CN115762033B - 基于5g通信技术的森林火灾监测与响应系统 - Google Patents
基于5g通信技术的森林火灾监测与响应系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于5G通信技术的森林火灾监测与响应系统，其通过在森林中区域化投放搭载各类传感器和双目摄像头的智能装置采集森林环境信息。智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)对采集的数据进行处理，将处理好的数据和智能装置的坐标信息上传至云端服务器。云端服务器将数据发送到微信小程序和网页，微信小程序和网页发布目标森林区域的火灾可视化险情图。智能装置搭载辅助灭火模块,出现火情时,启动灭火模块,实现小范围灭火,并将火情上报到微信小程序和网页客户端。通过该系统对森林火灾进行监测与响应，有效提高了森林火灾监测的时效性和准确性。
Description
技术领域
本发明属于森林火灾监测技术领域，具体涉及一种基于5G通信技术的森林火灾监测与响应系统。
背景技术
森林火灾监测技术以及响应系统对于森林生态环境的保护有着极其重要的作用。传统的监测与防控手段主要包括：利用卫星遥感技术进行监测预警；利用图像识别模型部署于高塔或者无人机进行监测预警。这两种监测技术分别在预测的时效性与准确度上存在着相应的问题。首先，卫星遥感，虽然可覆盖面积大，但是信息获取受到限制且受天气影响，它所反映的森林环境参数与真实值之间存在较大误差，时效性相对较差。其次，通过无人机或者在高塔上获取森林图像进行火焰和产生的烟雾进行预测防控，虽然在一定的条件下能及时地发现火灾，但是难以实现大范围覆盖同时也会受到天气影响，预测结果的准确度不尽如人意。针对上述问题，很多文献都给出了相应的解决方案，但森林环境具有多变复杂性，未对森林环境进行实时监控并快速传输信息便难以保证时效性与准确性，而且森林火灾系统是多重因素影响下的非线性结构体系，因此现有的解决方法在实际应用过程中存在一定不足。
考虑到现有方案中存在上述问题。本发明提出了一种基于5G通信技术的森林火灾监测与响应系统。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于5G通信技术的森林火灾的监测与响应系统，以提高森林火灾监测的时效性和准确性。
本发明所述的一种基于5G通信技术的森林火灾的监测与响应系统，其特征在于该方法由森林中区域化投放的预测智能装置采集森林环境关键数据；智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)对采集的数据进行卡尔曼滤波处理，归一化处理，减少误差并消除不同参数间量纲不同所造成的影响；接着采用随机森林算法对模型参数进行调整训练，并用训练得到的决策树模型作为弱模型，再对其进行加权集成一个强模型对火灾发生概率进行预测；云端服务器将数据发送到微信小程序和网页；微信小程序和网页平台展示包括各智能装置未来1-2天的火灾发生概率、智能装置的剩余电量的火灾可视化险情图，并每20分钟更新火灾可视化险情图；当智能装置上搭载的辅助灭火模块监测出有着火点时，树莓派将火灾信息以及图像上传到云端服务器，并对着火点进行精准定位，通过控制水泵和增压泵进行短程内的灭火。
具体地说，本发明包括以下步骤：
(1)森林中区域化投放搭载有温湿传感器、氧气浓度传感器、有害气体传感器、雨水传感器、定位模块、红外热像仪传感器、双目摄像头的智能装置采集森林环境的温度、湿度、氧气浓度、有害气体浓度、降水量、起火点位置，红外温度，火源图像信息；
(2)智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)对采集的数据进行处理，将处理好的数据和智能装置的坐标信息上传至云端服务器；
(3)云端服务器将数据发送到微信小程序和网页，微信小程序和网页发布目标森林区域的火灾可视化险情图；
(4)智能装置搭载辅助灭火模块,出现火情时,启动灭火模块,实现小范围灭火,并将火情上报到微信小程序和网页客户端；
(5)其中,智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)对采集的数据进行处理，将处理好的数据和智能装置的坐标信息上传至云端服务器，包括以下步骤：
树莓派(Raspberry PI)对采集的数据进行卡尔曼滤波处理，减少传感器测量所带来的误差；通过归一化消除不同参数间量纲不同所造成的影响，并保持不同指标数据的差异性；采用随机森林算法，通过对模型参数进行调整训练得到的决策树模型作为弱模型，然后将决策树模型加权集成为一个强模型，并部署在树莓派上，使用归一化后的数据对火灾发生概率进行预测；
在一个区域内配备5G通信模块和WiFi模块的智能装置作为主节点，仅配备WiFi模块的智能装置作为从节点，从节点和从节点之间以及从节点和主节点之间的通信使用WiFi，主节点和云端服务器之间使用5G通信，主节点负责接收本区域内从节点的数据并通过5G模块将采集数据和火灾预测概率及智能装置的坐标信息上传到云端服务器；
(6)其中,云端服务器将数据发送到微信小程序和网页，微信小程序和网页发布目标森林区域的火灾可视化险情图，包括以下步骤：
微信小程序和网页平台将智能装置所在位置的地图和火灾风险热力图融合形成含智能装置编号的火灾可视化险情图，并每20分钟更新火灾可视化险情图；
火灾可视化险情图上可分别展示各智能装置未来1-2天的火灾发生概率、智能装置的剩余电量；
(7)其中，智能装置搭载辅助灭火模块,出现火情时,启动灭火模块,实现小范围灭火,并将火情上报到微信小程序和网页客户端包括以下步骤：
智能装置搭载的辅助灭火模块主要包括双目摄像头和红外热像仪传感器，双目摄像头将图像数据传送到树莓派，树莓派使用pp_yolo模型监测周围环境中是否有着火点，红外热像仪传感器用于辅助监测着火点；
当监测出有着火点时，树莓派将发生火灾的信息以及图像上传至云端服务器，同时通过双目摄像头对着火点进行精准定位，并控制水泵和增压泵在半径为50米的范围内进行灭火。
本发明通过将智能装置区域化投放到森林中对森林环境中与火灾发生有关的关键数据进行采集，并通过随机森林算法训练模型参数得到决策树弱模型，再将其加权集成得到一个强模型，再通过该强模型与归一化后的采集数据对火灾发生概率进行预测，提高了森林火灾预测的准确性；利用主节点所配备的5G通信模块实现火灾预测结果在主节点与云端服务器之间的5G通信，有效提高了森林火灾预测的时效性。
附图说明
图1是本发明的3D模型渲染图；
图2是本发明的结构模块图；
图3是本发明的数据传输图；
图4是本发明的工作流程图；
图5为本发明的可视化险情效果图；
附图标记说明：101、装置主体；1、双目摄像头；2、红外热像仪传感器；3、雨水传感器；4、舵机盒；401、舵机；402、传动装置；5、各类传感器模块；501、温湿度传感器；502、氧气浓度传感器；503、有害气体传感器；6、蓄水箱；7、水泵；8、喷头；9、太阳能板；10、通信模块的天线；11、通讯模块与定位模块箱体；1101、通讯模块；1102、定位模块；12、电源模块与树莓派主控；13、水管；14、增压泵；15、三根支撑轴；16、补水开关；17、旋转云台；18、支撑柱；
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本发明的保护范围有任何的限制作用。此外，本领域技术人员根据本文件的描述，可以对本文件中实施例中以及不同实施例中的特征进行相应组合。
图3是本发明的工作流程图，具体包括：
(1)森林中区域化投放搭载有温湿传感器(501)、氧气浓度传感器(502)、有害气体传感器(503)、雨水传感器(3)、定位模块(11)、红外热像仪传感器(2)、双目摄像头(1)的智能装置采集森林环境的温度、湿度、氧气浓度、有害气体浓度、降水量、起火点位置，红外温度，火源图像信息；
(2)智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)(12)对采集的数据进行处理，将处理好的数据和智能装置的坐标信息上传至云端服务器；
(3)云端服务器将数据发送到微信小程序和网页，微信小程序和网页发布目标森林区域的火灾可视化险情图；
(4)智能装置搭载辅助灭火模块,出现火情时,启动灭火模块,实现小范围灭火,并将火情上报到微信小程序和网页客户端；
(5)其中,智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)(12)对采集的数据进行处理，将处理好的数据和智能装置的坐标信息上传至云端服务器，包括以下步骤：
树莓派(Raspberry PI)对采集的数据进行卡尔曼滤波处理，减少传感器测量所带来的误差；通过归一化消除不同参数间量纲不同所造成的影响，并保持不同指标数据的差异性；采用随机森林算法，通过对模型参数进行调整训练得到的决策树模型作为弱模型，然后将决策树模型加权集成为一个强模型，每个决策树的权值计算公式如下：
并部署在树莓派上，使用归一化后的数据对火灾发生概率进行预测；
在一个区域内配备5G通信模块和WiFi模块的智能装置作为主节点，仅配备WiFi模块的智能装置作为从节点，从节点和从节点之间以及从节点和主节点之间的通信使用WiFi，主节点和云端服务器之间使用5G通信，主节点负责接收本区域内从节点的数据并通过5G模块将采集数据和火灾预测概率及智能装置的坐标信息上传到云端服务器；
(6)其中,云端服务器将数据发送到微信小程序和网页，微信小程序和网页发布目标森林区域的火灾可视化险情图，包括以下步骤：
微信小程序和网页平台将智能装置所在位置的地图和火灾风险热力图融合形成含智能装置编号的火灾可视化险情图，并每20分钟更新火灾可视化险情图；
火灾可视化险情图上可分别展示各智能装置未来1-2天的火灾发生概率、智能装置的剩余电量；
同时微信小程序和网页平台还可展示一周内所采集到的温度、湿度、氧气浓度等森林环境的关键数据。
(7)其中，智能装置搭载辅助灭火模块,出现火情时,启动灭火模块,实现小范围灭火,并将火情上报到微信小程序和网页客户端包括以下步骤；
智能装置搭载的辅助灭火模块主要包括双目摄像头(1)和红外热像仪传感器(2)，双目摄像头将图像数据传送到树莓派，树莓派使用pp_yolo模型监测周围环境中是否有着火点，红外热像仪传感器用于辅助监测着火点；
当监测出有着火点时，树莓派将发生火灾的信息以及图像上传至云端服务器，同时通过双目摄像头对着火点进行精准定位，并控制水泵(7)和增压泵(14)在半径为50米的范围内进行灭火。
与现有技术相比，本发明上述实施例的优点在于：
本发明通过将智能装置区域化投放到森林中对森林环境中与火灾发生有关的关键数据进行采集，并通过随机森林算法训练模型参数得到决策树弱模型，再将其加权集成得到一个强模型，再通过该强模型与归一化后的采集数据对火灾发生概率进行预测，提高了森林火灾预测的准确性；利用主节点所配备的5G通信模块实现火灾预测结果在主节点与云端服务器之间的5G通信，有效提高了森林火灾预测的时效性。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (1)
1.一种基于5G通信技术的森林火灾监测与响应系统，其特征在于，包括以下步骤：
森林中区域化投放搭载有温湿传感器、氧气浓度传感器、有害气体传感器、雨水传感器、定位模块、红外热像仪传感器、双目摄像头的智能装置采集森林环境的温度、湿度、氧气浓度、有害气体浓度、降水量、起火点位置，红外温度，火源图像信息；
智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)对采集的数据进行处理，将处理好的数据和智能装置的坐标信息上传至云端服务器；
云端服务器将数据发送到微信小程序和网页，微信小程序和网页发布目标森林区域的火灾可视化险情图；
智能装置搭载辅助灭火模块,出现火情时,启动灭火模块,实现小范围灭火,并将火情上报到微信小程序和网页客户端；
其中,智能装置上的嵌入式平台树莓派(Raspberry Pi)对采集的数据进行处理，将处理好的数据和智能装置的坐标信息上传至云端服务器，包括以下步骤：
树莓派(Raspberry PI)对采集的数据进行卡尔曼滤波处理，减少传感器测量所带来的误差；通过归一化消除不同参数间量纲不同所造成的影响，并保持不同指标数据的差异性；
采用随机森林算法，通过对模型参数进行调整训练得到的决策树模型作为弱模型，然后将决策树模型加权集成为一个强模型，并部署在树莓派上，使用归一化后的数据对火灾发生概率进行预测；
在一个区域内配备5G通信模块和WiFi模块的智能装置作为主节点，仅配备WiFi模块的智能装置作为从节点，从节点和从节点之间以及从节点和主节点之间的通信使用WiFi，主节点和云端服务器之间使用5G通信，主节点负责接收本区域内从节点的数据并通过5G模块将采集数据和火灾预测概率及智能装置的坐标信息上传到云端服务器；
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