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公开(公告)号：CN115099493B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210734346.9
申请日：2022-06-27
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F17/00 , G06Q10/04 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种基于CNN的林火向任意方向蔓延速率预测方法，涉及林火智能防控技术领域，为解决现有的林火蔓延速率的预测方法无法对林火向任意方向蔓延的速率进行准确预测的问题。包括如下步骤：S1、获取火场连续监测图像数据，火场所在地的气象数据，地形数据，可燃物属性数据；S2、计算火点的蔓延方向和蔓延速率；S3、将得到的数据进行标准化处理并随机分割得到训练集、验证集和测试集；S4、根据各变量相关性的强弱确定模型的输入矩阵；S5、构建基于CNN的神经网络模型；S6、使用训练集对模型进行训练，使用验证集评估其训练过程中的精度变化情况，用测试集对火点的蔓延速率进行预测，评估其最终训练效果。
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公开(公告)号：CN119493992A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411448929.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V20/10 , G06V10/28 , G06T7/62 , G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种考虑火灾‑大气相互作用的森林火灾局地风场降尺度预测方法及系统，该方法包括：获取火场不同方位的气象属性时间序列数据、各气象站的空间位置，及遥感观测的火蔓延过程红外图像时间序列数据；近似确定火头方向，进而确定火尾及两侧翼的方向；确定近火头处气象数据、近火尾处气象数据、近两侧翼处气象数据；通过火蔓延过程的红外图像数据，提取火蔓延态势描述性指标的时间序列数据；建立深度学习模型，训练森林火灾局地的4方位风速风向预测模型；通过插值的方法，基于火场4方位风速风向预测模型输出数据，估计火场内部各位置的风速风向，实现风场降尺度。
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公开(公告)号：CN119313857A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411517128.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V10/10 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于机载光电吊舱的森林火灾消防作业辅助决策方法及系统，涉及森林火灾防控技术领域。本发明的技术要点包括：采集连续帧图像，检测当前帧是否存在火情；对检测到火情的图像帧识别火前锋；基于火前锋形态特征计算获取火前锋轮廓曲线关键点；计算关键点相对于该帧图像像面中心的位置；根据上述位置确定激光测距仪对准关键点所需伺服系统控制量；基于伺服系统控制量对关键点进行测距；基于测距获得的相对位置计算获得火前锋位置；根据火前锋位置和其他信息对火势蔓延进行预测；根据火前锋位置及蔓延预测结果对消防力量撤退路线进行实时规划和动态更新。本发明可帮助指挥人员快速准确地掌握火场动态，从而提高森林火灾应急响应效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117745536B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311793744.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06V10/10 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于多无人机的森林火灾大尺度火线拼接方法及系统，涉及大尺度森林火灾监测研究领域。本发明为了解决使用多无人机进行监测时各无人机进行分区域监测，缺少多无人机之间的数据融合，以及各无人机搭载的传感器间存在不可避免的误差等问题。技术要点：对火场边缘数据进行分块采集，获取包含时间信息的火场温度红外图像、火场点云和惯性导航系统在世界坐标系下的坐标；利用获取的火场红外图像提取火线；检测由于树冠遮挡造成的真实火线缺失以还原被遮挡的真实火线；识别火线局部特征，将火线简化为一系列有序的特征区域表示，对两条火线进行特征区域匹配，对匹配特征区域所表征火线片段进行相似性对比，得到同名火线片段以及同名火点；将所有同名火线片段在世界坐标系下的欧式距离定义为误差，通过寻找一组最优的无人机位姿使得整体误差最小化，从而调整所有观测火线的位置实现火线拼接。
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公开(公告)号：CN115099493A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210734346.9
申请日：2022-06-27
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种基于CNN的林火向任意方向蔓延速率预测方法，涉及林火智能防控技术领域，为解决现有的林火蔓延速率的预测方法无法对林火向任意方向蔓延的速率进行准确预测的问题。包括如下步骤：S1、获取火场连续监测图像数据，火场所在地的气象数据，地形数据，可燃物属性数据；S2、计算火点的蔓延方向和蔓延速率；S3、将得到的数据进行标准化处理并随机分割得到训练集、验证集和测试集；S4、根据各变量相关性的强弱确定模型的输入矩阵；S5、构建基于CNN的神经网络模型；S6、使用训练集对模型进行训练，使用验证集评估其训练过程中的精度变化情况，用测试集对火点的蔓延速率进行预测，评估其最终训练效果。
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公开(公告)号：CN119888421A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411924598.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明一种基于多模态数据融合、区域划分的森林火灾温度误差在线补偿方法、系统及存储介质，涉及森林火灾监测技术领域，为解决现有方法无法精确区分不同区域的温度分布，难以克服森林火灾中动态烟雾及复杂温度分布等复杂环境的干扰，对温度场的检测精度低的问题。本发明通过火场三维点云、可见光图像、红外热图像以及位姿数据的融合；将火场划分为明火区、燃尽区和未燃区；针对明火区受到剧烈燃烧产生的辐射热影响，以及烟雾对红外辐射的吸收和散射影响建立明火区温度补偿模型；基于燃尽区和未燃区的温度梯度和燃料燃烧特性差异，建立燃尽区和未燃区的温度补偿模型；通过采集的多模态数据实时驱动温度补偿模型，实现火场温度的在线补偿。
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公开(公告)号：CN119784844A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411933450.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/33 , G06T7/13 , G06T7/207 , G06T7/246 , G06T7/80 , G06T17/05 , G06T19/20 , G06T3/4038 , G06N3/0442 , G01S17/86
Abstract: 本发明公开了一种基于单兵设备的林间火线追踪定位方法及系统，涉及林火定位技术领域，用以解决现有技术无法对林间火线进行精确定位的问题。本发明的技术要点包括：利用设计的单兵设备进行数据采集，获取位姿数据、雷达点云数据和图像数据；基于位姿数据对雷达点云数据进行处理，获取火线区域密集点云；对图像数据进行处理，获取无遮挡火线图像；基于已标定数据对火线区域密集点云和所述无遮挡火线图像进行融合处理，获取火线三维坐标。本发明解决了传统林火定位中因树冠和烟雾遮挡导致的定位精度下降问题，解决了单兵设备在行进过程中传感器抖动的问题，解决了由于火线蔓延或单兵设备行进过程中火线脱离传感器视野的问题。
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公开(公告)号：CN117745536A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311793744.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06V10/10 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于多无人机的森林火灾大尺度火线拼接方法及系统，涉及大尺度森林火灾监测研究领域。本发明为了解决使用多无人机进行监测时各无人机进行分区域监测，缺少多无人机之间的数据融合，以及各无人机搭载的传感器间存在不可避免的误差等问题。技术要点：对火场边缘数据进行分块采集，获取包含时间信息的火场温度红外图像、火场点云和惯性导航系统在世界坐标系下的坐标；利用获取的火场红外图像提取火线；检测由于树冠遮挡造成的真实火线缺失以还原被遮挡的真实火线；识别火线局部特征，将火线简化为一系列有序的特征区域表示，对两条火线进行特征区域匹配，对匹配特征区域所表征火线片段进行相似性对比，得到同名火线片段以及同名火点；将所有同名火线片段在世界坐标系下的欧式距离定义为误差，通过寻找一组最优的无人机位姿使得整体误差最小化，从而调整所有观测火线的位置实现火线拼接。
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