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无人值守监控系统

无人值守监控系统

作者：王明慧杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近年来，视频监控受“平安城市建设”、“奥运安防”以及全国各地、各行业安防项目需求加速增长等因素的刺激和推进，监控系统不断朝着智能化、网络化、高清化等方向发展。嵌入式技术已被广泛应用于安防监控领域中，能够和安防系统完美... 详细信息

近年来，视频监控受“平安城市建设”、“奥运安防”以及全国各地、各行业安防项目需求加速增长等因素的刺激和推进，监控系统不断朝着智能化、网络化、高清化等方向发展。嵌入式技术已被广泛应用于安防监控领域中，能够和安防系统完美结合实现视频图像的采集、网络传输、视频显示、存储等，作为一种成本低、高性能、可靠性好的视频监控解决方案。物联网是物与物互联、感知世界的综合信息系统。物联网技术适用于社会各地各行各个领域，而在公共安全领域的应用倍受瞩目[1]。利用物联网技术进行协同感知的新一代入侵检测系统，若有入侵活动发生时，前端入侵监测节点能通过网络服务器将报警信号传输至监控服务器，服务器融合报警信息对入侵行为进行识别并执行与之对应的预警动作，实现全天候、全天时、实时主动地防护。物联网技术凭借着其对市场和技术的巨大影响力，必将带领安防行业进入新纪元[2]。本文顺应物联网技术和嵌入式监控领域的发展，对物联网在嵌入式Linux视频监控领域的应用展开研究，重点介绍了监控系统中入侵检测、告警实现、视频图像的采集、网络传输、显示、存储视频的实现方法。整个系统基于ARM9+Linux2.6开发环境，前端视频采集卡将模拟视频信号解码成数字视频信号，并通过网络远程传输至客户端界面显示;在传输图像数据流的同时使用ffmpeg将图像数据流编码保存为媒体文件;监控区域放置多个震动传感器，并组成基于ZigBee的无线传感监测网络，当人或车辆经过触发传感器时，ZigBee传感网络将报警信息传输至监控服务器，控制GPRS模块以MMS彩信方式向值班人员发送即时监控图像;用户界面基于Qt编写，分为登陆界面、监控主界面，它与监控服务器建立TCP连接，接收并显示视频图像画面。另外，ZigBee监测节点的电压、温度等数据通过GPRS网络传输至客户端;ZigBee监测节点由电池供电，软件上采用睡眠-唤醒-睡眠的低功耗设计模式，尽量减小没必要的电池消耗。本课题融入了物联网技术及传感器的应用，提出了新一代防入侵监控系统的解决方案。此系统具有较好的扩展性及通用性，能与其它设备无缝连接以满足在不同工作场合的需要，可为其它基于物联网的智能远程监控系统提供参考和借鉴。

关键词：物联网嵌入式Linux ZigBee 远程监控 GPRS Qt

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基于深度学习的移动机器人视觉感知算法研究

基于深度学习的移动机器人视觉感知算法研究

作者：杜宇杰杭州电子科技大学

学位级别：硕士

中国是全球制造业大国,但不是制造业强国,目前我国的众多产业生产效率及生产过程自动化程度还很底,因此众多产业急需转型升级,而机器人是实现智能制造的关键。随着“中国制造2025”和“工业4.0”的提出,中国机器人也迎来了发展的黄金时... 详细信息

中国是全球制造业大国,但不是制造业强国,目前我国的众多产业生产效率及生产过程自动化程度还很底,因此众多产业急需转型升级,而机器人是实现智能制造的关键。随着“中国制造2025”和“工业4.0”的提出,中国机器人也迎来了发展的黄金时期,大量资本流入机器人研发,工业机器人得到了迅猛的发展。另外近几年随着网购业务的高速发展,网购物品的快捷运达已成为提升客户购物体验的关键,利用移动机器人实现货物的自动快速搬运不仅能节约大量的人力成本,同时也能提高物品搬运的速度和安全性,而视觉系统的加入可大幅提升机器人的灵活性和抓取物品的精度。首先,本文对国内外相关的视觉技术进行了详细分析,简述了相关经典视觉算法的发展过程。其次根据机械手臂对视觉系统的具体要求,提出了一套基于深度学习的目标物体定位算法和姿态估计算法,主要包括目标物体深度图的获取,目标物体空间三维位置的确定和目标物体位置姿态的估计三个部分;利用RGBD匹配技术将由TOF相机采集到的深度图投射到彩色相机的像素坐标系下,实现了同一空间物体在两个相机坐标系下的统一。然后利用插值算法得到高分辨率的深度融合图用来估计物体在三维空间中的位置。本文使用了目标检测网络算法检测目标物体,为了适应于嵌入式平台的计算能力和内存资源,替换了网络中的经典卷积结构,并结合融合深度图优化了原始网络中的锚框机制,在不增加计算量的前提下缩小了网络模型体积,提升了网络的检测精度。为了估计目标物体的姿态,本文利用语义分割网络来识别物体表面平整的光滑平面,提取出表面的平面之后,对于物体表面进行空间建模,确定平面法向量后,得到了物体的姿态信息,可以控制机械手臂运动到物体的正上方,沿着平面的法向量方向将机械臂末端的吸嘴贴到物体表面上,从而实现机械臂对于目标物体的准确抓取。最后,本文对设计的视觉算法方案在不同环境下分别对视觉融合算法模块、目标检测算法模块和姿态估计模块进行了反复的测试,实验结果表明,本文提出的目标检测算法在数据集上能达到86.93的mAP,同时姿态估计算法具有很强的抗干扰能力,对于大部分复杂环境中的目标物体,都能正确找到其所在位置,同时能计算得到物体的最终姿态,另外采用了并行算法,一次计算时间仅需1.2s左右。

关键词：移动机器人视觉融合深度学习目标检测姿态估计

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移动机器人控制系统设计与实现

移动机器人控制系统设计与实现

作者：李潇杭州电子科技大学

学位级别：硕士

我国是一个工业大国,随着人口老龄化、劳动力成本高、人口红利低的社会问题,物流、仓储等行业面临着巨大的挑战。随着“工业4.0”、“中国制造2025”等政策的提出,工业机器人得到了迅猛的发展,尤其对于移动机器人这类机器人的研究也逐... 详细信息

我国是一个工业大国,随着人口老龄化、劳动力成本高、人口红利低的社会问题,物流、仓储等行业面临着巨大的挑战。随着“工业4.0”、“中国制造2025”等政策的提出,工业机器人得到了迅猛的发展,尤其对于移动机器人这类机器人的研究也逐渐热门化。以第三代移动机器人为研究背景,为了实现移动机器人运动到目标位置,并对目标物体进行抓取或者搬运的功能。本文设计了移动机器人控制系统。本文首先对与论文相关的国内外发展状况、未来趋势以及相关技术进行分析和介绍。其次根据系统功能指标以及项目的实际需求,设计并搭建了一套移动机器人控制平台,主要包括了视觉传感器、核心处理器、机器人平台的选型以及控制和导航方案的设计。然后对移动机器人的视觉导航技术进行了重点的研究,主要包括视觉感知系统以及目标跟踪算法的设计。设计基于Kinect2.0的视觉感知系统,能够实现视场信息的采集,得到相应的彩色图像以及深度图像,并对视觉系统进行标定,采用张正友标定分别获取彩色相机和深度相机的内外参数,以及两个相机之间的旋转和平移矩阵,在此基础上,将彩色图像数据和深度图像数据进行匹配,从而获取环境的三维信息;对于目标跟踪处理,本文提出了改进的Camshift与感知哈希的融合算法,获取相应模板目标的质心,并结合环境的三维信息获取该质心的三维坐标。接着进行系统通信协议的设计、机器人控制指令设计以及系统软件的实现,在VS2012环境中结合MFC、Open CV、Kinect SDK以及PCL点云库,设计了视觉导航单元,完成目标跟踪算法、三维信息获取算法以及上位机交互界面的具体实现;同时通过相应控制指令设计了机器人控制单元软件。最后,对研发的移动机器人控制系统进行了反复的调试和测试。分别对目标跟踪以及模板目标的三维坐标获取进行实验,实验数据表明系统视觉导航单元基本满足移动机器人控制系统要求。并在室内环境中,进行动态实验,基本完成移动机器人运动到目标位置,并对目标物体进行抓取或者搬运的要求。

关键词：目标跟踪移动机器人工业机器人深度三维信息 Kinect 2.0

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作物表型智能识别与三维重建技术综述

智慧农业(中英文) 2024年

作者：张建华姚琼周国民吴雯迪修晓杰王健海南大学热带农林学院杭州科技职业技术学院物联网技术学院农业农村部南京农业机械化研究所河南大学农学院三亚中国农业科学院国家南繁研究院中国农业科学院农业信息研究所/国家农业科学数据中心

[目的/意义]作物表型智能识别是作物智慧育种的主要内容，是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础，对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手... 详细信息

[目的/意义]作物表型智能识别是作物智慧育种的主要内容，是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础，对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和传感器的功能、性能以及应用场景，分析了不同设备获取作物表型信息的特点。其中，深度学习技术具有多尺度自动特征提取和表征学习能力，更适用于复杂农田环境下作物表型信息获取。重点介绍了深度学习在作物农艺性状与形态结构智能感知以及作物三维重建研究现状，对基于目标检测识别的作物株高、叶面积指数、作物器官、作物株型等信息的智能获取，以及作物三维重建的智能识别进行了总结分析探讨。[结论/展望]分析了基于深度学习的作物表型智能识别存在的难点及其面临的挑战，从研发新型田间智能作物表型获取与分析装备、表型数据标准化获取和数据共享平台的建立以提高数据资源利用率、强化田间作物表型智能识别模型的通用、研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法、可解释性模型研究等方面，展望了深度学习在作物表型智能识别主要发展方向。

关键词：作物智能感知表型识别器官检测与技术深度学习三维重建形态测量大模型

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中加高校研究型实验室管理模式比较及思考

实验室研究与探索 2019年第7期38卷 232-236页

作者：张乐孙淑强郭云飞孔亚广杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 杭州电子科技大学学校办公室杭州310018

高校研究型实验室是高校进行科学研究和人才培养的重要场所,是以学科建设为依托,具有学科优势和专业特色,以科研活动为主要目的的实验室。它不同于公共教学实验室,一般都具有专业性强,研究人员流动性大,研究任务复杂多样化的特点。通过... 详细信息

高校研究型实验室是高校进行科学研究和人才培养的重要场所,是以学科建设为依托,具有学科优势和专业特色,以科研活动为主要目的的实验室。它不同于公共教学实验室,一般都具有专业性强,研究人员流动性大,研究任务复杂多样化的特点。通过对加拿大麦克马斯特大学同类型实验室的深入了解和比较,提出几点具体措施,主张以团队引领,任务导向的方式,建立树状管理结构,以承研课题为基本整合单元,优化人员和空间布局,重视专业设备的使用前审批培训流程,加强专业仪器设备共享管理,同时完善实验室基础信息建设。从而规范研究型实验室日常运作方式,提高实验室资源利用效率,达到团队协同发展的目的。

关键词：研究型实验室团队引领任务导向树状结构协同发展

物联网产业发展:浙江培育新增长点的重要途径

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科技进步与对策 2011年第16期28卷 57-61页

作者：陶冶杭州电子科技大学管理学院浙江杭州310037

物联网及相关产业发展的时机日趋成熟,推动物联网发展的良好态势正在形成。面对难得的机遇,浙江要自主创新,加快把物联网产业发展成为重要的经济增长点。要坚持高端发展、重点发展、特色发展、协同发展的原则,建设以杭州为核心、嘉兴和... 详细信息

物联网及相关产业发展的时机日趋成熟,推动物联网发展的良好态势正在形成。面对难得的机遇,浙江要自主创新,加快把物联网产业发展成为重要的经济增长点。要坚持高端发展、重点发展、特色发展、协同发展的原则,建设以杭州为核心、嘉兴和温州两翼为支撑的产业集群,立足现有产业基础、整合资源,突出重点领域、掌握核心技术、掌握自主知识产权和专利,立足制造业、促进工业化信息化的深度融合,创新商业模式、增强商业驱动力。

关键词：物联网物联网产业自主创新浙江

基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部

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农业工程学报 2021年第15期37卷 129-135页

作者：杨蜀秦刘杨启航王振韩媛媛王勇胜蓝贤勇西北农林科技大学机械与电子工程学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室杨凌712100 西北农林科技大学动物医学院杨凌712100 西北农林科技大学动物科技学院杨凌712100

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标... 详细信息

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但平均精度均值提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51和16.32个百分点;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。

关键词：图像识别动物奶牛面部 YOLO V4 注意力机制坐标卷积

基于深度语义分割的无人机多光谱遥感作物分类方法

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农业机械学报 2021年第3期52卷 185-192页

作者：杨蜀秦宋志双尹瀚平张智韬宁纪锋西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室陕西杨凌712100

为精准获取农田作物种植分布信息以满足农业精细化管理需求,基于Deep Lab V3+深度语义分割网络提出了一种面向无人机多光谱遥感影像的农田作物分类方法。通过修改输入层结构、融合多光谱信息和植被指数先验信息、并采用Swish激活函数优... 详细信息

为精准获取农田作物种植分布信息以满足农业精细化管理需求,基于Deep Lab V3+深度语义分割网络提出了一种面向无人机多光谱遥感影像的农田作物分类方法。通过修改输入层结构、融合多光谱信息和植被指数先验信息、并采用Swish激活函数优化模型,使网络在响应值为负时仍能反向传播。基于2018—2019年连续2年内蒙古自治区河套灌区沙壕渠灌域的无人机多光谱遥感影像,在2018年数据集上构建并训练模型,在2019年数据集上测试模型的泛化性能。结果表明,改进的Deep Lab V3+模型平均像素精度和平均交并比分别为93.06%和87.12%,比基于人工特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)方法分别提高了17.75、20.8个百分点,比Deep Lab V3+模型分别提高了2.56、2.85个百分点,获得了最佳的分类性能,且具有较快的预测速度。采用本文方法能够从农田作物遥感影像中学习到表达力更强的语义特征,从而获得准确的作物分类结果,为利用无人机遥感影像解译农田类型提供了一种新的方法。

关键词：农田作物分类深度语义分割无人机多光谱遥感影像深度学习

基于多光谱荧光成像技术和SVM的葡萄霜霉病早期检测研究

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光谱学与光谱分析 2021年第3期41卷 828-834页

作者：张昭王鹏姚志凤秦立峰何东健徐炎张剑侠胡静波西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 宝鸡文理学院电子电气工程学院陕西宝鸡721016 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室陕西杨凌712100 西北农林科技大学园艺学院陕西杨凌712100 旱区作物逆境生物学国家重点实验室陕西杨凌712100

葡萄霜霉病是全球危害最严重的葡萄病害,对该病进行早期检测和防治,可提高葡萄品质和产量,提出一种基于多光谱荧光成像技术(MFI)和支持向量机模型(SVM)的霜霉病早期检测方法。对人工接种霜霉病的葡萄叶片(145个)和健康对照叶片(145个)... 详细信息

葡萄霜霉病是全球危害最严重的葡萄病害,对该病进行早期检测和防治,可提高葡萄品质和产量,提出一种基于多光谱荧光成像技术(MFI)和支持向量机模型(SVM)的霜霉病早期检测方法。对人工接种霜霉病的葡萄叶片(145个)和健康对照叶片(145个)从叶背面连续6天进行多光谱荧光成像,获得试验叶片16个荧光参数(4个单独波段F440,F520,F690,F740及其相互比值)的图像。在分析不同荧光波段图像随接种天数(DPI)变化规律基础上,通过单因素方差分析和相关性分析,优选出进行霜霉病早期检测的4个波段特征F520,F690,F440/F740,F690/740,利用这4个特征构建基于SVM的霜霉病检测模型。试验发现,16个荧光参数都有早期检测霜霉病的潜力,四个单独波段中F440和F520比F690和F740对霜霉病的侵染更敏感,6DPI才显症的病斑能在F440和F520波段2DPI(接种后第二天)的荧光图像中凸显,接种叶片F440和F520波段荧光强度均随着DPI增加快速升高,在2DPI显著高于健康叶片(p融合的SVM模型对健康和接种叶片检测准确率逐渐提高,1DPI的准确率为65.6%,3DPI检测准确率为82.2%,整个试验周期(1DPI—6DPI)的平均检测准确率达84.6%,高于单一特征中最优波段F520的阈值检测结果(1DPI的准确率为61.1%,3DPI检测准确率为78.9%,整个试验周期为80.0%)。结果表明利用MFI技术和SVM模型能实现霜霉病显症前的早期检测,为便携式葡萄霜霉病早期诊断设备的开发提供了理论依据。

关键词：多光谱荧光成像葡萄霜霉病病害检测支持向量机特征选择