森林與草原火災監(jiān)測預警的信息學基礎(chǔ)（設(shè)計者和應用者視角）

第1章緒論1
參考文獻4

第2章林草火災監(jiān)測預警概述6
2.1林草火災概念與研究范疇6
2.2林草火災監(jiān)測預警研究內(nèi)容9
2.2.1林草火災監(jiān)測預警系統(tǒng)邊界劃分9
2.2.2研究內(nèi)容10
2.3林草火災監(jiān)測預警的分類11
2.3.1未燃階段監(jiān)測預警12
2.3.2燃燒初期階段監(jiān)測12
2.3.3燃燒蔓延發(fā)展階段監(jiān)測13
2.4林草火災監(jiān)測預警技術(shù)發(fā)展13
2.5監(jiān)測預警系統(tǒng)應用者視角14
2.5.1領(lǐng)域需求分析15
2.5.2應用需求分析15
2.6監(jiān)測預警系統(tǒng)設(shè)計者視角15
2.6.1技術(shù)需求分析15
2.6.2系統(tǒng)形式化建模16
2.7監(jiān)測預警業(yè)務與系統(tǒng)16
2.7.1體系架構(gòu)16
2.7.2業(yè)務與功能18
2.7.3系統(tǒng)與實現(xiàn)18
2.7.4評估策略19
2.8降低監(jiān)測預警系統(tǒng)成本途徑19
2.8.1前端優(yōu)化20
2.8.2本質(zhì)安全驗證20
2.9監(jiān)測預警系統(tǒng)的云計算設(shè)計與驗證20
2.9.1云計算與可計算架構(gòu)20
2.9.2監(jiān)測預警系統(tǒng)形式化體系架構(gòu)21
2.9.3業(yè)務流程與系統(tǒng)實現(xiàn)驗證21
2.10計算視覺與計算智能22
2.10.1基于視覺的感知系統(tǒng)模型23
2.10.2計算智能與認知系統(tǒng)模型23
2.10.3基于視覺的火險監(jiān)測23
2.10.4視覺導航與定位24
思考題24
參考文獻25

第3章無線傳感器布局與信息傳輸26
3.1無線傳感器網(wǎng)絡與通信協(xié)議26
3.2無線傳感器布局與傳輸技術(shù)研究現(xiàn)狀27
3.3基于CVaR子模效益模型傳感器布局優(yōu)化29
3.3.1節(jié)點不確定性布局研究背景29
3.3.2基于CVaR的子模效益模型30
3.3.3改進貪婪算法32
3.3.4實驗與分析34
3.4基于IHACA-COpSPIEL算法無線傳感器布局與傳輸優(yōu)化38
3.4.1布局與傳輸優(yōu)化研究背景38
3.4.2無線傳感器布局與傳輸問題39
3.4.3IHACA-COpSPIEL傳感器布局方法40
3.4.4無線傳感網(wǎng)絡路由協(xié)議44
3.4.5實驗與分析48
思考題55
參考文獻55

第4章基于視覺林草火災影像智能監(jiān)測58
4.1相關(guān)研究技術(shù)簡介58
4.2基于深度卷積網(wǎng)絡(DC-ILSTM)林草煙霧影像監(jiān)測62
4.2.1集成式長短期記憶網(wǎng)絡(ILSTM)63
4.2.2基于VGG-16網(wǎng)絡優(yōu)化卷積層參數(shù)65
4.2.3基于DC-ILSTM網(wǎng)絡森林火災煙霧檢測方法67
4.2.4實驗結(jié)果與分析68
4.3基于關(guān)聯(lián)域(DC-CMEDA)林草煙霧影像遷移學習72
4.3.1基于resnet50網(wǎng)絡提取各領(lǐng)域數(shù)據(jù)特征73
4.3.2構(gòu)建關(guān)聯(lián)式流形分布配準算法75
4.3.3基于DC-CMEDA森林火災煙霧識別檢測方法79
4.3.4實驗結(jié)果與分析80
4.3.5小結(jié)86
思考題86
參考文獻87

第5章林草火災監(jiān)測預警火環(huán)境模型90
5.1研究背景與關(guān)鍵問題90
5.1.1BPNN-DIOC理論模型91
5.1.2預測與分析97
5.2森林火險氣象指數(shù)系統(tǒng)應用103
5.2.1研究數(shù)據(jù)與分析104
5.2.2基于BPNN-DIOC氣溫空間插值研究106
5.3氣象因子與林草火災應用108
5.3.1研究區(qū)域自然概況108
5.3.2氣象因子與林火發(fā)生相關(guān)性分析109
5.3.3基于BPNN-DIOC網(wǎng)絡林火發(fā)生預測模型109
思考題112
參考文獻112

第6章自主機器人系統(tǒng)架構(gòu)與設(shè)計114
6.1自主機器人系統(tǒng)架構(gòu)114
6.2基于視覺的感知系統(tǒng)115
6.2.1相機模型115
6.2.2大視距RGB-D相機視覺里程計建模119
6.3計算智能與認知系統(tǒng)127
6.3.1模糊Elman-DIOC神經(jīng)網(wǎng)絡模型127
6.3.2基于模糊Elman-DIOC網(wǎng)絡移動機器人路徑規(guī)劃131
6.4控制器與執(zhí)行系統(tǒng)138
6.4.1PID控制模型139
6.4.2基于ACPSO-WFLN的PID控制系統(tǒng)141
思考題148
參考文獻149

第7章旋翼式飛行器設(shè)計與應用151
7.1抗風干擾研究現(xiàn)狀151
7.2旋翼風場模型與空氣動力學分析153
7.2.1風場模型153
7.2.2風場環(huán)境下四旋翼飛行器系統(tǒng)建模156
7.3旋翼控制器抗干擾設(shè)計162
7.3.1位置控制器163
7.3.2姿態(tài)控制器164
7.3.3狀態(tài)估計器164
7.4旋翼式飛行器應用164
7.4.1定點懸停166
7.4.2軌跡跟蹤應用168
7.4.3風速估計170
7.4.4小結(jié)172
思考題172
參考文獻172

第8章輪式機器人系統(tǒng)設(shè)計與應用174
8.1概述174
8.2產(chǎn)品原型設(shè)計175
8.2.1需求分析176
8.2.2產(chǎn)品設(shè)計指標177
8.2.3算法研究177
8.2.4機械與電氣設(shè)計179
8.3運動學建模與避障180
8.3.1運動學模型180
8.3.2避障優(yōu)化184
8.4虛擬仿真189
8.4.1模型轉(zhuǎn)換189
8.4.2三維可視化仿真190
8.5建圖與定位驗證192
8.5.1在線建圖與避障193
8.5.2定位194
8.5.3小結(jié)194
思考題194
參考文獻195

第9章基于云計算監(jiān)測預警系統(tǒng)形式化驗證196
9.1云計算系統(tǒng)與可計算架構(gòu)197
9.1.1云計算特征197
9.1.2可計算架構(gòu)三元組197
9.1.3問題求解模型198
9.1.4云信息系統(tǒng)模型199
9.1.5從原子操作到原子構(gòu)件201
9.1.6LL7201
9.2監(jiān)測預警系統(tǒng)體系架構(gòu)202
9.2.1CBMEWS4FGF總體框架202
9.2.2CBMEWS4FGF架構(gòu)抽象模型205
9.2.3體系結(jié)構(gòu)描述語言LL7206
9.3監(jiān)測預警系統(tǒng)形式化建模213
9.3.1構(gòu)建CBMEWS4FGF體系架構(gòu)213
9.3.2建模方法214
9.3.3形式化建模216
9.3.4形式化驗證217
9.3.5形式化驗證工具219
9.3.6小結(jié)222
9.4業(yè)務流程路徑追蹤與模型檢測222
9.4.1流程到代碼實現(xiàn)機制223
9.4.2業(yè)務流程執(zhí)行路徑追蹤224
9.4.3小結(jié)229
9.5多線程程序形式化建模229
9.5.1C/C++多線程程序到CSP#轉(zhuǎn)換框架230
9.5.2C++CSP框架語言形式化建模233
9.5.3系統(tǒng)形式化驗證234
9.5.4小結(jié)235
思考題235
參考文獻235

第10章以信息視角探討林草火災監(jiān)測預警機器人研發(fā)人才培養(yǎng)教學模型238
10.1研究背景簡介238
10.1.1歷史與現(xiàn)狀238
10.1.2研究目標240
10.1.3關(guān)鍵點241
10.1.4主要特點241
10.2研究與教學系統(tǒng)需求242
10.2.1項目總體框架242
10.2.2信息學基礎(chǔ)理論與自主機器人核心理論243
10.2.3自主機器人理論與產(chǎn)品245
10.2.4自主機器人產(chǎn)品實踐246
10.2.5小結(jié)246
10.3自主機器人教學與實踐模型246
10.3.1系統(tǒng)邊界246
10.3.2控制模型247
10.3.3教學系統(tǒng)模型249
10.3.4小結(jié)249
10.4聯(lián)合培養(yǎng)模式249
10.4.1產(chǎn)品需求驅(qū)動250
10.4.2產(chǎn)業(yè)需求驅(qū)動250
10.4.3小結(jié)251
10.5實施與效果評價251
10.5.1完成的主要工作251
10.5.2效果評價252
思考題252
參考文獻252