【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及森林防火，具体是一种森林防火智能监测方法。
技术介绍
1、森林作为一种重要的自然资源，对我们的生存至关重要。地球拥有的森林资源丰富，截止2023年，面积高达38亿公顷以上，全球平均森林覆盖率接近31.7％。但是不幸的是，我国以及全世界各个国家每=年都有数万公顷的森林被大火摧毁，树木砍伐以及森林火灾甚至自然灾害造成的资源损失难以估计。世界各国投入火灾发生后损失惨重，所以研发出一套完整可靠的森林防火与灭火系统尤为重要。随着科技的不断进步，无人机在森林防火中发挥了重要的角色，但是其智能化水平较低，功能较为单一，难以同时实现巡检和灭火的功能。
2、现有技术一，cn201811573497.0一种巡检机器人及其灭火设备、灭火方法，灭火设备包括：安装架以及均设置在安装架上的灭火器和伸缩机构，灭火器朝向伸缩机构的一端设置有按压开关，伸缩机构能向按压开关伸长并触动按压开关，按压开关被触动时灭火器打开。利用伸缩机构打开灭火器，能提升灭火设备的机械化水平，更容易实现灭火设备的自动化控制。虽然将这种灭火设备安装到巡检机器人上后，巡检机器人能在发现火情时第一时间进行灭火，能够将火灾消灭在萌芽阶段，但是不适合森林防火，而且机器人在地面运动，巡检面积有限，且巡检效率低。
3、现有技术二，cn115300828a一种森林火灾救援灭火装置，包括监测站、多架救援无人机、卫星、火情处理平台、森林消防中心、数据传输模块，在相邻两个监测站之间设有用来给救援无人机充电的充电站；当救援无人机、火情处理平台、卫星中的任何一个发现火情后，
4、目前现有技术一、现有技术二和存在现有森林防火智能设备存在功能单一，巡检及灭火效率低，不能很好的起到森林防火作用的问题，因而，本专利技术提供一种实现无人机在森林防火中的巡检与灭火方法，通过无人机实现森林的大面积巡检和灭火，极大程度的避免了火灾的发生。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决现有技术的问题，提供了一种森林防火智能监测方法，通过无人机实现森林的大面积巡检和灭火，巡检及灭火效率高，极大程度的避免了火灾的发生。
2、本专利技术提供了一种森林防火智能监测方法，包括以下步骤：
3、1）无人机获取待巡检区域的电子地图，归化巡检飞行路线，具体为：设置无人机飞行通道识别模块，选用单阶段端到端识别网络作为无人机飞行通道识别模块实现的基础算法，并对拟合后的算法模型测试其飞行通道的检测精度，输出的飞行通道识别框对应为系统认为当前深度图条件下，可供无人机安全避障飞行的区域，并在获取检测框信息后拟合出飞行路线；
4、2）无人机起飞后，采用火焰检测算法分析出火焰图像，若识别到疑似烟火的区域，即事件记为1，输出图像并做林火标定算法处理，若未识别到疑似烟火的区域，事件记为0，执行continue函数，继续检测；
5、3）无人机拍摄灭火的彩色图像无线传输至控制平台，确认灭火完成。
6、2、根据权利要求1所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：步骤1）所述飞行通道识别模块工作流程主要分为以下几部分：位姿信息获取、飞行通道识别以及路线规划。
7、进一步改进，所述路线规划方法具体包括以下步骤：
8、1.1）采用贝塞尔曲线拟合曲线轨迹，寻找飞行器当前坐标点通过图像的shape确定中心点坐标，图像中心点在相机坐标系下代表的就是飞行器当前位置，记为点a；
9、1.2）寻找候选框中心坐标，根据目标检测算法回传的候选框中心点坐标cx，cy，传递中心点的值给点c；
10、1.3）计算控制点坐标，算法流程为先判断目标框位于当前无人机的左侧还是右侧；
11、1.4）按比例变化范围为0-1的比例，根据相机的分辨率进行调节，寻找飞行器坐标点到控制点连线的b的一点d，继续按相同比例再在控制点b与候选框中心c连线找到一个坐标e，再按相同的固定比例找到点d与点e连线上的点坐标f存储点f；
12、1.5）比例递增继续执行上一步，直到比例变成1，得到一系列f点的集合；将点f的一系列点用直线连接起来，得到无人机到一个候选目标区域的飞行轨迹。
13、进一步改进，所述步骤1.3）中，若目标框位于当前无人机的左侧，将图像中心点与目标候选框连线ac的1/4分位点横坐标当作控制点b的横坐标，b的纵坐标取ac连线的中点的纵坐标；若目标框位于当前无人机的右侧，将图像中心点与目标候选框连线ac的3/4分位点横坐标当作控制点b的横坐标，b的纵坐标取ac连线的中点的纵坐标。
14、进一步改进，步骤2）所述火焰检测算法具体如下：
15、2.1）计算无人机相机传感器视角在地面上的投影范围；
16、2.2）对现在应用较普遍的两种算法进行理论分析和仿真，对比得出适合无人机巡检的全覆盖路径规划算法；
17、2.3）使用监测无人机进行巡检路径生成模拟实验；
18、2.4）制作数据集训练火焰检测网络模型，最后使用模型检测离线和实时视频的火焰目标并进行实验分析；监测无人机传回视频经过yolo算法检测，地面控制台计算疑似火点的位置。
19、进一步改进，所述步骤2）中获得的图像的标定过程，由时间差获取与火灾发生图像对应的经纬度信息，并用地理配准参数优化，通过无人机飞行位置信息和拍摄角度与地面目标区域的几何关系，作坐标运算，求取发生森林火灾图像的区域位置和范围，并通过arcgis组件功能生成点shp文件，为三维场景加载点shp文件，在三维场景中展示林火发生的位置和着火范围，实现林火的定位，并将结果信息上报给监护人员。
20、本专利技术有益效果在于：
21、1、通过无人机实现森林的大面积巡检和灭火，巡检及灭火效率高，极大程度的避免了火灾的发生。
22、2、提出无人机实时火焰检测算法，包括基于yolov4的火焰目标检测网络与火点定位方法。基于yolov4的无人机火焰检测算法，能够在晴天、阴天、雨天等不同焰色饱和度条件下，快速准确的识别火焰并标记其位置。
23、3、提出了一种新的改进d*lite算法，大幅提高无人机动态路径规划速度，平滑化了无人机的飞行路径。算法能够为无人机快速有效的规划到达多个静态目标或动态目标的安全路径。所提的改进d*lite算法，能够满足灭火无人机路径规划的实时性需求，以及无人机快速到达火焰点上方的准确性需求。
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1.一种森林防火智能监测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：步骤1）所述飞行通道识别模块工作流程主要分为以下几部分：位姿信息获取、飞行通道识别以及路线规划。
3.根据权利要求2所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：所述路线规划方法具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：所述步骤1.3）中，若目标框位于当前无人机的左侧，将图像中心点与目标候选框连线AC的1/4分位点横坐标当作控制点B的横坐标，B的纵坐标取AC连线的中点的纵坐标；若目标框位于当前无人机的右侧，将图像中心点与目标候选框连线AC的3/4分位点横坐标当作控制点B的横坐标，B的纵坐标取AC连线的中点的纵坐标。
5.根据权利要求1所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：步骤2）所述火焰检测算法具体如下：
6.根据权利要求1所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：所述步骤2）中获得的图像的标定过程，由时间差获取与火灾发生图像对应的经纬度信息，并用地理配准参数优化，通过无人机飞行
...【技术特征摘要】
1.一种森林防火智能监测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：步骤1）所述飞行通道识别模块工作流程主要分为以下几部分：位姿信息获取、飞行通道识别以及路线规划。
3.根据权利要求2所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：所述路线规划方法具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的森林防火智能监测方法，其特征在于：所述步骤1.3）中，若目标框位于当前无人机的左侧，将图像中心点与目标候选框连线ac的1/4分位点横坐标当作控制点b的横坐标，b的纵坐标取ac连线的中点的纵坐标；若目标框位于当前无人机的右侧，将图像中心点与目标候选框连线ac的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李小光，丁昊，
申请(专利权)人：南京壮大智能科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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