[發明專利]基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法及系統

在審

• 申請號: 202010621806.8
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111639825A
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 陶杰;林德旸;吳保茂;張煒新;陳希彤;林梓楠
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04;G06T7/13
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 楊小紅

1.一種基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1.通過圖像采集設備對滅火人員滅火的目標區域進行圖像采集，獲得目標圖像和滅火人員的地理位置；

S2.對所述目標圖像進行處理，得到目標圖像中火焰的面積增長率、火焰圓形度和火焰尖角寬度，將所述目標圖像中火焰的面積增長率、火焰圓形度和火焰尖角寬度作為輸入層輸入BP神經網絡模型識別所有目標圖像是否發生火災；

S3.根據所述BP神經網絡模型識別所有目標圖像是否發生火災以及對應火災的所述目標位置建立柵格化地圖；

S4.根據所述地理位置在所述柵格化地圖上采用A-Star算法計算規劃，得到滅火人員的逃生路徑。

2.根據權利要求1所述的基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法，其特征在于，還包括：所述BP神經網絡模型的輸出層輸出的數值記為Q，若Q∈[0，0.85)，則所述目標區域沒有發生火災，在所述柵格化地圖上標記為0；若Q∈[0.85，1]，則所述目標區域發生火災，在所述柵格化地圖上標記為1。

3.根據權利要求1所述的基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法，其特征在于，對所述目標圖像處理的步驟具體包括：

對所述目標圖像根據RGB顏色取值范圍進行分割，得到分割圖像并對所述分割圖像進行篩選，得到目標分割圖像；

根據所有的所述目標分割圖像計算目標圖像中火焰的面積增長率。

4.根據權利要求1所述的基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法，其特征在于，對所述目標圖像處理的步驟還包括：

對所述目標圖像根據火災的干擾源提取特征，得到特征圖像；

根據所述特征圖像的面積和周長計算，得到所述目標區域的火焰圓形度。

5.根據權利要求1所述的基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法，其特征在于，對所述目標圖像處理的步驟還包括：

對所述目標圖像中火焰進行邊緣檢測，得到邊緣圖像；

沿著所述邊緣圖像中火焰邊緣逐個火焰點進行掃描，得到每個火焰點的高度，若一個火焰點邊緣連續50個火焰點的高度均小于該火焰點的高度，那么該火焰點記為尖角點；

將與所述尖角點相鄰第25個火焰點的距離記為第一距離，以及與所述尖角點相鄰第50個火焰點的距離記為第二距離，根據所述第一距離與所述第二距離計算所述尖角點的寬度，得到所述目標區域的火焰尖角寬度。

6.根據權利要求1所述的基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法，其特征在于，根據所述BP神經網絡模型識別目標區域是否發生火災，在所述柵格化地圖上設置有火災點和非火災點；規劃滅火人員的逃生路徑具體包括：

S41.將所述滅火人員的地理位置作為A-Star算法的起點，并將起點放入封閉列表中；

S42.在所述柵格化地圖中搜索所述起點相鄰的非火災點，得到至少一個相鄰的非火災點，根據估價函數計算點P與每個相鄰的非火災點之間的距離，得到距離數據以及由距離數據組成的距離數據集合；

S43.從所述距離數據集合中篩選出距離數據最小的非火災點，并將該非火災點作為起點，重復執行步驟S42和步驟S43，直至篩選出距離數據最小的非火災點為目標點時，將所有篩選出的距離數據最小的非火災點依次連接成為規劃滅火人員的逃生路徑；

其中，所述目標點為滅火人員逃生的安全點。

7.根據權利要求6所述的基于A-Star算法是森林火災指示逃生路徑方法，其特征在于，還包括：在步驟S42中，若在所述柵格化地圖中搜索所述起點相鄰的非火災點過程中，搜索不到相鄰的非火災點，則規劃滅火人員的逃生路徑失敗。