基于多传感器的综合森林防火监控系统及方法与流程

本发明涉及户外火灾监测领域，具体为基于多传感器的综合森林防火监控系统及方法。

背景技术：

森林是人类的宝贵财富和重要资源，进入新时代以来，生态文明建设对森林防火提出了更高的要求。森林火灾特点是危害大，扑灭困难，所以预防火灾、监测火灾和及时扑灭在萌芽状态的火灾就都显得尤为重要。随着智能图像识别、三维地理信息、大型网络监控等高新技术的发展，也促进了林业防火监测预警系统的进步。而建立森林防火监控系统的关键是部署在林区前端的野外云台监测系统。其中，监控云台是一种安装在摄像机支撑物上的转向平台，用于摄像机与支撑物的联结，由两个电机驱动，具有水平和垂直运动的功能。

公开号为cn204204139u的中国专利公开了一种输电线路的山火监测系统，设计了一套节能模块，该模块由雨量传感器、温度传感器、湿度传感器及数据采集器构成。该模块利用雨量传感器、温度传感器及湿度传感器对周围环境的雨量、温度及湿度进行感知，将获得的雨量、温度及湿度三种微气象信息通过数据采集器采集后，传输至计算机，计算机依据采集到的雨量、温度及湿度三种微气象信息控制激光雷达及计算机的工作状态，使得整套架空输电线路山火监测系统在不易发生山火的情况下将激光雷达关闭，同时使计算机处于睡眠状态，从而达到节能效果。由于这种激光雷达耗电量非常大，必须由输电线路供电，难以适用于广阔的森林，现有技术还是倾向于使用耗电量更低的基于录像设备的监控系统；该系统对激光雷达的控制仅限于适时打开和关闭，监控启闭的条件界限太唐突，容易遗漏火情，还难以平衡监控工作和电能消耗。

为避免遗漏火情，现有的森林火情监控方式是按照预设的规律或在远程控制下持续不断地扫描监控森林，用于防火监控的录像设备全天候运行，监控云台也配合录像设备持续转动；并且录像设备和云台电机耗电量大；另外，录像设备产生大量的录像数据，其中包含了不会发生火灾时期的无用视频数据，使监控系统处理和发送数据量增大，更加增加了耗电量；而在森林深处的监控设备供电困难，可供支配的电能有限，降低系统的耗电量显得尤为重要。

技术实现要素：

本发明提供了基于多传感器的综合森林防火监控系统，解决森林防火监控系统耗电量大的技术问题。

本发明提供的基础方案为：基于多传感器的综合森林防火监控系统，包括监控云台和固定在监控云台上的录像设备；还包括环境采集模块、分析模块、云台控制器，所述环境采集模块外接有多个环境传感单元，环境采集模块和分析模块通信连接，分析模块通信连接云台控制器，云台控制器控制连接监控云台和录像设备；

环境传感单元：用于根据实时的天气特征得到环境参数电信号；

环境采集模块：用于根据多个环境参数电信号获取当前的森林环境参数；

分析模块：用于分析当前的森林环境参数得到多种云台控制策略；

云台控制器：用于根据云台控制策略控制监控云台的转动和录像设备的启闭。

本发明的工作原理及优点在于：

本发明中环境传感单元根据实时的天气特征得到环境参数电信号，环境采集模块根据多个环境参数电信号获取当前的森林环境参数，分析模块分析当前的森林环境参数得到多种云台控制策略，云台控制器根据云台控制策略控制监控云台的转动和录像设备的启闭。森林环境不断变化，部分天气环境容易导致发生火灾，本发明中的监控系统自动采集和识别天气环境，在容易发生火灾期间加强监控，在不容易发生火灾期间减少监控云台和录像设备的运行，在不会发生火灾期间停止监控云台和录像设备，降低电能消耗。现有技术中云台和录像设备长时间保持运行，也长时间保持数据的传输，特别是录像数据，导致消耗大量电能；另外，现有技术只能对监测设备远程进行普遍性的调节，而远程调节的针对性较弱，在某些区域易发生火情的概率较高时，不能及时提高相应区域的防火监测能力。

本发明中的环境采集模块自动集中解析环境参数电信号得到森林环境参数，不再需要林业管理人员分别去识读和统计，自动化程度高，并且由于环境参数电信号的数据结构简单，对环境采集模块的计算能力要求较低，功耗较小。分析模块自动分析当前的森林环境参数得到多种云台控制策略，不再需要林业管理人员来分析和决策，分析模块对环境变化的响应速度快，自动决策出的控制策略更及时。

本发明在监测森林火情中自动采集森林环境参数，实时量化天气数据，提高系统对环境变化的适应能力和感应精确度；根据实时的天气环境情况自动灵活调整监控策略，自动控制监控云台和录像设备的运行，降低能耗，减少监控设备的工作强度，降低故障率和零部件磨损速度，延长使用寿命；随环境变化而产生的录像数据更具有参考性，提高了筛查效率，利于及时发现火情隐患。

进一步，所述环境传感单元分别是温湿度单元、雪量单元、雨量单元、土壤水分单元，温湿度单元用于实时测量温度和湿度得到温湿度电信号，雪量单元用于实时测量降雪量得到降雪量电信号，雨量单元用于实时测量降雨量得到降雨量电信号，土壤水分单元用于实时测量土壤得到土壤水分电信号，所述环境参数电信号包括温湿度电信号、降雪量电信号、降雨量电信号和土壤水分电信号；所述环境采集模块根据环境参数电信号获得的森林环境参数包括温度值、湿度值、降雪量值、降雨量值和土壤含水率值。温度、湿度、土壤水分、降雨和降雪是影响森林火情的重要参数，方便本系统实时准确感知森林环境中和火灾有关因素的情况，并且相应的传感技术成熟，设备成本投入较低。

进一步，所述多种环境传感单元还包括环境光传感器，环境光传感器用于实时测量光线强度得到光强电信号，环境采集模块还用于根据光强电信号得到光照强度值，所述环境参数电信号还包括光强电信号，所述森林环境参数还包括光照强度值，分析模块内存储有昼夜交替阈值，分析模块比较光线强度值是否超过昼夜交替阈值，在光线强度值大于昼夜交替阈值时进入昼间控制模式，在光线强度值小于昼夜交替阈值时进入夜间控制模式。由于采用了环境光传感器，本发明中的监控系统还可以感知到昼夜交替，利于在不易发生火情的夜间调整为更省电的监控状态。

进一步，分析模块内存储有匹配对应云台控制策略的各种森林环境参数的数值范围的多种搭配组合。不同的森林环境参数下发生火灾的概率大不相同，参数的搭配组合可凭经验设定，用不同的云台控制策略应对不同的环境情形，利于提高系统对易发生火灾环境的感知和识别能力。

进一步，所述云台控制策略包括控制录像设备的启闭、控制监控云台的多种转动扫描速度与间歇频率的搭配组合。对监控云台和录像设备的控制搭配多样，更符合不同环境情况下的监控强度需求，利于在不易发生火情时降低电能消耗，还利于提高系统在易发生火情的环境下的监测响应速度。

本发明的另一目的，是提供一种基于多传感器的综合森林防火监控系统的方法，包括：

步骤一：环境传感单元根据实时的天气特征得到环境参数电信号；

步骤二：环境采集模块根据多个环境参数电信号获取当前的森林环境参数；

步骤三：分析模块分析当前的森林环境参数得到多种云台控制策略；

步骤四：云台控制器根据云台控制策略控制监控云台的转动和录像设备的启闭。

进一步，步骤一和步骤二中，所述环境传感单元分别是温湿度单元、雪量单元、雨量单元、土壤水分单元，温湿度单元实时测量温度和湿度得到温湿度电信号，雪量单元实时测量降雪量得到降雪量电信号，雨量单元实时测量降雨量得到降雨量电信号，土壤水分单元用于实时测量土壤得到土壤水分电信号，所述环境参数电信号包括温湿度电信号、降雪量电信号、降雨量电信号和土壤水分电信号；所述环境采集模块根据环境参数电信号获得的森林环境参数包括温度值、湿度值、降雪量值、降雨量值和土壤含水率值。提高对环境的精确感知能力。

进一步，步骤一和步骤二中，所述多种环境传感单元还包括环境光传感器，环境光传感器实时测量光线强度得到光强电信号，环境采集模块还根据光强电信号得到光照强度值，所述环境参数电信号还包括光强电信号，所述森林环境参数还包括光照强度值，分析模块内存储有昼夜交替阈值，分析模块比较光线强度值是否超过昼夜交替阈值，在光线强度值大于昼夜交替阈值时进入昼间控制模式，在光线强度值小于昼夜交替阈值时进入夜间控制模式。提高系统对昼夜的感知，利于区分调整在夜间的监控强度。

进一步，步骤三中，分析模块内存储有匹配对应云台控制策略的各种森林环境参数的数值范围的多种搭配组合。提高系统对易发生火灾环境的识别能力。

进一步，步骤三和步骤四中，所述云台控制策略包括控制录像设备的启闭、控制监控云台的多种转动扫描速度与间歇频率的搭配组合。更符合不同环境情况下的监控强度需求。

附图说明

图1为本发明基于多传感器的综合森林防火监控系统的实施例1的系统示意图。

图2为本发明基于多传感器的综合森林防火监控系统的实施例2的系统示意图。

图3为本发明基于多传感器的综合森林防火监控系统的实施例3的系统示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细的说明：

实施例1基本如附图1所示：

基于多传感器的综合森林防火监控系统，包括监控云台和用螺栓固定在监控云台上的录像设备，监控云台采用森林卫士轻载数字云台(顶载)hfc-e10，录像设备采用海康威视ds-2zcn3008(c)日夜型网络高清一体机。还包括环境采集模块、分析模块、云台控制器，环境采集模块用rs485外接有4个环境传感单元，环境采集模块和分析模块并行连接，分析模块并行连接云台控制器，云台控制器用rs485控制连接监控云台、用继电器控制连接录像设备。

环境传感单元：用于根据实时的天气特征得到环境参数电信号。4个环境传感单元分别是温湿度单元、雪量单元、雨量单元、土壤水分单元，温湿度单元用于实时测量温度和湿度得到温湿度电信号，雪量单元用于实时测量降雪量得到降雪量电信号，雨量单元用于实时测量降雨量得到降雨量电信号，土壤水分单元用于实时测量土壤得到土壤水分电信号，所述环境参数电信号包括温湿度电信号、降雪量电信号、降雨量电信号和土壤水分电信号。温湿度单元采用广州广控jwsk-v室外型防雨水温湿度传感器；雪量单元采用m167121雪量传感器，分辨率为1cm，供电要求为8～16vdc；雨量单元采用yoyi-yl雨量传感器，土壤水分单元采用冀欧速osa-1土壤水分传感器。

环境采集模块：用于根据5个环境参数电信号获取当前的森林环境参数，采用的是dfrobot开发dfr0233传感器数据采集模块。环境采集模块根据环境参数电信号获得的森林环境参数包括温度值、湿度值、降雪量值、降雨量值和土壤水分电信号。

分析模块：用于分析当前的森林环境参数得到四种云台控制策略，采用基于arm9架构的飞凌fl2416开发板。分析模块中存储有各种森林环境参数的数值范围的4种搭配组合，分别匹配对应的云台控制策略包括控制策略一、控制策略二、控制策略三和控制策略四。具体为湿度值大于75％rh或降雨量值大于5mm或下雪量值大于1mm时，对应控制策略一；湿度值为55rh％～75％rh、温度值大于25℃、土壤含水率值小于20％时，对应控制策略二；湿度值为30％rh～55rh％、温度值在0～35℃、下雪量值小于1mm、土壤含水率值小于15％时，对应控制策略三；相对湿度低于30％rh、温度在-10～25℃、下雪量值小于1mm、土壤含水率值小于10％时，对应控制策略四。

云台控制器：用于根据云台控制策略控制监控云台的转动和录像设备的启闭，采用基于stm32微控制器的阿波罗stm32h743开发板。云台控制策略包括控制录像设备的启闭、控制监控云台的多种转动扫描速度与间歇频率的搭配组合。具体为控制策略一，云台控制器控制录像设备停止运行、控制电动云台停止转动；控制策略二，云台控制器控制录像设备正常运行、控制电动云台慢速转动和间隔转动，慢速转动的水平速度为3度每秒、垂直速度为1度每秒，每次转动运行时长为30秒、停止转动的间隔时长为30秒；控制策略三，云台控制器控制录像设备正常运行、控制电动云台常速转动，常速转动的水平速度为5度每秒、垂直速度为2度每秒；控制策略四，云台控制器控制录像设备正常运行、控制电动云台加速转动，加速转动的水平速度为8度每秒、垂直速度为3度每秒。

本实施例在监测森林火情中实时量化天气数据，提高系统对环境变化的适应能力和感应精确度；根据实时的天气环境情况自动灵活调整监控策略，自动控制监控云台和录像设备的运行，适时降低能耗，减少监控云台和录像设备的工作强度，降低故障率，延长监控系统的使用寿命；另外，随环境变化而产生的录像数据更具有参考性，实现了对视频数据的初步筛选，提高了筛查效率，加强火情高发期间系统的监控能力，利于及时发现火情隐患。

实施例2基本如附图2所示：

实施例2和实施例1大致相同，不同之处仅在于，环境传感单元有5个，还包括环境光传感器，采用亿光电子f3平头环境光传感器als-pdic243-3b，用rs485连接到环境采集模块；环境光传感器用于实时测量光线强度得到光强电信号，环境采集模块还用于根据光强电信号得到光照强度值；环境参数电信号还包括光强电信号，森林环境参数还包括光照强度值。分析模块内存储有昼夜交替阈值，分析模块比较光线强度值是否超过昼夜交替阈值，昼夜交替阈值为0.2lx的光照强度。分析模块根据光照强度值区分昼间和夜间，具体为光照强度值大于0.2lx时，分析模块进入昼间控制模式，光照强度值小于0.2lx时，分析模块进入夜间控制模式。云台控制器获取分析模块目前处于的昼间控制模式或夜间控制模式的状态信号，调整对云台运行速度和摄像机启闭的控制。

昼间控制模式下，云台控制器对云台控制策略的执行和实施例1相同，夜间控制模式下，云台控制器对云台控制策略的具体执行为：控制策略一，云台控制器控制录像设备停止运行、控制电动云台停止转动；控制策略二，云台控制器控制录像设备正常运行、控制电动云台慢速转动和间隔转动，慢速转动的水平速度为1度每秒、垂直速度为0.5度每秒，每次转动运行时长为30秒、停止转动的间隔时长为60秒；控制策略三，云台控制器控制录像设备正常运行、控制电动云台常速转动，常速转动的水平速度为4度每秒、垂直速度为1度每秒；控制策略四，云台控制器控制录像设备正常运行、控制电动云台加速转动，加速转动的水平速度为6度每秒、垂直速度为2度每秒。

夜间的森林光照强度低，满月时最大光照强度为0.2lx，录像设备成像质量较差；以光伏发电补充电能的监控平台进入纯耗电状态；森林环境温度降低，自然条件下不易发生火灾。本实施例降低系统在夜间时的监控扫描速度和频率，提高录像设备在夜间的成像质量的同时，进一步降低了系统耗电量。

实施例3基本如附图3所示：

实施例3和实施例2大致相同，不同之处仅在于，还包括烟雾辨别模块，用于获取录像设备的监控视频，并对监控视频中的烟雾进行识别辨认。其中，烟雾辨别模块采用华为hikey970ai人工智能开发板。烟雾辨别模块每隔2秒截取一帧监控视频的图像，通过k-meas算法对其中的烟雾团进行识别拟合得到疑似图形。并统计疑似图形在纵向方向上的最大跨度像素数，还根据连续的10个跨度像素数计算其平均增长率得到的烟升增长率，根据烟飘升和雾平流的特性对烟雾进行区分，提高烟雾辨别的准确度。烟雾辨别模块内存储有通过卷积神经网络算法根据各种烟团图形训练出的烟团模型，烟雾辨别模块将疑似图形输入到烟团模型中拟合得到烟团拟合度。根据烟和雾的形状特性对烟雾进行区分，避免在有风的情况下烟团没有飘升而导致难以通过飘升特性来识别，进一步提高辨认烟雾的精确度。在烟团拟合度大于第一阈值或烟升增长率大于第二阈值时输出识别辨认到烟团。若识别辨认到烟团，则在30秒内以5秒的间隔周期向分析模块发送烟情信号。

分析模块在接收到烟情信号后，在30分钟内将云台控制策略强制调整为控制策略四，加强电动云台的运行速度，保持录像设备持续监控。如在监控范围内由于火情出现烟时，烟必定长期出现，所以分析模块将一直将云台控制策略调整为控制策略四，使监控系统保持在高位的运行状态，持续监控火情。当较小的火情自生自灭而产生短期的烟团，或者分析模块在短期内误识别出烟团时，监控系统也将在较长的时间内保持高位的运行状态来进行取证，然后自动解除该运行状态，实现对这类情况的自动处理。

实施例3实现了在录像设备运行期间对烟雾的辨别能力，能识别出监控范围内出现的烟团，及时调整监控策略，在减少监控云台和录像设备的工作强度的同时，也更利于及时发现火情隐患。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。