基于SSH2的智能农业大棚监测系统设计
这是一篇关于SSH2,农业大棚,智能监测系统的论文, 主要内容为传统的农业大棚管理方式为粗放式管理，是通过人的感知能力管理环境参数，不能达到准确性和实时性要求，无法实现大棚农业的智能化管理。本文设计实现了基于SSH2（Struts2+Spring+Hibernate）的智能农业大棚监测系统，该系统能够实时、准确采集农作物的生长环境信息并对这些信息进行远程监测。 本文首先针对农业大棚的生产现状与存在的问题，完成了对智能农业大棚监测系统的功能性需求分析，运用J2EE集成开发框架SSH2，采用MVC设计模式和浏览器/服务器软件设计架构，详细阐述了智能监测系统用户管理、日志管理、数据通信与采集、数据监测、数据管理与分析等功能模块的详细设计，并且论述了系统控制决策、数据报表、数据加密、验证码和定时器等关键功能的实现流程。在数据监测功能模块中，系统通过设计专家数据表完成了对环境因子控制决策的制定，实现自动报警的功能，使得农户及时针对农作物生长异常情况做出处理，降低农作物的生长损害，进而提高农业生产效率。 对系统从功能角度展开的实验测试结果显示，该系统可以正常稳定运行，无线传感器网络和GSM网络可以进行可靠的数据传输，且采集数据的精度满足农业生产需求。系统通过Tomcat服务器在线发布网站，用户可以在任何一台可以上网的PC机或者移动手机上登录本系统进行数据查询和分析等操作，实现远程监测的功能。
水稻冠层病虫害智能监测系统的研究与实现
这是一篇关于水稻冠层病虫害,智能监测系统,摄像机,深度学习,图像检测的论文, 主要内容为水稻冠层病虫害是影响水稻产量和质量的主要原因之一,加强水稻冠层病虫害的监测对指导水稻病虫害防控及粮食安全生产具有重大意义。目前水稻冠层病虫害的测报方法主要以人工调查为主,该模式存在费时费力、主观性强、历史数据难以追溯等问题,难以满足大面积水稻冠层病虫害实时监测的需要。卫星遥感技术不具备小尺度监测能力,难以精确到每株水稻病虫害的发生情况。本文以稻纵卷叶螟(Cnaphalocrocis medinalis)、二化螟(Chilo suppressalis)和稻曲病(Ustilaginoidea virens)三种常见的水稻冠层病虫害为研究对象,研究了基于深度学习的水稻冠层病虫害检测模型,搭建了可应用于自然场景下的水稻冠层病虫害智能监测系统,实现了水稻冠层病虫害多点实时监测和自动准确地诊断。主要研究内容和结果如下:(1)设计与实现了水稻冠层病虫害智能监测系统。该系统主要包括图像采集端、应用服务器端和客户端三部分。图像采集端负责定时、定点自动抓拍水稻冠层高清图像,并通过4G网络将图像发送到应用服务器端。应用服务器端负责加载图像检测服务对图像中的病虫为害状进行自动检测,并存储检测数据。客户端负责实时视频预览、设置设备参数和展示检测结果等功能。根据设计方案实现了系统的各项功能,利用Spring Boot框架开发了应用服务器端,使用My SQL数据库存储各项信息,图像检测服务通过Django框架实现了跨语言调用,利用Vue框架开发了Web客户端,并对该系统进行了功能完整性测试和性能测试,测试结果表明,该系统符合预期设计目标。(2)建立与比较了三种基于深度学习的水稻冠层病虫害检测模型。训练和测试了Two-stage目标检测检测算法Faster R-CNN、One-stage目标检测算法Retina Net和YOLOv4。测试结果表明,YOLOv4模型的m AP值为84.01%,相较于Faster R-CNN和Retina Net模型的检测精度分别高出0.88和12.10个百分点,并且YOLOv4的FPS达到了25.64帧/秒,远大于另外两个模型。最终选择YOLOv4模型作为水稻冠层病虫害检测的基础网络,并加以改进。(3)建立了基于YOLO-DPD的水稻冠层病虫害检测模型。为进一步提高YOLOv4模型的检测精度,在其基础上提出了一种水稻冠层病虫害检测模型YOLO-DPD。该模型使用残差特征增强方法缩小了水稻冠层病虫害不同尺度特征之间的语义差距;将卷积块注意力模块引入主干网络,显著增强了水稻冠层病虫害区域的特征,并且抑制了背景噪声。测试结果表明,该模型对稻纵卷叶螟为害状、二化螟为害状和稻曲病检测结果的AP值分别为92.24%、87.35%和90.74%,相比改进之前分别提高了8.06、5.50和4.73个百分点,且该模型的FPS可达21.28帧/秒。
基坑边坡智能监测系统的开发研究
这是一篇关于基坑监测,智能监测系统,LabVIEW,虚拟仪器的论文, 主要内容为随着我国城市化进程进一步加快,地下空间得到大规模地开发利用,大型建筑深基坑的尺寸规模和开挖深度也在不断扩大。由于基坑施工环境复杂多变,相关理论研究不够健全,因此基坑监测成为安全施工的重要保障。而现有基坑监测手段费时费力,监测连续性不佳,监测结果反馈不及时,难以实现对不同监测对象的同步实时监测。为及时掌握基坑的稳定状态,确保工程的安全建设,开展基坑边坡智能监测系统的研发就显得十分迫切。本文基于虚拟仪器技术,选取基坑水平位移、倾斜度、降雨量、地下水位和地面振动为监测对象,结合Compact RIO测控机箱以及其他模块化硬件,利用Lab VIEW图形化编程语言进行基坑边坡智能监测系统的开发和研究,重点偏向于系统的整体搭建以及相关功能的实现,主要工作及成果如下:(1)针对传统基坑监测方法存在的不足,提出构建基于虚拟仪器技术的智能化基坑监测系统。根据基坑现场环境和规范要求对基坑监测系统的监测对象和设计需求进行分析,提出基坑监测系统总体设计思路,完成相应硬件系统设计和仪器选型。(2)采用Lab VIEW图形化编程语言进行监测系统软件部分的开发,设计数据采集软件总体结构和运行流程,分模块详细阐述Lab VIEW程序实现的关键技术和图形化代码。完成监测系统软件前面板的设计,实现数据显示、波形图显示、实时预警、文件存储等功能。(3)搭建边坡模型,开展室内试验,对比人工测量值和系统监测值,验证基坑边坡智能监测系统的准确性和稳定性。结果表明,监测系统实现了多对象实时监测,监测数据准确,预警功能正常工作,原始数据文件保存完好。(4)选取郑东新区某开挖基坑进行现场监测试验,对监测数据加以分析,对基坑总体状态做出科学评估,进一步验证了所研发的监测系统能够满足工程现场监测的需求。
基坑边坡智能监测系统的开发研究
这是一篇关于基坑监测,智能监测系统,LabVIEW,虚拟仪器的论文, 主要内容为随着我国城市化进程进一步加快,地下空间得到大规模地开发利用,大型建筑深基坑的尺寸规模和开挖深度也在不断扩大。由于基坑施工环境复杂多变,相关理论研究不够健全,因此基坑监测成为安全施工的重要保障。而现有基坑监测手段费时费力,监测连续性不佳,监测结果反馈不及时,难以实现对不同监测对象的同步实时监测。为及时掌握基坑的稳定状态,确保工程的安全建设,开展基坑边坡智能监测系统的研发就显得十分迫切。本文基于虚拟仪器技术,选取基坑水平位移、倾斜度、降雨量、地下水位和地面振动为监测对象,结合Compact RIO测控机箱以及其他模块化硬件,利用Lab VIEW图形化编程语言进行基坑边坡智能监测系统的开发和研究,重点偏向于系统的整体搭建以及相关功能的实现,主要工作及成果如下:(1)针对传统基坑监测方法存在的不足,提出构建基于虚拟仪器技术的智能化基坑监测系统。根据基坑现场环境和规范要求对基坑监测系统的监测对象和设计需求进行分析,提出基坑监测系统总体设计思路,完成相应硬件系统设计和仪器选型。(2)采用Lab VIEW图形化编程语言进行监测系统软件部分的开发,设计数据采集软件总体结构和运行流程,分模块详细阐述Lab VIEW程序实现的关键技术和图形化代码。完成监测系统软件前面板的设计,实现数据显示、波形图显示、实时预警、文件存储等功能。(3)搭建边坡模型,开展室内试验,对比人工测量值和系统监测值,验证基坑边坡智能监测系统的准确性和稳定性。结果表明,监测系统实现了多对象实时监测,监测数据准确,预警功能正常工作,原始数据文件保存完好。(4)选取郑东新区某开挖基坑进行现场监测试验,对监测数据加以分析,对基坑总体状态做出科学评估,进一步验证了所研发的监测系统能够满足工程现场监测的需求。
水稻冠层病虫害智能监测系统的研究与实现
这是一篇关于水稻冠层病虫害,智能监测系统,摄像机,深度学习,图像检测的论文, 主要内容为水稻冠层病虫害是影响水稻产量和质量的主要原因之一,加强水稻冠层病虫害的监测对指导水稻病虫害防控及粮食安全生产具有重大意义。目前水稻冠层病虫害的测报方法主要以人工调查为主,该模式存在费时费力、主观性强、历史数据难以追溯等问题,难以满足大面积水稻冠层病虫害实时监测的需要。卫星遥感技术不具备小尺度监测能力,难以精确到每株水稻病虫害的发生情况。本文以稻纵卷叶螟(Cnaphalocrocis medinalis)、二化螟(Chilo suppressalis)和稻曲病(Ustilaginoidea virens)三种常见的水稻冠层病虫害为研究对象,研究了基于深度学习的水稻冠层病虫害检测模型,搭建了可应用于自然场景下的水稻冠层病虫害智能监测系统,实现了水稻冠层病虫害多点实时监测和自动准确地诊断。主要研究内容和结果如下:(1)设计与实现了水稻冠层病虫害智能监测系统。该系统主要包括图像采集端、应用服务器端和客户端三部分。图像采集端负责定时、定点自动抓拍水稻冠层高清图像,并通过4G网络将图像发送到应用服务器端。应用服务器端负责加载图像检测服务对图像中的病虫为害状进行自动检测,并存储检测数据。客户端负责实时视频预览、设置设备参数和展示检测结果等功能。根据设计方案实现了系统的各项功能,利用Spring Boot框架开发了应用服务器端,使用My SQL数据库存储各项信息,图像检测服务通过Django框架实现了跨语言调用,利用Vue框架开发了Web客户端,并对该系统进行了功能完整性测试和性能测试,测试结果表明,该系统符合预期设计目标。(2)建立与比较了三种基于深度学习的水稻冠层病虫害检测模型。训练和测试了Two-stage目标检测检测算法Faster R-CNN、One-stage目标检测算法Retina Net和YOLOv4。测试结果表明,YOLOv4模型的m AP值为84.01%,相较于Faster R-CNN和Retina Net模型的检测精度分别高出0.88和12.10个百分点,并且YOLOv4的FPS达到了25.64帧/秒,远大于另外两个模型。最终选择YOLOv4模型作为水稻冠层病虫害检测的基础网络,并加以改进。(3)建立了基于YOLO-DPD的水稻冠层病虫害检测模型。为进一步提高YOLOv4模型的检测精度,在其基础上提出了一种水稻冠层病虫害检测模型YOLO-DPD。该模型使用残差特征增强方法缩小了水稻冠层病虫害不同尺度特征之间的语义差距;将卷积块注意力模块引入主干网络,显著增强了水稻冠层病虫害区域的特征,并且抑制了背景噪声。测试结果表明,该模型对稻纵卷叶螟为害状、二化螟为害状和稻曲病检测结果的AP值分别为92.24%、87.35%和90.74%,相比改进之前分别提高了8.06、5.50和4.73个百分点,且该模型的FPS可达21.28帧/秒。
基坑边坡智能监测系统的开发研究
这是一篇关于基坑监测,智能监测系统,LabVIEW,虚拟仪器的论文, 主要内容为随着我国城市化进程进一步加快,地下空间得到大规模地开发利用,大型建筑深基坑的尺寸规模和开挖深度也在不断扩大。由于基坑施工环境复杂多变,相关理论研究不够健全,因此基坑监测成为安全施工的重要保障。而现有基坑监测手段费时费力,监测连续性不佳,监测结果反馈不及时,难以实现对不同监测对象的同步实时监测。为及时掌握基坑的稳定状态,确保工程的安全建设,开展基坑边坡智能监测系统的研发就显得十分迫切。本文基于虚拟仪器技术,选取基坑水平位移、倾斜度、降雨量、地下水位和地面振动为监测对象,结合Compact RIO测控机箱以及其他模块化硬件,利用Lab VIEW图形化编程语言进行基坑边坡智能监测系统的开发和研究,重点偏向于系统的整体搭建以及相关功能的实现,主要工作及成果如下:(1)针对传统基坑监测方法存在的不足,提出构建基于虚拟仪器技术的智能化基坑监测系统。根据基坑现场环境和规范要求对基坑监测系统的监测对象和设计需求进行分析,提出基坑监测系统总体设计思路,完成相应硬件系统设计和仪器选型。(2)采用Lab VIEW图形化编程语言进行监测系统软件部分的开发,设计数据采集软件总体结构和运行流程,分模块详细阐述Lab VIEW程序实现的关键技术和图形化代码。完成监测系统软件前面板的设计,实现数据显示、波形图显示、实时预警、文件存储等功能。(3)搭建边坡模型,开展室内试验,对比人工测量值和系统监测值,验证基坑边坡智能监测系统的准确性和稳定性。结果表明,监测系统实现了多对象实时监测,监测数据准确,预警功能正常工作,原始数据文件保存完好。(4)选取郑东新区某开挖基坑进行现场监测试验,对监测数据加以分析,对基坑总体状态做出科学评估,进一步验证了所研发的监测系统能够满足工程现场监测的需求。
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