摘要
本发明涉及一种无人机火源定位技术方法,无人机通过红外热像仪、摄像头、气流和CO2传感器收集火灾数据。红外传感器帮助在低能见度环境下识别火源,视觉SLAM技术支持定位和火源识别;气流传感器分析火源扩散,CO2传感器提供定位线索。卡尔曼滤波算法优化多传感器数据,减少误差并提高火源定位精度。CNN算法自动识别火源特征,并结合传感器数据推算火源位置。实现火源位置的高效、精确定位,广泛应用于火灾监测与应急响应领域。
技术关键词
多传感器数据融合
视觉SLAM技术
卡尔曼滤波算法
CO2传感器
火源定位方法
气流传感器
多无人机协同
红外热像仪
火源定位技术
卡尔曼滤波融合
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