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工业控制计算机 2023年第8期36卷 111-112,115页

作者：袁龙健赵佳辉王瑞上海大学通信与信息工程学院上海200444

针对新冠疫情及人口老龄化导致我国医疗资源紧缺的问题,基于nvidia tx2智能开发套件设计出一套针对隔离患者的在线表情监测系统,主要包含了画面采集模块、基于人脸关键点的表情识别功能、音频及LED报警装置、UI界面效果展示以及Web端视... 详细信息

针对新冠疫情及人口老龄化导致我国医疗资源紧缺的问题,基于nvidia tx2智能开发套件设计出一套针对隔离患者的在线表情监测系统,主要包含了画面采集模块、基于人脸关键点的表情识别功能、音频及LED报警装置、UI界面效果展示以及Web端视频共享等功能。该系统可以代替医护人员对隔离患者进行看护,既节省了医疗资源,又能帮助医生及时准确地察觉病人病情变化,具有使用与推广价值。

关键词： nvidia tx2 表情识别在线监测

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基于nvidia tx2的车载智能预警系统

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工业控制计算机 2022年第4期35卷 35-36页

作者：李一凡袁龙健李燕苹王瑞上海大学通信与信息工程学院上海200444

随着科学技术的不断发展,人们的生活中已经充满了智能设备,这些设备为我们带来便利的同时,也为我们的安全带来了更多的保障。利用nvidia tx2开发板和传感器完成了一类车载智能预警系统,可以从根源上杜绝酒后驾驶和疲劳驾驶的发生。系统... 详细信息

随着科学技术的不断发展,人们的生活中已经充满了智能设备,这些设备为我们带来便利的同时,也为我们的安全带来了更多的保障。利用nvidia tx2开发板和传感器完成了一类车载智能预警系统,可以从根源上杜绝酒后驾驶和疲劳驾驶的发生。系统的结构设计包含了画面采集模块、酒精检测传感器模块、基于Dlib的人脸检测模块和LED及报警模块等,在行驶前对驾驶员身份和呼出气体酒精浓度进行检测,在行驶过程中持续检测驾驶员疲劳度。该系统成本较低,体积较小,易于安装和使用且识别精度较高,具有较高的使用和推广价值。

关键词： nvidia tx2 传感器车载智能预警系统

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基于深度学习的无人机检测和跟踪研究

基于深度学习的无人机检测和跟踪研究

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作者：韩泽佳西安工业大学

学位级别：硕士

无人驾驶飞行器,一般简称为无人机,是一种由操作员通过自主操控机载工作站控制的飞行设备。目前无人机已被广泛应用于搜寻与救助、安全和监控以及军事通讯任务等领域,为人类社会生活提供了巨大便利。然而由于无人机的普及以及管控规范... 详细信息

无人驾驶飞行器,一般简称为无人机,是一种由操作员通过自主操控机载工作站控制的飞行设备。目前无人机已被广泛应用于搜寻与救助、安全和监控以及军事通讯任务等领域,为人类社会生活提供了巨大便利。然而由于无人机的普及以及管控规范的不完善,也出现了一系列危害公共安全和个人隐私的安保问题。因此,反无人机技术的研究成为规范无人机操控的关键,实时准确的检测和跟踪视频中无人机目标就显得尤为重要。本文开展在微型边缘计算平台上的低空无人机检测和跟踪技术的研究,具体内容如下:1)针对低空无人机目标检测问题,本文设计了一种基于SSD-Mobile Net V3网络的检测框架。为了提升模型对于低空无人机目标的检测准确性,在SSD-Mobile Net V3的基础之上,引入了一种SESAM注意力模块,强化重要空间位置与通道特征的影响;同时对Mobile Net V3网络中的激活函数进行改进,从而能够在低层网络中更有效的提取图像特征,提高模型对无人机目标的检测性能。最后在自建无人机数据集上进行实验验证,实验表明,改进后的SSD-Mobile Net V3模型相比于原始SSD-Mobile Net V3模型,虽然网络模型参数增加了3M,但是检测准确率提高了4%;相比于原始SSD模型,网络参数量大幅减少了80%,对无人机目标检测更加准确的同时,也更适合在微型边缘计算平台上进行部署。2)针对低空无人机目标跟踪问题,本文采用核相关滤波跟踪算法实现目标的跟踪。通过引入自适应区域调整解决低空无人机目标出现的尺度变换问题;通过添加遮挡判断以及融合卡尔曼滤波的方式解决低空无人机目标出现的遮挡问题。为了验证本文改进核相关滤波跟踪算法的有效性,在自建无人机视频集上进行验证。实验表明,本文改进的无人机目标跟踪算法可以有效地实现对无人机目标的跟踪。3)实现微型边缘计算系统平台的搭建与部署。通过并行方式将检测与跟踪方法部署于微型边缘计算平台nvidia tx2,实验表明本文算法能够在微型边缘计算平台上流畅运行,速度能达到25fps,能够实现对低空无人机目标的实时检测和跟踪,对反制无人机的实现提供一定帮助。

关键词：深度学习无人机目标检测和跟踪 SSD-MobileNetv3 核相关滤波 nvidia tx2

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吸烟检测智能边缘终端设计与实现

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工业控制计算机 2023年第5期36卷 58-59页

作者：陶峰王瑞上海大学通信与信息工程学院上海200444

随着计算机的发展以及各种芯片的性能提升,使得边缘计算成为可能,实现在智能终端进行图像数据的计算。利用nvidia tx2开发板以及传感器设计了一个吸烟检测系统,用于检测视频中人员是否吸烟,帮助检测非烟雾物质,报警预告危险,并将数据上... 详细信息

随着计算机的发展以及各种芯片的性能提升,使得边缘计算成为可能,实现在智能终端进行图像数据的计算。利用nvidia tx2开发板以及传感器设计了一个吸烟检测系统,用于检测视频中人员是否吸烟,帮助检测非烟雾物质,报警预告危险,并将数据上传到云端用于远程监控一些需要禁烟的重要场所,如医院、加油站等公共场合。系统的设计包括了图像采集模块,基于RESNET网络的吸烟检测模块、报警模块以及Flask框架模块。利用Python QT,实现图形化操作界面,方便监控人员操作。整套系统体积轻便,适用于监控室内外需要禁烟的场所,方便管理。

关键词： nvidia tx2 动作识别传感器吸烟

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Research on Detection and Tracking Technology of quad-rotor Aircraft Based on Open Source Flight Control

Research on Detection and Tracking Technology of quad-rotor ...

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第三十九届中国控制会议

作者： Meng Cao Wenjie Chen Ye Li School of Automation Beijing Institute of Technology Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center

At present, the quad-rotor UAV is widely used for its simple operation and flexible flight characteristics. In addition, the nvidia tx2 board and the PX4 flight controller have become more and more popular as research and development tools in recent years. This essay takes the quad-rotor UAV based on the nvidia tx2 board and the flight control pixhawk4 as the development platform, and designes a control algorithm based on PID algorithm. The Yolo algorithm is used to identify the target and extract the pixel coordinates, and then convert the pixel coordinates to actual coordinates. Finally, combined with the control algorithm, the tracking flight mission for the moving target is realized.

关键词： Tracking flight PID algorithm Coordinate extraction nvidia tx2 PX4

来源： cnki会议评论

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面向边缘计算的目标检测算法研究与应用

面向边缘计算的目标检测算法研究与应用

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作者：张钊大连理工大学

学位级别：硕士

现代安全防护领域多采用基于云计算的人工视频监控方法,在监测低概率出现的异常目标时,监控系统易出现由于视频信息冗余导致网络资源浪费、数据传输存在延迟以及人为失误导致检测质量下降等问题。边缘计算通过在网络边缘端对前端采集数... 详细信息

现代安全防护领域多采用基于云计算的人工视频监控方法,在监测低概率出现的异常目标时,监控系统易出现由于视频信息冗余导致网络资源浪费、数据传输存在延迟以及人为失误导致检测质量下降等问题。边缘计算通过在网络边缘端对前端采集数据进行实时分析运算,可以有效减轻云端负载压力,提高系统响应实时性。同时随着深度学习技术尤其是目标检测算法迅猛发展,使得视频监控更加高效智能,有效缓解人工视频监控方法存在的缺陷。因此,本论文提出一种面向边缘计算的视频监控系统架构方案,利用基于深度卷积神经网络的目标检测算法实现异常目标高效捕捉,并通过煤层气井站监控数据验证了方案可行性。具体研究内容如下:首先,针对基于云计算的人工视频监控方案存在的性能问题,设计面向边缘计算的视频监控系统架构方案。该方案采用nvidia tx2作为边缘设备端,执行数据的采集以及检测算法前向推理;PC电脑作为边缘服务器,执行视频数据和检测算法参数文件的存储;智星云服务器为云端,执行算法参数迭代更新并定时推送参数文件到边缘服务器端实现协同工作。通过在煤层气井站监控数据检验,有效验证设计方案具备可行性。其次,针对当前目标检测算法的特征提取网络模型参数较大、运行内存占用高等问题,提出一种面向边缘计算的轻量化深度卷积网络MMGNet。该网络通过深度可分离卷积模式,有效降低模型计算消耗与存储要求,并结合Ghost Net进一步实现模型轻量化。提出的网络在结构上保持“先扩张,后压缩”形式,并引入通道注意力机制提高模型精度。此外,提出的网络还加入多尺度卷积核进行特征信息提取,模拟人不同视角看待物体特性,进一步提高了检测精度,在CIFAR100数据集上取得71.52%的Top-1准确率。最后,针对视频监控中异常目标监测方法,采用基于MMGNet的目标检测算法实现异常目标快速准确捕捉。本论文首先以Faster-RCNN、SSD以及YOLOV4-tiny作为基础算法框架,将特征提取网络替换为本论文设计的MMGNet。然后通过在Pascal VOC2007与2012的部分目标检测数据集进行对比实验,验证了设计网络能够有效降低目标检测算法参数量,检测精度与运行速度均满足实际需要。经横向对比各类指标,选择基于MMGNet的YOLOV4-tiny算法对煤层气井站人工标注数据集测试,在tx2平台运行取得92.15%的分类平均精度均值以及0.102s的单张检测时长,测试结果表明提出的方法是可行有效的。

关键词：边缘计算 nvidia tx2 深度卷积神经网络 MMGNet 目标检测算法

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