通航飞机群组山林火灾协同巡检系统

亚迪 钟成诚 徐海洲 杨建海 高闯

关键词：AI技术；通航飞机；协同巡查

0引言

人工智能（artificial intelligence，AI）技术作为一项新兴技术广泛应用于多个领域[1-2]。本文探讨了AI技术在通航飞机群组山林火灾协同巡检中的应用潜力和优势，以及基于AI技术通航飞机群组山林火灾协同巡检系统的研究。

1 AI技术应用概述

1.1AI技术基本原理

AI技术基本原理是通过传感器和数据采集设备获取外部环境的信息，如图像、声音、视频等，从而能够感知和理解环境。感知技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。AI还可通过对获取的信息进行分析和推理，从而理解问题本质和相互关系，并进行问题解析。推理技术包括机器学习、模式识别、数据挖掘等。

1.2AI技术在灾害应对中的应用现状

AI技术可以通过对大量历史数据进行分析和建模，预测、预警自然灾害的发生和发展趋势。例如，利用机器学习算法分析气象数据，提前预测台风、暴雨等自然灾害的发生，为相关部门和居民提供预警信息和应对时间。在灾害发生后，通过通航飞机、机器人等AI智能设备开展搜救、救援和救灾工作。同时，AI还可以通过分析遥感图像和社交媒体数据，实时了解灾情并进行资源调配和应急响应。通过大数据分析和处理，实时监测灾害情况、评估灾情影响、制定应对方案等。同时，利用AI的模拟和预测能力，评估灾害风险，开展应急演练，提高应急管理能力和效果。

1.3AI技术在通航飞机群组山林火灾协同巡检系统中的应用潜力

通航飞机群组山林火灾协同巡检是指利用通航飞机和AI技术对山林火灾进行巡检和监测。AI技术可以利用通航飞机和传感器设备进行山林火灾巡检，快速捕捉火点和火势的信息。通过图像识别和火点检测算法，实时监测山林火情的扩散和蔓延，提供可靠的数据支持和预警信息。利用机器学习算法建立火灾模型和预测模型，对获取的火灾数据进行分析和处理，从而预测火势的发展趋势和蔓延路径，为灭火行动提供决策支持。AI技术与地理信息系统的结合可以进行火灾区域的可视化分析和资源调配，提高灭火效率和安全性。AI技术还可实现通航飞机群组的智能协同作业。通过通航飞机之间的通信和协作，实现信息共享和任务分配，提高巡检效率和覆盖范围。同时，还可实时监测火灾现场的情况，并将相关数据和图像传回指挥中心或移动终端。通过数据分析和图像识别，提供实时的火情反馈和情报图像，帮助指挥人员了解火灾的实时情况并及时做出决策和调度。

AI技术在通航飞机群组山林火灾协同巡检中具有巨大的应用潜力。利用通航飞机和AI技术，可以实现高效、快速的火灾巡检和监测，提供实时的火情反馈和决策支持。同时，通过智能协同和自主控制，提高巡检的效率和安全性，大幅提升火灾应对能力，保护山林资源。

2AI技术应用于通航飞机群组山林火灾协同巡检的优势分析

2.1提高火灾监测和预警能力

通过应用通航飞机和传感器设备，可以实时获取火灾现场的图像、视频和其他数据。AI技术可以通过图像识别和火点检测算法，对数据进行分析和处理，准确捕捉火点和火势的信息，提高火灾监测的精准性。通航飞机群组山林火灾协同巡检利用通航飞机进行巡检，可以实现对火灾的实时监测和快速响应。通航飞机能够高速飞行、快速部署，在最短时间内到达火灾现场，提供实时火情反馈和预警，帮助相关部门和人员迅速做出决策并展开行动。通航飞机群组还可以实现对大范围山林火灾的监测和巡检。通航飞机可以覆盖较大的区域，获取更多的火灾信息，提供更全面的火情图像和数据支持。

2.2加强通航飞机群组协同巡检

通航飞机群组的应用可以实现多台通航飞机的协同巡检。通过多台通航飞机之间的通信和协作，可以共享信息和任务，避免重复巡检，提高巡检效率和覆盖范围。通航飞机可以分工合作，同时巡检多个火灾点，减少巡检时间和资源消耗。通航飞机群组的通航飞机可以利用自主控制算法进行智能规划和航线优化。通航飞机根据火灾分布情况和巡检需求，自动选择最佳航线和飞行路径，避开障碍物和危险区域，提高巡检的安全性和效果。根据火灾情况和巡检需求的变化，可以调整通航飞机数量和分布范围，实现巡检资源的灵活配置和调度。同时，由于通航飞机具备可扩展性，可根据需要增加或减少通航飞机数量，满足不同规模火灾的巡检需求。

3基于AI技术的通航飞机群组山林火灾协同巡检系统研究

3.1系统构成

通用航空的信息化监管系统由机载端系统、地面监控系统和移动用户监管系统组成。机载端系统主要包括物联网网关、摄像頭图像采集、全球定位系统（global positiomng system，GPS）信息获取、音视频和仪表传感器数据存储；地面监控系统主要包括地面气象站数据的上报及显示、可视化监控平台（机载端音视频、GPS和传感器数据）、图像分析和处理；移动用户监管系统主要包括通航地面站气象数据（风向、风速和场压等）可视化、机载端音视频监管。

机载端系统采用全志科技A40i四核Cortex-A7控制处理器，采集舱内外音视频数据，存储并上报服务器。同时，采集GPS数据和传感器数据，包装、整合并封装成新帧结构进行存储上报。地面端监控系统主要包括地面端气象站和塔台端监控平台，地面端气象站主要采用Cortex-M3微型控制器，通过六路模数转换器（analog-to-digital converter，ADC）采集地面端风向、风速和场压等传感器数据并基于消息队列遥测传输（ message queuingtelemetry transport，MQTT）通信协议上报到服务器，服务器再将气象数据分发到机载端设备。移动用户监管系统采用树莓派（Raspberry Pi，RPi）Linux操作系统进行可视化管理，系统接收机载端的音视频数据和传感器数据，再进行综合处理，将飞机的位置信息、舱内外音视频数据、飞机传感器数据通过可视化窗口进行显示，采用目标检测算法YOLO分析处理场内外视频，当发现林区内有火或有烟时自动报警，从而满足项目的需求。

3.2系统功能设计

3.2.1应用视频监控实现巡航信息的识别

通过深度摄像头对外部数据进行获取和预处理。巡航系统布置可见光摄像头获取外界巡航信息，主要对森林火灾、入侵偷盗、树木砍伐等信息进行巡检。当出现小面积山火等人眼无法第一时间察觉的事件时，可见光摄像头运用YOLO算法框取采集到的图像信息，使其呈现出人眼可识别的数据信息。通过信息傳输设备将图像信息及事件发生的经纬度等传输到终端设备，接收端接收到信息后快速处理相应事件，这种识别方式大幅缩短了事件处理的时间。

3.2.2采用多链路通航通信系统

多链路通航通信系统采用的无线通信网络借助了Mesh（无线网格网络）组网链路、“北斗”链路和移动通信链路的多链路自动切换与融合技术，从而最大限度地确保无线通信线路通畅，进而有效实现了地面监控子系统与机载子系统间控制指令和实时采集图像的远程高速通信，形成无线通信系统。

3.2.3应用PC端与移动端界面显示

多终端数据显示系统采用个人计算机（personal computer，PC）端与移动端进行下位机数据的接收与显示。数字化装配管理依托数字化技术对飞机飞行状态进行监控，PC端可实时显示巡航飞机布置的深度摄像头等检测传感器数据。用户与系统进行人机交互获取火灾、偷盗、伐木、河床等信息。此外，PC端还可显示飞行环境信息用于保障巡航的安全。移动端则主要用于环境湿度、温度、风速等信息的实时监控，以及保障巡航飞机的飞行安全。采用两种显示系统极大地保障了数据的实时性和巡航飞行的安全性。

3.3系统特点和优势

3.3.1特点

通航飞机群组的信息化安全监管系统具有以下特点：一是中继级联。系统支持中继级联功能，可以将不同终端之间的通信信号中继传输，扩大通信范围，从而提高通信的覆盖范围和质量。二是多种功能支持。系统支持多路视频回传、视频分发、地图定位等多种功能。一套系统可满足应急现场的所有业务需求，提供多样化的信息传输和处理功能。三是系统独立性。本地指挥系统不依赖云端服务器，可以通过4G/5G公网、光纤、卫星通信等多种方式与云端连接，当处于网络不稳定或断网的情况下，系统仍然能够正常工作，将现场音视频、图片等信息回传至后方指挥中心。

3.3.2优势

（ 1）林业管理信息更通畅。运用AI技术能够实时收集、处理和分析大量的林业管理信息，包括林地状况、植被分布、气象数据等。配备AI算法的系统可以提供准确的林地状况报告，帮助林业管理者更好地了解和掌握林区情况，为管理决策提供科学依据。

（2）警情定位更精确。系统配备了高精度的定位设备和AI算法，可以实时监测和识别火灾发生的位置。通过飞机群组的协同巡检，可以更精准地确定火灾的位置和范围，提供更及时、准确的警情报告，有助于消防部门迅速响应，降低火灾蔓延的可能性，保护山林资源。

（3）车辆、设备、人员调度指挥更快捷。系统可以实时监测和分析火灾态势，并根据火势的发展情况，快速调度消防车辆、设备和人员到达火灾现场。智能算法的优化调度可最大限度地提高资源利用率和灭火效率，减少火灾造成的损失。

4结语

本文总结了AI技术在通航飞机群组山林火灾协同巡检中的巨大潜力和优势。基于AI技术的通航飞机群组山林火灾协同巡检系统的研究和应用将大幅提高火灾监测和预警能力，加强通航飞机群组协同巡检，数据实现空地实时传输，提高火灾应急响应和灭火效率。随着AI技术的不断发展，通航飞机群组山林火灾协同巡检将迎来更广阔的应用前景。