CN117152592B - 一种建筑信息与火情信息可视化系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种建筑信息与火情信息可视化系统及方法,属于图像数据处理技术领域,解决进入着火建筑很难准确判断火势具体路径的问题。本发明包括火情信息采集装置和控制显示器,火情信息采集装置包括无人机,无人机上设置微型摄像头,用于采集高视角的火焰数据信息;无人机上设置微型热成像仪,用于采集火焰热量数据信息;无人机内设置GPS和地图集成模块,用于对拍摄建筑的位置进行定位,还用于对建筑的不同拍摄面进行坐标定位。利用无人机采集高视角的火情信息,包括可见光和热成像数据,然后将这些数据与建筑的三维模型结合起来。这使得火情在建筑内的分布和位置能够实时监测和可视化,有助于火灾应对人员更好地了解火情,做出决策。
Description
技术领域
本发明属于图像数据处理技术领域,特别是一种建筑信息与火情信息可视化系统及方法。
背景技术
建筑物内火灾蔓延,是通过热传播进行的,其形式与起火点、建筑材料、物质的燃烧性能和可燃物的数量等因素有关。在火场上燃烧物质所放出的热能,通常是以传导、辐射和对流三种方式传播,并影响火势蔓延扩大。
在建筑内火势可以迅速蔓延,尤其是在密闭空间中。火源通常在短时间内变得非常强烈,释放出大量热量和烟雾。烟雾是建筑内部火灾的常见特点。它不仅降低了能见度,还包含有害气体,如一氧化碳,对人体健康有害。
因建筑内部火灾具有隐秘性,在传统消防作业中,只能通过消防人员对建筑外可见火情进行判断,又因内部烟雾的影响降低可见度,并且消防人员身上的消防服妨碍视线,使消防人员进入着火建筑后很难准确判断火势的具体路径,容易导致人员伤亡,且难以根据准确判断快速控制火情。故亟需一种对建筑内部火势燃烧路径的预测方法。
发明内容
本发明的目的是针对现有的技术存在上述问题,提出了一种建筑信息与火情信息可视化系统及方法。
本发明的目的可通过下列技术方案来实现:一种建筑信息与火情信息可视化系统,包括火情信息采集装置和控制显示器,所述火情信息采集装置包括无人机,所述无人机上设置微型摄像头,用于采集高视角的火焰数据信息;所述无人机上设置微型热成像仪,用于采集火焰热量数据信息;所述无人机内设置GPS和地图集成模块,用于对拍摄建筑的位置进行定位,还用于对建筑的不同拍摄面进行坐标定位;所述无人机上设置信息发送端口,用于将微型摄像头拍摄的图像和微型热成像仪拍摄的热成像进行数据信息发送;
所述控制显示器具有信息接收端口、信息存储模块、信息判断分析模块和显示模块;所述信息接收端口用于接收图像和热成像的数据信息;所述信息存储模块中存储若干建筑的三维建筑模型信息,所述信息存储模块用于存储图像和热成像的数据信息;所述信息判断分析模块用于将图像信息和热成像信息合并处理形成多面火点信息,还用于将多面火点信息与三维建筑模型信息合并,进一步判断建筑内的火点位置;所述显示模块用于将三维建筑模型内的火点情况进行显示。
在上述的建筑信息与火情信息可视化系统中,所述微型摄像头内置可见光摄像头ADC和可见光摄像头视频编码器,所述可见光摄像头ADC为模拟转换器,用于将微型摄像头拍摄的火情图像信息转化为数字格式,转化为数字格式的数据进一步通过可见光摄像头视频编码器视转化为数字视频流,所述可见光摄像头视频编码器采用H.265编码格式。
在上述的建筑信息与火情信息可视化系统中,所述微型热成像仪的分辨率为320x240像素;所述微型热成像仪的热灵敏度为60至100毫开尔文;所述微型热成像仪的检测温度范围是-20℃至+550℃;所述微型热成像仪的刷新率为30Hz或60Hz。
在上述的建筑信息与火情信息可视化系统中,所述信息发送端口与所述信息接收端口采用点对点通信,具体采用802.11 Wi-Fi Direct协议。
一种建筑信息与火情信息可视化方法,应用于上述建筑信息与火情信息可视化系统,所述可视化方法包括以下步骤:
S1、拍摄建筑各个面的图像和热成像:
操控无人机的微型摄像头拍摄着火建筑各个面图像,微型热成像仪拍摄着火建筑各个面热成像;
S2、图像和热成像的对应合成:
将每个对应面的图像和热成像数据信息叠合,图像提供建筑图形信息及火点位置信息,热成像提供火点热量信息,将火点位置信息与火点热量信息相重合,获取火情叠合图;
S3、多面叠合图与三维建模对应合成:
将各个面的火情叠合图与三维建筑模型的各个外表面一一对应重合,模拟火情分布情况;
S4、排列火势并选择:
将三维建筑模型每一外表面上多个火点由大到小排列,选出最大火点位置作为一级火点;
S5、预判三维建筑内部火情:
由着火楼层俯视结构标记各个外表面上一级火点,由内部房间分隔结构判断不同一级火点之间的连接路径;若不同一级火点之间无墙体隔档,则判断该连接路径为预测着火路径;若不同一级火点之间有墙体隔档,则判断不同一级火点为独立着火点;
S6、显示建筑内部模拟火情:
将三维建筑模型内部结构的预测着火路径进行显示。
在上述的建筑信息与火情信息可视化方法中,步骤S2中,图像和热成像的数据信息叠合处理包括以下步骤:
S2.1、将同一面的图像和热成像同步导入图像处理软件,调整图像和热成像的大小、角度和分辨率形成一致性匹配;
S2.2、将图像作为背景图,将热成像作为叠加图,调整热成像的透明度、对比度、亮度和颜色校正,使热成像与图像融合将多个着火点的热量与多个着火点的位置一一重合。
在上述的建筑信息与火情信息可视化方法中,步骤S2中,根据图像中的火源特征和火源轮廓识别出火点位置,具体先对图像进行去除噪声、调整亮度和对比度,再将图像转化颜色空间,再执行颜色分割和特征提取,获得各个火点位置及面积。
在上述的建筑信息与火情信息可视化方法中,步骤S2中,根据热成像中的火光特征和火光轮廓识别出火光区域,在火光区域内提取火光的亮度特征和颜色特征,依据亮度特征和颜色特征判定火光的温度。
在上述的建筑信息与火情信息可视化方法中,步骤S3中,火情叠合图与三维建筑模型信息的重合处理包括以下步骤:
S3.1、将各个面的火情叠合图与三维建筑模型导入三维建模软件,根据三维建筑模型的方位坐标系与无人机拍摄方位坐标,将各个面的火情叠合图与三维建筑模型的各个外表面一一对应叠加;
S3.2、逐一调整每个火情叠合图的尺寸、角度和透明度,使火情叠合图与相应三维建筑模型的外表面正确重合,完成火情叠合图上火点位置、火点热量在三维建筑模型外表面的标记。
与现有技术相比,本建筑信息与火情信息可视化系统及方法具有以下有益效果:
1、实时火情监测和可视化:利用无人机采集高视角的火情信息,包括可见光和热成像数据,然后将这些数据与建筑的三维模型结合起来。这使得火情在建筑内的分布和位置能够实时监测和可视化,有助于火灾应对人员更好地了解火情,做出决策。
2、火点位置和火势分析:能够确定火点的位置和热量信息,可以排列各个火点的大小,从而识别火情的严重性和火势。这有助于指导灭火行动和资源分配。
3、独立着火点识别:通过分析火点位置和连接路径,该系统能够识别独立的着火点,而不仅仅是火情的分布。这有助于预测火势蔓延路径和采取相应的行动。
4、三维建筑模型的应用:将火情信息与建筑的三维模型结合,能够更准确地模拟火情的分布,包括建筑内的火点位置和火势。这提供了更细致的情况分析,有助于火灾应对决策。
5、综合可视化:通过显示模块,能够在控制显示器上以可视化的方式展示火情信息和三维建筑模型,提供全面的信息,帮助火灾应对人员更好地理解局势。
附图说明
图1是本发明中可视化方法的流程框图。
图2是本发明中建筑俯视结构的火势路径判断原理图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图,对本发明的技术方案作进一步的描述,但本发明并不限于这些实施例。
实施例一
一种建筑信息与火情信息可视化系统,包括火情信息采集装置和控制显示器,火情信息采集装置包括无人机,无人机上设置微型摄像头,用于采集高视角的火焰数据信息;无人机上设置微型热成像仪,用于采集火焰热量数据信息;无人机内设置GPS和地图集成模块,用于对拍摄建筑的位置进行定位,还用于对建筑的不同拍摄面进行坐标定位;无人机上设置信息发送端口,用于将微型摄像头拍摄的图像和微型热成像仪拍摄的热成像进行数据信息发送;
控制显示器具有信息接收端口、信息存储模块、信息判断分析模块和显示模块;信息接收端口用于接收图像和热成像的数据信息;信息存储模块中存储若干建筑的三维建筑模型信息,信息存储模块用于存储图像和热成像的数据信息;信息判断分析模块用于将图像信息和热成像信息合并处理形成多面火点信息,还用于将多面火点信息与三维建筑模型信息合并,进一步判断建筑内的火点位置;显示模块用于将三维建筑模型内的火点情况进行显示。
微型摄像头内置可见光摄像头ADC和可见光摄像头视频编码器,可见光摄像头ADC为模拟转换器,用于将微型摄像头拍摄的火情图像信息转化为数字格式,转化为数字格式的数据进一步通过可见光摄像头视频编码器视转化为数字视频流,可见光摄像头视频编码器采用H.265编码格式。通过可见光摄像头视频编码器用以减小数据量,同时保持视频质量,实现视频数据的压缩。
微型热成像仪的分辨率为320x240像素;微型热成像仪的热灵敏度为60至100毫开尔文;微型热成像仪的检测温度范围是-20℃至+550℃;微型热成像仪的刷新率为30Hz或60Hz。
热成像仪的分辨率表示其能够检测和显示的最小温度差异。更高分辨率的热成像仪可以提供更清晰的图像。热灵敏度表示热成像仪能够检测的最小温度变化。较低的热灵敏度表示更高的性能,使其能够检测微小的温度变化。热成像仪具有特定的工作温度范围,表示它能够检测的最高和最低温度。刷新率表示热成像仪每秒更新图像的次数。更高的刷新率可以提供更平滑的实时图像。
信息发送端口与信息接收端口采用点对点通信,具体采用802.11 Wi-Fi Direct协议。Wi-Fi Direct是一种用于Wi-Fi设备之间直接通信的协议。无人机可以通过Wi-FiDirect建立点对点连接,而无需连接到常规Wi-Fi网络或基础设施。这种协议使无人机能够直接进行数据传输和通信。
实施例二
基于实施例一,本实施例的区别点在于:
如图1所示,一种建筑信息与火情信息可视化方法,应用于上述建筑信息与火情信息可视化系统,可视化方法包括以下步骤:
S1、操控无人机围绕着火建筑水平飞行,通过微型摄像头拍摄着火建筑各个面的图像,同时通过微型热成像仪拍摄着火建筑的各个面热成像,将各个面的图像和热成像均发送至控制显示器的信息存储模块中;
S2、控制显示器的信息判断分析模块从信息存储模块中读取图像和热成像进行每个对应面的数据信息叠合处理,通过图像提供每个面的建筑图形信息及火点位置信息,通过热成像提供每个面的火点热量信息,将火点位置信息与火点热量信息相重合,获取火点在建筑内的楼层、房间位置,以及多个着火点的火势大小情况,完成着火建筑的各个面火情叠合图;
S3、信息判断分析模块从信息存储模块中读取着火建筑的三维建筑模型信息,将各个面的火情叠合图与三维建筑模型的各个外表面一一对应重合,模拟三维建筑模型所有外表面的火情分布情况;
S4、信息判断分析模块按照火点热量信息将三维建筑模型每一外表面上多个火点位置由大到小排列,并选出每一外表面上最大火势的火点位置作为一级火点;
如图2所示,S5、信息判断分析模块查看三维建筑模型着火楼层的俯视结构,标记出各个外表面上一级火点的火点位置,查看内部房间分隔结构,判断各个外表面上一级火点之间的连接路径;若至少两个一级火点的连接路径上无墙体隔档,则判断该连接路径为预测着火路径;若至少两个一级火点的连接路径上有墙体隔档,则判断该至少两个一级火点为独立着火点;
S6、将模拟的三维建筑模型外表面火情分布及内部房间分隔结构、预测着火路径,通过显示模块显示在控制显示器上。
步骤S2中,因微型摄像头和微型热成像仪均装设于无人机上,使着火建筑每个面的图像拍摄和热成像拍摄的位置和角度相同,固两者具有较高的位置和角度重合率。图像和热成像的数据信息叠合处理包括以下步骤:
S2.1、将同一面的图像和热成像同步导入图像处理软件,调整图像和热成像的大小、角度和分辨率形成一致性匹配;
S2.2、将图像作为背景图,将热成像作为叠加图,调整热成像的透明度、对比度、亮度和颜色校正,使热成像与图像融合将多个着火点的热量与多个着火点的位置一一重合。
步骤S2中,信息判断分析模块根据图像中的火源特征和火源轮廓识别出火点位置,具体先对图像进行去除噪声、调整亮度和对比度,再将图像转化颜色空间,再执行颜色分割和特征提取,获得各个火点位置及面积。
步骤S2中,信息判断分析模块根据热成像中的火光特征和火光轮廓识别出火光区域,在火光区域内提取火光的亮度特征和颜色特征,依据亮度特征和颜色特征判定火光的温度。
步骤S3中,火情叠合图与三维建筑模型信息的重合处理包括以下步骤:
S3.1、将各个面的火情叠合图与三维建筑模型导入三维建模软件,根据三维建筑模型的方位坐标系与无人机拍摄方位坐标,将各个面的火情叠合图与三维建筑模型的各个外表面一一对应叠加;
S3.2、逐一调整每个火情叠合图的尺寸、角度和透明度,使火情叠合图与相应三维建筑模型的外表面正确重合,完成火情叠合图上火点位置、火点热量在三维建筑模型外表面的标记。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所定义的范围。
Claims (7)
1.一种建筑信息与火情信息可视化系统的可视化方法,可视化系统包括火情信息采集装置和控制显示器,所述火情信息采集装置包括无人机,所述无人机上设置微型摄像头,用于采集高视角的火焰数据信息;所述无人机上设置微型热成像仪,用于采集火焰热量数据信息;所述无人机内设置GPS和地图集成模块,用于对拍摄建筑的位置进行定位,还用于对建筑的不同拍摄面进行坐标定位;所述无人机上设置信息发送端口,用于将微型摄像头拍摄的图像和微型热成像仪拍摄的热成像进行数据信息发送;
所述控制显示器具有信息接收端口、信息存储模块、信息判断分析模块和显示模块;所述信息接收端口用于接收图像和热成像的数据信息;所述信息存储模块中存储若干建筑的三维建筑模型信息,所述信息存储模块用于存储图像和热成像的数据信息;所述信息判断分析模块用于将图像信息和热成像信息合并处理形成多面火点信息,还用于将多面火点信息与三维建筑模型信息合并,进一步判断建筑内的火点位置;所述显示模块用于将三维建筑模型内的火点情况进行显示;
其特征在于,所述可视化方法包括以下步骤:
S1、拍摄建筑各个面的图像和热成像:
操控无人机的微型摄像头拍摄着火建筑各个面图像,微型热成像仪拍摄着火建筑各个面热成像;
S2、图像和热成像的对应合成:
将每个对应面的图像和热成像数据信息叠合,图像提供建筑图形信息及火点位置信息,热成像提供火点热量信息,将火点位置信息与火点热量信息相重合,获取火情叠合图;
S3、多面叠合图与三维建模对应合成:
将各个面的火情叠合图与三维建筑模型的各个外表面一一对应重合,模拟火情分布情况;
S3.1、将各个面的火情叠合图与三维建筑模型导入三维建模软件,根据三维建筑模型的方位坐标系与无人机拍摄方位坐标,将各个面的火情叠合图与三维建筑模型的各个外表面一一对应叠加;
S3.2、逐一调整每个火情叠合图的尺寸、角度和透明度,使火情叠合图与相应三维建筑模型的外表面正确重合,完成火情叠合图上火点位置、火点热量在三维建筑模型外表面的标记;
S4、排列火势并选择:
将三维建筑模型每一外表面上多个火点由大到小排列,选出最大火点位置作为一级火点;
S5、预判三维建筑内部火情:
由着火楼层俯视结构标记各个外表面上一级火点,由内部房间分隔结构判断不同一级火点之间的连接路径;若不同一级火点之间无墙体隔档,则判断该连接路径为预测着火路径;若不同一级火点之间有墙体隔档,则判断不同一级火点为独立着火点;
S6、显示建筑内部模拟火情:
将三维建筑模型内部结构的预测着火路径进行显示;利用无人机采集高视角的火情信息,包括可见光和热成像数据,然后将这些数据与建筑的三维模型结合起来,这使得火情在建筑内的分布和位置能够实时监测和可视化;通过分析火点位置和连接路径,该系统能够识别独立的着火点,而不仅仅是火情的分布,有助于预测火势蔓延路径;将火情信息与建筑的三维模型结合,能够更准确地模拟火情的分布,包括建筑内的火点位置和火势。
2.如权利要求1所述的建筑信息与火情信息可视化系统的可视化方法,其特征在于,所述微型摄像头内置可见光摄像头ADC和可见光摄像头视频编码器,所述可见光摄像头ADC为模拟转换器,用于将微型摄像头拍摄的火情图像信息转化为数字格式,转化为数字格式的数据进一步通过可见光摄像头视频编码器视转化为数字视频流,所述可见光摄像头视频编码器采用H.265编码格式。
3.如权利要求1所述的建筑信息与火情信息可视化系统的可视化方法,其特征在于,所述微型热成像仪的分辨率为320x240像素;所述微型热成像仪的热灵敏度为60至100毫开尔文;所述微型热成像仪的检测温度范围是-20°C至+550°C;所述微型热成像仪的刷新率为30Hz或60Hz。
4.如权利要求1所述的建筑信息与火情信息可视化系统的可视化方法,其特征在于,所述信息发送端口与所述信息接收端口采用点对点通信,具体采用802.11 Wi-Fi Direct协议。
5.如权利要求1所述的建筑信息与火情信息可视化系统的可视化方法,其特征在于,步骤S2中,图像和热成像的数据信息叠合处理包括以下步骤:
S2.1、将同一面的图像和热成像同步导入图像处理软件,调整图像和热成像的大小、角度和分辨率形成一致性匹配;
S2.2、将图像作为背景图,将热成像作为叠加图,调整热成像的透明度、对比度、亮度和颜色校正,使热成像与图像融合将多个着火点的热量与多个着火点的位置一一重合。
6.如权利要求1所述的建筑信息与火情信息可视化系统的可视化方法,其特征在于,步骤S2中,根据图像中的火源特征和火源轮廓识别出火点位置,具体先对图像进行去除噪声、调整亮度和对比度,再将图像转化颜色空间,再执行颜色分割和特征提取,获得各个火点位置及面积。
7.如权利要求1所述的建筑信息与火情信息可视化系统的可视化方法,其特征在于,步骤S2中,根据热成像中的火光特征和火光轮廓识别出火光区域,在火光区域内提取火光的亮度特征和颜色特征,依据亮度特征和颜色特征判定火光的温度。
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Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110084992A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-02 | 武汉科技大学 | 基于无人机的古建筑群火灾报警方法、装置及存储介质 |
CN110705071A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-17 | 浙江树人学院(浙江树人大学) | 一种融合火势预测模型的消防三维数字化预案的方法 |
CN111951510A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-17 | 广州立信电子科技有限公司 | 一种基于大数据的林业防火智能巡检监测预警系统 |
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 |
CN113283131A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-08-20 | 杭州申弘智能科技有限公司 | 一种适用于变电站的火势蔓延预测方法 |
CN113295165A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-08-24 | 合肥观佳智能科技有限公司 | 一种基于智慧园区的火警应急系统 |
CN114037152A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 北京林业大学 | 一种林火预报与火势蔓延计算方法 |
CN114117717A (zh) * | 2020-08-31 | 2022-03-01 | 紫东信息科技(苏州)有限公司 | 一种森林防火监控方法、装置和系统 |
CN114419835A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-29 | 广州欧科信息技术股份有限公司 | 一种基于数字孪生技术的历史建筑火灾监测方法及系统 |
WO2022110912A1 (zh) * | 2020-11-27 | 2022-06-02 | 清华大学 | 基于无人机视频的林火蔓延数据同化方法以及装置 |
CN114998768A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-09-02 | 广州市港航工程研究所 | 一种基于无人机的智慧工地管理系统及方法 |
CN116091723A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-09 | 上海网罗电子科技有限公司 | 一种基于无人机的消防应急救援实景三维建模方法及系统 |
KR20230100253A (ko) * | 2021-12-28 | 2023-07-05 | 라온피플 주식회사 | 화재 감시 장치 및 방법 |
CN116580327A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-08-11 | 四川安信科创科技有限公司 | 基于无人机的火势发展预测方法及预测系统 |
CN116884167A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-10-13 | 山东舒尔智能工程有限公司 | 智能消防视频监测与报警联动控制系统 |
-
2023
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Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110084992A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-02 | 武汉科技大学 | 基于无人机的古建筑群火灾报警方法、装置及存储介质 |
CN110705071A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-17 | 浙江树人学院(浙江树人大学) | 一种融合火势预测模型的消防三维数字化预案的方法 |
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 |
CN111951510A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-17 | 广州立信电子科技有限公司 | 一种基于大数据的林业防火智能巡检监测预警系统 |
CN114117717A (zh) * | 2020-08-31 | 2022-03-01 | 紫东信息科技(苏州)有限公司 | 一种森林防火监控方法、装置和系统 |
WO2022110912A1 (zh) * | 2020-11-27 | 2022-06-02 | 清华大学 | 基于无人机视频的林火蔓延数据同化方法以及装置 |
CN113283131A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-08-20 | 杭州申弘智能科技有限公司 | 一种适用于变电站的火势蔓延预测方法 |
CN113295165A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-08-24 | 合肥观佳智能科技有限公司 | 一种基于智慧园区的火警应急系统 |
CN114037152A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 北京林业大学 | 一种林火预报与火势蔓延计算方法 |
CN114419835A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-29 | 广州欧科信息技术股份有限公司 | 一种基于数字孪生技术的历史建筑火灾监测方法及系统 |
KR20230100253A (ko) * | 2021-12-28 | 2023-07-05 | 라온피플 주식회사 | 화재 감시 장치 및 방법 |
CN114998768A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-09-02 | 广州市港航工程研究所 | 一种基于无人机的智慧工地管理系统及方法 |
CN116091723A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-09 | 上海网罗电子科技有限公司 | 一种基于无人机的消防应急救援实景三维建模方法及系统 |
CN116580327A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-08-11 | 四川安信科创科技有限公司 | 基于无人机的火势发展预测方法及预测系统 |
CN116884167A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-10-13 | 山东舒尔智能工程有限公司 | 智能消防视频监测与报警联动控制系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Comparison of Machine Learning Algorithms for Wildland-Urban Interface Fuelbreak Planning Integrating ALS and UAV-Borne LiDAR Data and Multispectral Images;Rodriguez-Puerta, Francisco 等;《DRONES》;第1-18页 * |
关于无人机在森林防火中应用的探讨;周建;闫铁铮;;森林防火(03);第45-48页 * |
基于无人机的三维消防辅助救援系统构建;闫肃;张国维;朱国庆;潘荣亮;;消防科学与技术(05);第85-88页 * |
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Publication number | Publication date |
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