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基于flask框架的展示型网站的设计与实现

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数字技术与应用 2018年第11期36卷 137-138页

作者：马旭王淑丽北京信息科技大学计算机学院北京100101

随着互联网技术的飞速发展,报纸、电视等已经不是主流的信息传播媒介,取而代之的是微博、贴吧等寄托于互联网的新型媒体。传统的商业宣传为了适应这种变化逐步向互联网行业发展。本文参考对现有展示型网站的研究,提出了一个基于flask框... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展,报纸、电视等已经不是主流的信息传播媒介,取而代之的是微博、贴吧等寄托于互联网的新型媒体。传统的商业宣传为了适应这种变化逐步向互联网行业发展。本文参考对现有展示型网站的研究,提出了一个基于flask框架的具有普适性的展示型网站的设计与实现方案。

关键词： flask 网站展示型网站互联网

基于flask的树莓派温湿度氧气浓度报警器

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科技创新导报 2020年第8期17卷 56-58,60页

作者：陈梓敏张子扬周贤中中山大学电子与信息工程学院广东广州510006 广东工业大学信息工程学院广东广州510006

基于实验室气体安全问题频出的情景,研发性能强大、架构轻便的报警器是一个值得研究的课题。在实验室中配置该报警器以检测环境中的温度、湿度、氧气浓度,当检测数值高于或低于安全范围时,将会由传感器发出警示信号。同时,通过轻量化We... 详细信息

基于实验室气体安全问题频出的情景,研发性能强大、架构轻便的报警器是一个值得研究的课题。在实验室中配置该报警器以检测环境中的温度、湿度、氧气浓度,当检测数值高于或低于安全范围时,将会由传感器发出警示信号。同时,通过轻量化Web框架flask进行后端设计,经过树莓派进行数据处理后可以在浏览器网页端实时监控受检测指标变化,并且保存历史记录。

关键词： flask Python 树莓派氧气浓度

The characteristics of atmospheric CO_2 concentration variation of four national background stations in China

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Science China Earth Sciences 2009年第11期52卷 1857-1863页

作者： LIU LiXin, ZHOU LingXi, ZHANG XiaoChun, WEN Min, ZHANG Fang, YAO Bo & FANG ShuangXi Key Laboratory for Atmospheric Chemistry, Centre for Atmosphere Watch and Services (CAWAS), Chinese Academy of Meteoro- logical Sciences (CAMS), China Meteorological Administration (CMA), Beijing 100081, China Key Laboratory for Atmospheric Chemistry Centre for Atmosphere Watch and Services (CAWAS) Chinese Academy of Meteorological Sciences (CAMS) China Meteorological Administration (CMA) Beijing China

Atmospheric carbon dioxide is an important kind of greenhouse gas which influences global temperature. Its concentration variation could indicate the distribution of human and natural activities in various regions. Through the non-dispersive infrared method, flask sampling of atmospheric CO2 concen- tration was measured weekly at four national background stations including Waliguan, Shangdianzi, Lin’an, and Longfengshan. Based on the data collected from September 2006 to August 2007, along with the Waliguan station’s experience on in situ observational data processing, the selection methods for sampling data through the atmospheric background CO2 concentration analysis were preliminarily discussed. On the basis of this result, the variation features of the four typical regions’ atmospheric background CO2 concentration was analyzed for the first time. The results show that the atmospheric CO2 concentration at Waliguan, Shangdianzi, Lin’an, and Longfengshan is 383.5, 385.9, 387.8, and 384.3 ppm, respectively. During the research period, CO2 concentration at the Waliguan station changed slightly. However, the CO2 concentration changed sharply at the Shangdianzi and the Lin’an stations due to the great influence of human activities in the Jingjinji and the Changjiang Delta economic zones, and changed regularly with seasons at Longfengshan station under dual influences of human activities and plant photosynthesis. The results from this study can lay the foundation for more profound studies on atmospheric CO2 concentration level of different areas in China, and could be used to improve the understanding of carbon source and sink distribution.

关键词： atmospheric CO2 flask sampling background data selection CO2 concentration regional difference

基于云平台的森林巡检机器人远程监控系统设计

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基于云平台的森林巡检机器人远程监控系统设计

作者：赵宗雎东北林业大学

学位级别：硕士

随着生态文明建设和林业信息化要求的提出,面向林业特种需求的森林巡检机器人应运而生。巡检机器人逐步改变了森林的巡检模式,克服了恶劣条件下人工巡检的难题,为森林资源管理的现代化、智能化提供了有力的保障。在森林巡检过程中,机器... 详细信息

随着生态文明建设和林业信息化要求的提出,面向林业特种需求的森林巡检机器人应运而生。巡检机器人逐步改变了森林的巡检模式,克服了恶劣条件下人工巡检的难题,为森林资源管理的现代化、智能化提供了有力的保障。在森林巡检过程中,机器人工作范围大,多数情况下都工作于操作者的视线之外,操作者与机器人之间的数据传输问题在这种应用背景下变得尤为突出。机器人的远程监控系统是上述问题的一种有效应对手段,可以在较大范围内实现数据的双向传输,满足实际工作的应用需求。结合近些年兴起的云平台技术的远程监控系统将极大的提升了森林巡检机器人的工作能力,对智慧林业的发展具有重要意义。因此,本文以基于ROS开发的森林巡检机器人为研究对象,开展了基于云平台的机器人远程监控系统的分析设计工作,主要研究内容如下:首先,分析了森林巡检机器人远程监控系统的功能需求,预设系统的整体架构,通过对比各种相关技术针对本研究背景的适用性情况,最终确定整体系统基于B/S模式进行开发。整体系统由数据通信子系统和后台管理子系统两大部分组成。数据通信子系统采用Web Socket协议,实现全双工通信;后台管理子系统采用前后端分离方式开发,结构清晰且利于升级维护。其次,研究了数据通信子系统和后台管理子系统的具体实现方法。数据通信子系统包括机器人端,机器人本地控制端和数据中转服务器三部分。对不同模块间的数据交互和单独模块内的数据传递问题进行了深入研究和实现方法设计;在机器人端实现了ROS系统和非ROS系统的通信,本地控制端设计了多线程间的数据传输;为提高性能,研究了云平台上数据中转服务器的数据双向转发以及用户与本地控制端的数据交互。再次,分析了后台管理子系统的结构组成,具体包括功能表现层,业务处理层,数据处理层和数据存储层。在此基础上进行了数据库设计,数据处理,数据安全等研究,通过flask搭建的后端服务,实现了对象映射、登录验证和路由接口等功能;开发了基于Vue的前端应用,实现了和机器人端的数据交互,完善了远程控制的数据管理和状态可视化等使用功能。最后,就所设计的远程监控系统进行了验证性实物实验。实验表明,通过本文所设计的远程控制系统,机器人端可以收到并响应用户下发的控制指令,用户端可以读取并通过可视化界面监测机器人关节电机等期望状态信息,并能够对实时曲线上关键数据进行保存,以及对保存后的数据进行在线数据管理。实验结果证明本研究所设计远程监控系统满足设计需求并具有可用性和易用性。

关键词：云平台森林巡检机器人 WEB远程监控 ROS flask

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牛唇纹身份识别应用系统的设计与实现

牛唇纹身份识别应用系统的设计与实现

作者：郑倩内蒙古科技大学

学位级别：硕士

畜牧业是我国农业农村经济的支柱,奶牛和肉牛养殖是整个农业组成的重要部分。在大规模养牛场中要实现对牛个体自动化、信息化的日常精细化管理,必须实现牛身份识别应用系统的搭建与完善,而关键又在于对牛个体身份的识别。通常养殖场会... 详细信息

畜牧业是我国农业农村经济的支柱,奶牛和肉牛养殖是整个农业组成的重要部分。在大规模养牛场中要实现对牛个体自动化、信息化的日常精细化管理,必须实现牛身份识别应用系统的搭建与完善,而关键又在于对牛个体身份的识别。通常养殖场会给牛购买保险,为了避免牛因疾病或意外事故下死亡后造成不必要的损失。因此本文提出了基于牛唇纹识别的牛个体身份识别方法并搭建了牛唇纹身份应用系统,有助于保险公司核实牛的身份,避免虚假索赔。本文的研究内容包括以下几个方面:牛唇纹数据集的制作,基于深度学习的牛唇纹识别网络模型的设计,以及牛唇纹身份识别应用系统的设计与实现。首先是数据集的制作,本文采集的是内蒙古自治区牧场的牛脸图像数据,然后将图像制作成牛唇纹数据集CMP(Cattle Muzzle Print)。其次基于深度学习卷积神经网络和图像识别技术理论对牛唇纹进行图像识别方法研究。结合已有的算法搭建了两个牛唇纹识别模型,一个是基于孪生神经网络的牛唇纹识别模型Siamese-VGG16,通过模型训练来比较牛唇纹图片的相似性;另一个基于Face Net的牛唇纹识别模型,通过比较两张图像的欧几里得距离来判断相似性。最后完成牛唇纹身份识别应用系统的设计与实现。该系统是面向保险公司使用的,它采用前后端分离的方式,选用flask框架基于Web方式部署Tensorflow模型,还加入了My SQL数据库技术。UI界面的设计包括用户登录注册界面、牛唇纹图像识别验证界面和牛身份信息展示界面。最后通过TF-serving方式将系统部署到Ubuntu服务器上。本文所提出的牛唇纹身份识别应用系统,有助于保险公司和牲畜投保人对投保牲畜牛身份的进一步核验,更加有效的对牛身份信息的系统化管理,为保险业务的开展提供更多可能。牛作为被保险对象,必须具有能够识别其身份的唯一标识。本文将牛唇纹作为唯一标识符,搭建的牛唇纹身份识别系统,操作简单,方便快捷,主要用于牛牲畜保险理赔中。因此,牛身份识别应用系统对核实牛的身份有一定的应用价值,可以准确的识别牛,避免骗保情况的发生。

关键词：牛身份识别唇纹识别 Siamese FaceNet flask

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基于大数据技术的购房推荐系统的设计与实现

基于大数据技术的购房推荐系统的设计与实现

作者：刘中林西安石油大学

学位级别：硕士

信息技术自诞生以来一直处于高速发展阶段,网络技术的发展更是使得人们的联系变得越来越密切。随着时间的推移,网络中的数据量不断增加,同时也带来了大量的信息过载。如何从海量的数据中获取有利于自己的信息,一直是人们关注的问题。大... 详细信息

信息技术自诞生以来一直处于高速发展阶段,网络技术的发展更是使得人们的联系变得越来越密切。随着时间的推移,网络中的数据量不断增加,同时也带来了大量的信息过载。如何从海量的数据中获取有利于自己的信息,一直是人们关注的问题。大数据技术与推荐系统相结合,正是为了解决这一问题。国内买房是一件比较困难的事情,如何寻找适合自己的住房是很多购房者亟待解决的问题。在这种背景下,本论文提出基于大数据技术,设计一款可以根据购房者的喜好来进行精准推荐的推荐系统。针对海量数据的计算和提高推荐的实时性、准确性,本论文采用Hadoop、HDFS、Kafka、Flink等大数据相关技术,实现数据的计算和实时推荐。利用Flink的高吞吐、低延迟、Exactly-once等特性,结合流式运算技术对大量的数据进行处理,从而使Flink能够真正地达到“批流”,极大地提高了计算速度和推荐的实时性。为满足本系统推荐的准确性,本论文选取基于User CF和Item CF相结合的推荐算法,以达到更好的推荐效果。购房推荐系统的设计与实现,工作内容包括两方面:设计与实现,首先对系统进行了需求分析,然后对系统的总体架构进行了设计。接着详细介绍了各功能模块的设计和实现:通过Python获取住房基础数据,实现数据获取模块。数据经过ETL之后存储到对应的数据库,并将其作为推荐算法的基础数据和系统的展示数据。针对前后端的交互问题,使用轻量级Web框架flask,搭建项目基础架构。通过系统界面,获取用户日志数据和埋点数据,使用Kafka消息队列进行数据传输,经过Flink计算并反馈给前端,完成推荐模块,实现了购房推荐系统。最后,对系统界面进行展示,并对各个功能进行了测试。

关键词：大数据技术推荐系统 Flink flask

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基于深度学习的常用中药材图像识别研究

基于深度学习的常用中药材图像识别研究

作者：张桐桐湖南农业大学

学位级别：硕士

中药材是我国中医文化中的瑰宝,也是中医药学中不可或缺的物质载体,经过千百年来的积累和发展,至今依然发挥着重要的作用。我国的中药材资源丰富、种类繁杂,非专业人员难以对其有效辨别,传统的鉴别方法主要依靠人工的感觉和经验,在实践... 详细信息

中药材是我国中医文化中的瑰宝,也是中医药学中不可或缺的物质载体,经过千百年来的积累和发展,至今依然发挥着重要的作用。我国的中药材资源丰富、种类繁杂,非专业人员难以对其有效辨别,传统的鉴别方法主要依靠人工的感觉和经验,在实践运用的过程中存在主观因素强、效率不高等问题,而基于传统机器学习的鉴别方法操作复杂、效率低下,严重阻碍了中医药的普及和发展。本文引入深度学习的方法对中药材的分类鉴别进行研究,构建了基于Faster R-CNN卷积神经网络的中药材图像识别模型,并对该模型进行改进和优化。在此模型的基础上开发了Web端常用中药材识别平台,扩展了该技术在中药材领域的应用。主要完成的工作如下:(1)针对当前在中药材图像识别领域无公开可用的标准数据集这一问题,本文通过网络爬取和实际拍摄采集中药材图像数据,建立了以常用中药材砂仁、路路通、鸦胆子、麦冬、连翘、川贝、草果、肉豆蔻、覆盆子和郁李仁为样本的图像数据集。对图像数据进行筛选、扩充并统一格式尺寸和命名,使用Label IMG标注软件对图像中中药材的类别和位置进行人工标记,构建了包含6089张中药材图像的VOC格式数据集,满足模型训练的基本需要。(2)通过对两种经典目标检测算法在中药材图像数据集上的实验结果进行对比,选取Faster R-CNN卷积神经网络搭建常用中药材图像识别模型,实现了对中药材的识别和分类。(3)为进一步提升模型的检测性能,本文对搭建的中药材图像识别模型进行了改进和优化。首先使用特征提取能力更强、参数量更少的Res Net-50作为新的主干特征提取网络;其次针对图像中中药材的尺度差别较大的问题,引入特征融合机制并调整了锚框的生成策略;然后使用Soft-NMS非极大值抑制算法作为新的目标定位方法,缓解重叠情况下药材的漏检现象;最后对改进前后的模型进行对比分析,并在不同环境下对模型的识别能力进行测试,实验结果表明,改进后模型的平均检测精度m AP达到96.57%,相较于改进前提升2.7%,模型的识别效果获得明显提升。(4)在改进的中药材图像识别模型的基础上,构建了基于flask框架的Web端常用中药材识别平台,对平台进行了需求分析、功能设计和实现,丰富了中药材分类识别的方式,经实验测试,该平台能够快速准确地实现对十种常用中药材的分类识别,达到了实时检测的要求,具有一定的实用价值。

关键词：中药材深度学习 Faster RCNN 特征融合 flask

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基于骨架信息的人体跌倒检测系统设计与实现

基于骨架信息的人体跌倒检测系统设计与实现

作者：陈柯南京邮电大学

学位级别：硕士

跌倒是日常生活中常见且危险的行为,为减轻跌倒带来的危害,跌倒行为的识别检测成为智能视频监控领域中的一项重要研究课题。随着摄像头监控设备的普及和人工智能技术的发展,基于计算机视觉的跌倒检测是目前研究的热点方向,其中基于骨架... 详细信息

跌倒是日常生活中常见且危险的行为,为减轻跌倒带来的危害,跌倒行为的识别检测成为智能视频监控领域中的一项重要研究课题。随着摄像头监控设备的普及和人工智能技术的发展,基于计算机视觉的跌倒检测是目前研究的热点方向,其中基于骨架信息的检测模型具有数据量小、不易受复杂背景干扰等优点,在人体行为检测方面表现出较好的鲁棒性。然而,在将该检测模型应用于跌倒检测时,在面向多人体目标的骨架序列提取,以及充分利用人体跌倒行为特征以提升检测准确率等方面仍需要进一步研究。因此本文在分析跌倒行为特征的基础上,提出了一种基于骨架信息的人体跌倒检测算法,该算法包括骨架序列数据采集和跌倒行为检测两个部分,并使用flask技术将该方法部署于云端服务器,实现了一种BS架构的跌倒检测系统。本文的主要工作内容如下:（1）提出了一种面向多人体目标的骨架序列提取方法,该方法对实际场景中的所有人体进行检测和追踪,并分离出每个人体的骨架序列数据。首先使用目标检测算法VFNet识别并定位人体,然后使用多目标追踪算法Deep SORT对人体进行持续追踪,在追踪期间使用多人姿态估计算法HRNet提取人体骨架,最后经持续性追踪可采集到人体骨架序列数据。对于骨架序列提取过程中各阶段算法的选取,分别采用不同网络模型进行对比实验,实验结果表明VFNet、HRNet和Deep SORT是各自阶段最优的算法模型。（2）提出了一种基于改进骨架分区策略的子图加权自适应图卷积网络SI-AGCN（Subgraph＿Importance-Adaptive Graph Convolution Networks,SI-AGCN）,该网络以骨架序列数据为输入进行跌倒行为判决。为降低跌倒和日常行为的混淆度而改进了骨架图的划分策略,提出三分区空间配置策略,并使用子图加权自适应图卷积替换原时空图卷积ST-GCN中的空间图卷积部分,构成本文的SI-AGCN网络。最后,以三种公开跌倒行为数据集为基础,使用姿态估计算法提取并构建跌倒骨架序列数据集Fall-skeleton Dataset,并在该数据集上进行训练和有效性验证实验,实验结果表明,相比于时空图卷积网络ST-GCN,SI-AGCN网络的跌倒检测准确率提升了6.9%,达到了96.4%。（3）采用flask技术将本文人体跌倒检测算法部署于云端服务器,实现了一种BS架构的跌倒检测系统,该跌倒检测系统分为图像采集终端、云服务器端和Web浏览器三个部分。首先采用阿里云ECS服务器,然后通过Nginx、u WSGI和flask技术完成跌倒检测算法部署,最后,在实际场景下测试部署后的跌倒检测系统,测试环境为三种光照情况下的单人和多人活动场景,测试结果表明本文人体跌倒检测系统均能满足跌倒检测要求。

关键词：骨架序列跌倒检测图卷积网络姿态估计 flask

基于深度学习的独居老人生活行为识别系统研究

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基于深度学习的独居老人生活行为识别系统研究

作者：黄青云河北工程大学

学位级别：硕士

随着我国步入深度老龄化社会,老年人的生活状态也越来越被广泛关注,尤其是家人不在身边并且活动能力又较弱的独居老人的生活状态更应该值得重视。为让监护人能够随时获取独居老人的生活行为信息,需要研究一款独居老人生活行为识别系统... 详细信息

随着我国步入深度老龄化社会,老年人的生活状态也越来越被广泛关注,尤其是家人不在身边并且活动能力又较弱的独居老人的生活状态更应该值得重视。为让监护人能够随时获取独居老人的生活行为信息,需要研究一款独居老人生活行为识别系统。本文设计的系统采用关节点行为识别技术进行独居老人行为识别,之后使用树莓派、服务器、Android手机搭建完整的系统,主要研究内容包括:(1)将时空图卷积神经网络(ST-GCN)改进成双图融合网络。采用掩码相加的方式取代之前的掩码相乘来改进注意力机制,然后将人体长宽比缩小为6个区域的关节点长宽比,并将其命名为关节域。随后将关节域特征构建成关节域图并对其进行特征提取,将关节点特征提取分支和关节域特征提取分支进行融合形成双图融合网络。在自制数据集上双图融合网络准确率为98.9%,模型参数量为5.2MB,而ST-GCN的准确率为97%,模型参数量为12.5MB,因此双图融合网络效果更好。(2)生活行为数据集的制作。拍摄模拟独居老人的行走、摔倒、吃饭、睡觉、起床、坐下、站立七种行为4198个短视频并制作成行为识别数据集。为提高获取短视频和制作标签文档的效率,使用Tkinter库编写标注软件并对数据集进行自动化标注。(3)独居老人生活行为识别算法的设计。采用人体姿态估计算法BlazePose推理出关节点坐标并将关节点缩小到14个,再根据关节点坐标设计运动检测算法,然后将BlazePose、运动检测器、双图融合网络联合起来分别设计出摔倒检测算法、吃饭时间统计算法、睡眠时间统计算法,这些算法使系统更适用于实际使用场景。(4)独居老人生活行为识别系统的设计与实现。使用树莓派搭建室内终端、flask框架和My SQL数据库组成的服务器、Android手机为移动终端搭建独居老人生活行为识别系统。其中树莓派负责收集室内实时图像信息并承担着人体姿态估计、运动检测、邮件报警和与服务器相互通信的功能,服务器则实现人体行为识别、数据持久化操作和与树莓派、Android APP通信的功能,Android APP则负责从服务器中获取独居老人行为信息并可视化显示。

关键词：人体姿态估计行为识别独居老人改进ST-GCN BlazePose 树莓派 flask Android