【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火灾预警，尤其涉及一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台。
技术介绍
1、森林是陆地上最大的生态系统主体，是地球生命的支撑，是国家资源和国民财富的重要组成部分，常被形象的比喻为地球之肺，对维护和改善全球生态环境起着决定性作用，而且森林具有巨大的固碳功能，在应对气候变化，维护气候安全中发挥着特殊作用。然而，森林火灾对森林生态和动植物的生存带来严重的威胁，森林火灾会给森林带来严重的危害，森林火灾不仅破坏森林中的植被覆盖度，而且还会造成水土流失，同时也会破坏森林中碳元素的储备量，改变大气的成分，造成生态灾难。一旦发生森林火灾，需要及时发现和扑救，避免其蔓延，最大限度地减少火灾损失。
2、近年来，森林保护部门和应急管理单位加强了对森林火点的监测，力争做到强监测、早发现、早扑灭、少损失，目前森林火灾的监测方法包括地面巡护、瞭望台监测、航空巡护和卫星遥感，这些监测方法都存在局限性，比如：地面巡护方式需要大量的人力，瞭望台监测方式难以覆盖广大的森林，航空巡护方式成本太高等等，所以我们提出了一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台，用于解决上述所提出的问题。
技术实现思路
1、基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台，基于ai成像识别技术，利用在高点建立监测站的方式，实现了对森林的超远距离实时监测，监测覆盖面积大，及时发现火点，自动预警，自动上报，对森林火灾早发现，早处置，减少森林火灾带来的损失。
2、本专利
3、图像采集模块，用于全时段采集观测站周围的森林图像；
4、传输模块，用于观测站和森林防火预警平台的服务器进行数据通信；
5、ai识别模块，用于获取图像，并通过提取图像特征进行图像对比分析识别火点，输出识别结果；
6、火点标记跟踪模块，用于对识别为火点的区域进行标记，并重点跟踪；
7、定位模块，用于利用北斗系统将火点位置进行定位，得到坐标信息；
8、预警管理模块，用于根据ai识别模块的识别结果生成预警信息，将预警信息通过网络发送至上级部门；
9、存储管理模块，用于存储以往一段时间内的图像资料和预警信息；
10、查询模块，用于查询历史信息或实时查询森林图像、火灾指数和预警信息，结果以通用文档格式显示；
11、统计分析模块，用于统计森林火灾情况，结果以通用图表格式显示；
12、显示模块，用于显示监测结果、查询结果和统计结果。
13、优选的，图像采集模块包括设置在观测站的多组红外热成像仪和可见光相机，用于获取热成像图像和可见光图像。
14、优选的，图像采集模块还包括全时段转动的云台系统，红外热成像仪和可见光相机固定安装在云台系统上。
15、优选的，观测站建立在森林中间区域的海拔高点。
16、优选的，传输模块包括gprs通信组件、4g通信组件、5g通信组件和卫星通信组件，多种传输模式，在极端情况下也可进行数据传输。
17、优选的，还包括图像预处理，预处理包括：对图像依次进行去噪、图像二值化处理和图像形态学处理，用于增强图像中的重要特征。
18、优选的，ai识别模块，执行以下方法：
19、s1获取参考图像，参考图像是图像采集模块在森林未发生火灾时采集的图像；
20、s2获取图像采集模块在采样时刻采集到的采样图像；
21、s3通过ai识别模型获得提取采样图像和参考图像的特征，进行比对，并输出识别结果。
22、优选的，ai识别模型包括特征提取网络、特征比对网络和目标感知识别网络；其中，特征提取网络用于提取图像帧的图像特征，特征比对网络用于将采样图像的图像特征和参考图像的图像特征进行比对，目标感知识别网络用于根据图像特征比对结果进行图像目标感知和识别。
23、优选的，ai识别模型通过下列方式训练得到：
24、a1利用目标感知识别算法对验证集里的参考图像进行识别测试，得到对应的中间变量并将其保存，其中，中间变量包括计算方法标识值和相应时间值；
25、a2根据中间变量对验证集进行分类，其中，分类标识为一级类型，二级对应质量；
26、a3目标感知识别算法加载ai识别模型，对分类好的验证集进行识别，得到相应的识别结果数据，识别结果数据包括召回率和准确率；
27、a4将识别结果数据和实际的识别结果数据，筛选出相应的参考图像，形成新的训练集，并将新的训练集重新训练ai识别模块，如此循环，最终形成一个微缩稳定的训练集。
28、优选的，提取图像帧的图像特征包括颜色和时序，通过对比前后时序下同一区域的颜色变化。
29、本专利技术的有益效果是：
30、本专利技术基于ai成像识别技术，利用在高点建立监测站的方式，实现了对森林的超远距离实时监测，监测覆盖面积大，及时发现火点，自动预警，自动上报，对森林火灾早发现，早处置，减少森林火灾带来的损失。
31、本专利技术通过双光系统对森林区域进行多幅图像采集、分析，可以有效的消除有效过滤雾、霾、云、阴影、光线、树枝晃动，建筑、水体、车辆等干扰因素，实现准确的识别火情，并对火源位置进行准确地定位，定位精度较高，可以助力森林火险监测预警处置。
32、本专利技术具有覆盖面积大，超远距离实时监测图像，双光系统智能识别和火情监测，数据远距传输，海量信息存储和查询的特点。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，图像采集模块包括设置在观测站的多组红外热成像仪和可见光相机，用于获取热成像图像和可见光图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，图像采集模块还包括全时段转动的云台系统，红外热成像仪和可见光相机固定安装在云台系统上。
4.根据权利要求1所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，观测站建立在森林中间区域的海拔高点。
5.根据权利要求1所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，传输模块包括GPRS通信组件、4G通信组件、5G通信组件和卫星通信组件，多种传输模式，在极端情况下也可进行数据传输。
6.根据权利要求1所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，还包括图像预处理，预处理包括：对图像依次进行去噪、图像二值化处理和图像形态学处理。
7.根据权利要求1所述的一种基于
8.根据权利要求7所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，AI识别模型包括特征提取网络、特征比对网络和目标感知识别网络；其中，特征提取网络用于提取图像帧的图像特征，特征比对网络用于将采样图像的图像特征和参考图像的图像特征进行比对，目标感知识别网络用于根据图像特征比对结果进行图像目标感知和识别。
9.根据权利要求8所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，AI识别模型通过下列方式训练得到：
10.根据权利要求8所述的一种基于AI成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，提取图像帧的图像特征包括颜色和时序，通过对比前后时序下同一区域的颜色变化。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，图像采集模块包括设置在观测站的多组红外热成像仪和可见光相机，用于获取热成像图像和可见光图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，图像采集模块还包括全时段转动的云台系统，红外热成像仪和可见光相机固定安装在云台系统上。
4.根据权利要求1所述的一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，观测站建立在森林中间区域的海拔高点。
5.根据权利要求1所述的一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平台，其特征在于，传输模块包括gprs通信组件、4g通信组件、5g通信组件和卫星通信组件，多种传输模式，在极端情况下也可进行数据传输。
6.根据权利要求1所述的一种基于ai成像识别的智慧森林防火预警平...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢晓晨，齐科飞，
申请(专利权)人：广州云创数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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