[发明专利]基于无人机的森林火灾探测及防控方法

权利要求书

1.基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）在无人机中预设气象数据、正常情况下监控区域的可见光图像和热红外图像；预设高温区和热像差值的阈值；

2）通过无人机对监控区域巡查同时拍摄可见光图像和热红外图像，并通过GPS定位功能实时记录图像对应的拍摄位置和拍摄时间，同时将数据通过无线传输传至地面接收站；

3）对步骤2）获取的可见光图像和热红外图像分别与步骤1）预存的正常情况下监控区域的可见光图像和热红外图像分别进行偏高温区的标记和热像差值的计算，并与预设阈值进行对比；

4）当未突破预设阈值，忽略正常温度偏高区域，继续巡查；突破预设阈值，则将此区域定义为非正常区域，向地面接收站发出警报；同时，无人机通过GPS定位，向非正常区域投放灭火包，并以此非正常区域为圆心，于上空环绕飞行，实时多方位监控该区域的动态变化并传送至地面接收站，直至热像差值恢复至预设阈值以内，取消警报，继续巡查；

5）地面接收站接收步骤2）传送的数据，综合火灾理论数据和经验数据对可见光图像和热红外图像进行全面系统分析，形成监控区域各火情可能性系数的百分比分布图，并将可能性系数大于70%的区域的GPS定位数据通过无线传输反馈给无人机，由无人机从可能性系数值由高到低进行重点巡视；地面接收站接收步骤4）传送的数据，综合火灾理论数据和经验数据对可见光图像和热红外图像进行全面系统分析，确定为失火点，计算失火面积，及时安排灭火行动，确定无人机误报，则解除警报并通过无线传输反馈无人机继续巡查。

2.根据权利要求1所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，步骤1）中所述预设的阈值获取方式：正常情况下监控区域的热红外图像，结合预设的气象数据，调整图像亮度范围，即为所述阈值范围。

3.根据权利要求1所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，步骤4）中所述地面接收站对接收的白天的可见光图像的分析还包括烟雾分析，具体为分离每一帧的图像，在RGB色彩空间下，其中R表示像素的红色分量，G表示像素的绿色分量，B表示像素的蓝色分量，I表示三分量的均值，则当-20＜R-G＜0、-55＜G-B＜-10、15＜B-R＜90或130＜I＜255时，是青色烟雾；当230＜I＜255时，是白色烟雾；128＜R=G=B＜192，是灰色烟雾；不同烟雾结合热像差值，结合经验数据参与火灾可能性系数的计算。

4.根据权利要求3所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，所述的灰色烟雾区域的当前平均灰度与一段时间之前自身的平均灰度值相比存在较大的变化，且该区域灰度值与整个检测区平均灰度值的差值超过设定阈值，则该区域直接判断该区域出现潜在异常。

5.根据权利要求1所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，步骤4）对所述地面接收站接收的晚上的可见光图像的分析还包括火焰分析，具体为分离每一帧的图像，在RGB色彩空间下，其中R表示像素的红色分量，G表示像素的绿色分量，B表示像素的蓝色分量，比较R信号与B信号的轻度：如果R信号超过B信号且差值高于设定的阈值，可判断该区域偏红色，为火光的概率较高；否则视为干扰。

6.根据权利要求5所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，所述R信号明显超过B信号，且与一段时间之前自身的平均差值存在较大的变化，同时该差值与整个检测区平均差值超过设定阈值，则该区域直接判断该区域出现潜在异常。

7.根据权利要求1所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，步骤5）中所述失火面积的计算，是通过航高数据和图像面积，通过几何计算获得。

8.根据权利要求1所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，步骤5）中可能性系数值相同时，无人机从靠近自身的区域优先巡查。

9.根据权利要求1-8任一项所述的基于无人机的森林火灾探测及防控方法，其特征在于，所述无线传输是通过公用无线通信网络或自组织的无线通讯网络或通过卫星系统。