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申请/专利权人：杭州蜂巢云视科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的无人机森林防火识别系统及方法，具体涉及森林防火技术领域；通过实时采集风速和风向数据，以及利用光流算法分析烟雾的运动矢量，将烟雾运动与环境数据对比，区分烟雾的运动是否受风场干扰，并针对不一致运动分析其垂直运动的异常程度以及将烟雾运动与火灾早期特征模型对比，评估光流算法的检测准确性，对于准确检测的结果，系统将烟雾运动模式与历史火灾数据进行比对，识别是否为火灾早期迹象；对于不准确检测，系统通过进一步分析，动态调整光流算法的阈值，增强其在复杂风场环境下的适应性，有效解决了复杂风场下烟雾运动难以区分、误报或漏报的技术难题，提高了火灾早期检测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于机器视觉的无人机森林防火识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：在火灾监控区域内部署若干个传感器，用于实时采集环境中的风速和风向数据，通过无人机采集连续的图像帧，并利用光流算法对连续图像帧中的像素运动进行分析，生成烟雾的运动矢量；S2：将采集到的风速和风向数据与光流算法检测到的烟雾运动矢量进行对比，分析烟雾的运动趋势是否一致，根据分析结果将其划分为一致性运动和不一致性运动；S3：对于不一致性运动，对烟雾垂直运动时的扭曲状态进行分析，判断烟雾偏离正常上升模式的波动范围，评估烟雾垂直上升趋势的异常程度；S4：将光流算法计算得到的烟雾运动矢量与系统内置的火灾早期烟雾特征模型进行对比分析，判断烟雾的实际运动矢量与火灾早期烟雾特征模型预测矢量的数据偏差情况，评估环境因素对烟雾运动的干扰程度；S5：将烟雾垂直上升趋势的异常程度和环境因素对烟雾运动的干扰程度进行综合分析，评估光流算法在复杂风场环境中的检测准确性，根据评估结果将其划分为准确检测和不准确检测；S6：对于准确检测，将检测到的烟雾运动模式与历史火灾数据进行比对，识别其是否为火灾的早期阶段；对于不准确检测，对光流算法的检测准确性进行进一步分析，并根据分析结果动态调整光流算法的运动检测阈值，以提高检测准确性。
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