基于5G和视频监控的城市建筑垃圾智慧监管系统设计与应用研究
这是一篇关于安全管理,图像分析,建筑垃圾分类,智慧监管的论文, 主要内容为近年来,伴随着中国城市化建设进程不断加快,大量的基础建设项目、住宅项目不断启动兴建,随之产生的各类建筑废旧材料、建筑废弃物等建筑垃圾日益增加,与此同时,城市道路上运输各种建筑垃圾的车辆也越来越多。这些大量的城市建筑垃圾不仅污染了人们的生活环境,也带来了一些安全隐患。同时,关于建筑垃圾运输车辆违规行为及安全事故的事件也频频见诸报端,滴、漏、洒、超速、超载、闯红灯、乱倾倒等违规现象屡禁不止,既危害城市环境也容易造成安全事故,群众反映强烈。当前,对城市建筑垃圾及其运输车辆缺乏有效的管理,造成城市管理、交通安全隐患等问题较突出,是当前我国美丽城市、智慧城市建设过程中面临的巨大挑战。结合先进的5G通讯技术和视频监控技术,对城市建筑垃圾及其运输车辆进行智能识别与追踪,将使城市建筑垃圾的监管变得更加主动与精细,提高智慧城市建设的成效和水平。以此为目标,本论文主要开展以下研究工作:(1)基于5G通讯技术和视频监控技术的城市建筑垃圾智慧监管系统技术体系设计及硬件部署。根据城市建筑垃圾智慧监管的需求与目标,提出了智慧监管系统硬件部署方案与原则,设计了智慧监管系统中基于5G通讯技术的数据传输方案,在此基础上,提出了城市建筑垃圾智慧监管系统的技术框架,主要分为四层:前端感知层、数据层、业务应用层、系统功能层,为智慧城管提供基础支撑。(2)基于图像分析的城市建筑垃圾识别及分类监管策略。基于图像分析技术,针对城市建筑垃圾的特点,提出基于中值滤波、高斯滤波以及基于直方图均衡化增强的建筑垃圾图像预处理流程,在此基础上,提出根据图片纹理信息和颜色信息,快速获取建筑垃圾的局部纹理特征和颜色特征,进一步地,通过特征融合和样本数据增强,提出基于全连接网络的建筑垃圾识别与分类模型。同时,根据城市建筑垃圾的监管要求,提出了不同建筑垃圾的应急处置与管理机制,并分别设计了处置与管理业务模型,为城市建筑垃圾智慧监管系统的研发提供了指导依据。(3)建筑垃圾运输车辆违规行为识别及其追踪管理技术。在图像识别以及车辆信息管理的基础上,提出了针对建筑垃圾运输车辆在运输过程中滴、漏、洒、超高、超限、乱倾倒等违规行为识别的方法,并在基于图像分析的车牌识别方法和车辆管理信息基础上,对建筑垃圾运输车辆的所属单位、责任主体、监管部门等进行关联与追踪,实现智慧监管应用目标。(4)基于本论文中提出的原理、方法和技术,开发了城市建筑垃圾智慧监管原型系统,并在宁海县智慧城管项目中实现了集成应用与验证。基于5G通讯技术和视频监控技术的城市建筑垃圾智慧监管系统,充分利用了快速、稳定的通讯技术和高效的图像分析与识别技术,对城市建筑垃圾进行智能识别与分类管理,并对建筑垃圾运输车辆进行准确识别与追踪的监管,为当前现代化城市建设与发展过程中的垃圾处理、监管等提供了重要的技术支撑和管理平台,对提升城市安全管理效率和水平具有重要的意义。
基于SSM框架的通用图像分析工具设计与实现
这是一篇关于图像分析,模型推理,深度学习,姿态估计,模板系统的论文, 主要内容为随着计算机技术的高速发展,诸如人脸识别、位姿估计等图像分析算法已广泛应用于生活。然而,在各算法研究过程中,往往都需要开发一套专用的配套系统,用于模型推理以及结果可视化等展示,使得其时间、成本均大大增加。本文以通用图像分析工具为研究课题,为快速开发上述配套系统提供有效支持。首先,设计实现了一个通用图像分析工具,以SSM为后端框架实现软件逻辑控制,以Vue.js为前端框架实现可视化操作界面,使用MySQL实现数据管理,并通过Redis服务优化软件时耗。其中,重点研究了算法服务注册,即提出并训练一套用于头部姿态估计的神经网络模型,并通过该工具将模型注册为服务。其次,设计实现了一套模板系统,对工具的程序正确性、逻辑正确性与通用性进行验证。该系统通过调用通用图像分析工具提供的接口,为输入数据提供预处理服务,并实现模型推理、结果可视化等功能。第三,对头部姿态估计开展研究,提出基于软注意力机制与深度回归森林的多任务学习网络,用于头部姿态估计这一回归任务,并在Biwi、Pandora、ICT-3DHP等多个公开数据集上验证模型性能。训练后的模型通过该工具被注册为服务。测试结果表明,本文设计实现的通用图像分析工具具备通用性、程序正确性与逻辑正确性,可以用于快速实现模型推理及结果可视化。所研究的头部姿态估计算法能够在多个公开数据集上取得先进水平,且具有一定的应用价值。
通信营业厅视频质量诊断系统的设计与实现
这是一篇关于通信营业厅,视频监控,图像分析,异常诊断的论文, 主要内容为随着网络视频相关技术的不断发展,网络视频监控所具有的布控范围广、扩展性优良和兼容性强等特点使其在计算机安防领域得到越来越广泛的应用。为提高通信营业厅的安防水平和管理效率,目前大部分营业厅均已配备了视频监控系统,然而,随着视频监控前端摄像机数量的不断增加和视频监控网络的不断扩大,传统的依靠人工评测的方式对图像质量进行遍历巡检已经远不能满足现有高清数字化视频监控系统应用和维护的需要。为有效降低视频质量检查的人工成本,及时发现视频设备存在的视频质量异常情况,借助图像识别技术建立一个针对通信营业厅视频质量进行诊断的通信营业厅视频质量诊断系统显得非常重要。本文以通信营业厅内视频设备监控质量为研究对象,从视频质量诊断工作业务流程出发,分析了系统的功能需求和性能需求,使用UML建模工具和数据模型对系统设计进行说明,采用目前技术成熟的J2EE开发平台,使用Spring MVC对系统进行分层,以降低系统的耦合性和开发的难度,利用Open CV开源计算机视觉库,使用VS2010将视频诊断算法封装为可在Java程序中被调用的动态库文件,实现对视频图像的诊断。通信营业厅视频质量诊断系统主要包括设备管理、任务管理、质量诊断管理、检查结果管理、维修管理、统计分析管理等功能,系统实现的目标是将视频图像诊断技术应用到通信营业厅的视频设备质量诊断工作中,帮助运维人员实时掌握视频设备的运行情况。通过对系统的测试和试点应用,系统实现了视频设备信息的整合化管理,用户通过设定检查任务,能够实现视频设备质量诊断的自动化和智能化,诊断过程中所保存的视频监控画面截图使得检查结果有据可依,用户可根据视频设备结果及时获知设备的健康状态并能针对异常设备创建维修单据,从而更加有效的保障视频设备的正常运行,进一步促进通信营业厅整体服务质量的有效提升,证明了本文中的系统设计和开发是成功的。
基于5G和视频监控的城市建筑垃圾智慧监管系统设计与应用研究
这是一篇关于安全管理,图像分析,建筑垃圾分类,智慧监管的论文, 主要内容为近年来,伴随着中国城市化建设进程不断加快,大量的基础建设项目、住宅项目不断启动兴建,随之产生的各类建筑废旧材料、建筑废弃物等建筑垃圾日益增加,与此同时,城市道路上运输各种建筑垃圾的车辆也越来越多。这些大量的城市建筑垃圾不仅污染了人们的生活环境,也带来了一些安全隐患。同时,关于建筑垃圾运输车辆违规行为及安全事故的事件也频频见诸报端,滴、漏、洒、超速、超载、闯红灯、乱倾倒等违规现象屡禁不止,既危害城市环境也容易造成安全事故,群众反映强烈。当前,对城市建筑垃圾及其运输车辆缺乏有效的管理,造成城市管理、交通安全隐患等问题较突出,是当前我国美丽城市、智慧城市建设过程中面临的巨大挑战。结合先进的5G通讯技术和视频监控技术,对城市建筑垃圾及其运输车辆进行智能识别与追踪,将使城市建筑垃圾的监管变得更加主动与精细,提高智慧城市建设的成效和水平。以此为目标,本论文主要开展以下研究工作:(1)基于5G通讯技术和视频监控技术的城市建筑垃圾智慧监管系统技术体系设计及硬件部署。根据城市建筑垃圾智慧监管的需求与目标,提出了智慧监管系统硬件部署方案与原则,设计了智慧监管系统中基于5G通讯技术的数据传输方案,在此基础上,提出了城市建筑垃圾智慧监管系统的技术框架,主要分为四层:前端感知层、数据层、业务应用层、系统功能层,为智慧城管提供基础支撑。(2)基于图像分析的城市建筑垃圾识别及分类监管策略。基于图像分析技术,针对城市建筑垃圾的特点,提出基于中值滤波、高斯滤波以及基于直方图均衡化增强的建筑垃圾图像预处理流程,在此基础上,提出根据图片纹理信息和颜色信息,快速获取建筑垃圾的局部纹理特征和颜色特征,进一步地,通过特征融合和样本数据增强,提出基于全连接网络的建筑垃圾识别与分类模型。同时,根据城市建筑垃圾的监管要求,提出了不同建筑垃圾的应急处置与管理机制,并分别设计了处置与管理业务模型,为城市建筑垃圾智慧监管系统的研发提供了指导依据。(3)建筑垃圾运输车辆违规行为识别及其追踪管理技术。在图像识别以及车辆信息管理的基础上,提出了针对建筑垃圾运输车辆在运输过程中滴、漏、洒、超高、超限、乱倾倒等违规行为识别的方法,并在基于图像分析的车牌识别方法和车辆管理信息基础上,对建筑垃圾运输车辆的所属单位、责任主体、监管部门等进行关联与追踪,实现智慧监管应用目标。(4)基于本论文中提出的原理、方法和技术,开发了城市建筑垃圾智慧监管原型系统,并在宁海县智慧城管项目中实现了集成应用与验证。基于5G通讯技术和视频监控技术的城市建筑垃圾智慧监管系统,充分利用了快速、稳定的通讯技术和高效的图像分析与识别技术,对城市建筑垃圾进行智能识别与分类管理,并对建筑垃圾运输车辆进行准确识别与追踪的监管,为当前现代化城市建设与发展过程中的垃圾处理、监管等提供了重要的技术支撑和管理平台,对提升城市安全管理效率和水平具有重要的意义。
通信营业厅视频质量诊断系统的设计与实现
这是一篇关于通信营业厅,视频监控,图像分析,异常诊断的论文, 主要内容为随着网络视频相关技术的不断发展,网络视频监控所具有的布控范围广、扩展性优良和兼容性强等特点使其在计算机安防领域得到越来越广泛的应用。为提高通信营业厅的安防水平和管理效率,目前大部分营业厅均已配备了视频监控系统,然而,随着视频监控前端摄像机数量的不断增加和视频监控网络的不断扩大,传统的依靠人工评测的方式对图像质量进行遍历巡检已经远不能满足现有高清数字化视频监控系统应用和维护的需要。为有效降低视频质量检查的人工成本,及时发现视频设备存在的视频质量异常情况,借助图像识别技术建立一个针对通信营业厅视频质量进行诊断的通信营业厅视频质量诊断系统显得非常重要。本文以通信营业厅内视频设备监控质量为研究对象,从视频质量诊断工作业务流程出发,分析了系统的功能需求和性能需求,使用UML建模工具和数据模型对系统设计进行说明,采用目前技术成熟的J2EE开发平台,使用Spring MVC对系统进行分层,以降低系统的耦合性和开发的难度,利用Open CV开源计算机视觉库,使用VS2010将视频诊断算法封装为可在Java程序中被调用的动态库文件,实现对视频图像的诊断。通信营业厅视频质量诊断系统主要包括设备管理、任务管理、质量诊断管理、检查结果管理、维修管理、统计分析管理等功能,系统实现的目标是将视频图像诊断技术应用到通信营业厅的视频设备质量诊断工作中,帮助运维人员实时掌握视频设备的运行情况。通过对系统的测试和试点应用,系统实现了视频设备信息的整合化管理,用户通过设定检查任务,能够实现视频设备质量诊断的自动化和智能化,诊断过程中所保存的视频监控画面截图使得检查结果有据可依,用户可根据视频设备结果及时获知设备的健康状态并能针对异常设备创建维修单据,从而更加有效的保障视频设备的正常运行,进一步促进通信营业厅整体服务质量的有效提升,证明了本文中的系统设计和开发是成功的。
基于机器视觉的网络变压器芯片产品缺陷检测系统研究
这是一篇关于机器视觉,缺陷检测,图像分析,控制系统的论文, 主要内容为自动化缺陷检测技术能切实有效提高制造型企业的生产效率,是当今企业实现产业转型升级的重要手段和方法。这种转变对工业电子设备制造领域的中小企业发展尤为重要。目前,基于机器视觉的缺陷检测是实现自动化缺陷检测技术的热门研究渠道。本文以一种超薄千兆单口网络变压器芯片产品为载体,对其生产制造过程中存在的缺陷芯片产品提出基于机器视觉的自动缺陷检测技术进行剔除和分拣的系统研究。本次研究着力开发出一套高效、精准、稳定的超薄千兆单口网络变压器芯片产品自动缺陷检测平台。对此,本文研究内容主要围绕检测平台设计、视觉系统设定、图像分析处理、控制系统实现这四个方面进行研究。(1)检测平台设计:明确芯片产品缺陷检测要求,分析缺陷检测控制方案,完成缺陷检测控制平台三维模型的建立,加工制作非标准设计机构,选型缺陷检测控制系统硬件,装配缺陷检测实验平台。其中,实验平台共计46套组件,110个非标设计件。采用三菱FX2n系列PLC做控制,选用迈德威视MV-GED500C-T型CCD工业相机组做图像采集。(2)视觉系统设定:分析图像采集原理和相机针孔成像模型,研究镜头畸变模型并求解;使用Halcon软件做图像处理,利用HDevelop平台Calibration标定函数库完成CCD工业相机标定,求得CCD工业相机内外部参数;拟定“两次采集-两次判断”的方法对芯片产品做图像缺陷检测。(3)图像分析处理:采用中值滤波算法对芯片产品图像做滤波降噪预处理,运用直方图均衡化算法对滤波图像做增强处理,调用自动全局阈值分割法对预处理后的芯片产品图像进行图像目标分割,使用开运算图像缺陷特征形态学处理方法对芯片产品目标区域做先腐蚀后膨胀运算,以圆形结构元素完成特征识别提取并得出判断结果,芯片产品图像处理时间为131 ms。(4)控制系统实现:采用联合编程方法,使用Halcon软件HDevelop平台与基于C#语言Visual Studio 2015平台.Net架构的前端开发工具,编写缺陷检测控制系统代码,设计人机交互PC上位机控制界面;采用串口通信方式,使用RS-232接口,运用Visual Studio 2015平台编写基于C#语言的串口通信代码,实现PC上位机与三菱FX2n系列PLC的数据传输与信号交换;指定GX Works 2软件编写梯形图程序并仿真,梯形图程序录入PLC存储器并做缺陷检测系统实验测试。结果表明,缺陷检测精准率达95%,检测效率较人工提高38%,满足研究预期要求。
基于SSM框架的通用图像分析工具设计与实现
这是一篇关于图像分析,模型推理,深度学习,姿态估计,模板系统的论文, 主要内容为随着计算机技术的高速发展,诸如人脸识别、位姿估计等图像分析算法已广泛应用于生活。然而,在各算法研究过程中,往往都需要开发一套专用的配套系统,用于模型推理以及结果可视化等展示,使得其时间、成本均大大增加。本文以通用图像分析工具为研究课题,为快速开发上述配套系统提供有效支持。首先,设计实现了一个通用图像分析工具,以SSM为后端框架实现软件逻辑控制,以Vue.js为前端框架实现可视化操作界面,使用MySQL实现数据管理,并通过Redis服务优化软件时耗。其中,重点研究了算法服务注册,即提出并训练一套用于头部姿态估计的神经网络模型,并通过该工具将模型注册为服务。其次,设计实现了一套模板系统,对工具的程序正确性、逻辑正确性与通用性进行验证。该系统通过调用通用图像分析工具提供的接口,为输入数据提供预处理服务,并实现模型推理、结果可视化等功能。第三,对头部姿态估计开展研究,提出基于软注意力机制与深度回归森林的多任务学习网络,用于头部姿态估计这一回归任务,并在Biwi、Pandora、ICT-3DHP等多个公开数据集上验证模型性能。训练后的模型通过该工具被注册为服务。测试结果表明,本文设计实现的通用图像分析工具具备通用性、程序正确性与逻辑正确性,可以用于快速实现模型推理及结果可视化。所研究的头部姿态估计算法能够在多个公开数据集上取得先进水平,且具有一定的应用价值。
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