基于图像识别的水位监测系统的研究与实现

论文摘要

目前,水资源和水安全问题己经成为影响社会、经济和生态发展的重要因素之一,其中,水位数据是可以反映这些问题的非常关键的水文资料。水位站检测水位的方法有许多种,人工测量水位时需要考虑监测人员的人身安全问题,而且数据实时性较差;采用水位计测量的缺点是工作方式复杂,精度受环境条件的影响很大,以上方法都不能实现远程测量。随着科技的发展,这些传统的水位测量方式被自动智能监测水位方式取代是必然趋势。基于此,本文综合利用图像识别技术和多媒体传输技术,设计开发了一个远程水位智能监测系统,利用图像识别技术对水位图像进行处理,识别出水位线,通过多媒体传输技术将采集到的多媒体数据(文本、图片、视频等)准确传送到监控端,从而可以实现水位的远程实时自动监测。本文的主要内容如下:研究了系统相关图像识别技术以及水位识别关键算法,面向具体环境,规划、设计了水位监测的整体流程。给出了一个水位监测系统的设计和开发,从水位监测基站和监测中心两大模块来叙述,水位监测基站包含嵌入式数据采集模块,以便周期性地收集包括水位、视频和图像等数据。然后通过蜂窝网络将收集的数据发送到监测中心,根据历史数据确定该地区的洪水或枯水预警。这种设计不仅解决了测量精度问题,而且提高了工作效率。本文研发的基于图像识别理论的智能水位监测系统经过测试,系统运行稳定,测量数据比较准确,基本达到了预期目标,可以较好的满足市场需要。

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第一章绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 本文的工作及结构

第二章系统相关图像识别技术研究

2.1 系统相关的图像处理开源库

2.2 目标图像的预处理

2.2.1 彩色图像灰度化

2.2.2 灰度图像二值化

2.2.3 图像增强

2.2.4 图像去噪

2.3 图像边缘检测

2.4 图像分类

2.4.1 有监督分类方法

2.4.2 无监督聚类方法

2.5 本章小结

第三章水位识别关键算法研究

3.1 水位标尺识别图像预处理算法研究

3.1.1 水尺图像增强处理

3.2 基于传统Sobel算子的水位检测算法

3.3 基于字典学习的水位检测算法

3.3.1 字典学习模型

3.3.2 使用字典学习的水位检测算法

3.4 水位识别算法测试结果比较

3.5 本章小结

第四章智能水位监测系统设计

4.1 系统总体架构及功能设计

4.1.1 系统开发环境及开发技术

4.1.2 系统接口设计

4.1.3 系统运行流程

4.2 遥测基站

4.2.1 太阳能供电设备及摄像机

4.2.2 水位图像分析仪

4.3 远程监测管理中心设计

4.3.1 Web网站架构

4.3.2 可视化界面显示

4.3.3 参数设置

4.3.4 数据管理维护

4.4 本章小结

第五章总结与展望

5.1 工作总结

5.2 未来展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间申请的专利

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 樊亚萍

导师: 董恒

关键词: 水位监测,图像识别,边缘检测,字典学习,嵌入式系统

来源: 南京邮电大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 地球物理学,计算机软件及计算机应用

单位: 南京邮电大学

分类号: P332;TP391.41

DOI: 10.27251/d.cnki.gnjdc.2019.000230

总页数: 69

文件大小: 3377K

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