发明名称 基于无人机的火灾发生测定方法及其装置
摘要 本发明公开了一种基于无人机的火灾发生测定方法及其装置。采用主要由无人机、远程服务器和位于地面的控制系统组成的系统,无人机由火灾报警点的GPS位置信息飞行到达火灾报警区域,拍摄报警点的现场视频图像与热红外图像,通过4G移动蜂窝网络发送至远程服务器;远程服务器接收数据得到实时现场视频和热红外图像;通过肉眼识别或者将热红外图像经过分类器比较得到火灾是否发生的结果。本发明不仅能够在接到报警后及时派出无人机,节省了大量的消防的人力和物力资源;而且能快速掌握火灾发生点的现场情况,为救援工作的开展提供了可靠和有效的实时信息,弥补了现有方法确认火灾发生方法中不存在无人机航拍确认火灾发生方法的不足。
申请公布号 CN105913604A 申请公布日期 2016.08.31
申请号 CN201610330274.6 申请日期 2016.05.18
申请人 中国计量大学 发明人 郑恩辉;张汉烨
分类号 G08B17/12(2006.01)I 主分类号 G08B17/12(2006.01)I
代理机构 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人 林超
主权项 一种基于无人机的火灾发生测定方法,其特征在于包括如下步骤:1)采用主要由无人机、远程服务器和位于地面的控制系统组成的系统,无人机上装载有红外热像仪,GPS定位模块、气压计、陀螺仪、加速度计、带有摄像头的云台机构和4G通信模块,服务器与无人机之间通过4G移动蜂窝网络进行通信;2)无人机通过自动巡航模式或者手动操控模式,由火灾报警点的GPS位置信息飞行到达火灾报警区域,通过云台机构搭载的摄像头和红外热像仪分别拍摄报警点的现场视频与热红外图像,将现场视频与红外热像图用4G通信模块通过4G移动蜂窝网络发送至远程服务器;3)远程服务器侦听并接收无人机传输过来的数据解码得到实时现场视频和热红外图像;4)将现场视频中的每帧照片图像和热红外图像通过肉眼识别获得火灾是否发生的结果,或者将普通视频图像和热红外图像分别输入到已通过卷积神经网络训练的火灾图像分类器中,经过分类判断得到火灾是否发生的结果。
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