基于深度学习的林区卡口视频监控系统的研建
这是一篇关于森林防火,卡口监控管理系统,目标检测,B/S架构的论文, 主要内容为近年来,我国森林火灾频繁发生,对环境和经济造成的危害极大。在我国林业快速发展、森林覆盖率逐年升高的大趋势下,森林防火工作面临巨大的挑战。做好及时的监控和预防是森林防火工作的重要举措,因此研建林区卡口视频监控系统对于预防森林火灾具有非常重要的意义。本系统基于B/S架构,应用了基于深度学习的目标检测技术和基于Spring Boot框架的服务端开发技术,遵循MVC设计思想,将系统架构分为应用层、控制层、业务逻辑层和持久层,通过整合Spring Security权限控制框架、ECharts图表库、MySQL数据库等工具来实现了服务端监控管理系统部分,通过使用OpenCV搭建了人员车辆检测模块部分。本系统以林区卡口监控视频为基础,将卡口监控视频传输至服务端对林区入口进行实时监控,并通过人员车辆检测模块进行识别。林区工作人员通过后台管理系统部分可以进行视频监控、监控点管理、监控视频管理、监控截图管理、数据分析和系统管理等操作。林区卡口视频监控系统最终实现了包括人员和车辆的目标检测、监控数据存储与展示、消息推送与告警、数据统计与可视化等功能。本系统标准化了卡口监控视频的传输、检测、存储、展示和分析的处理流程,并及时提供反馈和告警,提高林区工作人员信息流转和处理的时效,从源头上及早发现森林火灾的隐患,达到减少森林资源损失的目的。
森林防火视频监控管理系统服务器端研建
这是一篇关于森林防火,视频数据管理,瓦片地图,扑火预案,SSM框架的论文, 主要内容为随着计算机网络技术和AI技术的不断发展,森林防火视频监控管理系统正朝着智能化的方向快速发展,这对于在森林防火视频监控管理系统中处于重要位置的服务器端系统提出了更高的要求。本课题的研究就是针对目前森林防火视频监控管理系统的服务器端系统结构各异、功能分散、共享程度低的问题,从服务器端系统的管理前端监控设备产生的影像数据、火情报警数据以及进行火灾扑救决策等重点功能入手,将前端数据管理、服务器端业务处理集成起来,实现森林火灾的监控、报警、扑救几个关键环节的有机联动。新系统的应用,使得林场管理人员与林火扑救指挥人员可利用监控服务、数据管理、方案决策一体化的系统功能轻松应对林火的防控、扑救和善后工作,提高了森林防火管理工作的效率和水平。本系统主要基于SSM框架开发,使用Web瓦片地图技术并结合林火扑救理论实现了监控影像数据、报警数据、扑救资源数据和扑火预案库数据的管理以及林火扑救的辅助决策等功能。
基于迁移学习与强化学习的智能森林防火机器人避障算法研究
这是一篇关于森林防火,迁移学习,强化学习,避障算法的论文, 主要内容为森林火灾频发会导致自然资源和人力资源的严重损失,巨大的林火难以靠人力扑灭,风向突变等危险因素也时刻威胁着森林消防员的安全。森林消防车起到了兼具及时灭火和保护消防员的作用,然而人力驾驶消防车依旧有安全隐患,因此研发一款可以实现自动寻找火源并自主避障到达火场附近扑灭林火的智能森林防火机器人就尤为必要。而现今成熟的自动驾驶算法高度依赖于结构化道路,无法很好地适应森林环境,如何进行森林环境下的障碍物检测及避障是我们亟待解决的问题。本文主要提出了基于迁移学习的森林障碍物识别方法和基于强化学习的路径规划方法。使用迁移学习的方式对森林障碍物进行目标检测,解决了使用传统神经网络算法识别障碍物的弊端,大大提升了模型的训练速度,也避免了传统神经网络在模型样本量小时容易过拟合的问题;使用强化学习的方式对森林环境进行局部路径规划,避免了对复杂的森林环境进行全局建模,实现环境-动作端到端的输出,成功地解决了经典传统路径规划算法对环境地图过于依赖的问题。这种方法赋予了智能森林防火机器人对未知环境较强的自适应能力,可以达到在森林环境中成功避开障碍物并到达火场附近的目标要求。在障碍物识别方面,本文首先提出了使用Mobile Net网络代替SSD模型中原本的VGG网络的方法,利用双目摄像头作为输入,通过迁移学习的方式微调和冻结Mobile Net网络进行训练,从而实现森林环境中障碍物的识别与定位,在测试集中,该算法的m AP达到了0.65。在路径规划方面,本文选取D3QN算法,融入优先经验回放PER算法,直接将视觉传感器识别出的障碍物信息发送给智能森林防火机器人,通过网络得到机器人下一步的速度与角速度,实现端到端的避障模式。经过Gazebo软件下仿真实验测试,本文所提出的避障算法可以很好的实现智能森林防火车的路径规划与避障,迁移学习为训练样本节省了大量的时间和计算量,采用强化学习进行路径规划训练出的方法泛化性很好,为智能森林防火机器人提供了很强的自适应能力,可以很好的满足森林环境下的使用需求。
基于深度学习的林区卡口视频监控系统的研建
这是一篇关于森林防火,卡口监控管理系统,目标检测,B/S架构的论文, 主要内容为近年来,我国森林火灾频繁发生,对环境和经济造成的危害极大。在我国林业快速发展、森林覆盖率逐年升高的大趋势下,森林防火工作面临巨大的挑战。做好及时的监控和预防是森林防火工作的重要举措,因此研建林区卡口视频监控系统对于预防森林火灾具有非常重要的意义。本系统基于B/S架构,应用了基于深度学习的目标检测技术和基于Spring Boot框架的服务端开发技术,遵循MVC设计思想,将系统架构分为应用层、控制层、业务逻辑层和持久层,通过整合Spring Security权限控制框架、ECharts图表库、MySQL数据库等工具来实现了服务端监控管理系统部分,通过使用OpenCV搭建了人员车辆检测模块部分。本系统以林区卡口监控视频为基础,将卡口监控视频传输至服务端对林区入口进行实时监控,并通过人员车辆检测模块进行识别。林区工作人员通过后台管理系统部分可以进行视频监控、监控点管理、监控视频管理、监控截图管理、数据分析和系统管理等操作。林区卡口视频监控系统最终实现了包括人员和车辆的目标检测、监控数据存储与展示、消息推送与告警、数据统计与可视化等功能。本系统标准化了卡口监控视频的传输、检测、存储、展示和分析的处理流程,并及时提供反馈和告警,提高林区工作人员信息流转和处理的时效,从源头上及早发现森林火灾的隐患,达到减少森林资源损失的目的。
基于迁移学习与强化学习的智能森林防火机器人避障算法研究
这是一篇关于森林防火,迁移学习,强化学习,避障算法的论文, 主要内容为森林火灾频发会导致自然资源和人力资源的严重损失,巨大的林火难以靠人力扑灭,风向突变等危险因素也时刻威胁着森林消防员的安全。森林消防车起到了兼具及时灭火和保护消防员的作用,然而人力驾驶消防车依旧有安全隐患,因此研发一款可以实现自动寻找火源并自主避障到达火场附近扑灭林火的智能森林防火机器人就尤为必要。而现今成熟的自动驾驶算法高度依赖于结构化道路,无法很好地适应森林环境,如何进行森林环境下的障碍物检测及避障是我们亟待解决的问题。本文主要提出了基于迁移学习的森林障碍物识别方法和基于强化学习的路径规划方法。使用迁移学习的方式对森林障碍物进行目标检测,解决了使用传统神经网络算法识别障碍物的弊端,大大提升了模型的训练速度,也避免了传统神经网络在模型样本量小时容易过拟合的问题;使用强化学习的方式对森林环境进行局部路径规划,避免了对复杂的森林环境进行全局建模,实现环境-动作端到端的输出,成功地解决了经典传统路径规划算法对环境地图过于依赖的问题。这种方法赋予了智能森林防火机器人对未知环境较强的自适应能力,可以达到在森林环境中成功避开障碍物并到达火场附近的目标要求。在障碍物识别方面,本文首先提出了使用Mobile Net网络代替SSD模型中原本的VGG网络的方法,利用双目摄像头作为输入,通过迁移学习的方式微调和冻结Mobile Net网络进行训练,从而实现森林环境中障碍物的识别与定位,在测试集中,该算法的m AP达到了0.65。在路径规划方面,本文选取D3QN算法,融入优先经验回放PER算法,直接将视觉传感器识别出的障碍物信息发送给智能森林防火机器人,通过网络得到机器人下一步的速度与角速度,实现端到端的避障模式。经过Gazebo软件下仿真实验测试,本文所提出的避障算法可以很好的实现智能森林防火车的路径规划与避障,迁移学习为训练样本节省了大量的时间和计算量,采用强化学习进行路径规划训练出的方法泛化性很好,为智能森林防火机器人提供了很强的自适应能力,可以很好的满足森林环境下的使用需求。
森林防火视频监控管理系统服务器端研建
这是一篇关于森林防火,视频数据管理,瓦片地图,扑火预案,SSM框架的论文, 主要内容为随着计算机网络技术和AI技术的不断发展,森林防火视频监控管理系统正朝着智能化的方向快速发展,这对于在森林防火视频监控管理系统中处于重要位置的服务器端系统提出了更高的要求。本课题的研究就是针对目前森林防火视频监控管理系统的服务器端系统结构各异、功能分散、共享程度低的问题,从服务器端系统的管理前端监控设备产生的影像数据、火情报警数据以及进行火灾扑救决策等重点功能入手,将前端数据管理、服务器端业务处理集成起来,实现森林火灾的监控、报警、扑救几个关键环节的有机联动。新系统的应用,使得林场管理人员与林火扑救指挥人员可利用监控服务、数据管理、方案决策一体化的系统功能轻松应对林火的防控、扑救和善后工作,提高了森林防火管理工作的效率和水平。本系统主要基于SSM框架开发,使用Web瓦片地图技术并结合林火扑救理论实现了监控影像数据、报警数据、扑救资源数据和扑火预案库数据的管理以及林火扑救的辅助决策等功能。
面向森林防火的空地一体视频监控系统
这是一篇关于无人机,森林防火,安卓系统,目标检测,精准降落的论文, 主要内容为近些年,火灾事件不断发生,尤其是森林火灾。森林火灾的发生,使得大面积的森林植被破坏,严重影响了生态环境。因此,森林火灾应急救援工作成为了国家高度关注的重点内容。面对森林火灾事件的发生,由于森林地势的复杂性,对于消防人员及时到达火灾发生地点开展救援工作显得尤为困难,获取不到发生火灾区域的全面信息,不能够及时采取快速灭火的反应措施。目前,无人机技术越来越成熟,无人机逐渐变得智能化、全面化,并且民用级别无人机本身具有体积小、灵活和易操作等特点,边缘计算和无人机相结合,赋予无人机具有计算的能力,使得无人机能够进行对特定目标识别检测。本系统借助大疆无人机及大疆的Mobile SDK设计搭建一个移动端和PC端配套的面向森林防火的空地一体视频监控系统,用于实时监控森林火情的发生。无人机控制端App作为地面站系统,采用Android系统作为运行平台,实现控制无人机起飞、执行巡检任务、实时识别检测森林火灾并将视频画面的识别结果回传到后台任务管理系统以及无人机精准降落的功能。后台任务管理系统借助于Windows系统作为运行平台,采用B/S架构设计的解决方案,实现实时展示高空监控探头和无人机摄像头视频画面、制定规划无人机飞行巡检任务航线、在控制台实时显示无人机的巡检状态信息以及显示无人机摄像头和监控探头目标检测识别的结果信息等功能。基于对本面向森林防火的空地一体视频监控系统的总结,该平台目前实现的功能模块,可以满足森林防火部门借助无人机进行日常的森林火情巡检工作的基本的需求,进一步提高森林防火工作的效率。本系统的技术难点在于无人机和多个监控探头实现联动的过程,快速准确定位发生火情的位置功能。与此同时,无人机也在逐步向自动化、智能化方向发展,相信在不久的未来,无人机会出现在人们的日常生活应用场景之中,为人类提供智能化的服务。因此,无人机控制端App和后台任务管理系统也就显得尤为重要,将先进的互联网科学技术,经过详细设计、全面测试等过程,做出一套稳定可靠系统,应用到森林防火的场景中,解决巡检森林火情工作成本高、人力需求比较大的问题。
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