【摘 要】
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为解决传统森林火灾检测误报率较高和定位难的问题,提出一种以无人机作为平台,搭载带有彩色和红外摄像头的云台跟踪系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。该嵌入式平台
【机 构】
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华南理工大学自主系统与网络控制教育部重点实验室,华南理工大学自动化科学与工程学院
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划基金项目(2014CB845303);广东省科技计划基金项目(2013B020200006)
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为解决传统森林火灾检测误报率较高和定位难的问题,提出一种以无人机作为平台,搭载带有彩色和红外摄像头的云台跟踪系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。该嵌入式平台以DM3730为核心,通过对实时获取的红外图像进行处理实现对火焰的识别,驱动云台动态跟踪;结合机载GPS/IMU导航信息及跟踪云台的姿态信息,完成精确的火场定位;将获取的彩色图像实时回传地面,实现对火场的在线监测。在火焰识别算法方面,利用BP神经网络进行训练和识别。通过与SVM识别算法进行对比,验证了BP神经网络算法的有效性。定位方面,在实际的飞行中通过对比计算出的火场经纬度与实际经纬度,验证了计算方法的有效性。
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