一种基于分布式队列驱动的沙箱智能体采伐分析系统的制作方法

本发明涉及沙箱智能体，具体涉及一种基于分布式队列驱动的沙箱智能体采伐分析系统。

背景技术：

1、随着林业数字化监管和空间数据处理技术的发展，林木采伐作业监测逐步从人工现场核查向遥感影像自动识别、作业轨迹分析和边界风险预警方向转变。现有监测系统通常采用集中式任务调度和统一数据存储方式，在多采伐项目并发监测场景下，不同项目的影像数据、边界数据、作业进度数据和风险研判数据容易相互交织，导致任务调度冲突、数据访问混乱、异常排查困难。

2、现有技术中，虽能够实现交互请求异步处理与算力分配，但面向林木采伐业务仍存在不足，缺少沙箱与分布式队列协同的定制化监管架构，不能自动修复采伐边界拓扑缺陷，无法依据采伐区域树木数量构建影像分析队列、监管分析队列，难以结合作业推进态势识别采伐作业区域，也不能结合越界倾向与边界逼近剩余时间动态更新监管队列，造成监测资源与作业风险错配，越界风险识别滞后。

3、中国专利公开号：cn121326535a，公开了一种自动化ai智能体与环境交互与资源管理方法及系统，该方法包括：拦截并接管智能体与环境的所有交互请求；存储待处理的交互请求，根据预设或动态的调度策略，对请求进行排序和管理，实现请求的异步化处理；将调用发生前的轨迹片段打包成一个部分轨迹样本，并发送至经验回放池供训练器使用；负责实际执行交互请求中的工具调用请求，监控不同工具的调用频率、耗时和资源消耗，并为不同类型的请求分配和调整计算资源。同时，基于对历史工具调用数据和调用行为的分析，采用平滑估计的方式，预测智能体对环境沙箱的使用需求，预启动沙箱。

4、由此可见，现有技术中存在以下问题：

5、现有技术中未考虑采用影像分析队列和监管分析队列实现采伐监测业务的数据隔离，以及未考虑在修复采伐基准边界拓扑缺陷的基础上，通过影像分析队列开展作业超前分析，再依据越界倾向和边界逼近剩余时间自适应更新监管分析队列，导致多项目并发监测存在数据串扰，越界延判风险，监测调度无法跟随采伐作业风险动态变化。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种基于分布式队列驱动的沙箱智能体采伐分析系统，用以克服现有技术中缺少影像分析队列与监管分析队列的智能体监管架构，无法对采伐作业基准边界进行自动化拓扑完整性修复，无法结合作业推进态势动态调整影像获取，无法根据越界风险结合边界逼近剩余时间更新监管分析队列的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于分布式队列驱动的沙箱智能体采伐分析系统，包括：

3、边界修复模块，其基于采伐区域获取采伐边界信息，以基于所述采伐边界信息执行边界有效性校验，确定采伐基准边界；

4、沙箱队列创建模块，其基于所述采伐基准边界以及对应的采伐区域树木数量确定影像分析队列以及监管分析队列；以及基于越界倾向确定更新监管分析队列，以对采伐情况进行实时监测；

5、其中，影像分析队列包括若干影像分析单元，任一影像分析单元用以获取对应的采伐分析区域在当前影像获取周期内的现场影像数据，以确定采伐进度区域；以及基于所述采伐进度区域以及所述采伐基准边界进行超前分析，以基于提前采集的补充影像识别采伐作业区域；

6、监管分析队列包括若干监管分析单元，任一监管分析单元用以基于所述采伐作业区域的采伐作业边界以及所述采伐基准边界确定逼近面积，以预测越界倾向。

7、进一步地，所述边界修复模块根据所述采伐边界信息进行闭合状态分析，确定是否存在断点缺口位置，针对断点缺口位置生成补全线段，以确定采伐基准边界。

8、进一步地，所述边界修复模块还用以对所述采伐基准边界中的无效孔洞进行筛选并删除。

9、进一步地，所述沙箱队列创建模块基于采伐区域树木数量划分若干采伐分析区域以及若干采伐基准边界分析段，以确定影像分析队列以及监管分析队列。

10、进一步地，所述影像分析单元基于获取的现场影像数据的光谱特征区分已经发生采伐的裸露区域和未采伐区域，以确定采伐进度区域。

11、进一步地，所述影像分析单元基于当前影像获取周期以及上一影像获取周期对应的采伐进度区域确定作业推进速率，以基于所述作业推进速率大于预设速率值的判定结果确定采伐作业处于超前状态。

12、进一步地，所述影像分析单元响应于采伐作业处于超前状态，计算采伐进度区域的外沿边界与采伐基准边界之间的最小空间距离。

13、进一步地，所述影像分析单元基于预计逼近时长确定提前采集的补充影像，以识别采伐作业区域，其中，所述预计逼近时长基于所述最小空间距离以及所述作业推进速率计算所得。

14、进一步地，所述监管分析单元根据逼近面积缩减量的变化趋势确定越界倾向。

15、进一步地，所述沙箱队列创建模块基于所述越界倾向并结合采伐作业边界到达采伐基准边界所需的剩余时间更新监管分析队列，以持续对采伐作业边界开展实时逼近监测。

16、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明通过边界修复模块、沙箱队列创建模块实现多采伐项目的数据隔离与分布式队列驱动。自动修复边界拓扑缺陷，基于影像解译采伐进度，超前识别越界风险，动态调配监管资源，解决了多项目并发监测的数据串扰、边界误判和资源错配问题，提升了林业采伐监管的自动化水平与资源利用效率。

17、进一步地，本发明通过闭合状态分析检测采伐边界是否存在断点缺口，针对断点缺口位置生成补全线段，实现了采伐边界首尾连接状态的自动修复，避免了因边界首尾脱节导致后续采伐进度与边界相关性分析异常，确保了采伐基准边界的完整性和可靠性，为后续空间运算提供准确基础。

18、进一步地，本发明通过对采伐基准边界内部的微小闭合孔洞进行自动筛选和删除，防止碎孔洞对后续面积计算和越界分析造成干扰，同时将修复后的边界结果持久化存储，确保后续影像解译、空间比对和逼近面积测算的计算基础始终保持可靠与一致，提高了边界数据的可用性。

19、进一步地，本发明根据采伐区域树木数量划分采伐分析区域和采伐基准边界分析段，并据此分配影像分析单元和监管分析单元，实现了监测任务与林木分布相匹配的分布式队列构建，提高了监测资源的利用效率，为多项目并发监测提供了隔离且有序的任务调度基础。

20、进一步地，本发明通过利用现场影像数据的光谱特征自动区分已采伐裸露区域和未采伐区域，确定采伐进度区域，实现了采伐作业进展的自动化解译，为后续越界风险前置分析提供了稳定客观的现场时序数据源，提高了监测的实时性和准确性。

21、进一步地，本发明通过当前影像获取周期和上一周期的采伐进度区域计算作业推进速率，并与预设速率值比较判定是否处于超前状态，实现了对采伐作业推进速度是否超出常规水平的自动识别，能够及时发现超速作业风险，为后续超前分析和监管资源调配提供触发条件。

22、进一步地，本发明通过获取采伐进度区域中与上一影像获取周期的作业推进速率，基于作业推进速率高于预设速率值的判定结果确定采伐作业处于超前状态，实现了对作业设备推进速度是否超过常规水平的自动识别，通过对采伐进度区域的外沿边界与采伐基准边界的最小空间距离进行分析，将监测注意力聚焦于越界风险较高的活跃作业地段，为后续预计逼近时长计算和监测精度评估提供了基础距离参数。

23、进一步地，本发明通过计算最小空间距离与作业推进速率的比值得到预计逼近时长，并根据预计逼近时长确定存在影像分析单元增强需求，从而能够在采伐作业触及基准边界之前主动增强影像采集，使采伐作业区域与作业实际推进态势相匹配，克服了固定影像获取周期下影像数据与作业风险节奏不匹配导致的研判滞后问题。

24、进一步地，本发明通过根据采伐作业边界与采伐基准边界之间的逼近面积缩减量的变化趋势，动态量化评估越界风险，使越界倾向基于作业边界推进态势的实际变化趋势进行判断，使越界倾向基于作业边界推进态势的实际变化趋势进行动态量化评估，为监测资源的调整提供了明确的风险依据。

25、进一步地，本发明通过越界风险和采伐作业边界到达采伐基准边界所需的剩余时间更新监管分析单元，确保越界事件能够被及时确认，同时实现了监测资源与动态变化的越界风险的自适应匹配，克服了固定监测频率下资源浪费与监测不足并存的问题。