一种基于证据体系的森林火灾识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于证据体系的森林火灾识别方法，属于森林火灾识别领域，以各个证据参数的基础概率分布函数为基础，构建证据体系，从而形成可以识别火灾等级的森林火灾识别模型，最后基于当前传感器数据，并采用森林火灾识别模型对当前传感器数据进行识别，从而确定最终的森林火灾识别结果。定最终的森林火灾识别结果。定最终的森林火灾识别结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于证据体系的森林火灾识别方法


[0001]本专利技术涉及火灾识别领域，具体涉及一种基于证据体系的森林火灾识别方法。

技术介绍

[0002]森林火灾，是指失去人为控制，在林地内自由蔓延和扩展，对森林、森林生态系统和人类带来一定危害和损失的林火行为。森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。目前，森林火灾检测主要采取人力巡检和固定检测设备协同作用的方法，其中检测设备只能够充当观察者，没有自主报警的功能或者识别效率不高的缺点。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种基于证据体系的森林火灾识别方法，解决了现有技术识别效率以及精度低的问题。
[0004]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0005]一种基于证据体系的森林火灾识别方法，包括：
[0006]获取多个证据参数对应基础概率分布函数，所述基础概率分布函数包括证据参数以及证据参数对应的多个火灾等级的信任度；
[0007]基于所述证据参数以及证据参数对应的多个火灾等级的信任度，构建森林火灾识别模型；
[0008]获取待识别森林对应的多个当前证据参数，并根据多个证据参数对应基础概率分布函数获取多个当前证据参数对应的信任度；
[0009]以多个当前证据参数对应的信任度为数据基础，并根据森林火灾识别模型确定火灾等级，得到森林火灾识别结果。
[0010]在一种可能的实施方式中，所述证据参数包括湿度、温度、风速以及气体浓度，所述火灾等级包括火灾风险低、火灾风险中等、火灾风险高以及火灾风险极高。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述基础概率分布函数包括春夏湿度对应的基础概率分布函数、秋冬湿度对应的基础概率分布函数、温度对应的基础概率分布函数、风速对应的基础概率分布函数以及气体浓度对应的基础概率分布函数；
[0012]所述春夏湿度对应的基础概率分布函数包括连续的多个春夏湿度数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；
[0013]所述秋冬湿度对应的基础概率分布函数包括连续的多个秋冬湿度数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；
[0014]所述温度对应的基础概率分布函数包括连续的多个温度数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；
[0015]所述风速对应的基础概率分布函数包括连续的多个风速数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；
[0016]所述气体浓度对应的基础概率分布函数包括连续的多个气体浓度数据区间以及
每个区间对每个火灾等级的信任度。
[0017]在一种可能的实施方式中，构建森林火灾识别模型，包括：
[0018][0019][0020]P＝m(A1)+m(A2)+...+m(Θ)
·
n
[0021]其中，表示不同的证据参数对同一事件的交集，m1,m2,
…
,m
n
表示不同的证据参数，表示不同的证据对同一事件取集后的信任度，A1,A2,...,A
n
分别表示证据m1,m2,
…
,m
n
对应的事件，K表示归一化常数，Θ表示不确定事件，m(Θ)表示不确定事件对事件A的信任度，P表示m个不同焦元的信任度与n份证据不确定的信任度之和，m
b
(A)表示事件A的最终信任度。
[0022]在一种可能的实施方式中，获取待识别森林对应的多个当前证据参数，并根据多个证据参数对应基础概率分布函数获取多个当前证据参数对应的信任度，包括：
[0023]获取待识别森林对应的多个当前证据参数，确定每个当前证据参数对应的数据区间；
[0024]根据基础概率分布函数以及每个当前证据参数对应的数据区间，确定每个当前证据参数对每个火灾等级的信任度。
[0025]在一种可能的实施方式中，以多个当前证据参数对应的信任度为数据基础，并根据森林火灾识别模型确定火灾等级，包括：
[0026]根据多个当前证据参数对应的信任度，获取归一化常数K的值；
[0027]根据归一化常数K的值、多个当前证据参数对应的信任度以及森林火灾识别模型，获取每个火灾等级对应最终信任度；
[0028]确定最终信任度最高的火灾等级为森林火灾识别结果。
[0029]在一种可能的实施方式中，所述归一化常数K的值为：
[0030][0031]其中，表示各项证据数据所对应事件交集不为空集的合集，m1(B)、m2(B)、m3(B)和m4(B)分别表示湿度m1、温度m2、风速m3和气体浓度m4对火灾风险低B的信任度，m1(C)、m2(C)、m3(C)以及m4(C)分别表示湿度m1、温度m2、风速m3和气体浓度m4对火灾风险中等C的信任度，m1(D)、m2(D)、m3(D)和m4(D)分别表示湿度m1、温度m2、风速m3和气体浓度m4对火灾风险高D的信任度，m1(E)、m2(E)、m3(E)和m4(E)分别表示湿度m1、温度m2、风速m3和气体浓度m4对火灾风险极高E的信任度。
[0032]在一种可能的实施方式中，根据多个当前证据参数对应的信任度，获取归一化常数K的值，包括：
[0033]获取当前季节类型，所述当前季节类型包括春夏季节或者秋冬季节；
[0034]若当前季节类型为春夏季节，则采用春夏湿度对应的信任度、温度的信任度、风速的信任度以及气体浓度的信任获取归一化常数K的值；
[0035]若当前季节类型为秋冬季节，则采用秋冬湿度对应的信任度、温度的信任度、风速的信任度以及气体浓度的信任获取归一化常数K的值。
[0036]在一种可能的实施方式中，根据归一化常数K的值、多个当前证据参数对应的信任度以及森林火灾识别模型，获取每个火灾等级对应最终信任度，包括：
[0037]将归一化常数K的值以及多个当前证据参数对应的信任度按火灾等级输入森林火灾识别模型，得到每个火灾等级的最终信任度。
[0038]在一种可能的实施方式中，将归一化常数K的值以及多个当前证据参数对应的信任度按火灾等级输入森林火灾识别模型，包括：
[0039]将归一化常数K的值以及多个当前证据参数对火灾风险低B的信任度输入森林火灾识别模型，获取火灾风险低B的最终信任度m
b
(B)为：
[0040][0041][0042]将归一化常数K的值以及多个当前证据参数对火灾风险中等C的信任度输入森林火灾识别模型，获取火灾风险中等C的最终信任度m
b
(C)为：
[0043][0044][0045]将归一化常数K的值以及多个当前证据参数对火灾风险高D的信任度输入森林火灾识别模型，获取火灾风险高D的最终信任度m
b
(D)为：
[0046][0047][0048]将归一化常数K的值以及多个当前证据参数对火灾风险极高E的信任度输入森林火灾识别模型，获取火灾风险极高E的最终信任度m
b
(E)为：
[0049][005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于证据体系的森林火灾识别方法，其特征在于，包括：获取多个证据参数对应基础概率分布函数，所述基础概率分布函数包括证据参数以及证据参数对应的多个火灾等级的信任度；基于所述证据参数以及证据参数对应的多个火灾等级的信任度，构建森林火灾识别模型；获取待识别森林对应的多个当前证据参数，并根据多个证据参数对应基础概率分布函数获取多个当前证据参数对应的信任度；以多个当前证据参数对应的信任度为数据基础，并根据森林火灾识别模型确定火灾等级，得到森林火灾识别结果。2.根据权利要求1所述的基于证据体系的森林火灾识别方法，其特征在于，所述证据参数包括湿度、温度、风速以及气体浓度，所述火灾等级包括火灾风险低、火灾风险中等、火灾风险高以及火灾风险极高。3.根据权利要求2所述的基于证据体系的森林火灾识别方法，其特征在于，所述基础概率分布函数包括春夏湿度对应的基础概率分布函数、秋冬湿度对应的基础概率分布函数、温度对应的基础概率分布函数、风速对应的基础概率分布函数以及气体浓度对应的基础概率分布函数；所述春夏湿度对应的基础概率分布函数包括连续的多个春夏湿度数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；所述秋冬湿度对应的基础概率分布函数包括连续的多个秋冬湿度数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；所述温度对应的基础概率分布函数包括连续的多个温度数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；所述风速对应的基础概率分布函数包括连续的多个风速数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度；所述气体浓度对应的基础概率分布函数包括连续的多个气体浓度数据区间以及每个区间对每个火灾等级的信任度。4.根据权利要求3所述的基于证据体系的森林火灾识别方法，其特征在于，构建森林火灾识别模型，包括：灾识别模型，包括：P＝m(A1)+m(A2)+...+m(Θ)
·
n其中，表示不同的证据参数对同一事件的交集，m1,m2,
…
,m
n
表示不同的证据参数，表示不同的证据对同一事件取集后的信任度，A1,A2,...,A
n
分别表示证据m1,m2,
…
,m
n
对应的事件，K表示归一化常数，Θ表示不确定事件，m(Θ)表示不确定事件对事件A的信任度，P表示m个不同焦元的信任度与n份证据不确定的信任度之和，m
b
(A)表示事件A的最终信任度。
5.根据权利要求4所述的基于证据体系的森林火灾识别方法，其特征在于，获取待识别森林对应的多个当前证据参数，并根据多个证据参数对应基础概率分布函数获取多个当前证据参数对应的信任度，包括：获取待识别森林对应的多个当前证据参数，确定每个当前证据参数对应的数据区间；根据基础概率分布函数以及每个当前证据参数对应的数据区间，确定每个当前证据参数对每个火灾等级的信任度。6.根据权利要求5所述的基于证据体系的森林火灾识...

【专利技术属性】
技术研发人员：李琪林，严平，程志炯，蔡君懿，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：