【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测，具体涉及一种基于边缘智能的森林火灾监控方法。
技术介绍
1、随着全球气候变化和人类活动的增加，森林火灾的频发给生态环境和人类社会带来了严重威胁。现有的森林火灾监控技术主要依赖于卫星遥感、无人机巡检和地面传感器网络等手段。卫星遥感虽然能够覆盖大范围区域，但存在响应时间长、分辨率受限等问题；无人机巡检在覆盖广泛区域时受到续航能力和飞行限制的影响。
2、此外，传统监控系统多依赖中心化的数据处理模式，导致数据传输延迟较高，难以实现实时监控和快速响应。这些缺陷限制了现有技术在实际火灾监控中的应用效果和效率。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于边缘智能的森林火灾监控方法，用于在森林区域内实时检测、识别和预警火灾，提升火灾响应的及时性和准确性。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种基于边缘智能的森林火灾监控方法，包括如下步骤：
3、s1：部署边缘节点及传感设备；
4、s2：实时采集传感设备获取的数据，并对其进行初步处理；
5、s3：通过边缘节点进行火灾风险智能识别与决策；
6、s4：应急响应与事件管理。
7、作为一种可能的实施方式，进一步，s1包括如下步骤：
8、s11：选择边缘节点部署位置，具体包括：
9、利用gis系统结合历史火灾数据，建立火灾风险评估模型，识别高风险区域；
10、采用网格化布局方案，根据
11、通过通信仿真软件分析信号覆盖，确保节点间通信质量；
12、考虑电源供应和维护便利性，选择适当的安装位置。
13、s12：边缘计算设备部署，具体包括：
14、安装和配置边缘计算设备及传感器网络；
15、部署多类型传感器，包括：温度传感器、烟雾传感器、红外热成像仪；
16、建立分层级的边缘计算架构：传感节点层、数据汇聚层、边缘计算层；
17、配置设备网络连接：支持4g/5g、lora等多种通信方式；
18、实施环境适应性保护措施，包括：防水、防尘、防雷；
19、s13：轻量级模型部署，所述轻量级模型为基于轻量级神经网络模型mobilenet v3优化后的模型，其进行了模型与网络结构改进；
20、模型改进具体为模型剪枝，通过分析模型权重的重要性，去除冗余参数，减少计算量和存储需求；采用结构化剪枝以保持模型结构的完整性，剪枝后重新训练模型，恢复性能；模型量化：使用int8量化技术，将模型的权重和激活值从浮点数转换为8位整数；在部署前使用校准数据对模型进行静态量化，在推理过程中动态量化激活值，进一步降低计算资源占用；知识蒸馏：通过大模型指导轻量化模型的训练，提升小模型的性能；
21、网络结构改进具体为：增加特定的火灾特征提取模块(如温度变化率、烟雾浓度特征的专用通道)；引入多任务学习机制，使模型能够同时处理多个相关任务(如火灾检测和环境异常分析)。
22、作为一种可能的实施方式，进一步，s2包括如下步骤：
23、s21：实时数据采集，具体为：建立稳定可靠的数据采集机制，其包括：
24、设计多频率采样策略：常规状态5分钟/次，异常状态提升至1分钟/次；
25、实现数据时间同步：采用ntp协议确保系统时钟同步；
26、建立数据缓存机制：本地存储24小时数据，支持断网续传；
27、实现数据完整性校验：crc校验确保数据准确性；
28、s22：边缘数据预处理，具体为：在边缘端进行数据预处理和初步分析，其包括：
29、数据清洗：去除异常值，补充缺失值；
30、数据标准化：统一不同传感器数据格式和单位；
31、数据压缩：采用无损压缩算法减少传输带宽；
32、初步分析：计算关键指标，判断是否超出预警阈值。
33、作为一种可能的实施方式，进一步，s3包括如下步骤：
34、s31：火灾风险检测，具体为：运用ai算法实现火灾风险智能识别，包括：
35、特征工程阶段提取关键特征，其中关键特征包括温度变化率、烟雾浓度；
36、使用历史数据训练深度学习模型，确保识别准确性，在边缘端部署轻量级模型进行实时推理计算；根据实际应用效果持续优化模型参数，提升检测性能。
37、s32：智能决策控制，具体为：基于检测识别结果制定智能响应策略，建立黄色、橙色、红色三级预警机制，对应不同风险等级；
38、制定差异化响应策略，不同级别启动相应的处置方案，实现自动化控制，联动报警设备和灭火设备，并为管理人员生成决策建议，辅助应急处置。
39、作为一种可能的实施方式，进一步，深度学习模型的训练方式包括如下步骤：
40、1)数据准备，其包括：
41、数据收集：收集多模态数据，包括温度、烟雾浓度、红外热成像图像等，结合历史火灾记录和传感器设备采集数据。
42、数据标注：对火灾发生区域、火灾等级、环境特征等进行标注，形成高质量的训练数据集。
43、数据预处理：进行数据清洗(去除异常值、补充缺失值)、标准化(统一数据格式和单位)和增强(图像旋转、裁剪、亮度调整等)；
44、2)模型选择，其包括：
45、选择轻量级模型mobilenet v3作为基础模型，因其计算效率高且适合边缘设备部署。根据火灾特征需求，提取关键特征，其中关键特征包含温度变化率、烟雾浓度梯度、热点区域面积占比等。
46、3)模型训练，其包括：
47、训练方法：采用迁移学习，加载预训练权重(imagenet数据集)，在火灾数据集上进行微调；
48、损失函数：使用分类损失(交叉熵)和回归损失(均方误差)结合，优化火灾检测的分类和定位能力；
49、优化算法：使用adam优化器，设置初始学习率为0.001，并采用学习率衰减策略；
50、训练策略：动态调整采样权重，平衡火灾与非火灾样本比例，使用数据增强技术提升模型的泛化能力；
51、4)模型验证与优化，其包括：
52、在验证集上评估模型性能，使用指标如准确率、召回率、f1分数等；
53、通过剪枝和量化(int8)优化模型，减少计算资源占用，确保推理延迟控制在50ms内。
54、作为一种可能的实施方式，进一步，基于检测识别结果制定智能响应策略，建立黄色、橙色、红色三级预警机制，对应不同风险等级，具体为：
55、构建基于规则的快速决策机制，其包括：
56、设置多级触发阈值，实现秒级预警；
57、根据环境因素动态调整判断参数，输出标准化的预警信息；
58、建立特征组合判断逻辑，降低误报率；其中，特征组合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，S1包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，S2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，S3包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，深度学习模型的训练方式包括如下步骤：
6.根据权利要求4所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，基于检测识别结果制定智能响应策略，建立黄色、橙色、红色三级预警机制，对应不同风险等级，具体为：
7.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，S4包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，所述森林火灾应急预案库包含火情等级划分标准：根据火灾的严重程度、火势蔓延速度、受影响区域范围，将火情划分为不同等级，各等级对应具体的响应策略和资源调度方
9.根据权利要求7所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，利用大数据分析技术，对火灾事件进行多维度分析，评估预警系统的响应效果；其中，分析方法，具体包括：
10.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，还包括用户交互与反馈，具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，s1包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，s2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，s3包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，深度学习模型的训练方式包括如下步骤：
6.根据权利要求4所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，基于检测识别结果制定智能响应策略，建立黄色、橙色、红色三级预警机制，对应不同风险等级，具体为：
7.根据权利要求1所述的基于边缘智能的森林火灾监控方法，其特征在于，s...
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