵终端、监测人员的终端机和预选救灾单位的终端机，以及发送救灾前进指示开启指令至预布设于林区各个道路的独立发光单元。
根据上述可知，首先，火点位置除了卫星遥感感测确定外，还根据护林员的人工反馈确定；其次，可以运用图像识别技术对前述的视频数据分析，对可能的救灾路线提前观测识别，提前发现通行障碍，并及时提示相关人员，避免所选救灾路线无法通行造成救援延迟。
对于上述独立发光单元，本实施例中，其为配置蓄电池的太阳能LED灯，其通过边缘物联网关实现数据交互；未发生火灾时，其静默待机，或用作固定位置照明，而在火灾时，则接收指令，如闪烁指令点亮前往火点位置的路径的独立发光单元，以指引救灾人员前进。
本方法中之所以是独立发光单元，是考虑火灾引起的供电故障，避免其干扰火点指引功能。
本申请实施例还公开一种森林防火综合监管系统。
森林防火综合监管系统包括：
综合平台，其用于加载执行实现如上述任意一项所述的森林防火综合监管方法的计算机程序；
摄像机，其预布设于森林内、林区路口和驴友热点采集固定位视频数据，且连接于综合平台；
单兵终端，其用于与护林员做交互，且用于连接于综合平台做数据交互；
无人机，其用于根据护林员的操作采集空天拍摄视频数据，且与综合平台连接；以及，
遥感卫星，其用于观测和发现火点，且连接于综合平台。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种森林防火综合监管方法，其特征在于，包括：建立网格化巡查体系，其包括：
获取目标林区的电子地图、林业人员身份信息；
基于预设的网格化划分逻辑目标林区，得到林区网格；
获取权限设定指令，基于林业人员身份信息选定护林员和监测人员；
获取各个林区网格的巡查路径，建立林区网格-巡查路径-护林员的一一对应关系，并存入数据库；
建立/维持与护林员的预配置单兵终端的通信连接，交互工作数据；其中，工作数据包括单兵终端的位置数据、人机交互数据，还包括巡查路径；
还包括：建立基于视频图像的智能防火体系，其包括：
获取预布设于森林内、林区路口、驴友热点的摄像机的固有参数和采集的固定位视频数据；其中，固有参数包括机器运行数据和绑定的位置数据；
基于Two-stage建立图像识别机制对固定位视频数据处理，识别出疑似火情；
在预设电子地图上标示出疑似火情对应的摄像机位置和参数，执行告警指令；其中，告警指令包括：发送声光报警触发信号至预连的报警终端、发送告警信息至监测人员的终端机以及发送疑似火情的关联数据至对应林区网格的护林员；
对固定位视频数据抽帧，做车牌/车辆特征、人像和/或随身物品识别，判断是否符合风险数据，如果是，则基于图像确定所属摄像机，基于摄像机的位置匹配林区网格，发送风险提示至对应的护林员的终端机。
2.根据权利要求1所述的森林防火综合监管方法，其特征在于：所述建立基于视频图像的智能防火体系还包括：
获取各个护林员于林区网格的放飞的无人机采集并反馈的空天拍摄视频数据；以及，
基于Two-stage建立图像识别机制对空天拍摄视频数据处理。
3.根据权利要求2所述的森林防火综合监管方法，其特征在于，还包括：获取所述无人机反馈的位置信息，且绑定为疑似火情的关联数据。
4.根据权利要求1所述的森林防火综合监管方法，其特征在于：所述建立网格化巡查体系还包括：
记录历次巡查任务单兵终端反馈的位置信息，基于电子地图生成巡查轨迹；以及，
基于预设的巡查考核标准分析巡查轨迹，得到巡查任务完成结果信息，并基于时间参数，生成巡查报告。
5.根据权利要求4所述的森林防火综合监管方法，其特征在于，还包括：
根据单兵终端反馈的位置信息，实时判断对应护林员是否进入匹配的林区网格，如果是，开始当前次巡查轨迹记录，并执行下一步；
判断对应护林员是否离开匹配的林区网格，如果是，则中止当前次巡查轨迹记录。
6.根据权利要求5所述的森林防火综合监管方法，其特征在于，还包括：
基于巡查路径和历次巡查轨迹计算路径偏离值；
基于预设的轨迹取样逻辑，选定多个历史巡查轨迹为样本轨迹；
以预定的安全核对距离划分当前次的巡查轨迹，路径分段计时，并计算当前各个安全核对距离的用时与历史样本的平均用时的差值；
当路径偏离值超出波动阈值，或差值超出安全时间阈值，则发送安全核对提示信息至对应的单兵终端，并接收对应的反馈数据；
识别反馈数据是否为安全反馈，如果否，则发送护林员安全风险提示至监测人员的终端机。
7.根据权利要求1所述的森林防火综合监管方法，其特征在于，还包括：建立卫星遥感火点监测体系，其包括：
获取卫星遥感观测数据，识别是否存在疑似火情，如果是，则根据卫星遥感观测数据确定火点位置；
基于火点位置确定对应的林区网格，于电子地图标注，并执行告警指令。
8.根据权利要求1所述的森林防火综合监管方法，其特征在于：所述建立基于视频图像的智能防火体系还包括：
基于火点位置和预布设摄像机的位置信息计算各个摄像机与火点的距离差值，并确定最接近的摄像机；
基于摄像机的位置信息和固有参数、火点位置以及距离差值计算摄像机的转向控制量，并根据转向控制量发送转向控制指令至对应摄像机，完成火点跟踪。
9.根据权利要求1所述的森林防火综合监管方法，其特征在于：所述建立基于视频图像的智能防火体系，还包括：
根据疑似火情对应的林区网格的护林员的单兵终端的交互数据，确定火点位置；
基于火点位置和预设的目标林区的进出山口位置生成备用救灾路径；
对监控区覆盖备用救灾路径的视频数据做通行障碍识别，并在判定存在通行障碍时，发送通行风险提示至护林员的单兵终端、监测人员的终端机和预选救灾单位的终端机，以及发送救灾前进指示开启指令至预布设于林区各个道路的独立发光单元。
10.一种森林防火综合监管系统，其特征在于，包括：
综合平台，其用于加载执行实现如权利要求1-9任意一项所述的森林防火综合监管方法的计算机程序；
摄像机，其预布设于森林内、林区路口和驴友热点采集固定位视频数据，且连接于综合平台；
单兵终端，其用于与护林员做交互，且用于连接于综合平台做数据交互；
无人机，其用于根据护林员的操作采集空天拍摄视频数据，且与综合平台连接；以及，
遥感卫星，其用于观测和发现火点，且连接于综合平台。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210090176.5A CN114494917A (zh) | 2022-01-25 | 2022-01-25 | 森林防火综合监管方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210090176.5A CN114494917A (zh) | 2022-01-25 | 2022-01-25 | 森林防火综合监管方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114494917A true CN114494917A (zh) | 2022-05-13 |
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ID=81475186
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210090176.5A Pending CN114494917A (zh) | 2022-01-25 | 2022-01-25 | 森林防火综合监管方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114494917A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114689177A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-07-01 | 安徽气象信息有限公司 | 一种用于能有效提高卫星检测火点系统 |
| CN117592759A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-02-23 | 国家林业和草原局西北调查规划院 | 一种基于无人机的林草资源网格化巡护方法 |
-
2022
- 2022-01-25 CN CN202210090176.5A patent/CN114494917A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114689177A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-07-01 | 安徽气象信息有限公司 | 一种用于能有效提高卫星检测火点系统 |
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| CN117592759B (zh) * | 2024-01-18 | 2024-04-26 | 国家林业和草原局西北调查规划院 | 一种基于无人机的林草资源网格化巡护方法 |
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