基于Arduino Nano的TinyML空中森林火灾探测器

森林火灾在全世界都是一个严重而致命的问题。随着气候变化，问题只会变得更糟。野火威胁着我们的家园和野生动物，一旦蔓延，如果不严重危及我们的消防员，它们几乎不可能停止。防止野火变得如此严重的一种方法是早期检测系统。

具体来说，为了解决这个问题，我们决定制造一种高效的遥控飞机，它能够完全自主飞行，并且能够使用机载摄像头和 TinyML 机器学习来检测野火。

TinyML 航拍检测
早期森林火灾探测只有两种可能的方法：放置在设定位置周围的传感器或可以探测火灾的空中设备。后者是更好的方法，因为它更实惠，覆盖范围更广，并且可以在任何地方使用。此外，在野生动物中放置传感器可能会造成环境污染。

空中设备受重量和功率的限制，因此创建一个包括重型红外摄像机的火灾探测系统会很昂贵，否则会浪费电源。TinyML 解决了这些限制，因为处理可以在空中设备上完成（限制用于通信的功率）并且可以使用相对较轻的设备。

使用的数据集是火焰数据集，它由有和没有燃烧的景观的航拍照片组成。还包括其他数据集，例如Fire Dataset和Forest Fire 。在对 CNN 进行 100 次训练后，我们实现了大约 96% 的验证准确率，并且通过量化模型能够适应 Arduino Nano 33 BLE 的内存。

卫星

能量消耗

为了节省电量，Arducam OV2640、Arduino Nano 33 和卫星在拍照后会休眠 500 毫秒。无论如何，该设备（包括 GPS，以 3.3v 拉 150 mA，对飞机的电池寿命影响不大（占总功耗的 0.3%）。飞机可以以 90 分钟的速度在空中持续每小时 30 英里（跨越约 45 英里），使用更多电池（有空间）飞机可以持续更长的里程。在高空飞行时，飞机可以在一次飞行中覆盖相当多的陆地。

建造飞机
我们决定使用飞机，因为它可以覆盖很远的距离，这在检测森林火灾时非常有用。

1) 使用附带的说明获取和组装平面

我们使用了 ASW28 V2 电动滑翔机，我们按照随附的说明进行组装。

2）获得以下物品

A) Pixhawk 4

B) GNSS GPS/指南针

C) 辅助 GPS/指南针

D) Pixhawk 电源管理板

E) RFD900x 遥测调制解调器

F) 空速传感器

G) TBS Crossfire Diversity Nano RX

H) 电调

I）电机

J) 空速管

K) 皮托管

L) 面包板

M) 相机

2. 为皮托管和空速管开槽，将空速管穿入机身

3. 获得一个轻巧的轻木板以固定所需的航空电子设备。该板如上图所示，支撑 B 和 E。

4. 在平面底部切一个孔，为 TinyML 相机提供视图。

5. 使用双面胶带将上图所示的所有航空电子设备连接到各自的位置。

6. 根据随附的接线图为航空电子设备接线。

检测森林火灾的模块化高效方法对于现代世界的安全和保障至关重要。对我们当前设计的一项改进是将太阳能电池板连接到飞机的机翼，使飞机不仅能够自主飞行，而且能够在夜间飞行，因此可以无限期飞行。