一种基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统，包括支撑部和固定安装在支撑部上的环境要素测量传感器、全景红外热成像传感部、微型计算机、NB

【技术实现步骤摘要】
一种基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统


[0001]本专利技术属于监测监控领域，涉及一种基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统。

技术介绍

[0002]目前大多数森林火灾监测的方法都存在着漏洞使火灾发生的事件频频发生，监测系统可以克服各种复杂的环境和复杂的地形，能分布在广大林区内，提高火灾监测的灵敏度和准确率。通过窄带物联网技术将传感器得到的数据发送给云端，根据实时采集的环境信息通过神经网络的分析和辅助决策，及时给出火灾发生的可能性，以及发生火情后续火灾进一步扩散的趋势，进行精准实时报告火灾情况，减少发生大规模森林火灾的风险。
[0003]除了实现精准高效地火灾监测以外，火灾发生后的火情的分析与发展预测也同样值得重视。还需拥有的强大数据处理能力算法，能够在短时间内对得到的各项物理参数，如风向、风速、烟雾浓度等，迅速作出反应，预判出火灾进一步发展的趋势，为快速灭火提供强有力的支持，同时也能够最大限度地保证消防员安全。目前在森林火灾发生后，不能快速有效得到火场内部情报，也不能快速预测火情发展趋势，只能通过临时设立气象监测点测量火场外围气象数据，这种方法存在着很大的缺点，它只能在总体上给出一个大概的趋势，不能精细化，这就会导致一些消防员在灭火的时候，没能意识到火灾其实已经将其包围了，最终造成消防员牺牲。而此专利的火灾监测系统是点到点的监测，能在每一个检测点实现360度全方位无死角的监测，同时辅以风速、风向、烟雾浓度等数据，精准、快速、实时地给出火灾发展情况。这就能让每一位消防员清晰地了解火场情况，最大限度地保障消防人员的生命安全。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：一种基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统，包括支撑部和固定安装在支撑部上的环境要素测量传感器、全景红外热成像传感部、微型计算机、NB
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IoT窄带物联网通信模块、北斗定位模块、太阳能供电及电源管理电路，其中：
[0005]所述全景红外热成像传感部包括二维舵机、红外热成像传感器和两台微型计算机，两台微型计算机相互通信，一台微信计算机与二位舵机和红外热成像传感器连接，另一台微信计算机与NB
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IoT窄带物联网通信模块、北斗定位模块、太阳能供电及电源管理电路分别连接；
[0006]所述环境要素测量仪器包括气象多要素百叶箱、气体浓度多要素百叶箱、风速传感器、风向传感器和土壤温湿度传感器；
[0007]所述NB
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IoT窄带物联网通信模块，以北斗定位模块的卫星时间为基准，由微型计算机控制发送数据包至云端。
[0008]优选地，所述太阳能供电与电源管理电路包括多晶硅太阳能电池板、充电电路、电
源监测电路、铅酸蓄电池和电源电路，多晶硅太阳能电池板采集能量，通过充电电路和电源监测电路对铅酸蓄电池充电，铅酸蓄电池通过电源电路为整个系统供电，电源监测电路与微型计算机通过I2C通信，读取并计算得到电池电压、电流、功率信息。
[0009]优选地，所述充电电路为最大功率点跟踪开关电源电路。
[0010]优选地，所述电源监测电路包括INA226芯片。
[0011]优选地，所述气象多要素百叶箱、气体浓度多要素百叶箱、风速传感器、风向传感器和土壤温湿度传感器均与电平转换电路连接，经过电平转换电路与微型计算机传输传感数据。
[0012]优选地，所述红外热成像传感器为FLIR LEPTON 2.5传感器。
[0013]优选地，所述支撑部包括底座、底座支撑角铁、立杆、控制箱支撑结构、控制箱、太阳能电池板支撑结构、接线盒、接线盒支撑结构、环境传感器横担支撑角铁、环境传感器横担和红外热成像安装结构，其中，底座通过底座支撑角铁呈90度安装在立杆底端；立杆上呈90度安装太阳能电池板支撑结构，安装于立杆的一侧；控制箱通过控制箱支撑结构安装于立杆上；接线盒通过接线盒支撑结构安装于立杆上；环境传感器横担通过环境传感器横担支撑角铁安装于立杆两侧；红外热成像安装结构安装于立杆顶部，红外热成像安装结构上设置全景红外热成像传感部。
[0014]优选地，所述二维舵机包括方向舵机安装结构、方向舵机、俯仰舵机安装结构、俯仰舵机和电路安装支架，其中，方向舵机通过方向舵机安装结构安装于红外热成像安装结构上，俯仰舵机通过俯仰舵机安装结构安装于方向舵机的输出轴上，红外热成像传感器、微型计算机和红外热成像传感器扩展电路板通过电路安装支架安装于俯仰舵机的输出轴上，通过方向舵机实现水平360
°
旋转，俯仰舵机实现俯仰角度控制。
[0015]优选地，所述微型计算机产生两个PWM波形输出给方向舵机和俯仰舵机，通过控制两个PWM波的占空比，控制方向舵机和俯仰舵机的角度。
[0016]优选地，所述红外热成像传感器通过RS232协议与微型计算机通信，默认状态下每三分钟进行一次火焰扫描，当发现火焰时，进入火灾紧急状态，此时红外热成像传感器将扫描间隔时间缩短至10秒。
[0017]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0018]1.采用分布式监测站点，站点低成本化，广泛分布在林场中，监测效果好，数据量充足，为神经网络分析处理提供有力的数据源；
[0019]2.采用服务器端多种神经网络分析处理数据，大大降低系统误报率，提高系统可靠性；
[0020]3.采用全景红外摄像头火焰识别技术，灵敏度高，范围广，效果好；
[0021]4.采用NB
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IoT窄带物联网通信技术，通信稳定，功耗低，并且有着超多设备接入数，为大面积布置监测站点奠定通信基础；
[0022]5.能够根据众多站点的数据综合全面分析火场情况，并能够给出火灾风险预警，火情报警及火灾风险热力图，火情现状热力图，火情预测热力图，危险区域规划等数据图表，为消防部门能够在保证保障消防人员的人身安全的前提下科学有效地部署消防灭火方案提供有力支持。
附图说明
[0023]图1为本专利技术具体实施例的基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统的正视结构示意图；
[0024]图2为本专利技术具体实施例的基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统的侧视结构示意图；
[0025]图3为本专利技术具体实施例的基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统的电路部分框图；
[0026]图4为本专利技术具体实施例的基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统的二维舵机结构示意图。
[0027]图中：1、底座；2、底座支撑角铁；3、立杆；4、控制箱支撑结构；5、控制箱；6、太阳能电池板支撑结构；7、太阳能电池板；8、接线盒；9、接线盒支撑结构；10、环境传感器横担支撑角铁；11、环境传感器横担；12、风速风向传感器安装托片；13、风向传感器；14、风速传感器；15、气象多要素百叶箱；16、气体浓度多要素百叶箱；17、红外热成像安装结构；18、红外热成像传感器；19、多要素百叶箱安装托片；20、方向舵机安装结构；21、方向舵机；2本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于红外热成像的森林火灾监测与火情预测系统，其特征在于，包括支撑部和固定安装在支撑部上的环境要素测量传感器、全景红外热成像传感部、微型计算机、NB
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IoT窄带物联网通信模块、北斗定位模块、太阳能供电及电源管理电路，其中：所述全景红外热成像传感部包括二维舵机、红外热成像传感器和两台微型计算机，两台微型计算机相互通信，一台微信计算机与二位舵机和红外热成像传感器连接，另一台微信计算机与NB
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IoT窄带物联网通信模块、北斗定位模块、太阳能供电及电源管理电路分别连接；所述环境要素测量仪器包括气象多要素百叶箱、气体浓度多要素百叶箱、风速传感器、风向传感器和土壤温湿度传感器；所述NB
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IoT窄带物联网通信模块，以北斗定位模块的卫星时间为基准，由微型计算机控制发送数据包至云端。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述太阳能供电与电源管理电路包括多晶硅太阳能电池板、充电电路、电源监测电路、铅酸蓄电池和电源电路，多晶硅太阳能电池板采集能量，通过充电电路和电源监测电路对铅酸蓄电池充电，铅酸蓄电池通过电源电路为整个系统供电，电源监测电路与微型计算机通过I2C通信，读取并计算得到电池电压、电流、功率信息。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述充电电路为最大功率点跟踪开关电源电路。4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述电源监测电路包括INA226芯片。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述气象多要素百叶箱、气体浓度多要素百叶箱、风速传感器、风向传感器和土壤温湿度传感器均与电平转换电路连接，经过电平转换电路与微型计算机传输传感数据。6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟沁轩，盛庆华，顾程鑫，陈俊煜，李伟，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：