發(fā)布時間：2016-09-14 07:31

  本文關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能視頻監(jiān)控技術(shù)的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《復(fù)旦大學(xué)》 2013年

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能視頻監(jiān)控技術(shù)的研究與應(yīng)用

蔣龍泉  

【摘要】：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的標志之一,視頻監(jiān)控作為物聯(lián)網(wǎng)的組成部分,智能視頻監(jiān)控技術(shù)的重要性日益攀升。盡管農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)已經(jīng)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)投入使用,但多數(shù)都是傳統(tǒng)視頻監(jiān)控,僅用于人工監(jiān)控,智能視頻監(jiān)控技術(shù)的研究依然具有巨大的科研和實用價值。 本文致力于研究智能視頻監(jiān)控技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用,重點關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中異常事件的檢測。主要內(nèi)容包含以下三個方面： 一、提出了一種基于運動模板的異常闖入檢測算法。首先討論了靜態(tài)背景和動態(tài)背景兩種情況的目標檢測和跟蹤,靜態(tài)背景的目標檢測和跟蹤介紹了背景差分、幀間差分和光流法,動態(tài)背景的目標檢測和跟蹤介紹了基于主動輪廓的跟蹤、基于特征的跟蹤、基于區(qū)域的跟蹤和基于模型的跟蹤；然后詳細介紹了基于運動模板的異常闖入檢測算法的詳細計算步驟,從實時性和準確率等方面比較了幾種靜態(tài)背景的目標檢測和跟蹤算法的優(yōu)劣,并綜合考慮算法在農(nóng)業(yè)場景異常闖入檢測應(yīng)用中的實用性。 二、提出了一種基于多特征融合和SVM分類器的植物病蟲害檢測算法。首先介紹了算法的整體框架；然后根據(jù)植物葉片圖像的特點選擇圖像特征,并分別介紹這幾種特征的提取方法；重點介紹了基于特征包的多特征融合方法；最后比較四種單特征分類器和兩種多特征融合的分類器對真實場景圖像數(shù)據(jù)的植物病蟲害檢測率。結(jié)論是基于多特征融合和SVM分類器的植物病蟲害檢測算法具有較高的準確率,且滿足監(jiān)控場景的實時性要求。 三、研發(fā)了一套海量多媒體信息處理平臺。本文首先描述了平臺研制的目的和設(shè)計原則；然后根據(jù)平臺的實際應(yīng)用進行了需求分析；進而詳細的介紹了平臺的系統(tǒng)架構(gòu),包括架構(gòu)中各部分的接口；最后介紹了數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)界面。平臺已實際應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

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【參考文獻】

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