【技术实现步骤摘要】
基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法及系统
本专利技术涉及消防安全数据处理
，尤其涉及一种基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法及系统。
技术介绍
在消防人员扑灭火时，由于森林环境的不确定与实际风向的变化，森林火灾的蔓延程度很多时候会超乎人民想象，阻断灭火人员后退路径，致使灭火人员处于极度的危险之中。如中国知识产权局公开的申请号为201410471493.7，公开号为CN104239636A、专利技术名称为“一种火灾应急疏散模拟方法”的专利技术专利，该模拟方法是在建立真实火灾三维场景的基础上，以为火灾场景内多个体进行实时逃生导航为目标，围绕基于向量场的全局运动规划算法展开研究，首先算法实时计算出基于向量场的安全场，然后结合基于社会力模型的局部碰撞避免算法，构建火灾场景下的人群行为模型，最后依据此模型为为场景中每个逃生个体提供火灾逃生指导。但是该方法主要应用于室内，对于室外缺乏规划能力，并且该方法缺少火灾检测装置，只是依赖于数学模型，无法根据根据实际情况指定逃生路线。如中国知识产权局公开...
【技术保护点】
1.一种基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.通过图像采集设备对灭火人员灭火的目标区域进行图像采集，获得目标图像和灭火人员的地理位置；/nS2.对所述目标图像进行处理，得到目标图像中火焰的面积增长率、火焰圆形度和火焰尖角宽度，将所述目标图像中火焰的面积增长率、火焰圆形度和火焰尖角宽度作为输入层输入BP神经网络模型识别所有目标图像是否发生火灾；/nS3.根据所述BP神经网络模型识别所有目标图像是否发生火灾以及对应火灾的所述目标位置建立栅格化地图；/nS4.根据所述地理位置在所述栅格化地图上采用A-Star算法计算规划，得到灭火人员的逃生路径。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.通过图像采集设备对灭火人员灭火的目标区域进行图像采集，获得目标图像和灭火人员的地理位置；
S2.对所述目标图像进行处理，得到目标图像中火焰的面积增长率、火焰圆形度和火焰尖角宽度，将所述目标图像中火焰的面积增长率、火焰圆形度和火焰尖角宽度作为输入层输入BP神经网络模型识别所有目标图像是否发生火灾；
S3.根据所述BP神经网络模型识别所有目标图像是否发生火灾以及对应火灾的所述目标位置建立栅格化地图；
S4.根据所述地理位置在所述栅格化地图上采用A-Star算法计算规划，得到灭火人员的逃生路径。
2.根据权利要求1所述的基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法，其特征在于，还包括：所述BP神经网络模型的输出层输出的数值记为Q，若Q∈[0，0.85)，则所述目标区域没有发生火灾，在所述栅格化地图上标记为0；若Q∈[0.85，1]，则所述目标区域发生火灾，在所述栅格化地图上标记为1。
3.根据权利要求1所述的基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法，其特征在于，对所述目标图像处理的步骤具体包括：
对所述目标图像根据RGB颜色取值范围进行分割，得到分割图像并对所述分割图像进行筛选，得到目标分割图像；
根据所有的所述目标分割图像计算目标图像中火焰的面积增长率。
4.根据权利要求1所述的基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法，其特征在于，对所述目标图像处理的步骤还包括：
对所述目标图像根据火灾的干扰源提取特征，得到特征图像；
根据所述特征图像的面积和周长计算，得到所述目标区域的火焰圆形度。
5.根据权利要求1所述的基于A-Star算法是森林火灾指示逃生路径方法，其特征在于，对所述目标图像处理的步骤还包括：
对所述目标图像中火焰进行边缘检测，得到边缘图像；
沿着所述边缘图像中火焰边缘逐个火焰点进行扫描，得到每个火焰点的高度，若一个火焰点边缘连续50个火焰点的高度均小于该火焰点的高度，那么该火焰点记为尖角点；
将与所述尖角点相邻第25个火焰点的距离记为第一距离，以及与所述尖角点相邻第50个火焰点的距离记为第二距离，根据所述第一距离与所述第二距离计算所述尖角点的宽度，得到所述目标区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶杰，林德旸，吴保茂，张炜新，陈希彤，林梓楠，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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