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用水事件驱动的水表智能采集器设计与实现

用水事件驱动的水表智能采集器设计与实现

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作者：石志猛福建工程学院

学位级别：硕士

随着智慧城市建设的逐步深入,各类基于物联网的信息化基础设施正在被快速部署并应用到日常生活中,其中智慧水务的建设是非常关键的一环。但是,国内水务公司在抄表时多数采用的仍是传统人工抄表方式,耗费了大量的人力及时间成本,而且这... 详细信息

随着智慧城市建设的逐步深入,各类基于物联网的信息化基础设施正在被快速部署并应用到日常生活中,其中智慧水务的建设是非常关键的一环。但是,国内水务公司在抄表时多数采用的仍是传统人工抄表方式,耗费了大量的人力及时间成本,而且这种周期性的抄表方式更无法实时监测用水信息,其智能化水平亟需进一步提升。因此,本文设计了一种用水事件驱动的水表智能采集装置,通过在旧式机械水表上安装该装置,不仅能够实时记录用户各阶段的用水信息,还能实现远程自动抄表,可有效提升水务系统的数字化能力和智能化水平。考虑到对用水数据收集的实时性、准确性以及采集装置小体积、低功耗的要求,本文设计了一种以低功耗微处理器STM32F103为核心的水表智能采集装置,通过搭配脉冲传感器、摄像模块以及通讯模块,能够对用水事件的动态监测并且精准获取用户的用水数据。本文主要完成的工作内容如下:(1)硬件电路的设计。本文使用锂电池对采集装置进行供电,因此在进行器件选型时,不仅要保证器件性能满足功能要求,还需考虑其功耗水平。最终设计的硬件电路主要以低功耗微处理器STM32F103RCT6为核心,干簧管及磁式指针为传感装置,OV7725为摄像头装置,Lo Ra模块为通信装置,同时辅以电源模块、照明模块等,在满足各项功能需求的同时,实现了系统低功耗、小体积、低成本的设计目标。(2)软件程序的设计。一方面是完成各模块驱动程序的设计,其中主要包括STM32微控制器、脉冲传感器、OV7725摄像模块、Lo Ra通信模块、照明模块以及电源模块等驱动的设计;另一方面是整合各模块的驱动代码,按照功能实现逻辑完成了系统整体的程序运行流程设计。(3)字符识别算法的设计。针对下位机拍摄表盘图像并识别用水数据,提出了一种15特征模板匹配法,在保证识别的精度同时,降低了算法的时间复杂度和空间复杂度;针对上位机复核表盘图像中的用水数据,提出了一种基于Le Net-5网络的轻量化卷积神经网络,通过缩小卷积核的尺寸并进行拼接来代替原有卷积核,同时结合特征图融合的方式进一步提升对局部特征的检测效果,不仅有效降低了模型的复杂度和训练时间,也提升了对于水表字符识别的准确度。(4)联调与测试。在完成硬件电路的制板与焊接后,首先对系统整体功能进行调试,随后对用水数据的实时采集、下位机拍摄表盘图像并识别用水数据及上位机复核表盘图像中的用水数据等功能进行测试。最终实现了对用水事件的实时监测,且上/下位机对于表盘读数的单次识别精度分别达到了98.85%及92.31%,验证了本设计的可靠性与实用性。

关键词：用水事件智能水表图像处理卷积神经网络字符识别

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高校宿舍用水数据采集及其用水事件识别方法研究

高校宿舍用水数据采集及其用水事件识别方法研究

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作者：许家敏福建工程学院

学位级别：硕士

随着我国教育水平的不断发展,高校学生的人数越来越多,高校已然成为我国的用水大户。虽然我国对节约用水的宣传比较到位,但高校学生在节约用水方面仍然存在着诸多问题。同时,随着智能设备的普及,部分高校学生生活作息变得不规律,严重影... 详细信息

随着我国教育水平的不断发展,高校学生的人数越来越多,高校已然成为我国的用水大户。虽然我国对节约用水的宣传比较到位,但高校学生在节约用水方面仍然存在着诸多问题。同时,随着智能设备的普及,部分高校学生生活作息变得不规律,严重影响大学生的成长。虽然,大部分高校都执行了熄灯制度,但这并不能从根本上解决学生熬夜等作息问题。因此,本文设计了一种利用高校宿舍用水数据来识别当次用水事件的神经网络模型,通过用水数据及所识别出的用水事件等相关信息来判断学生是否存在作息不规律及浪费用水等问题,进而加强高校对学生的管理。同时,考虑到所采集用水数据的准确性、实时性,采集装置的低功耗、低成本等要求,本文设计了一种以低功耗微处理器为核心的用水数据采集装置,实现对高校宿舍用水数据的实时采集,精准地获取用水数据。本文的主要工作如下:(1)针对人工读取用水数据存在着实时性无法得到保障,对数据的采集不够完整等缺点,本文以低功耗微处理器STM32F103RCT6为核心,磁敏指针及干簧管组成脉冲传感装置,LORA作为通信装置,设计了一种用水数据采集装置。在原有水表的基础上安装该装置,实现对高校宿舍用水数据的实时采集,同时满足低成本、低功耗、小体积等要求。(2)对采集到的高校宿舍用水数据分别采用BP神经网络和CART决策树算法对用水事件进行识别,并与实际的用水事件做比对。结果表明,BP神经网络对用水事件的识别精度高于CART决策树模型,因此,本文将BP神经网络作为基分类器。(3)目前,用水事件的识别研究较为有限,且其中大部分只涉及单一用水事件,缺少对更为复杂的同时用水情况的研究。针对由同时用水引起的识别误差,本文提出了一种基于改进SMOTE的RAKEL-BP多标签分类算法对用水事件做出识别,并与传统的BPMLL、LP-BP、RAKEL-BP算法作比较。实验结果表明,基于改进SMOTE的RAKEL-BP算法在各项评价指标上有着良好的表现,能够有效提高对用水事件的识别精度。(4)通过用水开始时间及所识别出的当次用水事件来判断学生是否在较迟的时间点进行洗衣、洗澡等用水行为,进而得出是否存在熬夜现象。同时,针对节水问题,对洗漱、洗澡等深受人为因素影响的用水事件,通过设置超额用水量对浪费用水的现象进行识别,强化高校的节水工作。

关键词：用水数据采集装置用水事件 BP神经网络多标签分类

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