热成像型无线火灾监测终端设计及实现

森林火灾对人类的生命财产、地球资源及生态环境造成了巨大的损失与危害,为了减少森林火灾的损失,世界各国都很重视对森林火灾的研究.森林火灾监测是预防森林火灾发生的重要环节,火灾视频监控系统在各国已经得到一定范围的应用.本文立足于ARM+DSP结构、μC/OS-Ⅱ操作系统、GPRS传输技术,面向森林火灾报警监控领域,设计了一种新的远程视频监控系统,它是一种针对于对视频图像连续性要求不高,且在低码率传输条件下的实现方案,主要应用于无人职守了望点.     

森林防火智能分析系统解析

森林火灾是森林最危险的敌人,也是林业最可怕的灾害,它会给森林带来最具有毁灭性的后果。夏季季气候炎热,温度高,大风天气多,野外用火大量增加,且雷击多等因素的影响,潜伏着发生大的森林火灾的危险。当前,建立林业防火智能监测预警及应急指挥系统,实现林区视频的自动监控、烟火准确识别、火点精确定位、火情蔓延趋势推演、扑救指挥的辅助决策、灾后评估等多方面功能,不断提升森林火灾综合防控能力显得十分紧迫和重要。森林火灾危害大,扑灭困难,于是在火灾还在萌芽状态立即扑灭显得尤为重要。森林火灾因为常常处在深山老林中,不易发现,故而发现火灾对于早扑灭火灾具有重要意义。北京和普威视借助于先进的红外热成像仪图像采集、图像探测系统、无线网络传输系统及显示系统组成的智能森林防火指挥系统以数字化、网络化视频监控为基础,与一般的网络化视频监控相比,它是一种更高端的视频监控智能化的应用。该系统能够实现无人值守不间断工作,自动对视频图像信息进行分析判断;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行告警和提供有用信息;能有效的协助消防人员处理火灾危机,并最大限度的降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火。     

森林火灾发生的原因及对策

本文选择就森林火灾发生的原因以及对策这一论点进行分析和研究,为了确保分析和研究的全面性,设计如下研究框架。首先,阐述森林火灾产生的原因,了解人为因素以及自然因素所带来的影响;其次,探索有效预防森林火灾的方法,如建设完善的森林防火机制、重视森林防火基础设施建设工作等,力求做好森林火灾预防工作,以免出现火灾带来更为严重影响;最后,分析森林火灾的扑救方法,力求为相关单位以及工作人员提供理论参考依据。     

预防森林火灾的几个有效途径

森林火灾是危害性很强的八大自然灾害之一,一旦发生火灾就会给国家的经济、环境和人员造成巨大的损失,所以它成为了世界性难题。如何有效预防森林火灾的发生,具有十分重要的理论意义和现实意义。本文主要根据对国内外森林火灾预防做法的考查,从体制、人员、设备和教育等几个方面提出预防的途径。     

怎样处理好森林火灾中的诸多问题

根据森林火灾发生的特点,分析火灾发生前后＂消＂与＂防＂的主要矛盾,在森林火灾预防和扑救阶段,应采取不同的应对措施。按照＂预防为主、积极消灭＂的方针,在预防中重宣传教育,发动群众,抓责任落实;在消灭中注重科技手段和措施到位。     

基于RF的森林火灾风险评价模型及其应用研究

为了预测森林火灾发生的可能性,为森林火灾的预防预报提供依据,减少火灾损失,在Python平台上应用随机森林算法,以西班牙东北Tr'as-os-Montes地区Montesinho森林公园2000年1月至2003年12月的数据记录,对影响森林火灾的指标变量进行分析和评价。结果表明,随机森林算法对森林火灾预测的准确度约为80%,表明随机森林算法对森林火灾具有较好的预测能力,可用于对森林火灾的预测预报。     

森林可燃物可持续管理技术理论与研究

实现森林可燃物可持续管理是减少和控制森林火灾的基础。本文介绍了基于可物管理的防火林带和计划火烧的预防和控制森林火灾方法。     

我国森林火灾预测及风险分析

根据近年来我国森林火灾统计数据显示,森林火灾造成的损失相当严重.文中首先运用灰色理论GM(1,1)模型预测我国森林火灾发生的总体趋势,结果显示我国森林火灾发生总次数及受灾面积呈现增长趋势,而重大火灾和特大火灾的总次数呈现减少的趋势.然后运用层次分析法(AHP)对影响森林火灾发生的各个因素进行分析,通过计算其综合权值,从而确定各个诱导因素的影响程度.最后,根据风险分析的结果提出一些合理的对策措施,不仅有利于对森林火灾的预防,而且可以减少因火灾造成的损失.     

无锡惠山区探索建设森林火灾应急扑救体系

冬春时节是森林火警的高发期,无锡惠2区林木覆盖率23.8%,其中森林(即山林地)面积占全区国土总面积1.6%。森林防火压力较大。近年来,惠山区积极贯彻落实“预防为主,积极消灭”的方针,森林火灾防治能力、防治水平取得明显提高,连续多年未发生较大的森林火灾。当前,惠山区正把推进森林火灾应急扑救体系建设,有效预防和遏制森林火灾发生,作为防灾减灾救灾工作的重中之重。     

基于YOLOv5s的城镇森林交界域火灾探测模型

为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型。首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试。模拟结果表明：改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8%,森林火灾则增加了1.3%。