森林防火系统解决方案
目前林业所面临的挑战:
1、现有监测手段存在局限:现有监测手段以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主,存在巡护范围有限、巡护效率低等问题;部分地区安装传统视频监控,智能化程度低,火情发现不及时;卫星遥感监测存在监测周期长、及时性存在局限等问题。
2、火源管理难度加大:随着各地林业经济和旅游业的发展,以及户外露营活动的流行,林区内人员流动频繁,人为野外吸烟、野外用火等带来了大量的火灾隐患,使火源发现管理难度加大 。
3、指挥决策支撑能力有待加强:火灾高发的林区一般地理位置特殊,火灾现场情况难以有效掌握,指挥处置相对困难,目前以人工经验为主,森林火灾指挥决策、及时处置等信息化支撑能力有待加强。
根据目前林业所面临的挑战公司的总体设计思路如下:
系统部署架构
林火智能监测
林火智能监测-前端多算法引擎优化策略
多算法引擎优化:以AI技术为基础,实现软件算法的自我学习,主动优化算法,针对各类应用场景,丰富智能化应用种类,提升智能化效果,并同时进行多维感知核对确认、减少误报率,真正起到智能化、自动化的效果,减少大量人工投入,提升相关工作开展效率。
气象因子监测
在林区重要区域部署微型气象自动站,集成气象六要素传感器、200万低功耗摄像机、太阳能套装等设备。六要素传感器满足中国气象局地面观测数据质量控制规范要求,能够提供温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量六类常规气象要素的行业级、分钟级监测数据,支持太阳能供电和 4G 传输,实现气象因子准确、实时的监测,为林区小气候监测提供良好支撑。
测量要素 | 测量范围 | 分辨力 | ..允许误差 |
风速 | 0~60m/s | 0.01m/s | ±0.3m/s(≤10m/s) |
风向 | 0~360° | 0.1° | ±3° |
雨量 | 0。0.02mm/min ~4mm/min | 0.01mm | ±2%(校准误差) |
温度 | -50℃~+60℃ | 0.1℃ | ±0.2℃ |
湿度 | 0~100%RH | 0.1%RH | ±3%RH(0~90%RH) ±4%RH(90~100%RH) |
气压 | 450~1100hPa | 0.1hPa | ±0.3hPa |
方案优势
1、火情发现早:多维度构建全天候、高频次、大范围的森林防火立体监测网络,能够更早发现火情。
2、识别能力强:基于深度学习的烟火识别算法,大大提升了烟火识别能力,使火情发现更快速、报警更准确、误报率更低。
3、扑火决策快:具备救援力量查找、融合通信等辅助决策功能,并支持省市县多级部署,可实现信息互联互通及多级业务协同,能够更快进行决策。
4、运维成本低:具备远程管理功能,设备功耗低,全天候稳定运行,适应高海拔、高寒冷、高潮湿等环境,运维成本低。