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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种森林火情检测和覆灭方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119838173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510317102.4，技术领域涉及：A62C3/02；该发明授权一种森林火情检测和覆灭方法及系统是由谭柳燕;杨溢;张琦设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种森林火情检测和覆灭方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种森林火情检测和覆灭方法及系统，涉及森林防火及数据处理技术领域，方法包括：通过多个巡检无人机对规划的森林区域开展火情巡检，实时传回图像和机载传感器数据至指挥中心；使用人工智能方法识别火情，并做出火情判断和火灾等级划分；指挥中心根据热成像图筛选火点，实时更新火点位置；根据回传数据对火场蔓延趋势判断，为灭火无人机投掷灭火弹的调度任务提供依据；使用MAPPO多智能体强化学习算法训练最优动态火点协同覆灭调控策略；扑灭明火后巡检无人机继续巡逻检，识别复燃点或烟点，防止二次大面积起火。本发明方法可以实现高效协同灭火、动态环境适应和资源优化配置，并在部分智能体失效时保持鲁棒性。

本发明授权一种森林火情检测和覆灭方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种森林火情检测和覆灭方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、火情数据采集及火情识别：通过卫星遥感、远程视频监控、巡航无人机实时采集火情数据，传输至指挥中心，生成红外热成像图，进行火情判断和火灾等级划分； S2、火点定位：指挥中心基于红外热成像图标记潜在火点，根据温度值对潜在火点进行排序，从GIS数据库中获取火点地理坐标，并根据火点在持续热成像图的移动、变化情况实时更新，标记和定位新出现的火点； S3、火场蔓延趋势计算：基于Rothermel模型进行火灾蔓延模拟，计算火场蔓延趋势并更新火势蔓延边界； S4、构建无人机调度模型，并进行模型训练：构建基于马尔可夫决策过程的无人机调度模型，通过MAPPO多智能体强化学习算法对无人机调度模型进行预训练； 基于马尔可夫决策过程的无人机调度模型问题描述为：指挥中心通过火点定位实时获得的潜在火点序列，假设时刻集有M个火点，位置记为；无人机集群有个无人机，分别搭载数量为的灭火弹，通过指挥中心决策每个无人机的投掷顺序，以最短时间为优化目标，协同完成对所有潜在火点的排查和覆灭； S5、无人机集群火情覆灭：灭火无人机分别搭载灭火弹，指挥中心通过训练好的无人机调度模型，进行优化调度，决策每个无人机的投掷顺序，以最短时间为优化目标，协同完成对所有潜在火点的排查和覆灭； 构建共享奖励函数，在规避碰撞情况下最大限度推进下一个： ； 其中，为每个模拟时间步长t处奖励函数： ； 其中，分别表示避障奖励、任务奖励、所有任务完成奖励、距离奖励、返航奖励，是权重系数，用于调整各部分奖励的重要程度； 避障奖励，根据采取的动作是否导致无人机与障碍物碰撞，给予不同的奖励： ； 其中，为无人机质心与障碍物间的距离，为无人机最大轴距； 任务奖励，与任务优先级关联，根据是否完成正确的投掷给与不同的奖励： ； 其中，为在第步完成的集合，为对应的优先级，对应是否覆灭的标志位； 所有任务完成奖励，仅当所有任务完成，潜在火点集合为空，且在以后一段时间不再更新时，奖励一次： ； 距离奖励，与各架无人机到未完成节点的最近距离相关，通过调节系数调整奖励函数的曲率，目标点只要被任何一架无人机覆灭，所有无人机都会收到一个奖励： ； 对于每个未完成的，与距离最近的无人机间的距离为： ； 其中，为投掷高度，、分别表示对应和无人机的全局坐标位置； 返航奖励： ； 当所有任务点完成后，无人机成功就近飞往起落仓给予正奖励，否则给予负奖励； S6、复燃防范：在扑灭明火后，通过巡航无人机继续巡逻火场，识别复燃点或烟点。

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