發(fā)布時(shí)間：2020-11-13 15:40

　　 實(shí)現(xiàn)海洋觀測(cè)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化和智能化是未來(lái)研究的主流,然而觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中變送器總線(xiàn)接口存在不兼容、協(xié)議格式繁多等問(wèn)題造成觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)布線(xiàn)難度高、擴(kuò)展、維護(hù)和升級(jí)不方便等情況。海洋儀器網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)智能船載終端的設(shè)計(jì)就是為了解決這個(gè)問(wèn)題,因此具有一定的研究?jī)r(jià)值和長(zhǎng)遠(yuǎn)的應(yīng)用前景,對(duì)我國(guó)海洋科考事業(yè)的發(fā)展有積極作用。本文通過(guò)對(duì)通用智能化傳感器接口協(xié)議IEEE1451進(jìn)行學(xué)習(xí)和進(jìn)一步研究,設(shè)計(jì)了海洋儀器網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)智能船載終端的總體系統(tǒng)模型,實(shí)現(xiàn)了智能船載終端的硬件和軟件設(shè)計(jì),構(gòu)建了科考船用小型觀測(cè)網(wǎng)絡(luò),最后對(duì)終端的整體功能進(jìn)行了測(cè)試。本文的主要工作和創(chuàng)新內(nèi)容包括:(1)借鑒IEEE1451標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)建了應(yīng)用于海洋觀測(cè)領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)化智能船載終端的系統(tǒng)模型。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)適配處理器模塊(NCAP)和智能變送器接口模塊(TIM)。NCAP模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理、接口通信和策略管理;TIM模塊負(fù)責(zé)底層變送器數(shù)據(jù)采集和變送器電子數(shù)據(jù)表格(TEDS)讀取等。同時(shí)對(duì)IEEE1451核心技術(shù)TEDS技術(shù)進(jìn)行了深入研究,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了其中兩種必備的TEDS。(2)在構(gòu)建系統(tǒng)整體框架基礎(chǔ)上,進(jìn)行終端設(shè)備硬件的組建和軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)。從功耗、成本、擴(kuò)展性、靈活性、穩(wěn)定性和可靠性等多方面考慮,為NCAP、TIM模塊所用的核心處理器和海洋觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)所用的溫濕度、風(fēng)速風(fēng)向、大氣壓、能見(jiàn)度等傳感器進(jìn)行了選型。使用我國(guó)自主研制的北斗通信系統(tǒng),將科考船所在海域氣象信息和實(shí)時(shí)海況按照制定好的通信協(xié)議打包封裝發(fā)送到岸基指揮中心,同時(shí)也接收來(lái)自岸基指揮中心推送過(guò)來(lái)的信息。最后,為船載智能終端設(shè)計(jì)了綜合顯示界面,將一些重要數(shù)據(jù)提供給隨船出海的科研人員做參考,輔助科研人員進(jìn)行海上作業(yè)。(3)將視頻直播技術(shù)應(yīng)用到科考船的海上作業(yè),方便在國(guó)家海洋實(shí)驗(yàn)室的科研人員即使不隨科考船一同出海,也能實(shí)時(shí)地了解到科考船的海上作業(yè)進(jìn)展情況。結(jié)合移動(dòng)物體檢測(cè)、人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別技術(shù),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)對(duì)進(jìn)出科考船重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和關(guān)鍵區(qū)域的非常規(guī)人員進(jìn)行記錄。在一定程度上減輕安保人員的工作壓力。
【學(xué)位單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：P716
【部分圖文】：

本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了科考船使用的船載智能終端。其主要研究目標(biāo)為：一是依EE1451 標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議解決海洋儀器組網(wǎng)中所存在的不同總線(xiàn)通用性差、接口種類(lèi)和議繁多等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)海洋觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)中傳感器的智能化和網(wǎng)絡(luò)化，方便觀測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)展、更新和維護(hù)；二是依托北斗短報(bào)文模塊，實(shí)時(shí)傳輸科考船所在海域的真實(shí)情便岸基指揮中心即時(shí)了解科考船周?chē)�海域的情況，同時(shí)接收岸基指揮中心推送來(lái)；三是通過(guò)視頻直播的方式將海上作業(yè)情況傳輸給海洋國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，這樣實(shí)驗(yàn)室就不需要經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的出海等待，便可以在海洋國(guó)家實(shí)驗(yàn)室隨時(shí)遠(yuǎn)程視頻參與船隊(duì)艘科考船的海上作業(yè)。四是將移動(dòng)物體檢測(cè)、人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到視中，記錄進(jìn)出科考船重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和關(guān)鍵區(qū)域的非常規(guī)人員。1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)船載智能終端整體系統(tǒng)框圖如下圖 2.1 所示：

針對(duì)當(dāng)前科考船上重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的實(shí)際情況，本論文使用了基于 KNN 的背景減除Background Subtractor KNN）。該算法結(jié)合了無(wú)參數(shù)概率密度估計(jì)和基于 KNN 分想[16,17]。首先無(wú)參數(shù)概率密度估計(jì)，是指在不方便建立樣本分布模型的情況下估計(jì)率密度分布（與之相反的就是有參數(shù)概率密度估計(jì)，像 BackgroundSubtractorMOG2明確的建立了混合高斯模型然后根據(jù)一定的優(yōu)化目標(biāo)求取模型參數(shù)），然后使用 K方法分類(lèi)出移動(dòng)物體與模型背景[18, 19]。算法的基本流程如下，對(duì)于圖像某位置的新像素值與該像素值歷史信息比較包括幀的像素值和像素點(diǎn)是前景還是背景的判斷[20]。如果像素值之間的差別在指定閾值認(rèn)為新像素值與該歷史信息是匹配的，是“潛在的”一類(lèi)；所有歷史信息比較完畢后果與歷史信息匹配的次數(shù)超過(guò)了設(shè)定閾值，那么新像素點(diǎn)被歸為“潛在背景點(diǎn)”，如匹配的歷史信息中屬于背景的點(diǎn)個(gè)數(shù)超過(guò)設(shè)定閾值，那么新的像素點(diǎn)就被歸為背景后將新像素點(diǎn)根據(jù)一定規(guī)則保存到歷史信息中[21]。代碼實(shí)現(xiàn)算法后，選取了校園內(nèi)段視頻進(jìn)行測(cè)試效果如下圖 2.2 所示：

圖 2.3 船載智能終端系統(tǒng)框圖(1) P-Net（ProposalNet）：該網(wǎng)絡(luò)主要由一個(gè)全卷積網(wǎng)絡(luò)組成，得到選擇框和框的 boundingboxregression 向量組。接著評(píng)價(jià)獲取的待選向量，并實(shí)施矯正。非極大值抑制（Non Maximum Suppression，NMS）來(lái)清理大多數(shù)有重合的候P-Net 模型結(jié)構(gòu)圖如下圖 2.4 所示：圖 2.4 P-Net 模型結(jié)構(gòu)圖(2) R-Net（Refine Net）：由 P-Net 網(wǎng)絡(luò)輸出的全部待選部分輸入到 R-Net，相et，R-Net 增加了一個(gè)全連接層（FullConnectedLayers，F(xiàn)C），能夠使用更細(xì)致
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本文編號(hào)：2882343