CN201623731U - 集成化林火动态监测与精确定位系统 - Google Patents

Abstract

一种集成化林火动态监测与精确定位系统，其特征是它主要由监控中心(1)、现场监控传输终端(2)和移动手持终端(3)组成，所述的移动手持终端(3)中的PDA(301)通过3G模块(302)与监控中心(1)中的3G模块(103)双向无线相连，3G模块(103)与服务器(104)相连，服务器(104)与无线网桥(101)相连，无线网桥(101)与电视墙(102)相连的同时通过无线与现场监控传输终端(2)的无线网桥(203)双向连接，无线网桥(203)与视频服务器(202)双向连接，视频服务器(202)与数字云台摄像机(201)双向连接。本实用新型自动化水平高，结构简单，成本低，易于实现和控制并能对火点进行快速定位。

Description

集成化林火动态监测与精确定位系统

技术领域

本实用新型涉及一种森林防火定位系统，尤其是一种能实时监控森林火灾并进行定位的快速定位系统，具体地说是一种集成化林火动态监测与精确定位系统。

背景技术

众所周知，传统的火情监测和定位一般依靠人工巡逻、人工瞭望来监测。当有火灾时，则由观察员根据经验和对林场的熟悉程度来判断火点的位置。目前我国森林火灾监控仍然是以人工地面巡护和定点了望为主，航空巡护和卫星探测等技术为辅的体系。人工巡逻、人工瞭望具有视野有限、连续监控会产生视觉疲劳和精神疲劳的问题，航空巡护存在着信息安全、信息的实时传输和不能准确的导航定位等问题，卫星林火监测存在结构复杂、成本高、升级维护困难、抗电磁干扰能力差的问题。因此开发一种先进的可视化远程监控装置并通过相应的定位方法对所摄取的火点进行快速定位，为及时扑灭火灾赢得富贵时间具有十分重要的意义。

发明内容

本实用新型的目的是针对现有的森林防火监控自动化水平低的问题，设计一种成本低，自动化水平高并能精确定位的集成化林火动态监测与精确定位系统。

本实用新型的技术方案是：

一种集成化林火动态监测与精确定位系统，其特征是它主要由监控中心1、现场监控传输终端2和移动手持终端3组成，所述的监控中心1主要由无线网桥101、电视墙102、3G模块103和服务器104组成，所述的现场监控传输终端2主要由数字云台摄像机201、视频服务器202及无线网桥203组成，所述的移动手持终端3主要由PDA301和3G模块302组成，PDA301通过3G模块302与监控中心1中的3G模块103双向无线相连，3G模块103与服务器104相连，服务器104与无线网桥101相连，无线网桥101与电视墙102相连的同时通过无线与现场监控传输终端2的无线网桥203双向连接，无线网桥203与视频服务器202双向连接，视频服务器202与数字云台摄像机201双向连接。

所述的PDA301中集成有GPS导航仪303、语音设备304和CCD摄像头305。

与上述装置相配套的定位方法包括以下步骤：

1)根据摄像机的视程在林区设置若干台摄像机，通过有线或无线通讯方式将所摄图像及与图像相配的参数实时传送到控制中心的计算机和电视墙上，并将摄像机的地理位置信息存储在控制中心的计算机中；

2)采用单点定位法确定火源，即当其中任一台摄像机捕捉到火点画面时，立即通过以下方法确定火点的位置：

首先，通过传回图像所携带的有关摄像机的信息，确定该摄像机相对于正北方向的旋转角，以确定火点发生的方向；

其次，通过摄像机相对于水平面的俯仰角和旋转角并结合渐进穷举法确定火点距离海平面的高度FD；

最后，根据以下公式计算出火点F的经纬度：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{AO}=\mathrm{DO}\·\sin \mathrm{\β}=\mathrm{FC}\·\sin \mathrm{\β}=\mathrm{HC}\·\tan \mathrm{\α}\·\sin \mathrm{\β}=(\mathrm{HO}-\mathrm{FD})\·\tan \mathrm{\α}\·\sin \mathrm{\β}\\ \mathrm{BO}=\mathrm{DO}\·\cos \mathrm{\β}=\mathrm{FC}\·\cos \mathrm{\β}=\mathrm{HC}\·\tan \mathrm{\α}\·\cos \mathrm{\β}=(\mathrm{HO}-\mathrm{FD})\·\tan \mathrm{\α}\·\cos \mathrm{\β}\\ \mathrm{HF}=n*N\\ \mathrm{FD}=\mathrm{HO}-\mathrm{HC}=\mathrm{HO}-\mathrm{HF}\·\cos \mathrm{\β}\end{array}\right.$

式中：

AO是火点相对于摄像机的X方向的距离，它与摄像机的经度之和即为火点的经度值；

BO为是火点相对于摄像机的Y方向的距离，它与摄像机的纬度之和即为火点的纬度值；

α和β分别为摄像机的旋转角和俯仰角；

N为常数，可取任意常数，为了计算方便一般取10米、50米、100米等整数为佳，取值大小最好根据摄像头视程决定，视程大的取值大些，视程小的取值小些，常用的是50米和100米较多。

HO为摄像机的高度，可通过该摄像机的地理位置信息查得，F为火点，FD为火点的高度，FC和DO为火点的水平投影点至摄像机水平投影点之间的距离；HC为摄像机的海拔高度与火点海拔高度之差，n为渐进穷举的次数。

所述的摄像机为带有云台的摄像机，摄像机的俯仰角和旋转角即为云台的俯仰角和旋转角。

为了提高定位速度，还可采用渐进穷举法与二分法结合的方法加速求解火点F点的坐标值。

本实用新型的有益效果：

(1)本实用新型有利于直观的观察火情。三维地图的数字化和实时视频传输，使观察人员能更直观的观察到林区的信息。

(2)精确自动定位。快速精确定位减少了火灾带来的损失并大大提高森林扑救效率。

(3)相比以往的林火监测与定位系统，购置成本大为降低；移动终端方便小巧，稳定性高。GIS和数字云台的联动，更方便人员的管理和观察。

附图说明

图1是本实用新型的组成结构示意图。

图2是本实用新型的软件整体架构示意图。

图3是本实用新型的林火识别原理示意图。

图4是本实用新型的林火定位原理示意图。

图5是本实用新型的单点定位数学模型示意图。

图6是本实用新型的火点定位示意图。

图7是本实用新型的俯仰角校正数学模型图。

图8是本实用新型实施例中一个具体的定位试验结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本实用新型作进一步的说明。

如图1-4所示。

一种集成化林火动态监测与精确定位系统，它主要由监控中心1、现场监控传输终端2和移动手持终端3组成，如图1所示。监控中心1主要进行数据收集和处理并实时将现场监控用的摄像机所摄取的图像在电视墙上进行显示，并根据实测的现场情况向摄像机和巡视人员发出无线指令，现场监控传输终端2主要是根据设定的程序和监控中心1的指令控制数控云台摄像机的动作，实现将摄取的图像传回给监控中心1，移动手持终端3主要是供地面巡查人员使用，对于数字云台摄像机无法捕捉到的区域进行补充，并可为监控中心和灭火人员进行导航，为电子地图的建立提供现场数据等。所述的监控中心1主要由无线网桥101(BreezeNet高速无线网桥B100)、电视墙102、3G模块103(华为WCDMA模块EM770)和服务器104(奔4以上处理器)组成，所述的现场监控传输终端2主要由数字云台摄像机201、视频服务器202(DS-6001HF)及无线网桥203(BreezeNet高速无线网桥B100)组成，所述的移动手持终端3主要由PDA301(SBC8100单板机)和3G模块302(华为WCDMA模块EM770)组成，PDA301中还应集成有GPS导航仪303、语音设备304和CCD摄像头305，PDA301通过3G模块302与监控中心1中的3G模块103双向无线相连，3G模块103与服务器104相连，服务器104与无线网桥101相连，无线网桥101与电视墙102相连的同时通过无线与现场监控传输终端2的无线网桥203双向连接，无线网桥203与视频服务器202双向连接，视频服务器202与数字云台摄像机201双向连接。

本实用新型的工作过程为：

数字云台摄像机的视频信号和实时角度通过视频服务器处理后由无线传输设备(无线网桥)传输至监控中心；来自监控中心的控制信号经过无线传输系统传输到视频服务器，通过视频服务器、数字云台解码器实现对变焦镜头、云台的控制。

本实用新型以VS2005(C#)和ESRI的二次开发组件ArcEngine为开发平台，实现地理信息系统的基本功能、数据库操作、林火自动定位以及二维地图、三维模型和数字云台的联动；基于机器视觉，采用数字图像处理技术进行林火识别；并利用嵌入式系统平台，结合全球定位系统GPS模块对林区进行导航；利用WCDMA把视频实时传输到服务器端。

(1)利用当今流行的嵌入式系统系统源码完全开放，系统裁剪容易，扩展性强的特点，与GIS技术相结合开发出用户所需的功能界面，如PDA，智能手机等。且成本较低，体积小方便携带，稳定性和安全性能能得到有效保证。

(2)接收来自GPS模块的经纬度信息，通过筛选接收、高斯投影及相对坐标变换等算法从而将原始数据转化为某一地区范围的二维平面坐标，为GPS导航提供准确的数据来源。

(3)结合WCDMA协议和视频编解码的协议对视频数据进行处理，从而实现实时传输视频进行动态监测火情信息。

(4)根据DEM数据、瞭望塔海拔高度和摄像机的水平角、旋转角，计算摄像机视频窗口的中心线与地面的交点，从而可以在二维地图和三维地图实时跟踪云台所观测到的区域；同时也可以根据用户的兴趣和需求去观察一个目标点，从而反算出云台的水平角和旋转角，从而控制云台转到所需的目标点。从而实现GIS和云台的联动。

(5)单点定位具有监测覆盖区域广，能够在三维空间进行火点定位的优点，但由于仅局限单个瞭望塔观测的方位角和水平角数据就必须借助电子地图。

(6)林火烟雾识别方法，一是图像经过HSI空间变换后分离得到的H分量、S分量和I分量的直方图分布，二是烟雾的纹理信息，建立烟雾识别模版，从而实现林火预警。

软件整体架构：

利用ArcEngine提供的组件和工具集，包括ArcEngine DeveloperKit和ArcEngine Runtime两部分组成^[3]，能够实现二维地图操作功能，还能够实现三维展示、三维分析等高级功能。如图2所示。

林火识别：

林火识别的目的是实现林火的自动预警，所以需要经过大量试验，建立烟雾的识别模型，当发现图像中被识别出的可疑区域符合判断条件时，则判断为火点并发出预警信号。本实用新型主要从两方面对林火烟雾进行识别，一是图像经过HSI空间变换后分离得到的H分量、S分量和I分量的直方图分布，二是烟雾的纹理信息，建立烟雾识别模版，从而实现林火预警，如图3所示。

林火定位：

采用扫描方式不断读取监测点数据，包括视频和摄像机的角度，利用火情识别模块对视频进行处理，分析是否有火情，如果有火情发生则进行报警和林火定位，摄像机也暂时把镜头停留在火点位置；否则二维地图、三维模型和摄像机联动。如图4所示。如果确定有火点，则按实施例二的方式进行火点的定位。

与上述集成化林火动态监测与精确定位装置相配的定位方法包括以下步骤(参见图5-8)：

1)根据摄像机的视程在林区设置若干台摄像机，通过有线或无线通讯方式将所摄图像及与图像相配的参数实时传送到控制中心的计算机和电视墙上，并将摄像机的地理位置信息存储在控制中心的计算机中；

2)采用单点定位法确定火源，即当其中任一台摄像机捕捉到火点画面时，立即通过以下方法确定火点的位置：

首先，通过传回图像所携带的有关摄像机的信息，确定该摄像机相对于正北方向的旋转角，以确定火点发生的方向；

其次，通过摄像机相对于水平面的俯仰角和旋转角并结合渐进穷举法确定火点距离海平面的高度FD；

最后，根据以下公式计算出火点F的经纬度：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{AO}=\mathrm{DO}\·\sin \mathrm{\β}=\mathrm{FC}\·\sin \mathrm{\β}=\mathrm{HC}\·\tan \mathrm{\α}\·\sin \mathrm{\β}=(\mathrm{HO}-\mathrm{FD})\·\tan \mathrm{\α}\·\sin \mathrm{\β}\\ \mathrm{BO}=\mathrm{DO}\·\cos \mathrm{\β}=\mathrm{FC}\·\cos \mathrm{\β}=\mathrm{HC}\·\tan \mathrm{\α}\·\cos \mathrm{\β}=(\mathrm{HO}-\mathrm{FD})\·\tan \mathrm{\α}\·\cos \mathrm{\β}\\ \mathrm{HF}=n*N\\ \mathrm{FD}=\mathrm{HO}-\mathrm{HC}=\mathrm{HO}-\mathrm{HF}\·\cos \mathrm{\β}\end{array}\right.$

式中：

AO是火点相对于摄像机的X方向的距离，它与摄像机的经度之和即为火点的经度值；

BO为是火点相对于摄像机的Y方向的距离，它与摄像机的纬度之和即为火点的纬度值；

α和β分别为摄像机的旋转角和俯仰角；

N为常数，本实施例取50米作为计算间隔，具体实施时可根据摄像机的视程大小进行选择，视程大，N的取值可适当大一些；

HO为摄像机的高度，可通过该摄像机的地理位置信息查得，F为火点，FD为火点的高度，FC和DO为火点的水平投影点至摄像机水平投影点之间的距离；HC为摄像机的海拔高度与火点海拔高度之差，n为渐进穷举的次数。

详述如下：

本实用新型利用GIS数字图形与数据库，通过云台提供的参数实现林火的单点定位。单点定位是基于单个瞭望塔实现定位，根据DEM(数字高程模型)数据、瞭望塔海拔高度和摄像机的俯仰角、旋转角，计算摄像机视频窗口的中心线与地面的交点。由于云台摄像机提供的俯仰角和旋转角的信息跟地图测绘精度、数字云台角度机械偏差、实时气象条件、地理坡度各异性等因素有关，将会影响定位的精度，因此，具体实施前还应进行旋转角和俯仰角的角度校正补偿来提高定位精度。

1、定位模型的建立

首先，在地图上标定正北方向为数字云台起始零度角，通过云台的旋转角确定火点发生的方向。其次，通过俯仰角确定火点的具体位置。建立数学模型如图5所示。图中α和β分别为云台的旋转角和俯仰角，线段HO长为瞭望塔海拔高度，F为假想火点，D为F点在坐标系海平面(即X-Y)平面上的投影。

由渐进穷举法可得火点F的高度为FD，已知瞭望塔的经纬度为(x，y)，海拔为HO，摄像机的旋转角为β，俯仰角为α，由图5得：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{AO}=\mathrm{DO}\·\sin \mathrm{\β}=\mathrm{FC}\·\sin \mathrm{\β}=\mathrm{HC}\·\tan \mathrm{\α}\·\sin \mathrm{\β}=(\mathrm{HO}-\mathrm{FD})\·\tan \mathrm{\α}\·\sin \mathrm{\β}\\ \mathrm{BO}=\mathrm{DO}\·\cos \mathrm{\β}=\mathrm{FC}\·\cos \mathrm{\β}=\mathrm{HC}\·\tan \mathrm{\α}\·\cos \mathrm{\β}=(\mathrm{HO}-\mathrm{FD})\·\tan \mathrm{\α}\·\cos \mathrm{\β}\\ \mathrm{HF}=n*50\\ \mathrm{FD}=\mathrm{HO}-\mathrm{HC}=\mathrm{HO}-\mathrm{HF}\·\cos \mathrm{\β}\end{array}\right.---\left(1\right)$

由高斯-克吕格投影平面直角坐标反解地理坐标的方法计算出A、B两点的地理坐标，从而计算出火点F的经纬度。

2、定位算法

为了加快运算速度，可采用渐进穷举法与二分法结合的方法求解F点的坐标。通过旋转角α可以确定火点的具体方位，通过俯仰角可以确定火点距云台摄像机的距离。取点OCFD构成的平面如图5所示。

如果前端视频监控的摄像机的可视范围是10公里。根据实际应用情况，采用的定位算法从坐标原点(即瞭望台在地面的投影)开始，每隔50米取射线HF上一点，用射线上点的高度值减去该点对应山坡上点的高程(可通过地理位置信息系统查询而得)，直到前后两次差值之积小于0。当前后两次差值之积小于0时，采用二分法确定火点位置。

摄像机角度的校正

实际定位误差除与上述定位算法有关外还与地图测绘精度、数字云台角度机械偏差、实时气象条件、地理坡度各异性等因素密切有关，特别是俯仰角的细微偏差对最终的定位结果会产生较大影响。为了减小单点定位的误差，须对摄像机的俯仰角α和旋转角β进行校正。在单点定位数学模型中，当α＝90°，0°＜β＜360°时摄像机要绝对水平，当β＝0°时摄像机要朝向正北方向。

目前对摄像机俯仰角的校正多采用水平仪，然后对瞭望塔上的云台支架进行调整，难度较大，成本较高；对摄像机旋转角的校正多采用指南针，受云台电机中磁场干扰很大。采用这两种方法对摄像机角度的校正都存在很大误差。本系统在不改变云台支架等硬件结构的前提下，利用GPS和GIS对摄像机角度进行校正，对角度误差进行补偿，节约施工成本，效率高，提高了定位精度。

1、俯仰角的校正

在实际应用中，摄像机和云台的安装很难达到理想水平位置。摄像机扫描一周所确定的平面与水平面会有一个夹角，导致监测点回传的俯仰角与摄像机实际的俯仰角之间存在一定偏差，而且该偏差随着旋转角的变化而变化。

假设摄像机扫描一周所确定的平面与水平面之间的夹角为θ，监测点回传的俯仰角与摄像机实际的俯仰角之差为γ，已知摄像机的旋转角为β，俯仰角校正的数学模型如图7所示：

由图7可得：

$\mathrm{AH}=\frac{\mathrm{HC}}{\cos \mathrm{\β}}$

AC＝HC·tanβ

AB＝AC·sinθ＝HC·tanβ·sinθ

$\sin \mathrm{\γ}=\frac{\mathrm{AB}}{\mathrm{AH}}=\frac{\mathrm{HC}\·\tan \mathrm{\β}\·\sin \mathrm{\θ}}{\frac{\mathrm{HC}}{\cos \mathrm{\β}}}=\sin \mathrm{\β}\·\sin \mathrm{\θ}---\left(2\right)$

式(2)中θ是一个未知的常数，可通过代入一个初始值计算出。假设一个目标点P，使摄像机视窗中心线对准P，监测点回传的摄像机俯仰角为α’，利用GPS测定P点的经纬度(x，y)，已知摄像机H点的经纬度和高度，在GIS中计算出摄像机实际的俯仰角α，可得：

θ＝α′-α    (3)

2、旋转角的校正

在地理信息系统中，在瞭望塔的正北方向选定一个目标点P，使摄像机视窗中心线对准P，此时摄像机实际的旋转角应该为零，监测点回传的摄像机旋转角β’即为旋转角的误差值。

试验数据

以内蒙古白狼林区三广山为例。首先，测得三广山瞭望塔的经纬度(x₁，y₁)为(120°13′15.30″，46°97′19.97″)，海拔为1528.58，塔高为15米。在摄像机的监测范围内选择了4个试验点分别进行了放火试验，系统自动识别出火点并进行定位，定位结果如图8所示。

当α＝37.5°，β＝72°时，海拔高度为H，射线上点高度与海拔高度之差为c，F₁点防火试验点的计算过程如下(以N取值为50米为例举例说明)：

第一次计算：n＝1

S₁S₃＝1526.986；

HP₁＝n*50＝50；

AO＝28.93；

OB＝9.4；

H＝1505.834；

c＝21.152；

d＝c；

d*c＞0

第二次计算：n＝2

S₁S₃＝1525.849；

HP₁＝n*50＝100；

AO＝57.865；

OB＝18.801；

H＝1505.433；

c＝20.416；

d*c＞O；

d＝c；

……

S₁S₃＝1072.774；

AO＝87.142；

OB＝28.314；

H＝1072.774；

c＝0；

d*c＝0

再把火点距离瞭望塔的距离转化为经纬度信息求出火点F₁的经纬度(可借助于地理信息系统和计算机中相应的计算程序自动计算而得)。

采用类似的方法可以算出火点F₂，F₃，F₄的经纬度信息。结果如表1：

表1  系统自动定位出的试验点经纬度

再利用GPS实施测得放火试验点的经纬度坐标如表2所示：

表2  GPS测出的试验点经纬度

比较系统自动定位试验结果和GPS测得的放火试验点经纬度坐标，考虑到GPS定位误差，系统自动定位经纬度误差大概为8″，距离误差大概为250米。

这种差距相对于一个大林场而言，完全符合监控要求。

本实用新型未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (2)

1.一种集成化林火动态监测与精确定位系统，其特征是它主要由监控中心(1)、现场监控传输终端(2)和移动手持终端(3)组成，所述的监控中心(1)主要由无线网桥(101)、电视墙(102)、3G模块(103)和服务器(104)组成，所述的现场监控传输终端(2)主要由数字云台摄像机(201)、视频服务器(202)及无线网桥(203)组成，所述的移动手持终端(3)主要由PDA(301)和3G模块(302)组成，PDA(301)通过3G模块(302)与监控中心(1)中的3G模块(103)双向无线相连，3G模块(103)与服务器(104)相连，服务器(104)与无线网桥(101)相连，无线网桥(101)与电视墙(102)相连的同时通过无线与现场监控传输终端(2)的无线网桥(203)双向连接，无线网桥(203)与视频服务器(202)双向连接，视频服务器(202)与数字云台摄像机(201)双向连接。

2.根据权利要求2所述的集成化林火动态监测与精确定位系统，其特征是所述的PDA(301)中集成有GPS导航仪(303)、语音设备(304)和CCD摄像头(305)。

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