實現海洋觀測技術的網絡化和智能化是未來研究的主流,然而觀測網絡中變送器總線接口存在不兼容、協(xié)議格式繁多等問題造成觀測網絡布線難度高、擴展、維護和升級不方便等情況。海洋儀器網絡化平臺智能船載終端的設計就是為了解決這個問題,因此具有一定的研究價值和長遠的應用前景,對我國海洋科考事業(yè)的發(fā)展有積極作用。本文通過對通用智能化傳感器接口協(xié)議IEEE1451進行學習和進一步研究,設計了海洋儀器網絡化平臺智能船載終端的總體系統(tǒng)模型,實現了智能船載終端的硬件和軟件設計,構建了科考船用小型觀測網絡,最后對終端的整體功能進行了測試。本文的主要工作和創(chuàng)新內容包括:(1)借鑒IEEE1451標準,構建了應用于海洋觀測領域的網絡化智能船載終端的系統(tǒng)模型。設計并實現網絡適配處理器模塊(NCAP)和智能變送器接口模塊(TIM)。NCAP模塊負責數據處理、接口通信和策略管理;TIM模塊負責底層變送器數據采集和變送器電子數據表格(TEDS)讀取等。同時對IEEE1451核心技術TEDS技術進行了深入研究,設計和實現了其中兩種必備的TEDS。(2)在構建系統(tǒng)整體框架基礎上,進行終端設備硬件的組建和軟件架構的設計。從功耗、成本、擴展性、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網絡所用的溫濕度、風速風向、大氣壓、能見度等傳感器進行了選型。使用我國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時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,同時也接收來自岸基指揮中心推送過來的信息。最后,為船載智能終端設計了綜合顯示界面,將一些重要數據提供給隨船出海的科研人員做參考,輔助科研人員進行海上作業(yè)。(3)將視頻直播技術應用到科考船的海上作業(yè),方便在國家海洋實驗室的科研人員即使不隨科考船一同出海,也能實時地了解到科考船的海上作業(yè)進展情況。結合移動物體檢測、人臉檢測和人臉識別技術,通過網絡攝像機對進出科考船重點實驗室和關鍵區(qū)域的非常規(guī)人員進行記錄。在一定程度上減輕安保人員的工作壓力。
【學位單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：P716
【部分圖文】：

本文設計和實現了科考船使用的船載智能終端。其主要研究目標為：一是依EE1451 標準協(xié)議解決海洋儀器組網中所存在的不同總線通用性差、接口種類和議繁多等問題，實現海洋觀測網絡中傳感器的智能化和網絡化，方便觀測系統(tǒng)的構展、更新和維護；二是依托北斗短報文模塊，實時傳輸科考船所在海域的真實情便岸基指揮中心即時了解科考船周圍海域的情況，同時接收岸基指揮中心推送來；三是通過視頻直播的方式將海上作業(yè)情況傳輸給海洋國家實驗室，這樣實驗室就不需要經過漫長的出海等待，便可以在海洋國家實驗室隨時遠程視頻參與船隊艘科考船的海上作業(yè)。四是將移動物體檢測、人臉檢測和人臉識別技術應用到視中，記錄進出科考船重點實驗室和關鍵區(qū)域的非常規(guī)人員。1 系統(tǒng)總體設計船載智能終端整體系統(tǒng)框圖如下圖 2.1 所示：

針對當前科考船上重點實驗室的實際情況，本論文使用了基于 KNN 的背景減除Background Subtractor KNN）。該算法結合了無參數概率密度估計和基于 KNN 分想[16,17]。首先無參數概率密度估計，是指在不方便建立樣本分布模型的情況下估計率密度分布（與之相反的就是有參數概率密度估計，像 BackgroundSubtractorMOG2明確的建立了混合高斯模型然后根據一定的優(yōu)化目標求取模型參數），然后使用 K方法分類出移動物體與模型背景[18, 19]。算法的基本流程如下，對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為新像素值與該歷史信息是匹配的，是“潛在的”一類；所有歷史信息比較完畢后果與歷史信息匹配的次數超過了設定閾值，那么新像素點被歸為“潛在背景點”，如匹配的歷史信息中屬于背景的點個數超過設定閾值，那么新的像素點就被歸為背景后將新像素點根據一定規(guī)則保存到歷史信息中[21]。代碼實現算法后，選取了校園內段視頻進行測試效果如下圖 2.2 所示：

圖 2.3 船載智能終端系統(tǒng)框圖(1) P-Net（ProposalNet）：該網絡主要由一個全卷積網絡組成，得到選擇框和框的 boundingboxregression 向量組。接著評價獲取的待選向量，并實施矯正。非極大值抑制（Non Maximum Suppression，NMS）來清理大多數有重合的候P-Net 模型結構圖如下圖 2.4 所示：圖 2.4 P-Net 模型結構圖(2) R-Net（Refine Net）：由 P-Net 網絡輸出的全部待選部分輸入到 R-Net，相et，R-Net 增加了一個全連接層（FullConnectedLayers，FC），能夠使用更細致
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本文編號：2882343