[发明专利]一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统及方法

权利要求书

1.一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统，其特征在于，包括：

巡堤双波信息采集模块：其用于利用无人机实时采集并发送堤防的红外和可见光双波图像信息；

智能便携地面站：其用于接收所述巡堤双波信息采集模块发送的可见光和红外双波图像信息并进行AI智能融合图像识别，以及实现堤防双波图像信息云端同步；

云端决策预警系统：其用于接收所述智能便携地面站云端同步的堤防双波图像信息，基于AI智能分析而获取堤防监测预警信息；

防汛指挥终端：其用于接收云端同步的红外和可见光双波图像信息以及所述云端决策预警系统获取的堤防监测预警信息，进行堤防远程综合监控预警。

2.如权利要求1所述的一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统，其特征在于，所述智能便携地面站包括：

信息同步上传模块：其用于将接收的可见光和红外双波图像信息上传同步到云端。

3.如权利要求1或2所述的一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统，其特征在于，所述智能便携地面站还包括：

AI智能融合图像识别系统：其用于实时智能融合红外和可见光双波图像并运算识别出可能存在管涌险情的危险地点及危险等级系数；

无人机云端控制系统：其用于提供无人机云端控制功能；

云台拍摄控制系统：其用于提供云台缩放旋转拍摄远程控制功能。

4.如权利要求3所述的一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统，其特征在于，所述AI智能融合图像识别系统包括：

图像预处理模块：其用于将红外和可见光双波图像均经过NSST分解处理后得到高频子带和低频子带；

高频图像融合模块：其用于将高频子带利用FCN网络提取图像的深度特征而获特征映射图，利用最大加权融合策略进行融合，获取高频子带的权重图，其中，权重的计算公式为：

F(i，j)＝max(αF1+βF2)，

F1和F2分别代表可见光和红外图像的高频自带图像，α和β代表2个自带的权重值；

i，j分别代表可见光和红外图像；

低频图像融合模块：其用于利用区域能量指导低频子带融合源图像能量，保留源图像的基本信息，其中，区域能量的计算公式为：

区域能量值是E_i，j，能量越大表示保留的信息越多，(i，j)的邻域系数为α×β。

5.如权利要求4所述的一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统，其特征在于，所述AI智能融合图像识别系统还包括：

NSST逆变换模块：其用于将所述高频图像融合模块和所述低频图像融合模块分别融合处理后的图像进行分解融合，得到最终的双波融合图像。

6.如权利要求1或5所述的一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险系统，其特征在于，所述云端决策预警系统包括：

监测资料收集系统：其用于根据堤防双波图像信息定时将水位、雨量监测信息传递至云端水情管理数据库；

汛期预警演算系统：其用于根据堤防双波图像信息将水情管理数据库中的水位、雨量信息进行汛期灾害仿真智能演算，并与预设阈值做对比分析，获取演算结果；.

汛期预警中心：其用于根据汛期预警演算系统的演算结果将汛情灾害范围发至防汛指挥中心，发出堤防汛期信号。

7.一种红外双波图像及云端预警的巡堤防汛查险方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取红外和可见光双波图像信息：利用无人机实时采集并发送堤防的红外和可见光双波图像信息；

S2、AI智能融合图像识别及云端同步：接收巡堤双波信息采集模块发送的可见光和红外双波图像信息并进行AI智能融合图像识别，实时智能融合可见光及红外图像并运算识别出可能存在管涌险情的危险地点及危险等级系数；以及实现堤防双波图像信息云端同步；

S3、云端决策预警分析：接收智能便携地面站云端同步的堤防双波图像信息，基于AI智能分析而获取堤防监测预警信息；

S4、防汛指挥终端监控预警：接收云端同步的红外和可见光双波图像信息以及云端决策预警系统获取的堤防监测预警信息，进行堤防远程综合监控预警。