AI驱动的图像识别森火风险普查及预警防控系统

本发明涉及森林防火，尤其涉及ai驱动的图像识别森火风险普查及预警防控系统。

背景技术：

1、近年来，森林火灾频繁发生，造成了巨大的经济损失和生态破坏，传统的火灾监测和预警方法主要依赖于人工巡查或者简单的传感器设备，这些方法在大面积森林地区的实时监测与准确预警方面存在明显的短板，随着技术的进步，尽管有了一些基于图像识别的火灾检测系统，但它们往往对环境参数缺乏足够的考虑，这可能导致在不同的环境条件下出现误报或漏报。

2、另一方面，许多现有的图像识别系统使用的数据集有限，很难覆盖各种复杂的火灾场景，即使使用了深度学习技术，由于训练数据的不足，这些系统在实际应用中也可能遭遇挑战，导致识别准确性和鲁棒性不足。

3、为了提高森林火灾的实时监测与预警效果，有必要开发一个集成多种数据来源、能够全面分析环境参数、并具有高准确性和鲁棒性的智能预警系统，特别是在数据增强方面，需要一种有效的方法来扩展和增强训练数据集，从而提高系统在各种复杂场景下的表现。

4、综上所述，如何结合各种数据来源、深入分析环境参数、并使用先进的深度学习技术，特别是数据增强技术，来设计和实现一个高效、准确和鲁棒的森林火灾实时监测与预警系统，成为了当下的技术难题。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了ai驱动的图像识别森火风险普查及预警防控系统。

2、ai驱动的图像识别森火风险普查及预警防控系统，包括数据收集模块、环境参数分析模块、图像识别模块、深度学习模块、数据融合模块、智能预警模块以及数据增强模块；其中，

3、数据收集模块：采用无人机、遥感和激光雷达设备，收集场景的实时信息；

4、环境参数分析模块：分析数据收集模块输出的原始数据，提取原始数据中的温度、湿度、风速的环境参数，并将提取的参数输出至深度学习模块以协助火灾风险评估；

5、图像识别模块：接收数据收集模块输出的原始数据，并通过基于卷积神经网络cnn的算法对场景中的火源、烟雾及火灾相关特征进行识别；

6、深度学习模块：基于循环神经网络rnn算法，接收来自环境参数分析模块的关键环境参数，动态调整图像识别模块的模型权重，以提高识别精度和鲁棒性；

7、数据融合模块：接收来自图像识别模块的识别结果，采用集成学习技术融合各种信息，然后输出融合后的数据给智能预警模块；

8、智能预警模块：基于大数据和ai技术，评估数据融合模块提供的融合数据，当火灾风险达到预设阈值时，发出预警；

9、数据增强模块：对于数据收集模块的数据，利用基于gans的技术进行数据增强，然后提供增强后的数据给图像识别模块，以提高其识别准确性。

10、进一步的，所述数据收集模块包括无人机单元、遥感单元以及激光雷达单元；其中，

11、无人机单元：配备高分辨率摄像机和红外传感器，所述高分辨率摄像机用于从低空捕获地表的高清可见光图像，为识别火源提供清晰视角，红外传感器利用红外波段来感知温度，能检测到隐藏的火源或温度异常区域；

12、遥感单元：利用卫星上的传感器捕获大范围的地面图像，所述卫星传感器可以捕捉到中红外和热红外，该波段能检测和定位火源或热点区域；

13、激光雷达单元：使用激光雷达技术，发射脉冲激光并接收其反射信号，通过计算激光脉冲的发射与反射时间差，能够生成场景的三维点云数据，该数据揭示了地形和植被结构，从而评估火灾传播的潜在路径和速度。

14、进一步的，所述环境参数分析模块包括温度提取单元、湿度提取单元以及风速提取单元；其中，

15、温度提取单元：使用红外传感器捕获的数据，利用普朗克辐射定律来计算场景中的温度，具体计算公式为：

16、

17、其中，l是光谱辐射度，λ是波长，t是绝对温度，h是普朗克常数，c是光速，k是玻尔兹曼常数，通过已知的波长和辐射度来求解t，即可获得场景中的温度信息；

18、湿度提取单元：通过分析遥感传感器捕获的数据中的水分特征波段，结合实地湿度标定，估算大气中的相对湿度，用已知的水分吸收和反射特性，与实地湿度数据建立关系，从而推导出相对湿度；

19、风速提取单元：通过激光雷达的多次测量，计算地面上植被的移动速度和方向，从而估算风速，具体计算公式为：

20、

21、其中，v是风速，δd是植被在连续两次测量中的移动距离，δt是两次测量的时间间隔，通过该计算方法将获得风的速度和方向信息。

22、进一步的，所述图像识别模块包括图像预处理单元、卷积层单元、池化层单元以及全连接层单元；其中，

23、图像预处理单元：采用标准化和归一化技术，将从数据收集模块接收的原始图像数据调整至相同的尺寸并进行归一化处理，该归一化处理计算公式为：

24、

25、其中，i′是处理后的图像数据，i是原始图像数据，μ是图像数据的均值，σ是图像数据的标准差；

26、卷积层单元：使用卷积核对预处理后的图像进行特征提取，该过提取计算公式表示为：oij＝∑u,v ii+u,j+v×kuv，

27、其中，oij是输出特征图的一个像素，i是输入的图像，k是卷积核，通过该提取计算操作捕捉图像中的局部特征；

28、池化层单元：采用最大池化或平均池化方法，对卷积层的输出进行下采样，减少特征的空间尺寸，增强模型的鲁棒性；

29、全连接层单元：采用矩阵乘法，将池化层的输出转换为预测值，具体计算公式为：

30、p＝f(w×o+b)，

31、其中，p是预测值，o是池化层的输出，w和b分别是权重和偏置，而f是激活函数。

32、进一步的，所述深度学习模块包括环境参数输入单元、rnn单元以及动态权重调整单元；其中，

33、环境参数输入单元：接收环境参数分析模块输出的关键环境参数包括温度t、湿度h和风速v，并将其转换为时间序列数据向量t1,t2,…,tn，其中每个时间点的数据向量ti包括该时刻的t、h和v；

34、rnn单元：采用循环神经网络的结构，来处理时间序列数据，对于每个时间点ti，rnn单元的输出计算公式为：

35、hi＝f(wxh×ti+whh×hi-1+bh)，

36、其中，hi是该时刻的隐藏状态，wxh和whh是权重矩阵，bh是偏置项，f是激活函数；

37、动态权重调整单元：根据rnn单元输出的隐藏状态系列h1,h2,…,hn，该单元计算图像识别模块的权重调整因子，具体的，调整因子的计算公式为：

38、

39、其中，δw是权重调整因子，α是一个学习率参数；

40、所述图像识别模块中的权重矩阵更新为：新权重＝原权重+δw。

41、进一步的，所述数据融合模块包括识别结果接收单元、集成学习单元以及融合数据输出单元；其中，

42、识别结果接收单元：与图像识别模块相连，用于接收场景中火源、烟雾的识别结果，将该结果表示为一个数据向量r＝r1,r2,…,rm，其中每个元素ri对应场景中一个区域的火灾风险评分；

43、集成学习单元：采用多个基学习器进行训练，并将输出进行加权融合以获得最终的火灾风险评估结果，具体地，设有n个基学习器，每个学习器对于场景中的一个区域给出一个火灾风险评分其中，i是学习器的索引，j是区域的索引，集成学习单元将使用以下公式进行融合：

44、

45、其中，fj是融合后的火灾风险评分，而wi是第i个基学习器的权重；

46、融合数据输出单元：将集成学习单元计算得到的融合后的火灾风险评估结果f＝f1,f2,…,fm输出给智能预警模块，供其进行火灾风险评估和预警。

47、进一步的，所述智能预警模块包括风险评估单元、阈值判断单元以及通知输出单元；其中，

48、风险评估单元：接收来自数据融合模块的融合后的火灾风险评估结果f＝f1,f2,…,fm，并采用预先训练的机器学习模型，对每一区域的火灾风险进行评级，具体地，使用以下公式进行评估：

49、riskj＝g(fj)，

50、其中，riskj代表第j区域的火灾风险等级，而g是一个函数，映射融合后的评分到一个预定的风险等级上；

51、阈值判断单元：与风险评估单元相连，实时比对riskj与预设的风险阈值t，若riskj大于t，则触发预警机制；

52、通知输出单元：风险超过预设阈值时，生成并发送预警通知至相关人员。

53、进一步的，所述风险等级包括低风险、中风险以及高风险，具体的，预设阈值标准为t1和t2，当0≤riskj<t1时为低风险，当t1≤riskj<t2时为中风险，当riskj≥t2时为高风险。

54、进一步的，所述数据增强模块包括生成器g与判别器d；其中，

55、生成器g：接收来自数据收集模块的原始图像数据，并使用以下的计算公式进行数据增强：

56、g(z)＝f(wg·z+bg)，

57、其中，z为随机噪声输入，wg和bg为生成器的权重和偏置，f为激活函数；

58、判别器d：对生成器输出的图像和真实图像进行鉴别，判断图像是否为真实图像，使用以下的公式来估算图像的真实性：

59、d(x)＝σ(wd·x+bd)，

60、其中，x为图像输入，wd和bd为判别器的权重和偏置，σ为激活函数；

61、通过反复训练生成器g和判别器d，使得生成器g能产生与真实图像相似的增强数据，从而提供给图像识别模块，以提高其识别准确性。

62、本发明的有益效果：

63、本发明，结合无人机、遥感和激光雷达设备进行数据收集，并进一步分析环境参数如温度、湿度和风速，这种集成方法确保了从各个维度对火灾风险进行全面监测，从而显著提高了火灾检测的准确性和及时性，减少了因环境变化导致的误报或漏报。

64、本发明，通过引入基于循环神经网络(rnn)的深度学习模块，本发明可以动态调整图像识别模块的模型权重，确保在各种复杂的火灾场景下都能维持较高的识别精度，同时，集成学习技术在融合各种信息时为系统增加了额外的鲁棒性。

65、本发明，利用gans技术对数据进行增强，极大地扩展了训练数据集，这不仅解决了传统图像识别系统由于数据集有限而面临的挑战，还确保了模型在各种未见过的复杂场景下仍能维持良好的性能，从而提高了系统的实际应用价值。