1. Einleitung
In den letzten Jahren, mit der Erwärmung des globalen Klimas und der Verschärfung der Auswirkungen der menschlichen Aktivitäten auf die natürliche Umwelt, Waldbrände Ereignisse wiederholt aufgetreten, die eine große Bedrohung für die globale ökologische Umwelt und die wirtschaftliche Entwicklung gebracht. Jedes Mal, wenn ein Feuer ausbricht, kann es neben irreversiblen Schäden an der natürlichen Ökologie auch die landwirtschaftliche Produktion beeinträchtigen und wirtschaftliche Verluste verursachen. Um Waldbrände zeitnaher und effektiver zu verhindern und zu bekämpfen, können traditionelle manuelle Inspektionen und einfache Überwachungsmethoden nicht mehr die Anforderungen des modernen Managements erfüllen. Daher ist die Entwicklung eines effizienten und intelligenten Frühwarnsystems eine höchste Priorität.
2. Systemdesign und die wichtigsten Module
In der modernen landwirtschaftlichen Wald smarte Rauch-Frühwarnsystem, wir haben vor allem um die folgenden Kernmodule entworfen und entwickelt:
2.1 Sensor-Erfassung Modul
Dieses Modul hauptsächlich durch eine Vielzahl von Sensoren, wie Temperatur-Sensoren, Feuchte-Sensoren, Windgeschwindigkeit-Windrichtung-Sensoren, usw. in Echtzeit überwachen verschiedene Umweltparameter im Wald. Diese Empfehlungen sind für die frühzeitige Erkennung von Bränden von entscheidender Bedeutung. Zum Beispiel, wenn die Temperatur im Wald ungewöhnlich ansteigt oder die Feuchtigkeit drastisch sinkt, kann dies ein Vorläufer für ein bevorstehendes Feuer sein.
2.2 Das Kameramodul
Dieses Modul verfügt über die neueste HD-Kamera - Technologie, um jedes Detail im Wald zu erfassen. Zur gleichen Zeit, um sich an eine Vielzahl von komplexen Wetter - und Lichtverhältnissen anzupassen, ist die Kamera auch mit einer Infrarot-Nachtsicht - Funktion und einer Autofokus-Funktion ausgestattet. So wird sichergestellt, dass die Kamera jede Anomalie, egal ob Tag oder Nacht, sonnig oder regnerisch, klar erfasst.
2.3 Video Bildverarbeitung und Deep Learning Module
Die Video-Bildverarbeitungstechnologie spielt eine entscheidende Rolle im Brandwarnsystem. In diesem Modul werden wir zunächst das von der Kamera erfasste Originalvideo vorverarbeiten, einschließlich Schritte wie Graustufen, Verstärkung, Rauschreduzierung und Hintergrundentfernung. Die vorverarbeiteten Bilder werden an einen Deep Learning-Algorithmus zur Analyse gesendet. Nach dem Training mit umfangreichen Felddaten konnten unsere Algorithmen die charakteristischen Merkmale von Feuer wie Flammen und Rauch genau erkennen.
2.4 Datenübertragung und Cloud-Speichermodule
Mit dem Fortschritt der modernen Technologie ist Cloud-Speicher zum Standard für die Datenspeicherung geworden. In diesem Modul nutzen wir fortschrittliche IoT-Technologien, um sicherzustellen, dass alle Sensordaten und Kameramideos in Echtzeit und effizient in die Cloud übertragen werden. Dies ermöglicht nicht nur den Remote-Zugriff und die Verwaltung von Daten, sondern ermöglicht auch durch die leistungsstarke Rechenleistung der Cloud komplexere Datenanalysen und - mining, die Entscheidungsträgern präzisere Warninformationen liefern.
2.5 Benutzeroberfläche und Informationsfeedback-Modul
Ein effizientes Frühwarnsystem ist nicht nur in der Lage, einen Brand rechtzeitig zu erkennen, sondern auch in der Lage, diese Informationen schnell an die beteiligten Personen zu übermitteln. In diesem Modul haben wir eine intuitive und einfach zu bedienende Benutzeroberfläche entwickelt. Sowohl Waldbewalter als auch die Öffentlichkeit können über diese Schnittstelle den Zustand des Waldes in Echtzeit überprüfen, Warnmeldungen erhalten und entsprechend handeln. Darüber hinaus unterstützt das System eine Vielzahl von Frühwarn Benachrichtigungsmethoden wie Push-Handy, SMS und E-Mail, um sicherzustellen, dass wichtige Informationen schnell an jeden Benutzer übertragen werden können.
3. Systemanwendungen und Praxiswirkung
Seit der Inbetriebnahme unseres intelligenten Rauch-Frühwarnsystems für die Landwirtschaft und die Forstwirtschaft hat seine Wirkung von den meisten Benutzern einhellig gelobt. Bei mehreren Brandereignissen kann das System im Anfang des Feuers rechtzeitig Warnung geben, was die Zeit für die Entdeckung und Behandlung des Feuers erheblich verkürzt und die Verluste durch die weitere Ausbreitung des Feuers effektiv vermeidet.
Erstens kann das System aufgrund der Echtzeitüberwachung von Umweltparametern basierend auf Temperaturen, Feuchtigkeit und Windrichtungen die Wahrscheinlichkeit von Bränden und die Entwicklung von Bränden vorhersagen. Dies bietet den Entscheidungsträgern zweifellos ein wertvolles Zeitfenster, um frühzeitige Brandlösch - oder Evakuierungsaktionen durchzuführen.
Zweitens kann das System dank der Kombination von Video-Bildverarbeitung und Deep-Learning - Technologie charakteristische Merkmale wie Flammen und Rauch genau identifizieren und frühzeitig Warnungen ausstellen, um Falschmeldungen und Missmeldungen in traditionellen Methoden zu vermeiden.
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