[发明专利]一种基于边缘计算的森林火警监测系统

权利要求书

1.一种基于边缘计算的森林火警监测系统，其特征在于：系统分感知末梢、边缘节点、云端和应用侧四层，

感知末梢由各种探测器组成，负责收集环境参数，并通过ZigBee协议和现场总线将数据上传；各种探测器包括摄像头、感烟探测器、感温探测器、一氧化碳探测器、感湿探测器和密度探测器。

边缘计算网关实时对数据进行去噪、打标、归一化等预处理操作，并将预处理后的数据由SDN平台汇聚到敏捷控制器；

敏捷控制器运用其中集成的机器学习算法推理运算，同时还将一份数据传至云端分析应用，

若有森林火情发生，则发送控制信号致使能节点，完成灭火工作。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的森林火警监测系统，将感知末梢探测器按照产生数据量大小分为图像数据和普通数据，对于产生数据量大的探测器搭建现场总线传输数据，对于产生数据量较小的探测器搭建无线传感网络WSN传输数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的森林火警监测系统，边缘计算的流程为：首先利用ViBe搭建背景模型，定时获取当前帧与背景模型做对比，判断是否存在运动目标块，若存在，则进一步判断是否存在疑似火焰区域，其次结合其他检测因子采用随机决策森林算法进行分类判决，若有火情发生，则启动异常处理机制，及时开展灭火工作。

4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的森林火警监测系统，ViBe算法的背景像素点以邻域像素作为初始的背景，计算见式(1)。

式中：f⁰(x_i，y_i)为随机选取的像素点；N_G(x_i，y_i)为该像素点的邻域像素；N为初始化次数。

若t＝k，则(x,y)点的背景模型见式(2)。

(2)采用距离判断提取前景物体。设距离阈值为R,近似点个数阈值为min，若(x,y)点到中存在n个点距离大于R，且n小于等于min，则判定该点为背景像素；反之为前景物体像素。定义S_R(x,y)为到(x,y)距离小于R的值，前景物体提取见式(3)。

n＝{S_R(x，y)I{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，......，(x_N，y_N)}}≤min (3)

(3)更新策略采用无记忆更新、时间取样更新和空间邻域更新三方面随机更新。按照更新策略，某个样本经过一段时间Δt被保留概率，见式(4)。

5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的森林火警监测系统，计算的时序数据库(TSDB)将数据按时序分为冷数据和热数据两种，分级存储在不同成本的介质上，将一天以内的数据存储于内存缓存cache上，把数据复制一份存到本地磁盘；过时数据主要用作云计算中心的分析和提取，对数据访问性能要求稍低，按时间序列优先程度分别存于SSD和HDD。