通航飛機群組山林火災協同巡檢系統

亞迪 鐘成誠 徐海洲 楊建海 高闖

關鍵詞：AI技術；通航飛機；協同巡查

0引言

人工智能（artificial intelligence，AI）技術作為一項新興技術廣泛應用于多個領域[1-2]。本文探討了AI技術在通航飛機群組山林火災協同巡檢中的應用潛力和優勢，以及基于AI技術通航飛機群組山林火災協同巡檢系統的研究。

1 AI技術應用概述

1.1AI技術基本原理

AI技術基本原理是通過傳感器和數據采集設備獲取外部環境的信息，如圖像、聲音、視頻等，從而能夠感知和理解環境。感知技術包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理等。AI還可通過對獲取的信息進行分析和推理，從而理解問題本質和相互關系，并進行問題解析。推理技術包括機器學習、模式識別、數據挖掘等。

1.2AI技術在災害應對中的應用現狀

AI技術可以通過對大量歷史數據進行分析和建模，預測、預警自然災害的發生和發展趨勢。例如，利用機器學習算法分析氣象數據，提前預測臺風、暴雨等自然災害的發生，為相關部門和居民提供預警信息和應對時間。在災害發生后，通過通航飛機、機器人等AI智能設備開展搜救、救援和救災工作。同時，AI還可以通過分析遙感圖像和社交媒體數據，實時了解災情并進行資源調配和應急響應。通過大數據分析和處理，實時監測災害情況、評估災情影響、制定應對方案等。同時，利用AI的模擬和預測能力，評估災害風險，開展應急演練，提高應急管理能力和效果。

1.3AI技術在通航飛機群組山林火災協同巡檢系統中的應用潛力

通航飛機群組山林火災協同巡檢是指利用通航飛機和AI技術對山林火災進行巡檢和監測。AI技術可以利用通航飛機和傳感器設備進行山林火災巡檢，快速捕捉火點和火勢的信息。通過圖像識別和火點檢測算法，實時監測山林火情的擴散和蔓延，提供可靠的數據支持和預警信息。利用機器學習算法建立火災模型和預測模型，對獲取的火災數據進行分析和處理，從而預測火勢的發展趨勢和蔓延路徑，為滅火行動提供決策支持。AI技術與地理信息系統的結合可以進行火災區域的可視化分析和資源調配，提高滅火效率和安全性。AI技術還可實現通航飛機群組的智能協同作業。通過通航飛機之間的通信和協作，實現信息共享和任務分配，提高巡檢效率和覆蓋范圍。同時，還可實時監測火災現場的情況，并將相關數據和圖像傳回指揮中心或移動終端。通過數據分析和圖像識別，提供實時的火情反饋和情報圖像，幫助指揮人員了解火災的實時情況并及時做出決策和調度。

AI技術在通航飛機群組山林火災協同巡檢中具有巨大的應用潛力。利用通航飛機和AI技術，可以實現高效、快速的火災巡檢和監測，提供實時的火情反饋和決策支持。同時，通過智能協同和自主控制，提高巡檢的效率和安全性，大幅提升火災應對能力，保護山林資源。

2AI技術應用于通航飛機群組山林火災協同巡檢的優勢分析

2.1提高火災監測和預警能力

通過應用通航飛機和傳感器設備，可以實時獲取火災現場的圖像、視頻和其他數據。AI技術可以通過圖像識別和火點檢測算法，對數據進行分析和處理，準確捕捉火點和火勢的信息，提高火災監測的精準性。通航飛機群組山林火災協同巡檢利用通航飛機進行巡檢，可以實現對火災的實時監測和快速響應。通航飛機能夠高速飛行、快速部署，在最短時間內到達火災現場，提供實時火情反饋和預警，幫助相關部門和人員迅速做出決策并展開行動。通航飛機群組還可以實現對大范圍山林火災的監測和巡檢。通航飛機可以覆蓋較大的區域，獲取更多的火災信息，提供更全面的火情圖像和數據支持。

2.2加強通航飛機群組協同巡檢

通航飛機群組的應用可以實現多臺通航飛機的協同巡檢。通過多臺通航飛機之間的通信和協作，可以共享信息和任務，避免重復巡檢，提高巡檢效率和覆蓋范圍。通航飛機可以分工合作，同時巡檢多個火災點，減少巡檢時間和資源消耗。通航飛機群組的通航飛機可以利用自主控制算法進行智能規劃和航線優化。通航飛機根據火災分布情況和巡檢需求，自動選擇最佳航線和飛行路徑，避開障礙物和危險區域，提高巡檢的安全性和效果。根據火災情況和巡檢需求的變化，可以調整通航飛機數量和分布范圍，實現巡檢資源的靈活配置和調度。同時，由于通航飛機具備可擴展性，可根據需要增加或減少通航飛機數量，滿足不同規?；馂牡难矙z需求。

3基于AI技術的通航飛機群組山林火災協同巡檢系統研究

3.1系統構成

通用航空的信息化監管系統由機載端系統、地面監控系統和移動用戶監管系統組成。機載端系統主要包括物聯網網關、攝像頭圖像采集、全球定位系統（global positiomng system，GPS）信息獲取、音視頻和儀表傳感器數據存儲；地面監控系統主要包括地面氣象站數據的上報及顯示、可視化監控平臺（機載端音視頻、GPS和傳感器數據）、圖像分析和處理；移動用戶監管系統主要包括通航地面站氣象數據（風向、風速和場壓等）可視化、機載端音視頻監管。

機載端系統采用全志科技A40i四核Cortex-A7控制處理器，采集艙內外音視頻數據，存儲并上報服務器。同時，采集GPS數據和傳感器數據，包裝、整合并封裝成新幀結構進行存儲上報。地面端監控系統主要包括地面端氣象站和塔臺端監控平臺，地面端氣象站主要采用Cortex-M3微型控制器，通過六路模數轉換器（analog-to-digital converter，ADC）采集地面端風向、風速和場壓等傳感器數據并基于消息隊列遙測傳輸（ message queuingtelemetry transport，MQTT）通信協議上報到服務器，服務器再將氣象數據分發到機載端設備。移動用戶監管系統采用樹莓派（Raspberry Pi，RPi）Linux操作系統進行可視化管理，系統接收機載端的音視頻數據和傳感器數據，再進行綜合處理，將飛機的位置信息、艙內外音視頻數據、飛機傳感器數據通過可視化窗口進行顯示，采用目標檢測算法YOLO分析處理場內外視頻，當發現林區內有火或有煙時自動報警，從而滿足項目的需求。

3.2系統功能設計

3.2.1應用視頻監控實現巡航信息的識別

通過深度攝像頭對外部數據進行獲取和預處理。巡航系統布置可見光攝像頭獲取外界巡航信息，主要對森林火災、入侵偷盜、樹木砍伐等信息進行巡檢。當出現小面積山火等人眼無法第一時間察覺的事件時，可見光攝像頭運用YOLO算法框取采集到的圖像信息，使其呈現出人眼可識別的數據信息。通過信息傳輸設備將圖像信息及事件發生的經緯度等傳輸到終端設備，接收端接收到信息后快速處理相應事件，這種識別方式大幅縮短了事件處理的時間。

3.2.2采用多鏈路通航通信系統

多鏈路通航通信系統采用的無線通信網絡借助了Mesh（無線網格網絡）組網鏈路、“北斗”鏈路和移動通信鏈路的多鏈路自動切換與融合技術，從而最大限度地確保無線通信線路通暢，進而有效實現了地面監控子系統與機載子系統間控制指令和實時采集圖像的遠程高速通信，形成無線通信系統。

3.2.3應用PC端與移動端界面顯示

多終端數據顯示系統采用個人計算機（personal computer，PC）端與移動端進行下位機數據的接收與顯示。數字化裝配管理依托數字化技術對飛機飛行狀態進行監控，PC端可實時顯示巡航飛機布置的深度攝像頭等檢測傳感器數據。用戶與系統進行人機交互獲取火災、偷盜、伐木、河床等信息。此外，PC端還可顯示飛行環境信息用于保障巡航的安全。移動端則主要用于環境濕度、溫度、風速等信息的實時監控，以及保障巡航飛機的飛行安全。采用兩種顯示系統極大地保障了數據的實時性和巡航飛行的安全性。

3.3系統特點和優勢

3.3.1特點

通航飛機群組的信息化安全監管系統具有以下特點：一是中繼級聯。系統支持中繼級聯功能，可以將不同終端之間的通信信號中繼傳輸，擴大通信范圍，從而提高通信的覆蓋范圍和質量。二是多種功能支持。系統支持多路視頻回傳、視頻分發、地圖定位等多種功能。一套系統可滿足應急現場的所有業務需求，提供多樣化的信息傳輸和處理功能。三是系統獨立性。本地指揮系統不依賴云端服務器，可以通過4G/5G公網、光纖、衛星通信等多種方式與云端連接，當處于網絡不穩定或斷網的情況下，系統仍然能夠正常工作，將現場音視頻、圖片等信息回傳至后方指揮中心。

3.3.2優勢

（ 1）林業管理信息更通暢。運用AI技術能夠實時收集、處理和分析大量的林業管理信息，包括林地狀況、植被分布、氣象數據等。配備AI算法的系統可以提供準確的林地狀況報告，幫助林業管理者更好地了解和掌握林區情況，為管理決策提供科學依據。

（2）警情定位更精確。系統配備了高精度的定位設備和AI算法，可以實時監測和識別火災發生的位置。通過飛機群組的協同巡檢，可以更精準地確定火災的位置和范圍，提供更及時、準確的警情報告，有助于消防部門迅速響應，降低火災蔓延的可能性，保護山林資源。

（3）車輛、設備、人員調度指揮更快捷。系統可以實時監測和分析火災態勢，并根據火勢的發展情況，快速調度消防車輛、設備和人員到達火災現場。智能算法的優化調度可最大限度地提高資源利用率和滅火效率，減少火災造成的損失。

4結語

本文總結了AI技術在通航飛機群組山林火災協同巡檢中的巨大潛力和優勢?；贏I技術的通航飛機群組山林火災協同巡檢系統的研究和應用將大幅提高火災監測和預警能力，加強通航飛機群組協同巡檢，數據實現空地實時傳輸，提高火災應急響應和滅火效率。隨著AI技術的不斷發展，通航飛機群組山林火災協同巡檢將迎來更廣闊的應用前景。