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一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng)及方法與流程

文檔序號:39729701發(fā)布日期:2024-10-22 13:34閱讀:14來源:國知局
一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng)及方法與流程

本發(fā)明屬于圖像處理,涉及一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng)及方法。


背景技術(shù):

1、火災(zāi)作為一種常見但極具危害性的災(zāi)害,森林火災(zāi)更為嚴(yán)重,給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

2、現(xiàn)有的火災(zāi)監(jiān)測方法都是對森林火災(zāi)發(fā)生后的著火區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測,無法做到提前發(fā)現(xiàn)森林中的著火隱患。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決背景技術(shù)中存在的問題,本發(fā)明提出了一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng)及方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:

3、一方面,本發(fā)明提供了一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng),包括有:

4、數(shù)據(jù)獲取模塊,利用無人機(jī)圖像采集裝置,采集森林紅外熱成像圖像和森林紅外圖像,將森林紅外熱成像圖像作為第一圖像發(fā)送至數(shù)據(jù)處理模塊,將森林紅外圖像作為第二圖像發(fā)送至判斷模塊;

5、數(shù)據(jù)處理模塊,對第一圖像進(jìn)行濾波操作,得到高精度第三圖像;

6、判斷模塊,將第二圖像和第三圖像合并分析,判斷危險(xiǎn)像素點(diǎn),將危險(xiǎn)像素點(diǎn)位置發(fā)送至用戶交互模塊;

7、用戶交互模塊,為用戶提供交互界面,向用戶展示處理結(jié)果和接收用戶下達(dá)的指令。

8、進(jìn)一步地,所述數(shù)據(jù)處理模塊對第一圖像的濾波方式為:

9、t1、定義一個(gè)窗口對第一圖像進(jìn)行遍歷,窗口大小由用戶自定義,獲取窗口內(nèi)的像素信息,窗口中的像素包括窗口中心像素和其他像素,其他像素為窗口中非中心像素;

10、t2、計(jì)算窗口中的其他像素和窗口中心像素的空間距離,計(jì)算空間域權(quán)重,具體公式為:

11、

12、其中為窗口中其他像素的坐標(biāo),為窗口中心像素坐標(biāo),是控制空間域權(quán)重分布的標(biāo)準(zhǔn)差;

13、t3、計(jì)算窗口中的其他像素和窗口中心像素的灰度差異,并計(jì)算灰度值權(quán)重,具體公式為:

14、

15、其中為窗口中其他像素的灰度值,為窗口中心像素的灰度值,為灰度值標(biāo)準(zhǔn)差;

16、t4、將空間域權(quán)重和灰度值權(quán)重相乘,得到每個(gè)像素的綜合權(quán)重,

17、數(shù)學(xué)公式可以表示為:

18、

19、t5、將窗口內(nèi)每個(gè)像素的灰度值乘以其對應(yīng)的綜合權(quán)重并求和,得到加權(quán)和;

20、t6、將加權(quán)和除以綜合權(quán)重,得到濾波完成的像素值。

21、進(jìn)一步地,所述判斷危險(xiǎn)像素點(diǎn)的具體方式為:

22、判斷第三圖像灰度值是否超出第一閾值,對超出第一閾值的像素點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記,判斷標(biāo)記像素對應(yīng)溫度屬性在第二圖像中對應(yīng)的物體,若標(biāo)記像素對應(yīng)溫度超出對應(yīng)的物體的著火點(diǎn),則將該像素點(diǎn)標(biāo)記為危險(xiǎn)像素點(diǎn)。

23、進(jìn)一步地,所述判斷標(biāo)記像素對應(yīng)溫度屬性在第二圖像中對應(yīng)的物體的具體方式為:

24、提取第二圖像特征,對提取到的特征進(jìn)行比對,選取特征相似度最高的物體作為擬合物體。

25、進(jìn)一步地,所述提取第二圖像特征的方法為:

26、計(jì)算第二圖像在x和y方向上的梯度,使用sobel算子依據(jù)圖像灰度來計(jì)算:

27、

28、

29、其中為sobel算子;

30、在每個(gè)像素位置計(jì)算結(jié)構(gòu)張量:

31、

32、其中和是圖像的x和y方向梯度;

33、harris角點(diǎn)檢測使用如下響應(yīng)函數(shù)來檢測角點(diǎn):

34、

35、其中,,是矩陣m的行列式,,是矩陣m的跡,為圖像梯度的平方加權(quán)和,為圖像梯度的平方加權(quán)和,為圖像梯度和的乘積加權(quán)和,是經(jīng)驗(yàn)常數(shù);

36、通過設(shè)置閾值,選取響應(yīng)值大于的像素點(diǎn)作為角點(diǎn):

37、

38、以此來提取第二圖像中的角點(diǎn)的特征。

39、進(jìn)一步地,所述特征比對通過計(jì)算待匹配的特征與現(xiàn)有物品特征之間的歐氏距離完成,具體公式為:

40、

41、其中是描述符的維度,和分別是和在第個(gè)維度上的分量。

42、另一方面,本發(fā)明提供了一種森林防火無人機(jī)預(yù)警方法,包括有:

43、數(shù)據(jù)獲取模塊利用無人機(jī)圖像采集裝置,采集森林紅外熱成像圖像和森林紅外圖像,將森林紅外熱成像圖像作為第一圖像發(fā)送至數(shù)據(jù)處理模塊,將森林紅外圖像作為第二圖像發(fā)送至判斷模塊;

44、數(shù)據(jù)處理模塊對第一圖像進(jìn)行濾波操作,得到高精度第三圖像;

45、判斷模塊將第二圖像和第三圖像合并分析,判斷危險(xiǎn)像素點(diǎn),將危險(xiǎn)像素點(diǎn)位置發(fā)送至用戶交互模塊;

46、用戶交互模塊為用戶展示分析結(jié)果,以及接收用戶下達(dá)的指令,完成對應(yīng)的處理操作。

47、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有以下有益效果:

48、本發(fā)明通過對采集森林紅外熱成像圖像和森林紅外圖像,對溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,對森林火災(zāi)做到了提取預(yù)防;同時(shí)本發(fā)明還對森林紅外熱成像圖像進(jìn)行了濾波操作,提高了森林紅外熱成像圖像的精度,準(zhǔn)確的提供了數(shù)據(jù)支持;同時(shí)本發(fā)明采用harris角點(diǎn)檢測算法對森林紅外圖像特征進(jìn)行提取,能夠準(zhǔn)確提取森林紅外圖像特征,對森林的著火點(diǎn)判斷準(zhǔn)確。



技術(shù)特征:

1.一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng),其特征在于,包括有:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng),其特征在于,所述數(shù)據(jù)處理模塊對第一圖像的濾波方式為:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng),其特征在于,所述判斷危險(xiǎn)像素點(diǎn)的具體方式為:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng),其特征在于,所述判斷標(biāo)記像素對應(yīng)溫度屬性在第二圖像中對應(yīng)的物體的具體方式為:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng),其特征在于,所述提取第二圖像特征的方法為:

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng),其特征在于,所述特征比對通過計(jì)算待匹配的特征與現(xiàn)有物品特征之間的歐氏距離完成,具體公式為:

7.一種森林防火無人機(jī)預(yù)警方法,其特征在于,包括有:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種森林防火無人機(jī)預(yù)警系統(tǒng)及方法。為了解決森林中的火災(zāi)隱患無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)的問題,本發(fā)明通過采集森林紅外熱成像圖像和森林紅外圖像,對森林紅外熱成像圖像進(jìn)行濾波操作,在提高了對圖像分析精度的同時(shí),采用Harris角點(diǎn)檢測算法對森林紅外圖像特征進(jìn)行提取,能夠準(zhǔn)確提取森林紅外圖像特征,對森林的著火點(diǎn)判斷準(zhǔn)確,提前預(yù)知森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員:周忠明,李杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者:浙江翔龍航空科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/10/21
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