本技术涉及灾害防控，尤其涉及一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法及系统。
背景技术：
1、户外火灾是一种广泛发生的灾害类型，包括草原火灾、农田火灾、园区火灾等，这些火灾不仅对自然环境造成严重破坏，还会对人类生命财产安全构成威胁。随着气候变化和人类活动的增加，全球范围内的户外火灾发生频率呈现出上升趋势，给各类户外资源的管理和保护带来了巨大挑战。传统的户外火灾监控手段主要依赖于人力巡逻、瞭望塔台以及卫星遥感等方法，传统方法在广阔、复杂的户外环境中存在监控盲区、反应不及时、信息获取不精准等问题，难以实现有效的早期预警和及时响应。
技术实现思路
1、本技术实施例的主要目的在于提出一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法及系统，以提高灾害防控的效率。
2、为实现上述目的，本技术实施例的一方面提出了一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取监控区域的当前环境参数；
4、获取所述监控区域的监控图像，并检测所述监控图像中的火焰和烟雾；
5、将检测得到的火焰和烟雾投射到虚拟环境中进行可视化显示；
6、根据所述当前环境参数更新所述虚拟环境的虚拟状态参数；
7、根据所述虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略；
8、将所述火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个所述智能体执行所述火灾扑灭策略。
9、在一些实施例中，所述获取监控区域的当前环境参数，包括以下步骤：
10、通过传感器获取所述监控区域的当前环境数据；
11、利用机器学习算法模型结合所述当前环境数据和所述监控区域的历史环境数据，得到所述当前环境参数；
12、所述当前环境参数的表达式为：
13、；
14、其中，为所述当前环境参数，为所述当前环境数据，为所述历史环境数据；表示所述机器学习算法模型；
15、；
16、其中，和为权重矩阵，为偏置项。
17、在一些实施例中，所述方法还包括以下步骤：
18、利用火灾风险评估模型根据所述当前环境参数和所述当前环境数据确定所述监控区域的火灾风险等级；
19、所述火灾风险评估模型的表达式为：
20、；
21、其中，为所述火灾风险评估模型；为基于所述历史环境数据的非线性函数，用于描述监控区域的历史风险趋势；为基于所述当前环境数据的函数，用于反映当前火灾风险；为权重系数；为激活函数；
22、根据所述火灾风险等级动态调整所述检测所述监控图像中的火焰和烟雾的执行频率。
23、在一些实施例中，所述检测所述监控图像中的火焰和烟雾，包括以下步骤：
24、利用直方图均衡化方法对所述监控图像进行增强，以提升所述监控图像的亮度和对比度，得到增强图像；
25、所述直方图均衡化方法的表达式为：
26、；
27、其中， q表示像素强度值，为积分变量；为所述监控图像的像素强度分布；为经过所述直方图均衡化方法处理后的像素强度分布；
28、采用中值滤波或高斯滤波对所述增强图像进行滤波处理，得到滤波图像；
29、所述高斯滤波的表达式为：
30、；
31、其中，为所述滤波图像；为像素坐标；为高斯核函数，为滤波窗口的大小；为所述增强图像；
32、利用白平衡校正方法调整所述滤波图像的颜色分布，得到色彩校正图像；
33、所述白平衡校正方法的表达式为：
34、；
35、其中，为所述色彩校正图像，为参考白色值，为所述滤波图像中的白色值；
36、利用目标检测模型检测所述色彩校正图像中火焰和烟雾，获得边界框参数集合。
37、在一些实施例中，所述将检测得到的火焰和烟雾投射到虚拟环境中进行可视化显示，包括以下步骤：
38、将检测得到的火焰和烟雾的边界框参数集合通过投影变换矩阵投射到所述虚拟环境；
39、根据所述边界框参数集合在所述虚拟环境中对火源位置和火势范围进行可视化显示。
40、在一些实施例中，所述根据所述虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略，包括以下步骤：
41、利用强化学习模型根据所述虚拟环境当前的所述虚拟状态参数生成所述火灾扑灭策略；
42、所述强化学习模型的表达式为：
43、；
44、其中，为所述火灾扑灭策略，为所述智能体的当前状态，为所述智能体可执行的动作集合；表示所述强化学习模型，为当前的所述虚拟状态参数；
45、利用所述强化学习模型通过策略梯度法和最大化累积奖励更新所述火灾扑灭策略；
46、所述策略梯度法的表达式为：
47、；
48、其中，为所述强化学习模型的参数；为所述最大化累积奖励，；为时刻的即时奖励，为折扣因子；为所述火灾扑灭策略的总耗时。
49、在一些实施例中，在所述将所述火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个所述智能体执行所述火灾扑灭策略之后，所述方法还包括以下步骤：
50、获取所述监控区域当前的监控数据；其中，所述监控数据包括环境状态和智能体状态；
51、根据当前的所述监控数据动态调整所述火灾扑灭策略；
52、调整所述火灾扑灭策略的表达式为：
53、；
54、其中，为调整后的所述火灾扑灭策略；为所述监控数据，；为所述环境状态，为第 n个所述智能体在时刻的所述智能体状态。
55、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的系统，所述系统包括：
56、参数获取单元，用于获取监控区域的当前环境参数；
57、目标检测单元，用于获取所述监控区域的监控图像，并检测所述监控图像中的火焰和烟雾；
58、目标监控单元，用于将检测得到的火焰和烟雾投射到虚拟环境中进行可视化显示；
59、参数更新单元，用于根据所述当前环境参数更新所述虚拟环境的虚拟状态参数；
60、策略生成单元，用于根据所述虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略；
61、策略分配单元，用于将所述火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个所述智能体执行所述火灾扑灭策略。
62、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
63、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
64、本技术实施例至少包括以下有益效果：
65、本技术可以获取监控区域的当前环境参数；获取监控区域的监控图像，并检测监控图像中的火焰和烟雾；将检测得到的火焰和烟雾投射到虚拟环境中进行可视化显示；根据当前环境参数更新虚拟环境的虚拟状态参数；根据虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略；将火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个智能体执行火灾扑灭策略。根据监控环境的当前环境参数更新虚拟环境虚拟状态参数，更新虚拟环境可视化的状态，进而可实时了解监控区域的当前状态，提高了监控效率，而且，当检测到火焰和烟雾时，可根据虚拟环境当前的状态参数针对性地生成火灾扑灭策略，智能体被分配到火灾扑灭策略后可快速响应并扑灭火灾，提高了扑灭效率。
1.一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，所述获取监控区域的当前环境参数，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，所述检测所述监控图像中的火焰和烟雾，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，所述将检测得到的火焰和烟雾投射到虚拟环境中进行可视化显示，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，所述根据所述虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，在所述将所述火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个所述智能体执行所述火灾扑灭策略之后，所述方法还包括以下步骤：
8.一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
