【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能监控与应急干预，更具体地说，本专利技术涉及一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统。
技术介绍
1、在农业生产的废弃物处理环节，秸秆焚烧一直是个棘手问题，其引发的环境污染和公共安全风险日益凸显。每年农作物收获后，大量秸秆被直接燃烧，不仅释放出大量的温室气体和有害颗粒物，如二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物和pm2.5等，加剧全球变暖和空气污染，还会引发呼吸道疾病，威胁公众健康，甚至在干燥季节引发森林火灾，造成巨大经济损失和生态破坏。因此，有效监控并干预秸秆焚烧行为，减少其负面影响，已成为当前农业环境保护领域的一项紧迫任务。近年来，随着技术进步，尤其是无人机技术与人工智能的融合，为秸秆焚烧监控提供了新的技术途径，代表性的技术如cn2017213160606.4和cn201610180517.2，展现了这一领域的技术前沿应用。
2、cn2017213160606.4专利引入了无人机进行秸秆焚烧监测定位，通过卫星通信、多光谱图像识别等技术，实现了焚烧地点的快速识别与报警。该系统展示了高度的自动化监控能力，但主要集中在监控与报警，缺乏对焚烧事件的直接干预措施。
3、cn201610180517.2专利则构建了一套更为简约的无人机监测系统，利用卫星导航与多光谱相机进行焚烧区域定位，并通过应用终端提供监控图像与位置信息，简化了监控流程，提高了效率。然而，该系统同样侧重于监测而非干预，且未涉及环境影响的即时分析。
4、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如这两项技术虽然在利用无人机进行
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于人工智能与物联网的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、数据采集模块：用于收集数据，并将收集到的数据传输至数据处理模块中；
4、数据处理模块：用于接收数据采集模块中采集到的数据，并将采集到的数据进行数据处理，并将处理后的数据传输至构建深度学习模型模块中；
5、构建深度学习模型模块：用于构建深度学习模型，并利用选定的特征集进行训练；
6、无人机协同算法模块：用于负责协调和优化无人机在农田监测过程中的行为和路径规划；
7、智能决策算法模块：用于负责处理从无人机和其他监测设备收集的大量数据；
8、环境影响评估模块：用于集成了一套综合的环评流程，并开发评估模型；
9、用户交互平台优化模块：用于直观了解当前环境状况、预警信息、无人机部署状态及环境影响评估结果。
10、优选的，所述数据采集模块中，全面收集历史焚烧记录、气象数据、作物种植周期、节假日信息、人口分布、地理空间数据；其中，气象数据包括风速、湿度、温度、降水量。
11、优选的，所述数据处理模块中，对采集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，进行数据标准化和归一化处理，确保数据质量与一致性。
12、优选的，所述构建深度学习模型模块中，基于统计分析和领域知识，选择对焚烧预测有强关联性的特征；利用特征选择算法如递归特征消除精简特征集，减少维度同时保持预测能力。
13、优选的，通信协议设计单元：开发低延迟、高可靠性的通信协议，确保无人机与智能预测中心之间的指令传输无误且实时。考虑加密措施，保障通信安全；
14、硬件选型与集成单元：为无人机配备高清相机、红外热成像仪、多环境传感器和智能喷洒装置；采用高效能电池或太阳能板作为动力来源，设计智能充电站以延长作业时间，确保连续作业能力；其中，多环境传感器包括温湿度计、pm2.5传感器；
15、协同算法开发单元：实现基于蚁群优化或粒子群优化的多无人机路径规划算法，考虑火情严重度、风向、无人机能耗等因素，动态调整飞行路径，确保巡逻覆盖最大化。
16、优选的，所述智能决策算法模块中，包括以下单元：
17、决策引擎框架单元：构建决策引擎框架，集成模糊逻辑和q-学习算法，以适应不同环境条件下的快速决策需求；
18、决策规则库单元：建立基于火势、环境因素的决策规则库，例如根据风速、植被密度、湿度等参数，自动决定喷洒水量或灭火剂种类及用量；
19、反馈与调整单元：设置反馈机制，根据干预后的环境传感器数据评估效果，实时调整决策策略，优化干预效果。
20、优选的，所述环境影响评估模块中，包括以下单元：
21、评估模型开发单元：基于大气扩散模型、生态模型等，开发环境影响评估模型，模拟不同干预措施对空气质量、生态平衡等的短期与长期影响；
22、实时数据处理单元：设计算法快速处理无人机及其他监测设备回传的实时数据，即时评估环境状况变化；
23、报告生成单元：自动编制环境影响评估报告，包括干预前后的环境对比、影响预测及建议的缓解措施，为决策提供科学依据。
24、优选的，所述用户交互平台优化模块中，包括以下单元：
25、ui/ux设计单元：遵循人体工学原则，设计直观、易用的用户界面，确保操作流畅，信息展示清晰；
26、功能模块开发单元：实现地图视图展示、实时数据监测、历史数据分析、定制化报告生成功能。开发通知系统，确保预警信息与任务指令的即时推送；
27、权限管理系统单元：构建灵活的权限管理体系，根据用户角色分配访问权限，确保数据安全与信息流通的高效性。
28、本专利技术的技术效果和优点：
29、1、增强的预测与响应速度：通过高度集成的智能预测中心与无人机协同作业，本专利技术能够更快地识别风险区域，迅速部署资源进行干预，相比传统方法大幅缩短了反应时间。
30、2、提高监控与干预效率：多无人机的协同作业和智能调度机制，以及精确的图像识别技术，使得监控更为全面，应急响应更加精准和高效，降低了人力依赖，适合大规模区域的监控。
31、3、减少环境影响：环境影响评估系统的即时反馈和智能决策支持，确保了干预措施的环境友好性，减少了对生态系统不必要的干扰，符合可持续发展的理念。
32、4、优化资源利用：通过数据驱动的资源与任务优化系统，本专利技术能够根据实际情况优化资源配置，确保应急响应的高效性和成本效益，避免了资源浪费。
33、5、提升用户体验与管理效率：用户交互平台的综合设计，不仅提升了操作的便捷性和信息的透明度，还通过权限管理促进了团队间的协作，增强了系统的整体管理和运营效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述数据采集模块中，全面收集历史焚烧记录、气象数据、作物种植周期、节假日信息、人口分布、地理空间数据；其中，气象数据包括风速、湿度、温度、降水量。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述数据处理模块中，对采集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，进行数据标准化和归一化处理，确保数据质量与一致性。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述构建深度学习模型模块中，基于统计分析和领域知识，选择对焚烧预测有强关联性的特征；利用特征选择算法如递归特征消除精简特征集，减少维度同时保持预测能力；
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述无人机协同算法模块中，包括以下单元：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述环境影响评估模块中，包括以下单元：
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述用户交互平台优化模块中，包括以下单元：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述数据采集模块中，全面收集历史焚烧记录、气象数据、作物种植周期、节假日信息、人口分布、地理空间数据；其中，气象数据包括风速、湿度、温度、降水量。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述数据处理模块中，对采集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，进行数据标准化和归一化处理，确保数据质量与一致性。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的秸秆焚烧智能监控及应急干预系统，其特征在于：所述构建深度学习模型模块中，基于统计分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：高超，张明，曲艳，沈文佶，
申请(专利权)人：黑龙江农投大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。