海上目标智能检测与终端管理系统设计与实现
这是一篇关于海上目标检测,计算机视觉,视频防抖,互联网技术,设计与实现的论文, 主要内容为随着海洋竞争的日益激烈,为了维护海上交通安全保证国家利益,需要对海面情况进行有效地监管。其中,监管的重要一环是能够实现对海上目标的实时检测。本文基于该应用场景,对海上目标检测方案进行了研究,设计并实现了一种基于互联网技术、计算机视觉技术、数字防抖算法和无人终端设备的海上目标智能检测与终端管理系统。以解决现有方案中存在的检测不灵活、使用成本高昂、无法突出目标类别特征以及受风浪影响导致的识别不准确等问题,为海上目标检测领域提供新的解决方案。本文主要研究内容如下:(1)在对现有检测方案研究的基础上,结合海上检测场景的实际情况,提出了一种海上目标检测系统架构方案。该方案将整个系统分为了三个部分:监控与管理平台、服务提供模块、检测任务执行终端。采用了Yolo v5目标检测算法,以光学成像方式达成对海上目标的识别与监测;为减少数据处理时延,提升系统响应速度并降低人力成本,利用无人船和AGX智能计算模块等边缘化部署方式执行巡海检测任务;针对海上风浪造成船体晃动导致的识别准确率下降问题,引入光流法视频防抖技术;为适应无人终端海上搜索场景,还采用了无线自组网模块qca9531提供可靠的网络连接服务。为了方便用户实现统一监控与管理,本文利用互联网技术开发了对应的操作界面和服务程序,使其能以一种用户友好的方式快捷地实现海上目标检测任务。(2)对各个模块进行了详细地构思与实现。包括对系统整体需求的分析;对各种技术特点的掌握与结合;对模块功能的划分;对系统工作流程的设计;对各模块接口的设计;对各模块具体内容的实现。本文对该系统进行了完整的构建,其中前端操作页面采用Vue技术进行编写,操作人员可以通过浏览器进行登录使用。服务部分采用Spring Boot框架编写,除了通过微服务的方式对整个系统提供服务支持外,其还能通过HTTP协议请求的方式实现对检测任务执行终端的管理与控制。同时,本系统还提供了网关、推流服务、性能监控、数据持久化和对外接口等功能。(3)通过理论性能实验和水库实际场景测试等两部分检验的方式对本系统的功能完整度和性能是否合格进行了验证。结果显示本文的检测准确率达到了90.2%的m AP,且相较于防抖处理前测出率与精确率都有提升,检测速度达到了45FPS。到根据实验数据可以证明本海上目标智能检测系统具有良好的识别性能和可用性,能够满足实际检测场景的需求。
海上目标智能检测与终端管理系统设计与实现
这是一篇关于海上目标检测,计算机视觉,视频防抖,互联网技术,设计与实现的论文, 主要内容为随着海洋竞争的日益激烈,为了维护海上交通安全保证国家利益,需要对海面情况进行有效地监管。其中,监管的重要一环是能够实现对海上目标的实时检测。本文基于该应用场景,对海上目标检测方案进行了研究,设计并实现了一种基于互联网技术、计算机视觉技术、数字防抖算法和无人终端设备的海上目标智能检测与终端管理系统。以解决现有方案中存在的检测不灵活、使用成本高昂、无法突出目标类别特征以及受风浪影响导致的识别不准确等问题,为海上目标检测领域提供新的解决方案。本文主要研究内容如下:(1)在对现有检测方案研究的基础上,结合海上检测场景的实际情况,提出了一种海上目标检测系统架构方案。该方案将整个系统分为了三个部分:监控与管理平台、服务提供模块、检测任务执行终端。采用了Yolo v5目标检测算法,以光学成像方式达成对海上目标的识别与监测;为减少数据处理时延,提升系统响应速度并降低人力成本,利用无人船和AGX智能计算模块等边缘化部署方式执行巡海检测任务;针对海上风浪造成船体晃动导致的识别准确率下降问题,引入光流法视频防抖技术;为适应无人终端海上搜索场景,还采用了无线自组网模块qca9531提供可靠的网络连接服务。为了方便用户实现统一监控与管理,本文利用互联网技术开发了对应的操作界面和服务程序,使其能以一种用户友好的方式快捷地实现海上目标检测任务。(2)对各个模块进行了详细地构思与实现。包括对系统整体需求的分析;对各种技术特点的掌握与结合;对模块功能的划分;对系统工作流程的设计;对各模块接口的设计;对各模块具体内容的实现。本文对该系统进行了完整的构建,其中前端操作页面采用Vue技术进行编写,操作人员可以通过浏览器进行登录使用。服务部分采用Spring Boot框架编写,除了通过微服务的方式对整个系统提供服务支持外,其还能通过HTTP协议请求的方式实现对检测任务执行终端的管理与控制。同时,本系统还提供了网关、推流服务、性能监控、数据持久化和对外接口等功能。(3)通过理论性能实验和水库实际场景测试等两部分检验的方式对本系统的功能完整度和性能是否合格进行了验证。结果显示本文的检测准确率达到了90.2%的m AP,且相较于防抖处理前测出率与精确率都有提升,检测速度达到了45FPS。到根据实验数据可以证明本海上目标智能检测系统具有良好的识别性能和可用性,能够满足实际检测场景的需求。
海上目标智能检测与终端管理系统设计与实现
这是一篇关于海上目标检测,计算机视觉,视频防抖,互联网技术,设计与实现的论文, 主要内容为随着海洋竞争的日益激烈,为了维护海上交通安全保证国家利益,需要对海面情况进行有效地监管。其中,监管的重要一环是能够实现对海上目标的实时检测。本文基于该应用场景,对海上目标检测方案进行了研究,设计并实现了一种基于互联网技术、计算机视觉技术、数字防抖算法和无人终端设备的海上目标智能检测与终端管理系统。以解决现有方案中存在的检测不灵活、使用成本高昂、无法突出目标类别特征以及受风浪影响导致的识别不准确等问题,为海上目标检测领域提供新的解决方案。本文主要研究内容如下:(1)在对现有检测方案研究的基础上,结合海上检测场景的实际情况,提出了一种海上目标检测系统架构方案。该方案将整个系统分为了三个部分:监控与管理平台、服务提供模块、检测任务执行终端。采用了Yolo v5目标检测算法,以光学成像方式达成对海上目标的识别与监测;为减少数据处理时延,提升系统响应速度并降低人力成本,利用无人船和AGX智能计算模块等边缘化部署方式执行巡海检测任务;针对海上风浪造成船体晃动导致的识别准确率下降问题,引入光流法视频防抖技术;为适应无人终端海上搜索场景,还采用了无线自组网模块qca9531提供可靠的网络连接服务。为了方便用户实现统一监控与管理,本文利用互联网技术开发了对应的操作界面和服务程序,使其能以一种用户友好的方式快捷地实现海上目标检测任务。(2)对各个模块进行了详细地构思与实现。包括对系统整体需求的分析;对各种技术特点的掌握与结合;对模块功能的划分;对系统工作流程的设计;对各模块接口的设计;对各模块具体内容的实现。本文对该系统进行了完整的构建,其中前端操作页面采用Vue技术进行编写,操作人员可以通过浏览器进行登录使用。服务部分采用Spring Boot框架编写,除了通过微服务的方式对整个系统提供服务支持外,其还能通过HTTP协议请求的方式实现对检测任务执行终端的管理与控制。同时,本系统还提供了网关、推流服务、性能监控、数据持久化和对外接口等功能。(3)通过理论性能实验和水库实际场景测试等两部分检验的方式对本系统的功能完整度和性能是否合格进行了验证。结果显示本文的检测准确率达到了90.2%的m AP,且相较于防抖处理前测出率与精确率都有提升,检测速度达到了45FPS。到根据实验数据可以证明本海上目标智能检测系统具有良好的识别性能和可用性,能够满足实际检测场景的需求。
海上目标智能检测与终端管理系统设计与实现
这是一篇关于海上目标检测,计算机视觉,视频防抖,互联网技术,设计与实现的论文, 主要内容为随着海洋竞争的日益激烈,为了维护海上交通安全保证国家利益,需要对海面情况进行有效地监管。其中,监管的重要一环是能够实现对海上目标的实时检测。本文基于该应用场景,对海上目标检测方案进行了研究,设计并实现了一种基于互联网技术、计算机视觉技术、数字防抖算法和无人终端设备的海上目标智能检测与终端管理系统。以解决现有方案中存在的检测不灵活、使用成本高昂、无法突出目标类别特征以及受风浪影响导致的识别不准确等问题,为海上目标检测领域提供新的解决方案。本文主要研究内容如下:(1)在对现有检测方案研究的基础上,结合海上检测场景的实际情况,提出了一种海上目标检测系统架构方案。该方案将整个系统分为了三个部分:监控与管理平台、服务提供模块、检测任务执行终端。采用了Yolo v5目标检测算法,以光学成像方式达成对海上目标的识别与监测;为减少数据处理时延,提升系统响应速度并降低人力成本,利用无人船和AGX智能计算模块等边缘化部署方式执行巡海检测任务;针对海上风浪造成船体晃动导致的识别准确率下降问题,引入光流法视频防抖技术;为适应无人终端海上搜索场景,还采用了无线自组网模块qca9531提供可靠的网络连接服务。为了方便用户实现统一监控与管理,本文利用互联网技术开发了对应的操作界面和服务程序,使其能以一种用户友好的方式快捷地实现海上目标检测任务。(2)对各个模块进行了详细地构思与实现。包括对系统整体需求的分析;对各种技术特点的掌握与结合;对模块功能的划分;对系统工作流程的设计;对各模块接口的设计;对各模块具体内容的实现。本文对该系统进行了完整的构建,其中前端操作页面采用Vue技术进行编写,操作人员可以通过浏览器进行登录使用。服务部分采用Spring Boot框架编写,除了通过微服务的方式对整个系统提供服务支持外,其还能通过HTTP协议请求的方式实现对检测任务执行终端的管理与控制。同时,本系统还提供了网关、推流服务、性能监控、数据持久化和对外接口等功能。(3)通过理论性能实验和水库实际场景测试等两部分检验的方式对本系统的功能完整度和性能是否合格进行了验证。结果显示本文的检测准确率达到了90.2%的m AP,且相较于防抖处理前测出率与精确率都有提升,检测速度达到了45FPS。到根据实验数据可以证明本海上目标智能检测系统具有良好的识别性能和可用性,能够满足实际检测场景的需求。
海上目标智能检测与终端管理系统设计与实现
这是一篇关于海上目标检测,计算机视觉,视频防抖,互联网技术,设计与实现的论文, 主要内容为随着海洋竞争的日益激烈,为了维护海上交通安全保证国家利益,需要对海面情况进行有效地监管。其中,监管的重要一环是能够实现对海上目标的实时检测。本文基于该应用场景,对海上目标检测方案进行了研究,设计并实现了一种基于互联网技术、计算机视觉技术、数字防抖算法和无人终端设备的海上目标智能检测与终端管理系统。以解决现有方案中存在的检测不灵活、使用成本高昂、无法突出目标类别特征以及受风浪影响导致的识别不准确等问题,为海上目标检测领域提供新的解决方案。本文主要研究内容如下:(1)在对现有检测方案研究的基础上,结合海上检测场景的实际情况,提出了一种海上目标检测系统架构方案。该方案将整个系统分为了三个部分:监控与管理平台、服务提供模块、检测任务执行终端。采用了Yolo v5目标检测算法,以光学成像方式达成对海上目标的识别与监测;为减少数据处理时延,提升系统响应速度并降低人力成本,利用无人船和AGX智能计算模块等边缘化部署方式执行巡海检测任务;针对海上风浪造成船体晃动导致的识别准确率下降问题,引入光流法视频防抖技术;为适应无人终端海上搜索场景,还采用了无线自组网模块qca9531提供可靠的网络连接服务。为了方便用户实现统一监控与管理,本文利用互联网技术开发了对应的操作界面和服务程序,使其能以一种用户友好的方式快捷地实现海上目标检测任务。(2)对各个模块进行了详细地构思与实现。包括对系统整体需求的分析;对各种技术特点的掌握与结合;对模块功能的划分;对系统工作流程的设计;对各模块接口的设计;对各模块具体内容的实现。本文对该系统进行了完整的构建,其中前端操作页面采用Vue技术进行编写,操作人员可以通过浏览器进行登录使用。服务部分采用Spring Boot框架编写,除了通过微服务的方式对整个系统提供服务支持外,其还能通过HTTP协议请求的方式实现对检测任务执行终端的管理与控制。同时,本系统还提供了网关、推流服务、性能监控、数据持久化和对外接口等功能。(3)通过理论性能实验和水库实际场景测试等两部分检验的方式对本系统的功能完整度和性能是否合格进行了验证。结果显示本文的检测准确率达到了90.2%的m AP,且相较于防抖处理前测出率与精确率都有提升,检测速度达到了45FPS。到根据实验数据可以证明本海上目标智能检测系统具有良好的识别性能和可用性,能够满足实际检测场景的需求。
基于海上无人平台的智能监控系统设计与实现
这是一篇关于智能监控,深度学习,海上目标检测,边缘部署的论文, 主要内容为中国是海洋大国,在广袤的大海上存在着一类海洋无人设备--海洋浮标,海洋浮标是锚定在海上的无人值守观测平台,当前对于海洋浮标的保护和监管缺乏相关措施和机制。随着边缘设备、计算机视觉等技术的飞速发展,智能监控技术在理论研究和实际应用上日趋完善和成熟,围绕着以人工智能为核心的视频监控应用也越来越多。本文针对海上无人平台的监控进行研究,主要工作如下:第一,根据应用要求采集图像,建立海上目标数据集。在对数据集中的标注信息进行分析和统计后,先使用基于K-means的方法,对海上目标的各类形态进行学习,辅助后续基于深度学习目标检测算法中anchor的选型和改进,提升目标的检测精度。然后分析海上环境,对数据进行预处理。一方面是使用数据增强手段,增加数据的多样性,另一方面,通过图像预处理,对恶劣天气(雾天,雨天)进行模拟,将处理后的图片加入数据集,使网络模型对恶劣天气下的检测具有更强的鲁棒性。第二,对基于深度学习的目标检测算法进行选型和改进。针对海上的实时检测要求,对海上检测算法进行选型,确定一阶段目标检测算法YOLOv5算法更适合应用于本文智能监控系统中。同时针对YOLOv5模型大小问题,采用轻量化卷积神经网络替换YOLOv5中的Backbone层达到精简结构目的。为了提升特征表达能力和小目标检测,在Backbone层中实验对比了不同注意力模块,生成新的网络结构以解决此问题。第三,根据浮标上摄像头等硬件的安放位置,对海上无人平台的智能监控系统进行合理设计,充分挖掘图像信息。使用和改进海天线检测算法对海天线进行检测,作为距离基准线,对目标与浮标的相对距离进行判断,解决智能监控系统的预警问题。第四,考虑到最终要进行边缘部署,因此采取和实验了一系列模型压缩和裁剪手段,对网络模型进行精简和改进,提高检测的实时性。同时以嵌入式设备Jetson Xavier NX作为开发板,将训练后的模型进行转换后,基于Tensor RT库在嵌入式设备上进行模型部署和加速处理,加快检测推理速度。本文通过对海上真实环境与海上无人平台的分析,设计了一个适用于海上无人平台的智能监控系统。并通过实验对比和验证,对系统各个模块进行选型和对比,最终在嵌入式设备中进行部署。
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