Фон программы

С учетом глобальных изменений климата и влияния человеческой деятельности, частота и опасность лесных пожаров увеличиваются с каждым годом. Для повышения способности к предотвращению и контролю лесных пожаров, а также для обеспечения быстрого реагирования и научной помощи необходимо создать комплексную платформу, объединяющую в себе функции реального мониторинга, интеллектуального предупреждения, распределения ресурсов и командных решений.

Описание программы

Обзор программы

• Раннее предупреждение: осуществление мониторинга пожаров в реальном времени и раннего предупреждения через многопотоковую интеграцию данных.
• Точное定位: быстрое определение местоположения очагов пожара и тенденций их распространения.
• Эффективное командование: интеграция ресурсов спасения, оптимизация маршрутов спасения и распределение задач.
• Оценка после катастрофы: количественная оценка данных о потерях для обеспечения экосистемного восстановления.

Архитектура системы

• Платформа использует совместную архитектуру "облако-край-терминал", разделенную на следующие модули:

Четыре, основные функциональные модули

实时监控与预警

Интеграция многопотоковых данных: объединение спутниковых данных, съемки с дронов, наземных камер, метеорологических данных (температура и влажность, скорость и направление ветра) и т.д.

AI-идентификация пожара: автоматическое распознавание дыма и очагов пожара на основе алгоритмов анализа изображений с использованием глубокого обучения (точность ≥95%).

Динамическая карта предупреждений: создание карты распределения уровня опасности в реальном времени с использованием системы ГИС, поддержка тепловых карт и моделирования распространения.

Командное управление спасением

Управление ресурсами: мониторинг в реальном времени местоположения и состояния пожарных команд, складов и спасательных автомобилей.

Планирование маршрутов: создание оптимальных маршрутов спасения на основе рельефа, силы пожара и транспортных условий, поддержка трехмерного моделирования рельефа.

Распределение задач: отправка командных указаний на передовые позиции через мобильные терминалы (APP/умные устройства).

Оценка и восстановление после катастрофы

Статистика потерь: анализ площади сгоревших участков и степени повреждения растительности с использованием данных дистанционного зондирования.

Экологическое восстановление: создание плана восстановления растительности с учетом данных о почве и климате.

Поддержка принятия решений

AI-прогнозные модели: прогнозирование направления и скорости распространения пожара (например, использование модели FARSITE).

База экстренных планов: хранение исторических случаев и лучших практик, поддержка интеллектуального рекомендательного сервиса для стратегий спасения.

Общественные услуги и обучение

Публикация информации: отправка предупреждений о пожарной опасности и указаний по эвакуации через SMS и APP.

Учебные тренировки: моделирование сценариев пожара, обучение спасателей совместным действиям.

Ключевые технологии

AI и анализ больших данных

Модели идентификации очагов (YOLO, ResNet и др.).

Анализ временных данных (LSTM) для прогнозирования тенденций пожара.

Трехмерная визуализация

Создание трехмерной географической среды на основе Unity/Unreal Engine с наложением данных о пожаре в реальном времени.

Периферийные вычисления

Развертывание легковесных AI-моделей на дронах или периферийных узлах для уменьшения задержки передачи данных.

Примеры применения