一种林区的小目标火点多级确认方法及系统

本发明涉及火灾智能监测，特别涉及一种林区的小目标火点多级确认方法及系统。

背景技术：

1、森林火灾作为一种突发性强、蔓延迅速且扑救难度大的自然灾害，严重威胁生态安全与人民生命财产安全。当前，林火监测手段主要包括卫星遥感、视频监控、无人机巡检及地面传感器等；其中基于图像与视频的火点识别技术因其实时性高、部署灵活，已成为火灾早期预警的重要技术路径。然而，现有基于图像与视频的火点识别方法在实际应用中仍面临如下技术缺陷：

2、第一，在复杂林区背景环境下，如山地林区、植被密集区域或城乡交错地带，存在大量视觉特征与火焰相似的干扰源，现有检测模型难以有效区分，易产生误检，导致系统可靠性下降。

3、在现有技术中具体表现为常见的火点识别方法主要基于固定监控摄像头或视频流图像分析，通过传统图像处理方法或深度学习模型对火焰区域进行检测与识别。例如采用背景建模、帧差法或基于卷积神经网络、yolo系列目标检测模型对火焰进行识别。在复杂林区环境中存在明显局限性。首先，林区背景复杂，存在大量与火焰颜色或亮度相似的干扰目标，如阳光反射、车辆灯光、建筑照明及水面反光等，容易造成误检。其次，火灾初期火点通常属于小目标特征，在远距离监控场景中像素占比极低，导致检测模型特征提取困难，容易出现漏检现象。此外，基于单帧或短时序信息进行判断，缺乏对火焰动态变化特征的充分利用，从而降低了识别的稳定性与鲁棒性。

4、第二，火灾初期的火点通常表现为小尺寸、弱特征目标，在图像或视频中像素占比较低，且受烟雾遮挡、光照变化及拍摄距离等因素影响显著。以yolo系列为代表的现有深度学习检测模型，在复杂背景下对小目标火点的特征提取能力不足，容易出现漏检或识别结果不稳定。

5、随着人工智能技术的发展，基于深度学习的火点检测方法逐渐成为研究热点。现有方法通常采用yolo、faster r-cnn等目标检测模型，通过大规模数据训练实现火焰区域识别，并在一定程度上提升了检测精度。然而，在实际复杂林区应用中仍存在以下问题：一是对小目标火点检测能力有限，在远距离或低分辨率场景下特征表达不足；二是模型多依赖静态图像训练，难以有效建模火焰的时间序列动态变化特征；三是在复杂背景干扰下容易产生误判，导致误报率较高；四是模型对计算资源依赖较强，在边缘设备或通信受限环境下难以高效部署与实时运行。

6、第三，现有方法多依赖单帧图像或静态空间特征进行判别，未能充分利用火焰固有的时间序列变化特性，如亮度波动、形态演变及非规律性闪烁等动态信息；单帧分析难以有效区分真实火焰与静态类火干扰物，制约了识别精度的进一步提升。

7、第四，在空天地一体化林火监测体系中，林区常存在通信盲区及网络带宽受限问题，导致图像、视频及多源传感数据在传输过程中出现延迟或丢失，影响火点识别算法的实时性与稳定性，降低了系统在复杂通信条件下的可用性。

8、在现有技术中表现为卫星、无人机、地面传感器等多源感知设备，仍存在数据链路割裂、通信依赖性强及智能分析能力不足等问题。在林区通信盲区或网络不稳定环境下，多源数据传输存在延迟或丢包现象，影响火情识别的实时性。同时，在数据处理层面多采用中心化云端处理模式，边缘侧智能分析能力较弱，难以实现火点的本地快速筛选与多级确认。此外，不同数据源之间缺乏统一的融合与协同机制，导致整体系统在复杂场景下的适应能力不足。

9、另外，卫星遥感技术具有覆盖范围广、可实现大尺度监测的优势，但存在时间分辨率较低、受天气影响较大等问题，难以实现火灾早期的实时预警。无人机巡检方式虽然能够获取高分辨率图像，但受限于续航能力、飞行范围及任务调度频率，难以实现全天候、全区域覆盖监测。此外，在多源数据融合方面，现有方法通常仅进行简单的数据叠加或特征拼接，缺乏统一的时空建模机制，导致不同来源数据之间难以实现有效协同，从而影响火点识别的准确性与一致性。

10、综上，如何在复杂林区环境及通信受限条件下，实现对小目标火点的高精度识别与多级确认，降低误报率和漏报率，并提升系统整体鲁棒性，是火灾智能监测领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

2、本发明的一方面，提供一种林区的小目标火点多级确认方法，包含以下步骤：

3、获取林区火点监测的目标区域所需的多源图像数据；

4、其中，多源图像数据包括卫星遥感图像数据、无人机巡检视频数据、地面监控摄像设备采集的实时视频流数据红外数据以及气象信息等；各数据源具有不同的分辨率、成像角度及光照条件差异。

5、采用三级筛选机制对预处理后的多源图像数据进行再处理；

6、其中，第一级筛选用于在复杂林区环境中快速提取多源图像数据中潜在火点候选区域；第二级筛选用于对潜在火点候选区域进行时空一致性分析，判断是否具备火焰动态变化特征；第三级筛选用于融合视觉语义信息与外部环境信息，对时空一致性分析后的潜在火点候选区域进行真实性判定，剔除误检目标并输出高置信度火点；

7、经过三级筛选机制确认后的目标区域判定为真实火点，并对真实火点检测结果进行结构化输出。

8、本发明的另一方面，提供一种林区的小目标火点多级确认系统，包含：

9、图像数据获取模块，用于获取林区火点监测的目标区域所需的多源图像数据；

10、筛选处理模块，用于采用三级筛选机制对预处理后的多源图像数据进行再处理；

11、其中，第一级筛选用于在复杂林区环境中快速提取多源图像数据中潜在火点候选区域；第二级筛选用于对潜在火点候选区域进行时空一致性分析，判断是否具备火焰动态变化特征；第三级筛选用于融合视觉语义信息与外部环境信息，对时空一致性分析后的潜在火点候选区域进行真实性判定，剔除误检目标并输出高置信度火点；

12、火点真实判断模块，用于经过三级筛选机制确认后的目标区域判定为真实火点，并对真实火点检测结果进行结构化输出。

13、本发明面向复杂林区场景的火点候选快速发现技术，针对早期火点目标尺寸小、图像特征弱以及不同感知设备获取数据质量差异较大的问题；首先对卫星遥感、无人机视频及地面监控图像进行统一预处理，通过图像增强、噪声抑制、多尺度适配等方式提高输入数据质量；利用轻量化目标检测模型对图像中的潜在火点区域进行快速定位，并采用高召回候选提取策略，优先保留可能存在火点的区域，为精细化确认提供候选目标。本发明基于时空动态一致性的火点真实性验证技术，对现有方法依赖单帧图像容易受到静态光源、反射区域等因素影响的问题；引入时间维度信息，对候选火点区域进行连续帧分析；通过提取候选区域在时间序列中的亮度变化、运动变化以及形态变化特征，建立火焰动态行为与背景干扰目标之间的差异，实现对候选目标真实性的进一步判断；由传统单幅图像判断转变为基于时空行为特征判断，提高复杂环境下火点识别稳定性。

14、本发明基于语义与环境信息融合的高可信火点确认技术，针对单一视觉模型在复杂林区环境中容易产生误判的问题，将视觉语义识别结果与外部环境信息进行融合分析；通过结合红外热异常信息、气象条件、林区地理信息等多源数据，对候选火点进行综合评价，使火点确认过程同时满足视觉特征合理性和环境条件合理性，提高最终判定可信度。本发明面向空天地一体化林火监测的边缘智能处理技术，对林区通信盲区和数据传输受限问题；将三级火点确认方法部署于边缘计算节点，实现感知数据的本地快速分析与筛选；通过在数据源端完成候选发现和多级确认，仅将高置信度火点结果上传至林火智能研判平台，降低通信压力，提高复杂环境下火情响应速度。

15、本发明的火点识别结果空间化输出与智能研判技术，不仅完成火点检测与确认，还对确认后的火点信息进行结构化输出，包括火点位置、时间、置信度等级等信息，并结合北斗定位及林火监测平台实现火情信息可视化展示和辅助决策；通过上述技术手段，实现从发现疑似目标到确认真实火点再到支撑防火决策的完整技术闭环。