(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210536584.9 (22)申请日 2022.05.17 (71)申请人 韶关学院 地址 512005 广东省韶关 市浈江区大 学路 288号 (72)发明人 李银　苗云龙　张映辉　王娟　 位瑞英　许锃炜　 (74)专利代理 机构 广州骏思知识产权代理有限 公司 44425 专利代理师 程毅 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06V 10/762(2022.01)G08B 17/00(2006.01) (54)发明名称 森林火灾的巡检规划方法、 装置、 设备和计 算机存储介质 (57)摘要 本发明涉及一种森 林火灾的巡检规划方法、 装置、 设备和计算机存储介质。 所述森林火灾的 巡检规划方法包括： 获取森 林历史火灾点的火灾 参数和信息置信度， 且火灾参数包括以下至少一 项： 历史火灾点的经度、 纬度、 火焰辐射功率和火 焰亮度； 利用火灾参数和信息置信度确定火灾风 险点； 利用火灾风险点绘制火灾散点图； 利用聚 类方法对火灾散点图中的火灾风险点进行聚类， 得到火灾风险点的聚类类别； 利用聚类方法对每 个聚类类别的火灾风险点进行聚类， 得到每个聚 类类别的巡检节点； 利用粒子群算法对每个聚类 类别的巡检节 点进行处理， 得到每个聚类类别的 最优巡检轨迹； 利用每个聚类类别的最优巡检轨 迹， 得到森林火灾的巡检路径， 其巡检范围广且 巡检成本低。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115130723 A 2022.09.30 CN 115130723 A 1.森林火灾的巡检规划方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1： 获取森林历史火灾点的火灾参数和信息置信度， 且所述火灾参数包括以下至少一 项： 历史火灾 点的经度、 纬度、 火焰辐射功率和火焰亮度； S2： 利用所述火灾 参数和所述信息 置信度确定火灾 风险点； S3： 利用所述火灾 风险点绘制火灾散点图； S4： 利用聚类方法对所述火灾散点图中的所述火灾风险点进行聚类， 得到火灾风险点 的聚类类别； S5： 利用聚类方法对每个聚类类别的所述火灾风险点进行聚类， 得到每个聚类类别的 巡检节点； S6： 利用粒子群算法对每个聚类类别的巡检节点进行处理， 得到每个聚类类别的最优 巡检轨迹； S7： 利用每 个聚类类别的最优巡检轨 迹， 得到森林火灾的巡检路径。 2.根据权利要求1所述的森林火灾的巡检规划方法， 其特征在于， 步骤S2包括如下子步 骤： S21： 利用Sobol法计算所述火灾参数的敏感度， 并将敏感度值最大的所述火灾参数确 定为关键参数； S22： 计算关键参数的平均 值， 并将数值大于平均 值、 且信息置信度为100 ％的历史火灾 点确定为火灾 风险点。 3.根据权利要求1所述的森林火灾的巡检规划方法， 其特征在于， 步骤S4包括如下子步 骤： S41： 确定聚类中心集 合； S42： 在火灾散点图中， 以聚类中心集合中的每个聚类中心为圆心、 以EOC的检测范围为 半径画圆， 且将位于同一圆内的火灾 风险点聚类一类， 得到火灾 风险点的聚类 类别。 4.根据权利要求3所述的森林火灾的巡检规划方法， 其特征在于， 步骤S41包括如下子 步骤： S411： 随机选择任一点为第一基准点， 利用Haversine法计算每个火灾风险点与第一基 准点的距离， 并将与第一基准点的距离不小于E OC检测范围2 倍的火灾风险点确定为聚类中 心， 得到初始聚类中心集 合； S422： 利用第一约束条件对初始聚类中心集合中的聚类中心进行筛选， 得到聚类中心 集合， 且第一约束 条件为： 任意两个聚类中心的距离不小于E OC检测范围的2 倍； 以聚类中心 为圆心、 以EOC的检测范围为半径的圆内， 至少包括25个所述火灾 风险点。 5.根据权利要求1所述的森林火灾的巡检规划方法， 其特征在于， 步骤S5包括如下子步 骤： S51： 随机选择任一点为第二基准点， 利用Haversine法计算每个火灾风险点与第二基 准点的距离， 并将与第二基准点的距离不小于第二巡检设备 的检测范围2倍的火灾风险点 确定为初始巡检节点； S52： 利用第二约束条件对初始巡检节点进行筛选， 得到巡检节点， 且第二约束条件为： 任意两个巡检节点的距离不小于第二巡检 设备的检测范围2 倍； 以巡检节点为圆心、 以第三 巡检设备的检测范围为半径的圆内， 至少包括10个所述火灾 风险点。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115130723 A 26.根据权利要求1 ‑5任一项所述的森林火灾的巡检规划方法， 其特征在于， 步骤S3和步 骤S4之间还包括对火灾风险点进 行分类的步骤， 且对所述火灾散点图中的火灾风险点进 行 分类为根据所述火灾风险点的纬度将所述火灾风险点划分为低纬度火灾风险点、 中纬度火 灾风险点和高纬度火灾 风险点； 针对所述低纬度火灾风险点、 所述中纬度火灾风险点和所述高纬度火灾风险点分别进 行步骤S4 ‑S7， 分别得到所述低纬度火灾风险点、 所述中纬度火灾风险点和所述高纬度火灾 风险点的巡检路径， 并利用所述低纬度火灾风险点、 所述中纬度火灾风险点和所述高纬度 火灾风险点的巡检路径， 得到森林火灾的巡检路径。 7.根据权利要求1 ‑5任一项所述的森林火灾的巡检规划方法， 其特征在于， 步骤S7之后 还包括计算巡检成本的步骤S 8， 且步骤S 8包括如下子步骤： S81： 将属于聚类类别的火灾风险点定义为高频风险点， 将不属于聚类类别的火灾风险 点定义为低频风险点； S82： 根据火灾风险点的聚类类别数量确定第一巡检设备的数量， 根据每个聚类类别的 最优巡检轨迹确定第二巡检设备 的数量， 并根据第一巡检设备 的数量和成本、 第二巡检设 备的数量和成本计算高频风险点的巡检成本W1， 且 其中： n1i和 a分别为第i个聚类类别中第一巡检设备的数量和成本， n2i和b分别为第i个聚类类别中第二 巡检设备的数量和成本， N 为火灾风险点的聚类 类别数量； S83： 利用 低频风险点在未来10年内发生火灾的概率分布P(X＝K)、 低频风险点发生火 灾的 概率 p 和高 频风险 点的 巡检成 本W1计算 低频风险 点的 巡检成 本W2， 且 其中： 参数λ表示每个时间段内发 生火灾的平均次数， P(X＝k)表示第k个时间段发生火灾的概率， 且每个时间段包括6个月； m为低频风险点的数量， M为火灾 风险点的数量； S84： 将高频风险点的巡检成本W1和低频风险点的巡检成本W2相加， 得到森林火灾的巡 检成本W， 且W ＝W1+W2。 8.森林火灾的巡检规划装置， 其特征在于， 包括第一获取模块、 第二获取模块、 绘图模 块、 第三获取模块、 第四获取模块、 第五 获取模块和第六获取模块， 其中： 所述第一获取模块用于获取森林历史火灾点的火灾参数和信 息置信度， 且所述火灾参 数包括以下至少一项： 历史火灾 点的经度、 纬度、 火焰辐射功率和火焰亮度； 所述第二获取模块利用所述火灾 参数和信息 置信度确定火灾 风险点； 所述绘图模块利用所述火灾 风险点绘制火灾散点图； 所述第三获取模块利用聚类方法对所述火灾散点图中的所述火灾风险点进行聚类， 得 到火灾风险点的聚类 类别； 所述第四获取模块利用聚类方法对每个聚类类别的所述火灾风险点进行聚类， 得到每 个聚类类别的巡检节点； 所述第五获取模块利用粒子群算法对每个聚类类别的巡检节点进行处理， 得到每个聚 类类别的最优巡检轨 迹；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115130723 A 3