[发明专利]一种无人机多光谱图像的智能林火识别方法及装置

权利要求书

1.一种无人机多光谱图像的智能林火识别方法，其特征在于，包括：

步骤1：提取标准多光谱森林图库中图像的特征，提取无人机航拍得到的目标森林区域的多光谱图库中图像的特征，利用两种图库中各个图像的特征及标签值训练识别模型；所述标签值为含有火情或不含有火情；

步骤2：无人机实时获取目标森林区域的多光谱图像并提取该图像的特征；

步骤3：将步骤2中的特征输入到训练后的识别模型中，识别模型计算得到该特征对应的标签值。

2.根据权利要求1所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别方法，其特征在于，还包括步骤4：无人机将步骤2中获取的目标森林区域的多光谱图像传输给监控中心的服务器；监控中心的工作人员人工判断步骤2中获取的目标森林区域的多光谱图像的标签值；将该图像的标签值反馈给无人机；利用该图像的特征及人工判断得到的标签值训练所述识别模型。

3.根据权利要求1或2所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别方法，其特征在于，所述识别模型为深度学习网络模型。

4.根据权利要求1所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别方法，其特征在于，图像的特征包括温度特征、烟雾特征及火焰特征；其中烟雾特征包括以下特征中的一种或多种：烟雾形状特征、烟雾面积特征、烟雾纹理特征、烟雾轮廓特征；火焰特征包括以下特征中的一种或多种：火焰形状特征、火焰面积特征、火焰纹理特征、火焰轮廓特征。

5.根据权利要求4所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别方法，其特征在于，所述标签值为不含有火情、一级强度的火情、二级强度的火情或三级强度的火情。

6.一种无人机多光谱图像的智能林火识别装置，其特征在于，包括：

实时目标森林区域的多光谱图像特征提取模块，用于接收无人机实时拍摄的目标森林区域的多光谱图像，并提取该图像的特征；

烟火识别模块，用于将实时目标森林区域的多光谱图像特征提取模块输出的特征输入到训练后的识别模型中，识别模型计算得到该特征对应的标签值；所述标签值为含有火情或不含有火情。

7.根据权利要求6所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别装置，其特征在于，还包括识别模型离线训练模块，用于提取标准多光谱森林图库中图像的特征，提取无人机航拍得到的目标森林区域的多光谱图库中图像的特征，利用两种图库中各个图像的特征及标签值训练识别模型。

8.根据权利要求6所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别装置，其特征在于，还包括识别模型在线训练模块，用于将所述无人机实时拍摄的目标森林区域的多光谱图像传输给监控中心的服务器；接收监控中心的工作人员人工判断得到的该图像的标签值；利用该图像的特征及人工判断得到的标签值训练所述识别模型。

9.根据权利要求6所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别装置，其特征在于，图像的特征包括温度特征、烟雾特征及火焰特征；其中烟雾特征包括以下特征中的一种或多种：烟雾形状特征、烟雾面积特征、烟雾纹理特征、烟雾轮廓特征；火焰特征包括以下特征中的一种或多种：火焰形状特征、火焰面积特征、火焰纹理特征、火焰轮廓特征。

10.根据权利要求9所述的一种无人机多光谱图像的智能林火识别装置，其特征在于，所述标签值为不含有火情、一级强度的火情、二级强度的火情或三级强度的火情。