[发明专利]一种应用于无人机的火灾检测系统及其火灾检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及火灾检测系统，特别是指一种应用于无人机的火灾检测系统及其火灾检测方法。

背景技术

森林火灾是对人民生命财产造成巨大损失的重大灾害之一，对森林火灾的检测预警一直是火灾预防的重要组成部分。目前，森林火灾预防分为以下几种：1、人工检查；2、固定位置的烟火传感器、摄像头；3、使用各种民用飞行器巡逻，检查火点。

人工巡山检查，成本低廉，是使用较多的森林火灾预防方式，但肉眼辨识能力极其有限，对尚未形成火焰的早期火灾无辨识能力，无法达到早期火灾快速识别。

安装在固定位置的烟火传感器，可以有效的覆盖大面积的森林、山地，有较强的火焰预警能力。但由于受森林、山地的地形限制，烟火传感器的安装位置受到了一定程度的限制，因而无法避免出现观测死角的可能。另外，要得到有效的火灾检测效果需要有数量庞大的传感器，这些传感器高昂的维护费用也增加了防火的成本。

各种民用飞行器巡检，能够有效而且即使的发现森林火灾，不存在观察死角，但民用飞行器的租用费用极高，导致防火成本很高，而且对有覆盖物的火灾高危点，巡检检查能力有限。

随着无人机技术的发展，无人机在许多领域都扮演着日益重要的角色，但使用红外摄像头的无人机火灾检测尚属空白。另外，在火灾检测算法领域，有基于彩色图像的火焰检测算法、烟火检测算法、光亮度检测算法等都是较为成熟的火焰检测算法，但这些火焰检测算法都只适用于彩色图像的火灾检测，而在红外图像的火灾检测方面无法取得理想的检测效果。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足之处，提供一种利用无人直升机成本低，效率高的平台，设计针对红外图像的火灾检测系统及其火灾检测方法，从而快速识别火灾火焰和火灾高危点，及时、准确预警火灾。

一种应用于无人机的火灾检测系统，包括惯性导航系统、定位系统，其特征在于：还包括红外图像采集设备以及信号处理流程网络，

所述红外图像采集设备包括：

嵌入式计算机，用于收集和贮存红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据，并通过无线路由器以及无线网络与地面站计算机相通信连接；

图像采集卡，用于将采集到的红外图像转变为数字信号；

红外摄像头，用于采集野外红外图像；

所述信号处理流程网络包括：

输入层：输入红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据；

中间层：通过对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进行温度阀值、温度梯度和微分的运算；

输出层：将温度阀值和温度梯度的运算结果与程序变量中的火灾特征的阀值数据相比较，获得是否为火灾火焰或火灾高危点的结果。

采用上述应用于无人机的火灾检测系统实现的火灾检测方法，其特征在于，

所述红外摄像头采集的模拟图像信息输入至图像采集卡中转换为数字信号，再将数字信号输入嵌入式计算机，即为红外图像灰度值数据；通过嵌入式计算机收集无人机上的惯性导航系统、定位系统所产生的姿态角数据和纬度高度数据；

所述嵌入式计算机将红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据以数据包的形式通过无线路由器以及无线网络发送至地面站计算机；

所述地面站计算机对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进行温度阀值、温度梯度和微分的运算处理，然后将温度阀值和温度梯度的运算结果与程序变量中的火灾特征的阀值数据相比较，获得是否为火灾火焰或火灾高危点的结果；确定火灾火焰或火灾高危点的目标位置，并显示在地面站计算机的显示屏上。

所述对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进行温度阀值和温度梯度的运算方法为：在出现疑似火灾或疑似火灾高危点的区域中央对竖直，水平，正、负45度四个方向分别作温度梯度算子运算，运算结果作为判断火灾火焰的依据。

所述对红外图像灰度值数据、姿态角数据和纬度高度数据三种输入量进行微分的运算处理是指，使用邻帧间像素灰度值绝对值相减的方法进行以帧间时间差为时间变化率的微分算法，运算结果作为判断火灾高危点的依据。

本发明与现有技术相比具有如下突出的优点和效果：

1、本发明利用无人直升机成本低，效率高的平台，通过使用红外摄像头的红外图像和特征，快速识别火灾火焰和火灾高危点，及时、准确预警火灾。

2、相比被安装在固定位置的火灾检测系统，本发明不存在死角，具有机动、高效的特点。

3、相比各种民用飞行器巡检，本发明有效地降低了火灾检测成本。