基于普适计算的降雨探测和度量问题研究

论文摘要

如果能够便捷和低成本地获得实时的并且在空间上细粒度的降雨信息,对于气候研究,天气预测,水资源管理,农业生产,城市规划以及自然灾害监控,比如洪水、侵蚀、内涝、山体滑坡和泥石流,将有极大的帮助。同时,精确的降雨信息对于人们的日常生活同样也具有重要的意义。一方面,降雨无论是在时间上还是在空间上,都具有高度的多变性。另一方面,现在被广泛使用的降雨探测和度量技术,比如,雨量计、气象雷达和卫星、摄像机以及无线链路等,都会具有一定的局限性,比如数据采集过程需要参与者的帮助,数据处理过程需要大量的计算能力和能量,探测和度量的结果不具备实时性,无法获得精确的降雨观察数据等。近些年以来,随着移动智能设备的不断更新换代以及移动网络的大规模部署和不断地升级,以人为中心,各种设备渐渐开始组成网络围绕着人运行。计算开始融入人们的生活里,变得无处不在。普适计算又重新回到了我们的视野当中。基于上述两点,本文将普适计算技术应用于降雨的探测和度量,这将有助于实时精确地获取某一区域的降雨数据。论文的主要研究工作和贡献如下:一、针对户外并且远离道路的场景,研究了基于环境声音识别的降雨探测和度量问题,利用了众包所得到的声音片段,从段和帧两个不同的粒度进行了特征提取,设计了基于高斯混合模型的特征融合算法,给出了一套全新的降雨探测和度量系统,并且进行了实验验证,证明了系统可以有效地探测当前是否正在下雨以及对当前的降雨强度进行度量。二、针对户外并且靠近道路的场景,研究了基于多普勒效应的道路积水度量问题,描述了对于经过车辆识别系统的设计和实现细节,在时频谱上提取了多普勒效应的轮廓曲线,采用了不同的算法,对当前时间和位置的道路积水进行了度量。实验结果验证了该研究的可行性。三、针对车内的场景,研究了基于车联网的降雨探测和度量以及道路拥塞度量问题,在车辆内部的复杂环境中,识别了雨刷刮擦车辆玻璃所产生的声音,设计了平均幅度差算法,提取了雨刷刮擦的轮廓曲线并且计算了其出现的不同频率,以此为基础给出了降雨强度,并且进行了实验验证,证明了该研究的有效性。

论文目录

摘要

ABSTRACT

第1章绪论

1.1 研究的背景

1.1.1 普适计算

1.1.2 智能手机

1.1.3 降雨的探测和度量

1.2 研究的现状

1.2.1 智能手机

1.2.2 降雨的探测和度量

1.3 研究的意义

1.3.1 专业的研究和决策

1.3.2 日常生活中的应用

1.4 论文的组织结构

第2章基于环境声音识别的降雨探测和度量

2.1 引言

2.1.1 研究的思路

2.1.2 研究的挑战

2.2 系统框架

2.3 降雨的探测

2.3.1 原始段的获取

2.3.2 段层次的特征提取

2.3.3 探测器的构建

2.3.4 精炼段的传输

2.4 雨滴击打雨伞的识别

2.4.1 段的分割和帧的获取

2.4.2 帧层次的特征提取

2.4.3 多帧的累积

2.4.4 维度的降低

2.4.5 识别器的构建

2.4.6 精炼段的传输

2.5 降雨的度量

2.5.1 段层次的特征提取

2.5.2 度量器的构建

2.6 实验设计与结果

2.6.1 降雨的探测

2.6.2 雨滴击打雨伞的识别

2.6.3 降雨的度量

2.6.4 真实世界中的测试

2.7 讨论

2.7.1 个人的隐私问题

2.7.2 参与的动机问题

2.7.3 其他的气象现象

2.8 本章小结

第3章基于多普勒效应的道路积水度量

3.1 系统框架

3.2 车辆经过的识别

3.2.1 时频谱上轮廓曲线的计算

3.2.2 轮廓曲线上段层次的特征提取

3.2.3 段的分割和帧的获取

3.2.4 帧层次的特征提取

3.2.5 识别器的构建

3.3 道路积水的度量

3.3.1 车辆经过所产生段的接收

3.3.2 段的第一次分割

3.3.3 段层次的特征提取

3.3.4 段的第二次分割和帧的获取

3.3.5 帧层次的特征提取

3.3.6 度量器的构建

3.4 实验设计与结果

3.4.1 车辆经过的识别

3.4.2 道路积水的度量

3.5 本章小结

第4章基于车联网的降雨探测和度量以及道路拥塞度量

4.1 引言

4.1.1 研究的思路

4.1.2 研究的挑战

4.2 系统框架

4.3 车外降雨的探测

4.3.1 原始段的获取

4.3.2 段层次的特征提取

4.3.3 段的分割和帧的获取

4.3.4 帧层次的特征提取

4.3.5 多帧的累积

4.3.6 维度的降低

4.3.7 探测器的构建

4.4 雨刷刮擦车辆玻璃的识别

4.4.1 低通滤波器的使用

4.4.2 段层次的特征提取

4.4.3 识别器的构建

4.5 降雨的度量

4.5.1 雨刷刮擦车辆玻璃所产生段的接收

4.5.2 段的分割和帧的获取

4.5.3 帧层次的特征提取

4.5.4 发生频率的计算

4.5.5 度量器的构建

4.6 实验设计与结果

4.6.1 降雨的探测

4.6.2 雨刷刮擦车辆玻璃的识别

4.6.3 降雨的度量

4.7 讨论

4.7.1 毛毛细雨和小雨的探测

4.7.2 其他的气象现象

4.7.3 雨天道路拥塞状况的度量

4.8 本章小结

第5章总结与展望

5.1 研究的总结

5.2 研究的展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果

文章来源

类型: 博士论文

作者: 郭寒松

导师: 黄刘生

关键词: 降雨的探测和度量,普适计算,众包,移动感知,信号处理,机器学习

来源: 中国科学技术大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 物理学,气象学

单位: 中国科学技术大学

分类号: O42;P426.62

DOI: 10.27517/d.cnki.gzkju.2019.000003

总页数: 111

文件大小: 10041K

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