[发明专利]基于蚁群算法的应急物资运输路径规划方法和装置

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的应急物资运输路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10，获得目标卫星图；

步骤S20，对所述卫星图像进行处理，以识别道路被破坏情况，并输出可利用的道路图层；

步骤S30，根据灾情对应急物资需求量进行预测，查询应急物资存储情况，确定抽调应急物资的地点、数量及待支援地点；

步骤S40，根据所述步骤S20和所述步骤S30建立目标路径优化图；

步骤S50，通过蚁群优化算法对所述目标路径优化图进行最优化路径规划。

2.如权利要求1所述的基于蚁群算法的应急物资运输路径规划方法，其特征在于，所述步骤S10，具体包括以下步骤：

步骤S11，当灾害发生时，通过卫星图拍摄包含应急救援点和目标点的二维平面图片；

步骤S12，将拍摄到的所述应急救援点和目标点的二维平面图片，通过无线卫星通信技术传至地面应急救援控制中心。

3.如权利要求2所述的基于蚁群算法的应急物资运输路径规划方法，其特征在于，所述步骤S20，具体包括以下步骤：

步骤S21，在ENVI5.3软件对于多光谱图像和全色图像进行预处理，其中，所述预处理的顺序依次为辐射定标、大气校正和正射校正；

步骤S22，将处理后的多光谱图像和全色图像进行融合处理，得到分辨率更高的彩色图像；

步骤S23，使用遥感影像模式识别技术对所述分辨率更高的彩色图像进行处理，以识别被损毁道路的位置、边界轮廓和路段，并通过ENVIClassic软件进行监督分类，输出道路图层。

4.如权利要求2所述的基于蚁群算法的应急物资运输路径规划方法，其特征在于，所述步骤S40，具体包括以下步骤：

步骤S41，将输出的所述二维平面图片离散化为a×b的方格；

步骤S42，将离散化后的二维平面图片转换为0-1矩阵，其中，有路的方格设为0，无路的方格设为1；

步骤S43，根据所述步骤S30的预测情况，在道路图中标记路径的起始、终止节点。

5.一种基于蚁群算法的应急物资运输路径规划装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获得目标卫星图；

识别模块，用于对所述卫星图像进行处理，以识别道路被破坏情况，并输出可利用的道路图层；

确定模块，用于根据灾情对应急物资需求量进行预测，查询应急物资存储情况，确定抽调应急物资的地点、数量及待支援地点；

建立模块，用于根据所述步骤S20和所述步骤S30建立目标路径优化图；

优化模块，用于通过蚁群优化算法对所述目标路径优化图进行最优化路径规划。

6.如权利要求5所述的基于蚁群算法的应急物资运输路径规划装置，其特征在于，所述获取模块，具体包括：

拍摄单元，用于当灾害发生时，通过卫星图拍摄包含应急救援点和目标点的二维平面图片；

传输单元，用于将拍摄到的所述应急救援点和目标点的二维平面图片，通过无线卫星通信技术传至地面应急救援控制中心。

7.如权利要求6所述的基于蚁群算法的应急物资运输路径规划装置，其特征在于，所述识别模块，具体包括：

处理单元，用于在ENVI5.3软件对于多光谱图像和全色图像进行预处理，其中，所述预处理的顺序依次为辐射定标、大气校正和正射校正；

融合单元，用于将处理后的多光谱图像和全色图像进行融合处理，得到分辨率更高的彩色图像；

分类单元，用于使用遥感影像模式识别技术对所述分辨率更高的彩色图像进行处理，以识别被损毁道路的位置、边界轮廓和路段，并通过ENVIClassic软件进行监督分类，输出道路图层。