基于无人机航拍的河道整治工程工情智能识别研究
这是一篇关于河道整治工程,水污染,施工区域,区域分割,图像识别,卷积神经网络的论文, 主要内容为河道整治工程多为长线性工区且布置分散,工区水文气象环境条件复杂,常态化巡检辅助管理者及时识别现场异常状况、全局掌握工程的形象面貌,是合理进行现场风险规避、管理控制、采取应急措施的重要前提。但是,采用传统人工巡检效率低,且人工巡检常存在视野盲区,难以完成对于全局的巡检任务。同时人工巡检信息的数字化水平低,反馈现场工作管控的时效性较差,制约了现场管控工作的工作效率。同时,目前对于施工水污染、区域工况等工情信息缺乏快速识别的手段,现有的图像识别方法多针对于某一类同质场景内容进行研究,难以直接与河道整治工程巡检应用相结合,还需深入研究以匹配工程巡检应用需求。近年来,随着各种移动检测设备及智慧数据分析方法的发展,寻求高效率巡检方法代替传统的人工巡线方式成为趋势。本文针对现有手段的不足之处,开展基于无人机航拍的河道整治工程工情智能识别研究。利用无人机平台高机动性的特点,进行现场影像及相关数据的快速巡检采集,进而采用图像识别技术,智能识别河道水污染状况和反馈工程区域形象面貌,为河道整治工程工情监测提供高效、智能的技术手段。本文主要研究成果如下:(1)研究了河道整治工程施工水污染图像的分类识别与追踪标记方法。首先,利用无人机航拍进行了影像采集,并基于此构建了相关数据集;依据施工水污染图像分类识别需求,建立河道水污染图像分类与识别的Efficient Net卷积神经网络模型,利用水污染图像数据集训练模型使其可准确识别出存在水污染的图像;进而,利用Grad-CAM(Class Activation Mapping,类激活热力图)特征可视化算法与全连接CRF(Conditional Random Fields,条件随机场)后处理优化算法,完成模型提取特征图的可视化表达,在此基础上实现目标区域的追踪标记。实例结果表明水污染识别的准确率可达97.35%,追踪标记的效果评价指标IO值可达96.91%。(2)研究了河道整治工程工区范围图像检测识别与空间定位方法。依据河道整治工程工区范围图像的识别需求,构建河道整治工程区域图像检测识别的EfficientNet卷积神经网络模型,并利用工程区域图像数据集训练模型;进而利用Morphological Snakes算法、大津法结合数字图像处理方法,完成工程区域的图像分割,再利用无人机技术与摄影测量学方法进行区域控制点世界坐标的定位计算。实例结果表明工程区域识别的准确率可达92.61%,区域分割提取的准确度可达88.59%。(3)开发了河道整治工程工情智能图像识别系统。依据系统开发基本原则,对系统进行了总体结构设计及系统主要功能设计,主要包含图像加载模块、图像检测模块、污染追踪模块、工程区域定位模块等四个模块;利用搭建的系统开发环境及Python、Flask、JavaScript等开发语言,实现了系统网页各模块功能,并对系统功能进行了应用分析。本系统可以辅助进行河道整治工程施工巡检,为施工水污染的快速智能识别及现场形象面貌的及时反馈,进而实现河道整治工程施工精细化管理提供有效的技术手段。
基于WebGIS的渭河关中段水环境保护综合办公系统的设计与实现
这是一篇关于WebGIS,Java,空间数据库,工作流,水污染,渭河关中段的论文, 主要内容为渭河是黄河最大的支流,作为我国西部水资源缺乏、污染严重、经济欠发达地区多泥沙河流的典型代表,渭河水污染已经对区域生态环境和人民的日常生活带来了重大影响。建立基于3S技术的渭河水污染智能化数据库及管理系统,可以实现监测数据的实时读取、河流水质模拟以及源的回溯等功能。在系统的实际应用中,环境保护部门工作人员又提出跨平台办公、无纸化办公等要求。随着计算机网络技术的发展,使需求的实现变为可能。 本文基于地理信息系统、计算机网络和数据库,采用Java语言进行编程,数据库采用MySQL,使用经典的Spring框架来搭建系统整体框架；并将管理系统中已有的对地图的操作功能进行改进；使用ArcGIS REST服务将相关地图操作、空间信息的查询以及属性信息的查询等操作在浏览器中实现；使用JDBC技术实现Java对数据库的访问,实现用户对数据库的可视化访问；并对系统进行扩展,加入工作流引擎,使用JBPM框架,使水环境管理可以实现无纸化办公,并提高业务处理能力及办公效率。
基于位置服务的河流污染源过滤系统的设计与实现
这是一篇关于水污染,Java,系统实现,水质预测模型的论文, 主要内容为社会经济发展往往以牺牲生态环境为代价。近年来,我国河流突发性水污染事件频发,对生态环境造成了恶劣的影响。当前,有关部门从发现水污染,到定位检索出河流段涉嫌排污的企业,再到相关人员走访排查,整个过程均处于人工作业阶段,周期长,效率低。如何从污染的源头科学高效的管理河流和应对突发性水质污染事件俨然成为亟待解决的问题。结合有关部门对于河流管理的实际需求,在大量实际调研的基础上,依托信息化系统和信息处理技术,设计并实现了基于位置服务的河流污染源过滤系统。本文重点围绕云南省沿江、沿河国家重点控制重金属排污企业的管理、突发性水质污染后的定位、过滤和检索以及水质风险监测预警三大部分展开研究。系统采用B/S架构,搭载Resin服务器,利用JavaScript结合Java混合编程方法进行开发,实现了河流企业管理与污染定位监测预警于一体的综合管理系统。系统主要包括系统管理模块、企业管理模块、河流管理模块、污染源定位模块和污染监测预警模块,其中针对污染物含量的预测,提出并建立了遗传神经网络水质污染物含量的预测模型,实验仿真对比证明,该预测模型切实有效。通过理论算法的搭建,与系统共同实现污染监测和预警功能,为有关部门应对河流污染应急预警提供技术支持。
基于WebGIS的渭河关中段水环境保护综合办公系统的设计与实现
这是一篇关于WebGIS,Java,空间数据库,工作流,水污染,渭河关中段的论文, 主要内容为渭河是黄河最大的支流,作为我国西部水资源缺乏、污染严重、经济欠发达地区多泥沙河流的典型代表,渭河水污染已经对区域生态环境和人民的日常生活带来了重大影响。建立基于3S技术的渭河水污染智能化数据库及管理系统,可以实现监测数据的实时读取、河流水质模拟以及源的回溯等功能。在系统的实际应用中,环境保护部门工作人员又提出跨平台办公、无纸化办公等要求。随着计算机网络技术的发展,使需求的实现变为可能。 本文基于地理信息系统、计算机网络和数据库,采用Java语言进行编程,数据库采用MySQL,使用经典的Spring框架来搭建系统整体框架；并将管理系统中已有的对地图的操作功能进行改进；使用ArcGIS REST服务将相关地图操作、空间信息的查询以及属性信息的查询等操作在浏览器中实现；使用JDBC技术实现Java对数据库的访问,实现用户对数据库的可视化访问；并对系统进行扩展,加入工作流引擎,使用JBPM框架,使水环境管理可以实现无纸化办公,并提高业务处理能力及办公效率。
基于无人机航拍的河道整治工程工情智能识别研究
这是一篇关于河道整治工程,水污染,施工区域,区域分割,图像识别,卷积神经网络的论文, 主要内容为河道整治工程多为长线性工区且布置分散,工区水文气象环境条件复杂,常态化巡检辅助管理者及时识别现场异常状况、全局掌握工程的形象面貌,是合理进行现场风险规避、管理控制、采取应急措施的重要前提。但是,采用传统人工巡检效率低,且人工巡检常存在视野盲区,难以完成对于全局的巡检任务。同时人工巡检信息的数字化水平低,反馈现场工作管控的时效性较差,制约了现场管控工作的工作效率。同时,目前对于施工水污染、区域工况等工情信息缺乏快速识别的手段,现有的图像识别方法多针对于某一类同质场景内容进行研究,难以直接与河道整治工程巡检应用相结合,还需深入研究以匹配工程巡检应用需求。近年来,随着各种移动检测设备及智慧数据分析方法的发展,寻求高效率巡检方法代替传统的人工巡线方式成为趋势。本文针对现有手段的不足之处,开展基于无人机航拍的河道整治工程工情智能识别研究。利用无人机平台高机动性的特点,进行现场影像及相关数据的快速巡检采集,进而采用图像识别技术,智能识别河道水污染状况和反馈工程区域形象面貌,为河道整治工程工情监测提供高效、智能的技术手段。本文主要研究成果如下:(1)研究了河道整治工程施工水污染图像的分类识别与追踪标记方法。首先,利用无人机航拍进行了影像采集,并基于此构建了相关数据集;依据施工水污染图像分类识别需求,建立河道水污染图像分类与识别的Efficient Net卷积神经网络模型,利用水污染图像数据集训练模型使其可准确识别出存在水污染的图像;进而,利用Grad-CAM(Class Activation Mapping,类激活热力图)特征可视化算法与全连接CRF(Conditional Random Fields,条件随机场)后处理优化算法,完成模型提取特征图的可视化表达,在此基础上实现目标区域的追踪标记。实例结果表明水污染识别的准确率可达97.35%,追踪标记的效果评价指标IO值可达96.91%。(2)研究了河道整治工程工区范围图像检测识别与空间定位方法。依据河道整治工程工区范围图像的识别需求,构建河道整治工程区域图像检测识别的EfficientNet卷积神经网络模型,并利用工程区域图像数据集训练模型;进而利用Morphological Snakes算法、大津法结合数字图像处理方法,完成工程区域的图像分割,再利用无人机技术与摄影测量学方法进行区域控制点世界坐标的定位计算。实例结果表明工程区域识别的准确率可达92.61%,区域分割提取的准确度可达88.59%。(3)开发了河道整治工程工情智能图像识别系统。依据系统开发基本原则,对系统进行了总体结构设计及系统主要功能设计,主要包含图像加载模块、图像检测模块、污染追踪模块、工程区域定位模块等四个模块;利用搭建的系统开发环境及Python、Flask、JavaScript等开发语言,实现了系统网页各模块功能,并对系统功能进行了应用分析。本系统可以辅助进行河道整治工程施工巡检,为施工水污染的快速智能识别及现场形象面貌的及时反馈,进而实现河道整治工程施工精细化管理提供有效的技术手段。
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