基于GPRS的嵌入式家居远程安防监控系统的设计与实现
这是一篇关于安防系统,嵌入式,Linux,GPRS,Internet的论文, 主要内容为传统的家居安防监控系统由于各个控制系统相互独立、不能形成一个统一整体,并且不能提供远程监视和操作的功能,越来越不能满足用户的需求。为了解决这一问题,本文采用广泛使用的ARM+Linux模式,选用了深圳优龙科技有限公司的FS2410开发板为目标平台,其核心是32位ARM微处理器S3C2410A,并选用嵌入式Linux操作系统作为软件开发平台,利用广泛使用的以太网和GPRS技术设计了适用于普通家庭用户使用的家居远程安防监控系统。通过Internet网络来实现视频图像信息的传输及远程监控、利用GPRS无线通讯模块来实现自动向用户手机报警。 本文在深入分析现有家居安防系统的基础上,提出了基于GPRS的家居远程安防监控系统。该系统以FS2410开发平台为主控制器,主要包括入侵探测模块、火灾探测模块、燃气探测模块和GPRS无线通信模块等,其中主控制器用于实现对各个模块的控制和管理。当监控系统探测到室内发生意外事故时自动报警,并通过GPRS发送短信息给用户,此时用户可以通过短信等方式对安防系统中各个模块的状态进行远程控制和查询。论文首先介绍了系统研究的背景和发展趋势,然后根据用户的需求和系统设计原则提出了家居安防系统的设计方案。接着,详细介绍了系统软硬件设计。其中,硬件设计包括微处理器、嵌入式开发平台和各功能模块的选定;软件设计包括系统软件平台的构建、底层驱动程序和应用层软件的设计与实现,主要包括Bootloader的移植、Linux内核的裁剪、配置及移植和文件系统的制作;LCD和USB摄像头底层驱动的实现及入侵探测模块、火灾探测模块、燃气探测模块、GPRS无线通信模块和图像采集模块等应用层的设计与实现。最后,介绍了整个系统的集成与测试。 最后将安防监控系统应用于普通家庭环境,实验结果表明,该系统能够实时的采集现场数据及对现场设备的实时监控,并能通过手机进行远程状态和数据查询。系统运行稳定,达到了预期的设计目标并能够满足普通家庭用户的需求。
基于YOLOv4的安全帽、反光背心智能识别系统
这是一篇关于深度学习,目标检测,Spring Cloud,安防系统的论文, 主要内容为在工地现场的安全管理中,安全帽、反光背心能够很大程度上降低施工过程中的安全风险,安全帽能够大大降低高空坠物导致的安全隐患,反光背心也能够在施工现场标志人员的位置,提醒现场特种作业车辆,降低车祸事故。但是,现场上经常会出现作业人员不佩戴安全帽、脱下反光衣的危险行为,给施工现场的安全管理带来极大的安全隐患,仅仅依靠安全管理人员在各个施工作业面上巡查,很难降低这类危险行为的出现,因此亟需一种能够自动化识别危险行为的方法,提升现场的安全管理水平。在技术方案方面,首先,在济南市某项目采集照片1600余张,并构建包含四类行为的VOC数据集,基于YOLOv4算法训练出了正确率约为84%的算法模型,能够满足系统使用;其次,利用QT搭建识别客户端,并在业务层面针对算法进行优化,较传统的边缘计算设备,在满足用户正常使用的同时,对于系统性能要求更低。在系统实现方面,通过Spring Cloud搭建后台管理系统,用于接收识别客户端传输的违规信息,并且利用TypeScript与Vue实现了前端的管理系统,负责前端页面的展示以及数据统计与分析。最后通过Cordova框架搭建了一个跨平台的手机应用,负责接收违规信息,提醒安全管理人员。在深入了解用户的需求的基础上,通过以上技术方案,为用户提供了一套安全帽、反光背心智能识别监控系统,能够有效帮助用户提升项目的安全管理水平。
基于物联网的居家老人智能安防系统设计
这是一篇关于居家老人,安防系统,气体检测,摔倒检测,物联网的论文, 主要内容为随着智能化时代的到来,物联网技术快速发展,人民生活水平逐渐提高,智能家居已经成为时代的热点话题,同时国内老龄化人口越来越多,而厨房与客厅作为老人日常活动最为频繁的区域,对居家老人的生活安全极为重要。本文针对当前智能安防系统的燃气检测可靠性低、摔倒检测模型部署困难和终端设备数据传输不稳定等问题展开研究,具体研究内容如下:(1)传统燃气报警器检测可靠性一般,且缺少有效地应急措施根除厨房燃气隐患,本文分别从硬件和软件两个方面对其进行设计。在硬件电路方面通过抗浪涌保护、防静电保护和滤波处理等操作提高电路的稳定性,同时使用低温漂电阻增强气体检测的抗干扰性;在软件设计方面首先选用限幅平均滤波去除传感器初始采样值的异常值,再通过卡尔曼滤波和滑动平均滤波获得一个平滑稳定的采样信号,最后结合线性函数换算得到稳定可靠的真实可燃气体浓度。此外,考虑到燃气泄漏时老人身体不便或出门不在家等情况,本文还设计了智能应急措施自主降低厨房内燃气浓度,保证厨房燃气安全。(2)由于轻量级人体姿态估计模型检测准确性低,且基于关键点信息的摔倒检测网络计算量大不适用于边缘设备,为此本文对轻量级模型进行改进,以较小计算量提高模型的检测精度。本文在原主干网络的最深层设计了一个计算量较小的特征增强模块,有效建立图像中不同像素点之间的联系,提高对四肢等远离人体几何中心位置关键点预测的准确性;此外,本文构建了一个双向加权特征金字塔网络,通过双向跨尺度连接和带权重的特征融合机制提高模型的特征融合效率,增加关键点位置预测的准确性;同时为了提高摔倒判定的准确性,本文根据人体关键点坐标之间的相对位置和角度关系设计了多方向摔倒的判定标准。最后通过Open CV实现该模型在边缘设备上的实际部署。(3)在居家老人智能安防系统中,繁琐的联网操作会给老人带来很大不便,同时需要下载且占用内存的手机APP降低了监护人的使用体验感,本文通过对比选出即插即用、安全稳定的物联网模块和云平台,并基于mpvue框架设计开发了快捷方便的客户端软件。此外,本文将厨房可燃气体检测装置和客厅摔倒检测装置作为节点,组建了蓝牙mesh网络,并将NB-Io T模块与蓝牙mesh网络结合设计了经济高效的网关控制器,通过Free RTOS操作系统进行多任务管理,有效提高网关的数据传输效率并降低系统的网络运营成本,实现各模块终端设备与微信小程序之间的数据通信。
基于YOLOv4的安全帽、反光背心智能识别系统
这是一篇关于深度学习,目标检测,Spring Cloud,安防系统的论文, 主要内容为在工地现场的安全管理中,安全帽、反光背心能够很大程度上降低施工过程中的安全风险,安全帽能够大大降低高空坠物导致的安全隐患,反光背心也能够在施工现场标志人员的位置,提醒现场特种作业车辆,降低车祸事故。但是,现场上经常会出现作业人员不佩戴安全帽、脱下反光衣的危险行为,给施工现场的安全管理带来极大的安全隐患,仅仅依靠安全管理人员在各个施工作业面上巡查,很难降低这类危险行为的出现,因此亟需一种能够自动化识别危险行为的方法,提升现场的安全管理水平。在技术方案方面,首先,在济南市某项目采集照片1600余张,并构建包含四类行为的VOC数据集,基于YOLOv4算法训练出了正确率约为84%的算法模型,能够满足系统使用;其次,利用QT搭建识别客户端,并在业务层面针对算法进行优化,较传统的边缘计算设备,在满足用户正常使用的同时,对于系统性能要求更低。在系统实现方面,通过Spring Cloud搭建后台管理系统,用于接收识别客户端传输的违规信息,并且利用TypeScript与Vue实现了前端的管理系统,负责前端页面的展示以及数据统计与分析。最后通过Cordova框架搭建了一个跨平台的手机应用,负责接收违规信息,提醒安全管理人员。在深入了解用户的需求的基础上,通过以上技术方案,为用户提供了一套安全帽、反光背心智能识别监控系统,能够有效帮助用户提升项目的安全管理水平。
基于目标检测的实验室安防系统设计与实现
这是一篇关于实验室安全,活体检测,安全行为规范检测,YOLOv5,安防系统的论文, 主要内容为随着生活水平的提高,企业和个人的安防意识越来越强,安防监控系统已经应用到多个贴近生活的实际场景中,如工厂车间、写字楼和重要场所。近年来,国家对高校科研场所加大投入资金,实验室发展也成为高校建设的重要一环,伴随着高校实验室频频发生安全事故,与实验室安全相关问题也日益凸显。为降低实验人员在事故中受伤的可能性以及实验室的损失,需要对实验室区域人员全方位实时监控。对当前实验室存在的安全问题进行分析,设计一套智能化的实验室安防系统是有重大意义的。安防系统是一个复杂的系统工程,本文研究主要包括:基于人脸识别的身份验证和实验人员安全行为规范检测,以口罩佩戴、抽烟与限定区域入侵检测为例。该研究为实验室安防提供一种新的思路、方法和实践范例。本文主要工作及创新总结如下:(1)在不规范行为的检测过程中,提出一种基于YOLOv5s模型的改进方法,以解决多类别目标检测精度不高的问题。首先,本文对数据集进行小目标图像增强,以解决检测任务中目标尺寸较小而导致漏检率过高和检测精度低的问题,增强后小目标召回率提升16%;其次对锚框策略比较分析,选择更加适应本数据集的锚框策略;在YOLOv5网络结构中添加CBAM注意力机制模块,提高网络模型对小目标的关注度,m AP提高2%;最后采用麻雀搜索算法,对网络模型初始参数寻最优解,其m AP提高4.4%。经过实验验证,新模型的检测精度明显提升,同时漏检率有所降低,检测效果显著的提高。这表明,改进后的模型具有更好地鲁棒性和稳定性,能够适应各种复杂场景的检测需求。(2)提出一种基于活体检测的人脸识别检测方法用于人员身份验证,以解决现阶段人脸识别过程中存在使用虚假脸欺骗的问题。本文基于YOLOv5s算法实现复杂背景下的面部区域检测,网络模型采用公开的人脸检测数据集训练,结合Arc Face算法计算余弦相似度值来匹配人脸信息,引入活体检测机制,并通过在自制的人脸数据库上的测试得到的人脸识别准确率达到89.3%,基于活体检测的人脸识别准确率为69.3%。(3)将基于人脸识别的实验人员身份验证功能和基于YOLOv5s的人员行为规范检测功能集成到系统中,构建基于目标检测的实验室安防系统。同时设计安防系统的可视化界面,更方便直观地观察各个模块的检测效果。最后经过测试,系统能够稳定运行。本文深入研究深度学习相关算法,在实验过程中针对算法m AP、召回率和准确率等指标进行了多方面的分析和比较。通过对实验结果综合分析,YOLOv5目标检测算法在上述三个功能测试过程中表现效果良好,该算法用于构建实验室安防系统具有可行性。
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