一种森林防火智能控制系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及森林防火技术领域，具体公开了一种森林防火智能控制系统及方法，包括图像识别子系统用于采集林区的图像，并对图像进行分析得到识别信息；云台子系统，包括监控模块用于分析天气情况得到概率信息；上位机控制子系统，用于设置火情出现概率的阈值范围，并根据不同的阈值范围设置不同的运行方案，并分析识别信息，当有火情时，停止云台子系统的运行；当无火情时，根据概率信息匹配得到运行方案，然后根据运行方案控制云台子系统和图像识别子系统的运行，运行方案包括云台子系统的开闭、运行速率以及图像识别子系统的开闭、图像拍摄频率。本发明专利技术的技术方案能够实现远程智能控制云台子系统和图像识别子系统的运行。

An intelligent control system and method of forest fire prevention

【技术实现步骤摘要】
一种森林防火智能控制系统及方法
本专利技术涉及森林防火
，具体公开了一种森林防火智能控制系统及方法。
技术介绍
森林是人类的宝贵财富，森林除了能够为人们提供木材和林副产品，还具有涵养水源，净化空气，美化环境等的作用。森林在社会发展中占有重要地位。森林火灾能给森林带来最毁灭性的伤害，森林火灾特点是危害大，扑灭困难，于是能及时将处于萌芽状态的火灾扑灭就显得尤为重要。国内使用较多是监控方式。将视频汇总到监控中心，由人工集中监视视频。但是这种方式不仅容易造成人眼部疲劳，视频中的火情容易疏忽掉，并且监控中心的视频线路较多，人工监视也无法一一监看，容易造成漏报。因此，此方法显然不能满足森林防火的需求。针对上述问题，人们也开始基于视频监控数字化基础建立森林防火监控系统。如中国专利公开号为CN106910310A的专利文献公开了一种森林防火应急报警装置，包括图像拍摄模块、图像识别模块、主控模块、报警模块、通信模块、远程监控装置、存储模块；主控模块控制图像拍摄模块在森林内拍摄图像；图像识别模块识别图像拍摄模块存储在存储模块内的图像后，将识别信息发送给主控模块；主控模块根据识别信息触发报警模块，并生成报警信息通过通信模块发送给远程监控装置；电源模块通过主控模块供电。该方案在具体使用中，通过若干个独立的图像拍摄模块和图像识别模块，在监控区域内实时完成图像拍摄和识别，实时发现异常状态，发出警报并通知远程监控系统采取措施，提高了森林防火的效率，实现了对森林火灾隐患的24小时不间断实时监控与识别，具有很强的实用性和广泛的适用。但是，该方案中的远程控制模块没有根据林区的自然环境智能控制图像拍摄模块等林区检测模块的运行。然而，林区自然环境的变化对于火灾的检测有着很大的影响。例如，在雨雪天气情况下，图像拍摄模块拍摄的图像，在识别的过程中，受到拍摄的图像中雨和雪的影响，火灾识别的准确率大大的降低，引起火灾误报。并且在这种天气情况下，不利于图像拍摄模块等检测设备的运行，容易造成设备故障。而且，在这种天气情况下，火灾发生的几率极低，该方案中检测设备不间断运行，会造成资源浪费。所以如何随着自然环境的变化，智能控制检测设备的运行变得很重要。
技术实现思路
为解决如何随着自然环境的变化，智能控制检测设备的运行的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种森林防火智能控制系统及方法。本专利技术技术方案如下：一种森林防火智能控制系统，包括图像识别子系统、云台子系统和上位机控制子系统，图像识别子系统，用于采集林区的图像，并根据卷积神经网络模型对图像进行分析得到识别信息，并将识别信息发送给云台子系统，识别信息包括火情、火情面积和天气情况；云台子系统，包括监控模块，用于分析识别信息中的天气情况得到概率信息，并将概率信息和识别信息发送给上位机控制子系统，概率信息为当前天气情况出现火情的概率；上位机控制子系统，用于设置火情出现概率的阈值范围，并根据不同的阈值范围设置不同的运行方案，并分析识别信息中的火情信息，当火情信息为有时，停止云台子系统的运行；当火情信息为无时，根据概率信息匹配得到运行方案，然后根据运行方案控制云台子系统和图像识别子系统的运行，运行方案包括云台子系统的开闭、运行速率以及图像识别子系统的开闭、图像拍摄频率。本专利技术的基础方案及有益效果：本专利技术方案采用卷积神经网络模型对林区的图像进行分析，得到包括火情、火情面积和天气情况的识别信息。然后，云台子系统的监控模块分析识别信息中的天气情况得到概率信息(当前天气情况下出现火情的概率)。上位机控制子系统在使用前按照不同地区的实际需求划分火情出现概率的阈值范围，然后不同的阈值范围对应设置运行方案，上位机控制子系统在使用时，分析识别信息，得到当前林区是否出现火情，当有火情时，上位机控制子系统远程停止云台子系统的运行；当无火情时，将概率信息与阈值进行匹配，得到自动运行方案，根据自动运行方案实现不同天气情况自动控制云台子系统的开闭、运行速率以及图像识别子系统的开闭以及图像拍摄频率。本方案中，卷积神经网络模型相对于当前采用的经典目标检测算法，也就是使用滑动窗口法而言，鲁棒性得到提高，不易受到遮挡、光照等外界因素的影响，提高图像识别的准确性。监控系统能够根据识别信息中的天气情况分析得到该天气情况下出现火情的概率，具有火情预测的效果。上位机控制子系统通过分析识别信息，能够实时掌握林区的火情情况，当出现火情时，能够自动停止云台控制子系统的运行。上位机控制子系统预设置不同出现火情概率范围的运行方案，根据监控模块分析得到的概率信息(当前天气情况下出现火情的概率)配比得到相应的运行方案，从而实现上位控制子系统根据不同的天气情况智能控制云台子系统的开闭、运行速率以及图像识别子系统的开闭、图像拍摄频率。综上，本方案提高了图像识别的准确性，具有火情预测效果。不仅如此，本方案中的上位机控制子系统能够根据火情情况以及天气情况智能控制云台控制子系统的开闭、运行速率以及图像识别子系统的开闭、图像拍摄频率。进一步，卷积神经网络模型为通过若干组原始图像提取的图像特征和原始识别信息训练而成的，原始图像为A时间采集到林区B的图像，原始识别信息为A时间林区B的火情情况。有益效果：大量原始图像提取的图像特征和原始检测结果在基于卷积神经网络的不断训练下，卷积神经网络模型具有大量的数据基础，能够对当前采集视频的图像特征匹配出最接近的识别信息，而卷积神经网络模型中的原始识别信息为林区在时间节点火情情况，具有可靠性，能够通过林区的实时视频得到准确的识别信息。进一步，云台子系统还包括数据采集模块用于采集林区的检测数据，并将检测数据发送给监控模块，检测数据包括湿度、温度、降雨量和下雪量。有益效果：将检测数据(湿度、温度、降雨量和下雪量)发送给监控模块，检测数据经过监控模块的分析，能够修正经图像识别得到的天气情况，提高天气情况识别的准确性。进一步，数据采集模块，还用于采集位置信息和性能数据，并将位置信息和性能数据发送给上位机控制子系统，位置信息包括设备位置和设备ID，性能参数包括云台控制子系统和图像识别子系统的电流和电压。有益效果，上位机控制子系统能够时刻掌握设备的位置情况，以及云台控制子系统和图像识别子系统的性能情况。进一步，上位机控制子系统还包括报警模块，用于分析性能数据，当性能数据异常时，将位置信息和性能数据生成故障警告。有益效果：报警模块分析性能数据，当性能数据发生异常时，及时向用户发出故障警告，便于用户及时发现设备异常，便于设备的及时维修。进一步，报警模块，还用于当识别信息为有火情时，将位置信息和识别信息生成报警信息。有益效果：当识别信息为有疑似火情时，报警模块模块将含有设备位置、设备ID的位置信息和含有火情面积、天气情况的识别信息生成报警信息，由此。用户可以通过报警信息掌握火情的位置、面积，以及林区天气状况等基本情况，便于及时有效地灭火。进一步，云台子系统还包括供电模块，用于将风能或太阳能转化为电能，并向云台子系统和图像识本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种森林防火智能控制系统，包括图像识别子系统、云台子系统和上位机控制子系统，其特征在于，/n图像识别子系统，用于采集林区的图像，并根据卷积神经网络模型对图像进行分析得到识别信息，并将识别信息发送给云台子系统，识别信息包括火情、火情面积和天气情况；/n云台子系统，包括监控模块，用于分析识别信息中的天气情况得到概率信息，并将概率信息和识别信息发送给上位机控制子系统，概率信息为当前天气情况出现火情的概率；/n上位机控制子系统，用于设置火情出现概率的阈值范围，并根据不同的阈值范围设置不同的运行方案，并分析识别信息中的火情信息，当火情信息为有时，停止云台子系统的运行；当火情信息为无时，根据概率信息匹配得到运行方案，然后根据运行方案控制云台子系统和图像识别子系统的运行，运行方案包括云台子系统的开闭、运行速率以及图像识别子系统的开闭、图像拍摄频率。/n

【技术特征摘要】
1.一种森林防火智能控制系统，包括图像识别子系统、云台子系统和上位机控制子系统，其特征在于，
图像识别子系统，用于采集林区的图像，并根据卷积神经网络模型对图像进行分析得到识别信息，并将识别信息发送给云台子系统，识别信息包括火情、火情面积和天气情况；
云台子系统，包括监控模块，用于分析识别信息中的天气情况得到概率信息，并将概率信息和识别信息发送给上位机控制子系统，概率信息为当前天气情况出现火情的概率；
上位机控制子系统，用于设置火情出现概率的阈值范围，并根据不同的阈值范围设置不同的运行方案，并分析识别信息中的火情信息，当火情信息为有时，停止云台子系统的运行；当火情信息为无时，根据概率信息匹配得到运行方案，然后根据运行方案控制云台子系统和图像识别子系统的运行，运行方案包括云台子系统的开闭、运行速率以及图像识别子系统的开闭、图像拍摄频率。


2.根据权利要求1所述的一种森林防火智能控制系统，其特征在于：卷积神经网络模型为通过若干组原始图像提取的图像特征和原始识别信息训练而成的，原始图像为A时间采集到林区B的图像，原始识别信息为A时间林区B的火情情况。


3.根据权利要求1所述的一种森林防火智能控制系统，其特征在于：云台子系统还包括数据采集模块用于采集林区的检测数据，并将检测数据发送给监控模块，检测数据包括湿度、温度、降雨量和下雪量。


4.根据权利要求1所述的一种森林防火智能控制系统，其特征在于：数据采集模块，还用于采集位置信息和性能数据，并将位置信息和性能数据发送给上位机控制子系统，位置信息包括设备位置和设备ID，性能参数包括云台控制子系统和图像识别子系统的电流和电压。


5.根据权利要求4所述的一种森林防火智能控制系统，其特征在于：上位机控制子系统还包括报...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈秀祥，
申请(专利权)人：重庆市海普软件产业有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50