一种仿真模拟野火扑灭优化的方法技术

本发明专利技术公开了防火技术领域的一种仿真模拟野火扑灭优化的方法；包括模型建立阶段、模拟阶段、调度阶段、灭火阶段、结果验证阶段、信息存储阶段：模型建立阶段包括：监控区域地形及森林覆盖率模型建立，无人地面基站选址，无人机型号数量统计和分配。本发明专利技术的有益效果是：本发明专利技术中，通过本发明专利技术中通过建立模型把检测森林火灾和火警状况的无人机种类、数量配比和分布调整后，使得在使用较少的无人机的情况下能够对谋篇区域实现全覆盖和检测的高效率；能通过对过去火情数据的整理对未来火情的分布和严重程度进行预测，进而优化未来的无人机的数量配比和分布；能够优化较高海拔的无人机火情监测作业，同时减少无人机在作业过程中的坠毁。坠毁。坠毁。

【技术实现步骤摘要】
一种仿真模拟野火扑灭优化的方法


[0001]本专利技术涉及防火
，具体是一种仿真模拟野火扑灭优化的方法。

技术介绍

[0002]近几十年来,森林火灾发生的危险性提高,防御和控制森林火灾也成为各国关注的焦点.受全球气候变暖等多种因素影响,森林大火的威胁正在世界范围内不断加剧.全球森林大火呈现增多的趋势,多国面临的火灾威胁不容忽视。
[0003]我国的森林火灾发生频率也在不断上升，而在对火情的监测和救援中牺牲了很多救火人员，处于对救火人员的保护和对救火效率的提升，无人机被逐渐应用到了火情监测中，由于全依靠人为指挥的无人机在火情中的应用效率较为低下，经常会无法及时起到监测林火的作用，或者起到的作用有限的情况，同时容易造成灭火无人机坠毁损坏。因此，本领域技术人员提供了一种仿真模拟野火扑灭优化的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种仿真模拟野火扑灭优化的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种仿真模拟野火扑灭优化的方法，包括模型建立阶段、模拟阶段、调度阶段、灭火阶段、结果验证阶段、信息存储阶段：
[0006]所述模型建立阶段包括：监控区域地形及森林覆盖率模型建立，无人地面基站选址，无人机型号数量统计和分配；
[0007]所述模拟阶段包括：在模型上模拟不同地区高温及火灾发生初期情况；
[0008]所述调度阶段包括：通过指挥中心及地面基站配合工作，完成无人机巡逻和灭火工作调度，同时计算火灾自发现至扑灭时间；
[0009]所述结果验证阶段包括：无人机确定火灾扑灭后，检查火灾扑灭结果，检查是否有影藏火源；
[0010]所述信息存储阶段包括：根据模拟火灾扑灭演示过程，对无人机的巡逻和灭火工作路线及时间进行存储，同时计算出更优的无人机配比比例和巡逻路线，同时将路线上传至信息存储中心存档；
[0011]其中，模型建立因根据实际区域情况，筛选野外火灾重点区域进行着重关注，在建立模型时，应参考当地野外火灾发生情况档案记录，优化无人机对火灾重点发生区域的巡逻路线；在模拟阶段中，模拟野外发生火灾时，通过巡逻无人机发现明火或烟雾发出警报至控制中心和基站，进而通过控制中心和基站给出指令调度灭火无人机出发工作；当结果验证阶段发现有隐藏火源或未扑灭火源时，重新启动调度阶段，对灭火无人机进行二次调度、二次工作。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：首先根据谷歌地图和澳大利亚官网政府网站得到的数
据,用MATLAB和Python进行图像预处理,得到澳大利亚东南部火灾分布频率网格图、植被覆盖率网格图和海拔等级网格图。其次根据已知条件写出线性优化规划模型，植被覆盖情况、城镇化情况和无人机覆盖情况。
[0013]作为本专利技术再进一步的方案：所述模拟阶段启动前，在模型上随机选择着火点，计算监测无人机发现火灾至预警的时长。
[0014]作为本专利技术再进一步的方案：所述调度阶段为检测无人机发现火灾灾情发出警报时，控制中心和基站根据火灾发生地点与火灾程度，调度灭火无人机赶往火灾地点进行灭火，同时计算从接到警报至扑灭火灾时长。
[0015]作为本专利技术再进一步的方案：所述灭火阶段包括灭火无人机从接到调度命令赶赴火灾现场进行灭火，同时模拟火灾情况严重，灭火无人机电力耗尽从相邻基站调度救灾无人机，并计算从相邻基站调度灭火无人机的调度时间，直至火灾完全扑灭，同时计算灭火无人机自接到调度命令直至火灾扑灭的工作时长。
[0016]作为本专利技术再进一步的方案：所述结果验证阶段需灭火无人机灭火工作效果进行验证，确保火灾完全扑灭，同时根据模拟过程中检测无人机和灭火无人机的工作调度情况，优化监测无人机巡逻路线和灭火无人机灭火工作路线。
[0017]作为本专利技术再进一步的方案：所述信息存储阶段应将计算出地面无人基站、监测无人机及灭火无人机最优建立地点及工作路线进行计算统计，并将结果上传至信息存储中心进行存储，便于后期改进。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术中，通过本专利技术中通过建立模型把检测森林火灾和火警状况的无人机种类、数量配比和分布调整后，使得在使用较少的无人机的情况下能够对谋篇区域实现全覆盖和检测的高效率；能通过对过去火情数据的整理对未来火情的分布和严重程度进行预测，进而优化未来的无人机的数量配比和分布；能够优化较高海拔的无人机火情监测作业，同时减少无人机在作业过程中的坠毁。
附图说明
[0019]图1为本专利技术中海拔0～200m无分机分布范围示意图；
[0020]图2为本专利技术中海拔200～500m无分机分布范围示意图；
[0021]图3为本专利技术中海拔高于500m无分机分布范围示意图。
[0022]图中：1、中继器无人机探测范围；2、工作人员工作范围；3、无人机工作范围。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]请参阅图1～3，本专利技术实施例中，一种仿真模拟野火扑灭优化的方法，包括模型建立阶段、模拟阶段、调度阶段、灭火阶段、结果验证阶段、信息存储阶段：
[0025]所述模型建立阶段包括：监控区域地形及森林覆盖率模型建立，无人地面基站选址，无人机型号数量统计和分配；
[0026]所述模拟阶段包括：在模型上模拟不同地区高温及火灾发生初期情况；
[0027]所述调度阶段包括：通过指挥中心及地面基站配合工作，完成无人机巡逻和灭火工作调度，同时计算火灾自发现至扑灭时间；
[0028]所述结果验证阶段包括：无人机确定火灾扑灭后，检查火灾扑灭结果，检查是否有影藏火源；
[0029]所述信息存储阶段包括：根据模拟火灾扑灭演示过程，对无人机的巡逻和灭火工作路线及时间进行存储，同时计算出更优的无人机配比比例和巡逻路线，同时将路线上传至信息存储中心存档；
[0030]其中，模型建立因根据实际区域情况，筛选野外火灾重点区域进行着重关注，在建立模型时，应参考当地野外火灾发生情况档案记录，优化无人机对火灾重点发生区域的巡逻路线；在模拟阶段中，模拟野外发生火灾时，通过巡逻无人机发现明火或烟雾发出警报至控制中心和基站，进而通过控制中心和基站给出指令调度灭火无人机出发工作；当结果验证阶段发现有隐藏火源或未扑灭火源时，重新启动调度阶段，对灭火无人机进行二次调度、二次工作。
[0031]其中，首先根据谷歌地图和澳大利亚官网政府网站得到的数据,用MATLAB和Python 进行图像预处理,得到澳大利亚东南部火灾分布频率网格图、植被覆盖率网格图和海拔等级网格图。其次根据已知条件写出线性优化规划模型，植被覆盖情况、城镇化情况和无人机覆盖本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种仿真模拟野火扑灭优化的方法，包括模型建立阶段、模拟阶段、调度阶段、灭火阶段、结果验证阶段、信息存储阶段，其特征在于：所述模型建立阶段包括：监控区域地形及森林覆盖率模型建立，无人地面基站选址，无人机型号数量统计和分配；所述模拟阶段包括：在模型上模拟不同地区高温及火灾发生初期情况；所述调度阶段包括：通过指挥中心及地面基站配合工作，完成无人机巡逻和灭火工作调度，同时计算火灾自发现至扑灭时间；所述结果验证阶段包括：无人机确定火灾扑灭后，检查火灾扑灭结果，检查是否有影藏火源；所述信息存储阶段包括：根据模拟火灾扑灭演示过程，对无人机的巡逻和灭火工作路线及时间进行存储，同时计算出更优的无人机配比比例和巡逻路线，同时将路线上传至信息存储中心存档；其中，模型建立因根据实际区域情况，筛选野外火灾重点区域进行着重关注，在建立模型时，应参考当地野外火灾发生情况档案记录，优化无人机对火灾重点发生区域的巡逻路线；在模拟阶段中，模拟野外发生火灾时，通过巡逻无人机发现明火或烟雾发出警报至控制中心和基站，进而通过控制中心和基站给出指令调度灭火无人机出发工作；当结果验证阶段发现有隐藏火源或未扑灭火源时，重新启动调度阶段，对灭火无人机进行二次调度、二次工作。2.根据权利要求1所述的一种仿真模拟野火扑灭优化的方法，其特征在于：首先根据谷歌地图和澳大利亚官网政府网站得到的数据, 用 MATLAB 和 Python 进行图像预处理, 得到澳大利亚东南部火灾分布频率网格图、植被覆盖...

【专利技术属性】
技术研发人员：张婉春，姚铭波，马艳，王军，
申请(专利权)人：浙江水利水电学院，
类型：发明
国别省市：