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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本申请实施例公开了一种基于多平台协同计算模式的林火蔓预测方法、系统、装置和计算机存储介质。所述方法包括：获得搭载有边缘感知终端和移动边缘计算终端的无人机的剩余电量信息；判断所述剩余电量是否达到了预设的第一电量阈值，若是，则进入下述完全边缘计算模式，否则，进入下述任务卸载模式；在所述完全边缘计算模式中，由移动边缘计算终端根据拍摄到的图像进行火点识别和火点蔓延路径计算，并将计算结果发送到远程服务器端；在所述任务卸载模式中，由移动边缘计算终端或者远程服务器端根据拍摄到的图像进行火点识别，并由远程服务器端完成所述火点蔓延路径计算。本申请既能保证火灾监测和预测的高度实时性，又能显著提高灭火效率。
主权项：1.一种基于多平台协同计算模式的林火蔓延预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获得搭载有边缘感知终端和移动边缘计算终端的无人机的剩余电量信息；判断所述剩余电量是否达到了预设的第一电量阈值，若是，则进入下述完全边缘计算模式，否则，进入下述任务卸载模式；在所述完全边缘计算模式中，利用所述边缘感知终端完成对目标区域的图像拍摄后，由所述移动边缘计算终端根据拍摄到的图像进行火点识别和火点蔓延路径计算，并将计算结果发送到远程服务器端；在所述任务卸载模式中，利用所述边缘感知终端完成对目标区域的图像拍摄后，由所述移动边缘计算终端或者远程服务器端根据拍摄到的图像进行火点识别，并由远程服务器端完成所述火点蔓延路径计算；其中，所述火点蔓延路径计算包括以下步骤：获得每个所述火点的若干自然环境参数，将所述自然环境参数输入训练好的BP神经网络模型进行神经元计算后，输出若干火点蔓延参数；将所述若干火点蔓延参数输入预设的惠更斯拟合算法模型中进行蔓延路径拟合计算，得到火灾蔓延范围边缘的多边形拟合顶点数据；其中，所述火点识别包括以下步骤：通过卷积神经网络算法提取所述火点的图像特征，得到每个火点的位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于多平台协同计算模式的林火蔓延预测方法和系统
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