目录
- 简介
- 系统设计
- 大气监测系统
- 传感器组网系统
- 数据处理系统
- 无人机派遣系统
简介
本项目旨在实现森林火灾的预防系统，通过分布式的传感器监测森林中大气环境的特定指标变化，如温湿度、可燃气体浓度、红外辐射强度，传感器收集的数据会通过Lora和NB-IoT模块的转发，最终传输到数据处理中心的服务器上，服务器对数据进行处理计算，最终预测每个区域火灾发生的概率，当概率大于某个阈值将触发警报。为了更好辅助火灾的预警，该系统还搭载无人机派遣系统。
系统设计
该系统将有4大核心子系统，分别为大气监测系统、传感器组网系统、数据处理系统、无人机派遣系统。
大气监测系统
大气监测系统属于物联网三层架构中的感知层，用于持续监测森林中的大气数据。该系统搭载的传感器有温湿度传感器、可燃气体传感器、红外传感器。主控芯片使用的是GD32F103C8T6。
下面是该系统的一个集成的演示视频：
森林火灾预防系统——副传感器集成演示
传感器组网系统
考虑到在森林中布置大量的监测传感器，因此要对它们进行组网设计。传感器被分成主传感器和副传感器，副传感器就是上面大气监测系统的一部分。主传感器的作用相当于中转站，收集并打包本区域内的副传感器数据，发送至数据中心。主副传感器的简单组网拓扑如下图所示。
每一个大气监测模块都搭载了一个Lora通信模块，用于将收集到的数据传输到主传感器中；主传感器不做环境数据采集的任务，它负责收集该区域所有副传感器的数据，对数据进行第一次的打包。
在主传感器中搭载了NB-IoT模块，主传感器在收集并打包该区域的副传感器数据后通过NB-IoT模块发送至数据中心。
数据处理系统
数据处理系统主要负责处理整合传感器发送过来的数据，原始数据会在该系统进行分析处理，我们将编写一套完整的后台数据可视化平台供监测中心使用，平台能够将系统实时分析的数据通过可视化图表的方式进行显示。
数据可视化平台主要包括了用于前端显示的网站页面与用于后台数据处理的MySQL数据库，可将其他三个子系统所采集的数据进行存储、分析和处理。
为与目前主流的技术进行接轨，在前端使用的是Vue3架构，UI的设计使用ElementPlus插件，图表的显示使用的是百度的开源eCharts插件。
通过以上的技术，实现了简洁、扁平化的前端UI设计；快速的应用开发与极高的可维护性；可视化的数据降低学习成本。
可视化数据中心主页如下图：
鼠标移至地图上的对应区域可显示实时的环境数据：
传感器管理页面如下图：
无人机管理页面如下图：
数据处理系统的后端使用Springboot架构，该架构的使用提高了后端服务器的可维护性、数据处理效率。
无人机派遣系统
本项目着重于森林火灾的提前预测并进行预警，这意味着还没有发生火灾或在火灾初期本系统就会产生预警作用，这个预警是基于算法结合我们传感器的数据进行预测的，因此不同于传统的预警系统，本系统会实时将预测结果，即每个区域发生火灾的百分率显示在系统中，若百分率高于系统设置的阈值，就会派遣无人机到指定区域进行确认。
无人机配有图传系统，监测中心的工作人员可以根据实时传回的画面判断火灾与否。若发生火灾可以直接进行预警工作，通过无人机搭载的GPS对火灾区域进行精确定位，协助消防人员前往。
下面是本项目使用的无人机
