[發明專利]一種基于圖像與視頻多模型的森林火情預警方法

在審

• 申請號: 202011613794.0
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112862150A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 羅敏靜;卿亮
• 申請（專利權）人: 廣州智能科技發展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州哲力智享知識產權代理有限公司 44494
• 代理人: 湯喜友

本發明提供一種基于圖像與視頻多模型的森林火情預警方法，該森林火情預警方法包括：S101：獲取森林煙火的圖片數據集，根據圖片數據集訓練Fast R?CNN模型和YOLO V3模型；S102：通過訓練后的Fast R?CNN模型識別接入的圖片，YOLO V3模型識別接入的視頻，根據識別結果獲取視頻和圖片中的森林煙火信息；S103：對王正飛模型中的初始火區、火場以及坡度進行修改，并通過修改后的王正飛模型和森林煙火信息計算火情蔓延趨勢，并將森林煙火信息和火情蔓延趨勢顯示在GIS地圖上。本發明既可以免去人工肉眼巡檢造成的人力物力的巨大消耗，又可以提高對森林火情識別報警的準確率，且能夠直觀的了解森林火情的具體情況，便于管理者更好的進行救援決策，提高了救援效率。

技術領域

本發明涉及森林火情預警領域，尤其涉及一種基于圖像與視頻多模型的森林火情預警方法。

背景技術

森林火災的定義是：在森林區域內，突發性的引起失去人為控制的大片林木的燃燒，而且森林火災的蔓延速度非常快。森林防火是中國防災減災的重要組成部分，對森林資源的保護和優良生態環境的發展都有重大意義，對中國能源的發展具有重大影響。

森林防火監測主要采用人工瞭望、遠程視頻監控、衛星遙感等方式。人工瞭望方式是在制高點設立瞭望哨，值班人員24小時輪流值班，由于人為的疏忽和過失，會使得許多火情未能及早發現，延誤撲火時間，造成嚴重后果。遠程視頻監控方式是在林區搭建大量的視頻監控點，監控點配備攝像機，通過有線或無線網絡將實時畫面傳送到監控中心，由中心人員實施監控。該方式不需直接派駐人員到林區現場，但在遠距離上人工很難別早期火情。尤其是可見光攝像機監控系統，在夜間，幾乎沒有可探測的光譜范圍的光照，視頻圖像上幾乎是漆黑一片，很難發現和判斷林火。即便換成熱紅外視頻監控，森林環境復雜，容易存在監控死點，從而造成隱患。衛星遙感方式是通過對遙感照片的處理后發現林火，但衛星只能發現較大區域的林火，在火災早期無法發現；同時還存在遙感圖像分辨率不足、靈活性差等問題。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提出一種基于圖像與視頻多模型的森林火情預警方法，借助于深度學習算法識別和提取圖像或視頻中的森林煙火信息，這樣既可以免去人工肉眼巡檢造成的人力物力的巨大消耗，又可以提高對森林火情識別報警的準確率，且通過修改后的王正非模型對火情的蔓延方向與速度進行預測，并將森林火情信息和蔓延趨勢顯示在GIS地圖上，能夠直觀的了解森林火情的具體情況，便于管理者更好的進行救援決策，提高了救援效率。

為解決上述問題，本發明采用的一個技術方案為：一種基于圖像與視頻多模型的森林火情預警方法，所述森林火情預警方法包括：S101：獲取森林煙火的圖片數據集，根據所述圖片數據集訓練Fast R-CNN模型和YOLO V3模型；S102：通過訓練后的Fast R-CNN模型識別接入的圖片，YOLO V3模型識別接入的視頻，根據識別結果獲取所述視頻和圖片中的森林煙火信息；S103：對王正飛模型中的初始火區、火場以及坡度進行修改，并通過修改后的王正飛模型和所述森林煙火信息計算火情蔓延趨勢，并將所述森林煙火信息和火情蔓延趨勢顯示在GIS地圖上。

進一步地，所述獲取森林煙火的圖片數據集的步驟具體包括：

獲取與森林煙火相關的圖片數據，對所述圖片數據中的森林煙火目標進行標注，并對標注后的所述圖片數據進行預處理以獲取所述圖片數據集。

進一步地，所述對標注后的所述圖片數據進行預處理的步驟具體包括：

對所述圖片數據中的圖片進行歸一化處理，使所述圖片中的每個像素點減去均值像素，并對所述圖片的圖像進行縮放處理。

進一步地，所述根據所述圖片數據集訓練Fast R-CNN模型和YOLO V3模型的步驟具體包括：通過RPN生成候選區域，根據所述候選區域訓練Fast R-CNN模型和YOLO V3模型；初始化新的RPN，并根據所述新的RPN的結果微調所述Fast R-CNN模型全連接層和YOLO V3模型的全連接層以構成一個統一的網絡。