[发明专利]基于模糊贝叶斯网络的森林火灾预警方法及系统

说明书

本发明为基于模糊贝叶斯网络的森林火灾预警方法及系统，属于消防安全领域，方法如下：无人机搭载多个传感器沿设定路线对森林进行巡检，实时感测行驶区域的数据并发送到地面站；地面站结合当地晴天数和易燃植物数进行易燃等级分级处理，根据温度、湿度、烟尘、气体信息进行火灾预警初判断；地面站接收各传感器数据后，采用模糊贝叶斯网络处理传感器数据，计算获得火灾发生概率；火灾概率较高时，地面站将火灾预警信号、是否有火灾、火灾实时情况以及位置信息发送给森林管理中心；火灾概率较低时，无人机沿设定路线等高飞行。本发明通过模糊贝叶斯网络算法对传感器数据进行处理，能够精确计算火灾概率，便于相关人员第一时间准确获知火灾情况。

技术领域

本发明涉及消防安全领域，具体涉及基于模糊贝叶斯网络的森林火灾预警方法及系统。

背景技术

森林火灾的定义是：在森林区域内，突发性的引起失去人为控制的大片林木的燃烧，而且蔓延速度非常快。森林防火是中国防灾减灾的重要组成部分，对森林资源的保护和优良生态环境的发展都有重大意义，对中国能源的发展具有重大影响。

森林防火监测主要采用人工瞭望、远程视频监控、卫星遥感和无人机巡护的方式。人工瞭望方式是在制高点设立瞭望哨，值班人员24小时轮流值班，由于人为的疏忽和过失，会使得许多火情未能及早发现，延迟扑火时间，造成严重后果。远程视频监控方式是在林区搭建大量的视频监控点，监控点配备摄像机，通过有线或无线网络将实时画面传送到监控中心，由中心人员实时监控。该方式不需要直接派驻人员到林区现场，但在远距离上人工很难识别早期火情。尤其是可见光摄像机监控系统，在夜间，几乎没有可探测的光谱范围的光照，视频图像上几乎是漆黑一片，很难发现和判断林火。即使换成热红外视频监控，森林环境复杂，容易存在监控死点，从而造成隐患。卫星遥感方式是通过对遥感照片的处理后发现林火，但卫星只能发现较大区域的林火，在火灾早期无法发现；同时还存在遥感图像分辨率不足、灵活性差等问题。无人机空中巡护相对来说有点较为突出，且有较好的适应性和实时性。

现有技术中，在无人机上搭载传感器、设置红外摄像仪或摄像头，通过对红外摄像仪的拍摄图像进行热像差值、烟雾分析等处理；或者通过摄像头拍摄视频在地面站进行图像处理，识别火灾的可能发生或发生情况。由于红外热成像仪靠温差成像，而一般目标温差都不大，因此红外热图像对比度低，使分辨细节能力变差，不能透过透明的障碍物看清目标；而常用的摄像头视频图像处理方法不能精确识别出火灾可能发生或发生情况。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中存在的技术问题，一方面提出了基于模糊贝叶斯网络的森林火灾预警方法，根据传感器数据、当地晴天数和易燃植物数分等级处理，直观判断该区域是否有发生火灾的可能性；当可能发生火灾时，通过模糊贝叶斯网络算法对传感器数据进行处理，能够精确计算火灾概率，以便做好施救工作。

本发明的另一方面是提出基于模糊贝叶斯网络的森林火灾预警系统。

本发明基于模糊贝叶斯网络的森林火灾预警方法，包括：

S1、无人机搭载温度传感器、感烟传感器、湿度传感器和气体传感器沿设定路线对森林进行巡检，实时感测行驶区域的数据并发送到地面站；并将森林图像、无人机行驶区域的位置信息传输至地面站；

S2、地面站结合当地晴天数和易燃植物数进行易燃等级分级处理，根据温度、湿度、烟尘、气体信息进行火灾预警初判断；

S3、地面站接收步骤S1各传感器数据后，采用模糊贝叶斯网络处理传感器数据，计算获得火灾发生概率，若火灾概率较高，继续处理无人机发送的传感器数据及直观判断无人机传送回的森林图像，获取该区域森林的实时情况；若火灾概率较低，地面站发送继续巡检信号至无人机，无人机沿设定路线继续对森林进行巡检；

S4、火灾概率较高时，地面站将火灾预警信号、是否有火灾、火灾实时情况以及位置信息发送给森林管理中心；火灾概率较低时，所述无人机沿设定路线等高飞行。