一种基于机器学习的无人机火源点定位路径规划方法

本发明涉及火源定位路径规划技术领域，具体为一种基于机器学习的无人机火源点定位路径规划方法。包括：首先，获取山林的疑似火源预估位置，并根据位置信息以及疑似火源区域的环境信息建立火源吸引向量场；其次，根据火源向量场中的影响信息生成准确的初始火源搜索路径；在搜索过程中，采用一种火源点识别模型，该模型根据图像信息和数值信息，从多维特征进行学习，不仅提升了火源识别的准确度，还可以根据识别结果对火源位置进行调整；最后，利用山林的障碍物信息建立障碍物斥力场，并与火源吸引向量场进行结合形成总影响向量场优化搜索路径；综合以上方法提升了无人机火源点定位路径规划的准确度。