[发明专利]基于无人机的火势发展预测方法及预测系统

说明书

本发明公开了基于无人机的火势发展预测方法及预测系统，其预测方法包括：将图像或视频数据输入至预先训练好的识别检测模型中，获取火源位置数据、建筑物特征数据、可燃物特征数据及衍生特征数据；将火源位置数据、建筑物特征数据、可燃物特征数据及衍生特征数据输入至预先训练好的环境影响模型中，获得火势发展的环境影响因素数据；将实时气象数据、气象预测数据及火势发展的环境影响因素数据输入至预先训练好的气象数据处理模型中，获得环境因素影响下的气象数据；将火源位置数据、火势发展的环境影响因素数据及环境因素影响下的气象数据输入至预先训练好的火势发展预测模型中，获得火势发展预测结果，提高了火势预测的准确性和速度。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，具体地涉及基于无人机的火势发展预测方法及预测系统。

背景技术

在出现火情后，消防队伍需要针对火势的发展进行灭火计划布局，并且需要进行附近人员的疏散，特别是需要优先做好火势蔓延方向的人员疏散，无人机在火情监控方面有着重要作用，消防队伍对于火势的发展信息获取很大程度来自于无人机的现场信息采集，火势的发展包括方向和速度，所以对于火势的发展预测就显得尤为重要。

现有技术中，在对火势预测方面，通过风速风向以及对火焰的RGB图像进行识别，预测火焰将会燃烧的边界区域，其中，风速风向通过气象部门公布的区域数据获得，火焰的RGB图像通过搭载在无人机上的高清摄像头获得，但实际面对火情时，无人机为了保证正常工作状态以及观察整体火情实时变化，需要和火源保证一定的安全距离，火势的发展受到众多外界环境影响，甚至影响最直接的风速风向都会被其他因素干扰，导致最终的火势预测结果经常有较大偏差。

如何基于无人机进行信息采集，结合多种现场影响因素，精确预设火势发展，是本领域亟需解决的问题。

发明内容

本发明为解决上述现有技术对于火势预测方式单一、预测效果差的问题，本发明提供基于无人机的火势发展预测方法及预测系统，获得精确高、实时性强、可为消防决策者提供科学依据的火势发展预测。

基于无人机的火势发展预测方法，包括以下步骤：

将图像或视频数据输入至预先训练好的识别检测模型中，获取火源位置数据、建筑物特征数据、可燃物特征数据及衍生特征数据；

将火源位置数据、建筑物特征数据、可燃物特征数据及衍生特征数据输入至预先训练好的环境影响模型中，获得火势发展的环境影响因素数据；

将实时气象数据、气象预测数据及火势发展的环境影响因素数据输入至预先训练好的气象数据处理模型中，获得环境因素影响下的气象数据；

将火源位置数据、火势发展的环境影响因素数据及环境因素影响下的气象数据输入至预先训练好的火势发展预测模型中，获得火势发展预测结果。

优选的，所述火源位置数据包括：火源的地理坐标及火源的高度；

所述建筑物特征数据包括：建筑物的位置、形状、大小、结构及材料；

所述可燃物特征数据包括：位置、类型、数量、湿度、生物学特性；

所述衍生特征数据包括：火源与建筑物的距离及火源与可燃物的距离。

优选的，采用卷积神经网络构建识别检测模型，通过收集带标签的图像对识别检测模型完成预训练，使识别检测模型能够学习到特征和标签之间的关联；

其中，所述标签包括火源、建筑物、可燃物的位置和特征。

优选的，所述火势发展的环境影响因素数据包括：地形影响数据、建筑物布局影响数据、可燃物特性影响数据及衍生特征影响数据。

优选的，采用机器学习算法构建环境影响模型，通过历史火灾数据学习环境因素对火势的发展影响完成环境影响模型的预训练。