[發明專利]基于無人機集群的森林滅火方法及系統

在審

• 申請號: 202010164595.X
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111402541A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 宋甜睿;翟懿奎;吳時金;馮榮華;余翠琳;柯琪銳;周文略;鄺樹漢;姚如良
• 申請（專利權）人: 五邑大學;廣東新拓計算機科技有限公司
• 主分類號: G08B17/12
• 分類號: G08B17/12;A62C3/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 孫浩

1.基于無人機集群的森林滅火方法，其特征在于，所述無人機集群包括多架用于巡檢火災的固定翼無人機和多架用于投擲滅火彈滅火的多旋翼無人機，所述方法包括以下步驟：

接收所述固定翼無人機回傳的第一火災現場圖像和火災地點的坐標；

利用深度學習算法對所述第一火災現場圖像進行處理并判斷火勢，若判斷火勢處于初期階段，則建立無人機滅火任務，否則通知人工消防；

根據自主決策算法分批派遣多架所述多旋翼無人機進行滅火；

接收多架所述多旋翼無人機投擲滅火彈后回傳的第二火災現場圖像；

利用深度學習算法對所述第二火災現場圖像進行處理并判斷火勢，若判斷火勢處于非初期階段，則通知人工消防，否則持續派遣所述多旋翼無人機進行滅火直至判斷火勢撲滅；

當判斷火勢撲滅，取消所述無人機滅火任務。

2.根據權利要求1所述的基于無人機集群的森林滅火方法，其特征在于，利用深度學習算法對火災圖像進行處理并判斷火勢包括以下步驟：

對所述火災圖像進行預處理；

將經預處理后的火災圖像輸入至經大量包括多個階段火勢的火災樣本圖像訓練的Mask R-CNN網絡模型識別出火焰類和煙霧類；

若識別得到連續x幀火災圖像均只有煙霧類，判斷為初期階段；

若識別得到火災圖像存在火焰，則根據連續x幀火災圖像中火焰類的平均面積判斷火勢情況；

其中，所述火災圖像包括所述第一火災現場圖像或所述第二火災現場圖像，所述火勢情況包括所述初期階段和所述非初期階段。

3.根據權利要求2所述的基于無人機集群的森林滅火方法，其特征在于，所述預處理包括圖像增強、平滑濾波、邊緣檢測和圖像分割。

4.根據權利要求2所述的基于無人機集群的森林滅火方法，其特征在于，一幀火災圖像中，火焰類的面積的計算公式如下：

S(火焰類)＝S(邊界框)*(Num(火焰類的掩膜)/Num(邊界框))；

式中，S(火焰類)為火焰類的面積，S(邊界框)為邊界框的面積，Num(火焰類的掩膜)為火焰類的掩膜的像素點數，Num(邊界框)為邊界框的像素點數。

5.根據權利要求4所述的基于無人機集群的森林滅火方法，其特征在于，所述火災圖像是所述固定翼無人機或所述多旋翼無人機處于相對地平面的相同高度拍攝的。

6.根據權利要求1所述的基于無人機集群的森林滅火方法，其特征在于，所述根據自主決策算法分批派遣多架多旋翼無人機進行滅火具體包括以下步驟：

分別計算各臺所述多旋翼無人機抵達所述新任務的任務地點的距離和飛行時間；

依次將符合要求的多旋翼無人機按照與火災地點的距離由近至遠排序后加入任務隊列，其中所述符合要求的多旋翼無人機為裝備有能完成所述無人機滅火任務的資源且處于無任務狀態的多旋翼無人機；

按照設定時間間隔地向所述任務隊列中的多旋翼無人機發送執行指令，直至取消所述無人機滅火任務。

7.基于無人機集群的森林滅火系統，其特征在于，包括控制后臺和所述無人機集群，所述無人機集群包括多架固定翼無人機和多架多旋翼無人機；

所述控制后臺包括：

通信模塊，用于接收所述固定翼無人機回傳的第一火災現場圖像、火災地點的坐標和所述多旋翼無人機投擲滅火彈后回傳的第二火災現場圖像；

圖像處理模塊，用于利用深度學習算法對所述第一火災現場圖像和所述第二火災現場圖像進行處理；

火勢判斷模塊，用于根據所述圖像處理模塊輸出的圖像判斷火勢；

任務處理模塊，用于根據所述火勢判斷模塊的判斷結果建立和取消無人機滅火任務；

自主決策模塊，用于根據自主決策算法派遣多架所述多旋翼無人機進行滅火。

8.根據權利要求7所述的基于無人機集群的森林滅火系統，其特征在于，還包括地面控制站，所述地面控制站用于中繼所述控制后臺與所述無人機集群間交互的信息和用于為所述無人機集群補充資源和滅火彈。