CN114037910A - 一种无人机森林火灾检测*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机森林火灾检测***，包括：无人机、图像处理单元、控制单元和火灾报警器，其中，所述无人机拍摄森林现场的图像，并传输给所述图像处理单元；所述图像处理单元对图像进行初期火灾目标检测，将检测结果发送给所述控制单元；所述控制单元判断检测结果是否发生火灾，若发生火灾，发送启动指令给所述火灾报警器，所述火灾报警器根据启动指令发出警报。本发明实现对于初期火灾的精确探测。
Description
技术领域
本发明涉及无人机森林火灾检测***。
背景技术
国内林火监测手段按空间位置可划分为卫星监测、航空监测，近地面观测和地面巡逻４个 层次，已基本形成立体林火监测体系。卫星监测具有时效性高、范围广、连续性强等优点，但是当前卫星还不具备穿透较厚云层探测云下高温热辐射能力，且卫星监测森林火灾容易受到云雾的遮挡和受卫星轨道的影响。航空监测主要通过航空护林飞机或无人驾驶飞机监测火情，反应速度快但机源紧张且成本极高。而近地面观测和地面巡逻观察范围有限，工作量大，效率低下。传统的图像处理火灾探测方法需要手动提取特征，且手动提取特征过分依赖人力，并且有识别精度低，检测速度慢，制作成本高，易受周围环境影响等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无人机森林火灾检测***，实现对于初期火灾的精确探测。
实现上述目的的技术方案是：
一种无人机森林火灾检测***，包括：无人机、图像处理单元、控制单元和火灾报警器，其中，
所述无人机拍摄森林现场的图像，并传输给所述图像处理单元；
所述图像处理单元对图像进行初期火灾目标检测，将检测结果发送给所述控制单元；
所述控制单元判断检测结果是否发生火灾，若发生火灾，发送启动指令给所述火灾报警器，所述火灾报警器根据启动指令发出警报。
优选的，还包括灭火装置，所述灭火装置接收启动指令，并根据启动指令启动，进行灭火。
优选的，所述图像处理单元基于yolo（yolo是一种轻量级的基于深度神经网络的对象识别和定位算法） v5建立初期火灾检测模型，通过初期火灾检测模型进行初期火灾目标检测，获取检测结果。
优选的，所述图像处理单元包括：数据获取单元、数据筛选单元、数据预处理单元和初期火灾目标探测模型生成单元，其中，
所述数据获取单元获取开源的火灾数据集；
所述数据筛选单元对火灾数据集中初期火灾数据进行标注，获得初期火灾数据集；
所述初期火灾目标探测模型生成单元根据获得的初期火灾数据集，并基于yolov5生成初期火灾目标探测模型；
所述数据预处理单元对火灾数据集进行增强处理，获得增强后的火灾数据集；
所述初期火灾目标探测模型生成单元利用增强后的火灾数据集对初期火灾目标探测模型进行训练，获得最终的初期火灾目标探测模型；
所述初期火灾目标探测模型生成单元利用最终的初期火灾目标探测模型对图像进行初期火灾目标检测，获得检测结果。
优选的，所述的增强处理包括缩放处理、色彩空间调整处理和马赛克增强处理。
本发明的有益效果是：本发明使用yolo v5图像识别模型能够很好的解决现存监测手段及图像处理手段中存在的识别精度低，检测速度慢，制作成本，易受周围环境影响高等问题。使用yolo v5探测模型对火灾数据集进行多重迁移学习得到yolo v5初期火灾检测模型，利用开源数据集进行实验的检测和分析同时进行实地考察实践以确定检测的准确性。基于yolo v5的图像识别模型搭配树莓派4b+等硬件，进行相应的实验以确保此火灾检测***的实用性和准确性。具有非常好的应用前景。
附图说明
图1是本发明的无人机森林火灾检测***的结构图；
图2是本发明中Backbone结构特征图变化过程。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步说明。
请参阅图1，本发明的无人机森林火灾检测***，包括：无人机1、图像处理单元2、控制单元3、火灾报警器4、灭火装置5。
无人机1拍摄森林现场的图像，并传输给所述图像处理单元2；图像处理单元2对图像进行初期火灾目标检测，将检测结果发送给控制单元3。控制单元3判断检测结果是否发生火灾，若发生火灾，发送启动指令给火灾报警器4，火灾报警器4根据启动指令发出警报。灭火装置5接收启动指令，并根据启动指令启动，进行灭火。
图像处理单元2基于yolo v5建立初期火灾检测模型，通过初期火灾检测模型进行初期火灾目标检测，获取检测结果。具体地，图像处理单元2包括数据获取单元21、数据筛选单元22、数据预处理单元23和初期火灾目标探测模型生成单元24。
初期火灾可能存在没有烟雾的情况，且火焰面积较小，传统的火灾探测方法难以探测；并且初期火灾属于小样本数据集，类似环境下的初期火灾很难有较多的数据。
因此，数据获取单元21获取开源的火灾数据集。数据筛选单元22对火灾数据集中初期火灾数据进行标注，获得初期火灾数据集。初期火灾目标探测模型生成单元24根据获得的初期火灾数据集，并基于yolo v5生成初期火灾目标探测模型。数据预处理单元23对火灾数据集进行增强处理，获得增强后的火灾数据集。增强处理包括缩放处理、色彩空间调整处理和马赛克增强处理。
初期火灾目标探测模型生成单元24利用增强后的火灾数据集对初期火灾目标探测模型进行训练，获得最终的初期火灾目标探测模型；初期火灾目标探测模型生成单元24利用最终的初期火灾目标探测模型对图像进行初期火灾目标检测，获得检测结果。
Yolo V5 目标检测模型是基于卷积神经网络实现的深度学习网络，主要由Backbone（主干网络）、Neck（放在backbone和head之间的，是为了更好的利用backbone提取的特征）、Head （Head是获取网络输出内容的网络）三部分组成。Backbone 结构为跨阶段局部网络(CSPnet)，由5个CSP（所谓的csp结构,目的就是进一步的特征融合）模块组成，共包括 72 层卷积核，为 3 × 3 的卷积层，用于提取特征。CSP模块将特征划分为两部分，再通过跨阶段层次结构将其合并，保证了准确率的同时减少了计算量，将 608 × 608 ×3的图像输入，经过 5 个 CSP 模块后会 输出 19 × 19 的特征图，如图 2 所示。
以上实施例仅供说明本发明之用，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以作出各种变换或变型，因此所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴，应由各权利要求所限定。
Claims (5)
1.一种无人机森林火灾检测***，其特征在于，包括：无人机、图像处理单元、控制单元和火灾报警器，其中，
所述无人机拍摄森林现场的图像，并传输给所述图像处理单元；
所述图像处理单元对图像进行初期火灾目标检测，将检测结果发送给所述控制单元；
所述控制单元判断检测结果是否发生火灾，若发生火灾，发送启动指令给所述火灾报警器，所述火灾报警器根据启动指令发出警报。
2.根据权利要求1所述的无人机森林火灾检测***，其特征在于，还包括灭火装置，所述灭火装置接收启动指令，并根据启动指令启动，进行灭火。
3. 根据权利要求1所述的无人机森林火灾检测***，其特征在于，所述图像处理单元基于yolo v5建立初期火灾检测模型，通过初期火灾检测模型进行初期火灾目标检测，获取检测结果。
4.根据权利要求3所述的无人机森林火灾检测***，其特征在于，所述图像处理单元包括：数据获取单元、数据筛选单元、数据预处理单元和初期火灾目标探测模型生成单元，其中，
所述数据获取单元获取开源的火灾数据集；
所述数据筛选单元对火灾数据集中初期火灾数据进行标注，获得初期火灾数据集；
所述初期火灾目标探测模型生成单元根据获得的初期火灾数据集，并基于yolo v5生成初期火灾目标探测模型；
所述数据预处理单元对火灾数据集进行增强处理，获得增强后的火灾数据集；
所述初期火灾目标探测模型生成单元利用增强后的火灾数据集对初期火灾目标探测模型进行训练，获得最终的初期火灾目标探测模型；
所述初期火灾目标探测模型生成单元利用最终的初期火灾目标探测模型对图像进行初期火灾目标检测，获得检测结果。
5.根据权利要求4所述的无人机森林火灾检测***，其特征在于，所述的增强处理包括缩放处理、色彩空间调整处理和马赛克增强处理。
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