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關鍵詞:森林防火;圖像融合;無人機;編隊飛行
中圖分類號:TP393 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)11-0177-03
森林是人類生存和可持續發展的寶貴資源,森林火災是危害森林資源的主要災害。森林火災形成因素多、突發性強,一旦蔓延,破壞性大,處置救助較為困難。目前,在林火監測方面采用衛星遙感圖像、飛機巡邏和視頻監測、人工巡檢和t望塔方式等,存在著不能實現全天候、全時段監測,成本過高、人為因素多等問題,以致誤報漏報頻繁發生。在國內,對于林火安防方面的研究也多局限于獨立的關鍵技術,包括林火預警、林火識別、林火定位等[1]。因此,本文對森林防火系統的功能和技術架構進行了分析,對林火安防領域亟待解決的關鍵問題進行了研究,提出了一種應用于林火安防系統的研究方案,促進多技術集成在安防領域的實用化,提高防火、救災的能力。
1 系統架構
圖1所示為林火安防預警與應急系統總體架構。系統采用低照度CCD/紅外熱像儀作為監測節點,將兩者采集的圖像融合提高監測的有效性和精準度;同時,結合機器視覺技術和GIS定位系統,利用多數據信息融合及無線數據鏈路,實現林火事件的準確判定、林火的精確定位、火場信息的實時傳輸。監測節點將獲取的火情信息實時傳輸至控制中心后,控制中心利用林火監測軟件對火情進行分析處理,計算得出火點位置、輪廓、面積及所需滅火無人機數量、編隊信息等,并通過飛行測控系統發送起飛指令;無人機在飛行過程中將其地理數據及編隊飛行數據進行實時傳輸,抵達火場時,將感知的風速等數據傳輸至控制中心,控制中心進行數據校正后發送投放滅火材料指令,最終及時撲滅林火。
2 系統設計方案
2.1 監測系統設計方案
在林火情況下,火焰產生的煙霧很大,因此開展非制冷紅外探測器理論研究,探討和分析影響紅外探測器的響應率的各種因素,設計具有數字視頻接口的低功耗熱像儀組件,可有效發現真正的著火點,以及火災的蔓延趨勢,同時將其與低照度CCD信號相結合,開展同視場平行光軸前端光學系統理論研究,設計融合成像系統前端,可為后面的圖像配準、圖像融合提供高清晰、高畫質的圖像。在此基礎上探索適合硬件實現的低照度CCD/紅外圖像融合方法并設計低照度CCD/紅外圖像融合監測系統電路。設計相應監測軟件系統,最終實現林火信息的準確判斷與定位。利用有線、無線網絡技術布局監測節點,使監測范圍由點擴大到面,如圖2是監測系統圖像處理單元所示。
2.2 無人機集群滅火設計方案
無人機具備起飛時間短、速度快、效率高、垂直起降及不受高度限制等特點,在地形復雜的林區,較傳統人工滅火有較大優勢。本文進行無人機集群滅火方案設計的重點在于無人機編隊通信與定位。首先通過對無人機各部分所要實現的功能進行分析,選取符合無人機系統要求的部件,完成無人機控制電路、定位與時間同步電路和無線通信電路的硬件設計,包括各部分的具體實現電路和功能模塊之間的連接,并制作無人機系統的PCB板。然后進行無人機系統的軟件設計,包括時間同步、定位以及控制無線通信模塊的無線收發程序。改進時隙ALOHA算法,避免編隊通訊時信道競爭以適合無人機系統,保證各節點數據信息在其專有時隙進行及時、可靠的信息收發,解決傳輸延遲導致的數據傳輸率下降和數據之間的碰撞問題,同時將GPS應用到整個系統中,并通過多次測試,實現系統同步和節點定位,最后通過軟硬結合對整體系統進行調試,實現監測系統與無人機系統融合,在監測系統發現火情后,無人機集群攜滅火材料編隊飛行到目的地進行滅火,控制系統功能框見圖3。
3關鍵技術
3.1 林火監測技術
野外森林基礎設施相對較差,監測面積廣,本文提出的系統設計方案采用低照度CCD/紅外圖像融合技術,森林防火監測系統如圖4所示,用以解決全天候野外監測的難題,其中林火的精確定位是關鍵,主要包括以下內容:
(1)源圖像有效像素的增強和提取算法
國內外圖像有效像素的增強和提取算法很多,能應用于低照度CCD/紅外的實時融合系統的很少,有的計算量大,有的增強效果不明顯。通過對各圖像特性進行研究,找出合適的增強和提取算法,使得融合時保留的圖像特征數據能達到優勢特征互補并增加融合后圖像信息容量的目的。
(2)源圖像的配準
圖像配準是對來自同一場景的兩幅或多幅圖像,匹配其中對應于相同物理位置的像素點,這些圖像可能來自不同時間、或不同視點位置、或不同的傳感器[2]。目前發展了大量圖像配準的技術與方法,有一定的適用范圍,但通用性比較差,為滿足實時圖像融合的需求,需要一種適用于實時圖像融合的配準方法。
(3)圖像融合算法
要得到滿意的融合效果,需要將不同空間分辨率的圖像精確地進行配準,而對于融合方法的選擇,則取決于被融合圖像的特性以及融合的目的[3]。現有的融合算法比較多,其中處理速度慢、運算量大的算法通常融合效果比較好,而偏于簡單的算法往往達不到預期的融合效果,為將兩者優點在現有的實時圖像融合系統硬件上實現,需要對算法改良。
(4)電子穩像與灰度位平面的安防事件判斷算法
通過TRIZ理論對“錯穩”現象的分析,將問題轉化為圖像內容的分割除去問題,應用到電子穩像算法中,可以有效地去除圖像中的運動物體,從而使改進后的算法準確無誤的進行圖像處理。
TRIZ理論將功能定義為:
在結合HSI顏色模型與BP神經網絡的圖像分類下,運用灰度重新賦值方法將圖像中森林與其他環境分離,提高灰度投影穩像算法在處理林區圖像時的計算準確性。
(5)林火識別算法
對電子穩像算法所得到的灰度圖像進行灰度二進制化,形成灰度位平面,不同灰度位平面所展現的細節內容也不盡相同。再利用均值濾波將各圖像平滑處理,使低位平面信息弱化,即設定圖像函數為經此計算,有效弱化低位平面信息,保證高位信息的準確性,然后根據煙霧在不同位平面中所反映的信息設計出可靠的識別算法。
(6) 基于數字高程模型進行林火定位算法
森林火災定位主要采用數字高程模型的方法,使用該方法能得到林火的最精確定位[4]。基于該方法,以數字視頻監測系統為平臺,提出一種利用攝像機標定技術和空間分析中可視域分析對林火進行自動定位的方法,最后結合ArcGIS Engine通視性分析中的相關方法,可實現對單目攝像機單幅圖像上任意位置火點的自動定位[5]。再進一步借助TRIZ理論的系統進化法則,將單雙目視覺系統的優點結合,提出一種基于移動單目視覺林火定位方法,有效降低林業智能化建設成本,同時與監測節點GIS定位相結合,則能更精確的實現林火自動定位。
(7)監測節點的設計
硬件設計:設計一套穩定可靠的低照度CCD/紅外熱像儀的光學系統。采用DSP處理器和FPGA器件設計出一套可靠的視頻監測硬件系統以及相應的驅動電路、前置放大電路、接口電路,并使設計小型化、低功耗。
軟件的設計:根據圖像處理算法設計出適合FPGA的軟件或適合DSP的軟件,與硬件結合完成監測系統的設計,優化提升軟件運行速度。
3.2 無人機集群滅火技術
在對林火進行精確定位之后,采用無人機集群滅火方式進行應急處理,而無人機編隊飛行過程中的精確定位與之間的通信問題是關鍵,主要包括:
(1)無人機編隊通信與定位系統硬件設計
無人機編隊通信自組網是一種由無人機作為網絡節點所構成的通信網絡,具有動態拓撲及有限帶寬等特征。由于無線自組網具有自組織性,無基礎設施,組網方式靈活,無中心節點和抗毀特點[6],利用這種組網方式通信,能夠極大的提高無人機之間的通信能力。但是正因為其無中心節點,且節點有移動性這些特點,導致了它的數據碰撞率高,信道利用率低,性能低下。因此,在完成整個系統的總體方案設計后,根據整個系統的硬件結構設計和系統的工作原理,對采用的硬件電路進行選擇、分析和比較,確定本系統的電路器件。
(2)無人機編隊通信與定位系統防碰撞算法
無人機編隊自組網的工作環境及其工作模式與Ad Hoc類似,系統設計時將以Ad Hoc網絡體系為基礎來構建無人機編隊自組網,針對無人機編隊自組網的特有屬性及其相關技術,對防碰撞算法進行分析和探討,并在此基礎上改進算法,設計適合本系統的防碰撞算法。
(3)無人機編隊通信與定位系統軟件設計
無人機編隊通信系統包括時間和經緯度信息的讀取及無線傳輸,整個系統通過硬件設備讀取 GPS 傳遞回來的時間和經緯度信息,再從這些信息中選取出有用信息,由各自的無線傳輸模塊進行傳輸,實現各個結點之間的通信。
(4)進行無人機攜帶與噴灑滅火材料的設計,改進無人機硬件系統
擬設計改進的無人機硬件系統將主要由飛行控制、GPS定位、無線通信和滅火裝置控制4大模塊構成,如圖5所示,MCU為主控芯片,控制整個系統的運行。飛行控制模塊控制無人機飛行速度、姿態、高度等參數,保證無人機安全正確的飛行方式;GPS模塊為整個系統提供實時時鐘,使網內各個節點(無人機)時間同步,并實現每個節點的定位;無線通信模塊,實現各個結點之間的無線通信。在火災現場, MCU從地面監控中心獲得指令控制滅火噴灑模塊采取動作,進行噴灑滅火作業。
4 系統的調試與運行
系統在試運行階段將設計低照度CCD/紅外熱像儀均可見的標靶,通過標靶來確定監測系統的標定參數,實現監測系統的自適應配準,對低照度CCD/紅外熱像儀的光學系統光學性能進行測試,進行雙系統交叉標定。同時,設計實現無人機控制系統,與監測系統形成完整的安防系統,并對安防系統進行實際環境試驗,驗證安防系統的準確性和實時性,以檢驗安防系統對溫度、震動、沖擊等條件的適應性。
5 結論和展望
該系統將低照度CCD/紅外的圖像融合技術、無人機集群滅火技術應用到林火安防領域,促進多數據融合在安防領域的實用化,對GIS下林火的立體定位技術、無人機編隊通訊技術等關鍵問題進行了研究,大量無人機集群滅火技術可以一次投放更多的滅火材料,避免火情蔓延,使損失最小化。完成后,可以投入林區應用,將產生較好的社會效益和經濟效益。
參考文獻:
[1] 何濤,任恩恩,范多旺.視頻監測在青藏鐵路綜合安全監測系統中的應用研究. 第七屆全國信號與信息處理聯合會議暨首屆全國省(市)級圖像圖形學會聯合年會.2008.7.20.
[2] Maiter H, Bloch I. Image Fusion. Vistas in Astronomy, 1997,41(3):329-335.
[3] 劉衛光,崔江濤,周利華.多源圖像實時配準融合系統[J].系統工程與電子技術,2005,27(1):185-188.
[4] 徐登云,昂格魯瑪.基于3S技術的森林火險預警方法及應急管理的研究[J]. 西部資源, 2012(2):143-144.