【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理领域，具体涉及一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统。
技术介绍
1、森林火灾是自然灾害中的一种严重威胁，它在短时间内能够造成大面积的生态破坏、资源损失和人员伤亡，随着气候变化和人类活动的影响，森林火灾的频发和严重性逐渐增加，因此，发展先进的监测和应对技术显得尤为重要。但森林火灾的发生次数有限，消防人员无法有效地提高应对森林火灾的经验，因此需要一种仿真推演系统来模拟森林火灾，并预测各种灭火方案的效果，来提升面对森林火灾时的应对能力。
2、
技术介绍
的前述论述仅意图便于理解本专利技术。此论述并不认可或承认提及的材料中的任一种公共常识的一部分。
3、现在已经开发出了很多火灾仿真系统，经过我们大量的检索与参考，发现现有的仿真系统有如公开号为cn115099073b所公开的系统，这些系统一般包括：确定目标森林；通过遥感卫星和地面通讯设备，获取所述目标森林的相关信息；利用相关信息获得整体火灾蔓延信息；同时设定预测时长；预测在所述预测时长内火灾气候信息的变化和火灾燃料信息的变化；并且根据该变化获得整体火灾蔓延情况，同时对火灾蔓延状况进行实时仿真。但该系统的模型未经过训练，预测效果较差，同时没有对灭火方案的效果预测，对提升应对能力的效果有限。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，针对所存在的不足，提出了一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统。
2、本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统
4、所述数据采集模块用于采集森林火灾的案例数据，所述数据预处理模块用于将每个案例数据处理成能够应用的数据，所述模型训练模块用于对森林火灾的发展模型和灭火模型进行训练，所述仿真模拟模块用于对灭火方案的效果进行推演仿真，所述模拟展示模块用于显示森林火灾的状态效果；
5、所述数据采集模块包括源数据输入单元、地理信息采集单元和天气信息采集单元，所述源数据输入单元用于输入实际森林火灾的基础数据，所述地理信息采集单元根据基础数据获取森林火灾的地理数据，所述天气信息采集单元根据基础数据获取森林火灾的天气数据；
6、所述模型训练模块包括发展模型训练单元和灭火模型训练单元，所述发展模型训练单元用于对发展阶段的数据进行训练，所述灭火模型训练单元用于对灭火阶段的数据进行训练；
7、所述仿真模拟模块包括信息输入单元、交互控制单元、发展仿真单元和灭火仿真单元，所述信息输入单元用于输入环境信息，所述交互控制单元用于选择起火点以及灭火点，所述发展仿真单元基于环境信息和起火点信息对森林火灾的发展情况进行仿真模拟，所述灭火仿真单元基于环境信息和灭火点信息对森林火灾的灭火情况进行仿真模拟；
8、进一步的，所述数据预处理模块包括地形处理单元、视频解析单元和阶段切分单元，所述地形处理单元基于地理数据生成单位块，每个单位块能够存储静态信息和动态信息，所述视频解析单元用于对视频数据进行分析确定任意时间点的着火区域，并根据着火区域的位置将动态信息发送给对应的单位块，所述视频解析单元从视频数据中获取灭火介入的时间点，并将时间点信息发送给所述阶段切分单元，所述阶段切分单元基于接收的时间点信息将单位块的动态信息分为发展阶段和灭火阶段；
9、进一步的，所述发展模型训练单元包括界限分析处理器、坡度分析处理器、风向分析处理器和火势训练处理器，所述界限分析处理器用于获取同一时间着火区域与未着火区域的分界线所在的单位块信息，称为目标单位块，所述界限分析处理器根据分界线计算出每个目标单位块的火势方向，所述坡度分析处理器用于计算出目标单位块在东南西北四个方向上的坡度，所述风向分析处理器用于计算出气流在目标单位块上在火势方向上的影响数值，所述火势训练处理器用于对每个目标单位块在火势方向上的发展速度进行预测训练；
10、进一步的，所述火势训练处理器将影响值、风力大小、温度值、湿度值、目标单位块在火势方向上相邻单位块的植被助燃值作为输入，其中，影响值根据下式计算得到：
11、；
12、其中，和为气流方向所处的两个基础方向上的坡度，和为气流方向与所处两个基础方向的夹角，为气流方向，为目标单位块的火势方向；
13、进一步的，所述仿真模拟模块的推演流程包括如下步骤：
14、s1、在信息输入单元中输入环境信息；
15、s2、通过交互控制单元选择一个起火点；
16、s3、发展仿真单元调用发展模型对火势的发展变化进行预测，得到任意时间点的单位块上的着火状态；
17、s4、通过交互控制单元控制时间条，并选择单位块进行灭火；
18、s5、同时调用发展模型和灭火模型，对火势变化进行预测，并在单位块完成灭火时发出信号并暂停模型的预测运行；
19、s6、选择新的单位块进行灭火；
20、s7、不断重复步骤s5和步骤s6，直至所有单位块完成灭火。
21、本专利技术所取得的有益效果是：
22、本系统将每个火灾案例中的数据处理为单位块，以单位块为对象进行训练，能够大幅增加训练量，弥补实际案例不足的缺陷，同时，训练模型分为发展模型和灭火模型，不仅能够预测火势的发展，还能对各种灭火方案进行效果预测，能够提高面对实际火灾时的应对能力，选择更好的灭火方案。
23、为使能更进一步了解本专利技术的特征及
技术实现思路
，请参阅以下有关本专利技术的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本专利技术加以限制。
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练模块、仿真模拟模块和模拟展示模块；
2.如权利要求1所述的一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括地形处理单元、视频解析单元和阶段切分单元，所述地形处理单元基于地理数据生成单位块，每个单位块能够存储静态信息和动态信息，所述视频解析单元用于对视频数据进行分析确定任意时间点的着火区域，并根据着火区域的位置将动态信息发送给对应的单位块，所述视频解析单元从视频数据中获取灭火介入的时间点，并将时间点信息发送给所述阶段切分单元，所述阶段切分单元基于接收的时间点信息将单位块的动态信息分为发展阶段和灭火阶段。
3.如权利要求2所述的一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，所述发展模型训练单元包括界限分析处理器、坡度分析处理器、风向分析处理器和火势训练处理器，所述界限分析处理器用于获取同一时间着火区域与未着火区域的分界线所在的单位块信息，称为目标单位块，所述界限分析处理器根据分界线计算出每个目标单位块的火势方向，所述坡度分析处理器用
4.如权利要求3所述的一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，所述火势训练处理器将影响值、风力大小、温度值、湿度值、目标单位块在火势方向上相邻单位块的植被助燃值作为输入，其中，影响值根据下式计算得到：
5.如权利要求4所述的一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，所述仿真模拟模块的推演流程包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练模块、仿真模拟模块和模拟展示模块；
2.如权利要求1所述的一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括地形处理单元、视频解析单元和阶段切分单元，所述地形处理单元基于地理数据生成单位块，每个单位块能够存储静态信息和动态信息，所述视频解析单元用于对视频数据进行分析确定任意时间点的着火区域，并根据着火区域的位置将动态信息发送给对应的单位块，所述视频解析单元从视频数据中获取灭火介入的时间点，并将时间点信息发送给所述阶段切分单元，所述阶段切分单元基于接收的时间点信息将单位块的动态信息分为发展阶段和灭火阶段。
3.如权利要求2所述的一种基于机器学习的森林火灾推演仿真系统，其特征在于，所述发展模型训练单元包括界限分析处理器、...
【专利技术属性】
技术研发人员：张卫平，丁洋，李显阔，王丹，邵胜博，
申请(专利权)人：环球数科集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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