自古至今,糧食安全都是全世界人民時刻關(guān)注的焦點(diǎn)之一,糧食安全關(guān)乎國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會穩(wěn)定和國家自立的全局性重大戰(zhàn)略問題。但由于我國對于糧食安全管理這塊研究相比較西方國家起步較晚,并且隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,人民的生活水平日益增長,對糧食需求量也逐年增加,導(dǎo)致國內(nèi)糧庫規(guī)模越來越大。目前現(xiàn)有的糧情測控系統(tǒng)應(yīng)對這種變化,均呈現(xiàn)出糧倉的實(shí)時檢測步驟繁瑣、糧食的存儲安全數(shù)據(jù)分析不完善、測控系統(tǒng)管理的科技水平及效率低等問題。近年來,隨著智能移動終端和移動網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)作為一門新型技術(shù)受到越來越多研究人員的關(guān)注,其已在高校教育、醫(yī)療研究、城市規(guī)劃等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,但有關(guān)將移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)與糧情測控系統(tǒng)結(jié)合的研究在國內(nèi)外還未有人涉及。為此,本文提出將移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)融入到糧情測控系統(tǒng)之中,并從以下幾點(diǎn)開展了研究工作。1.對糧食庫房現(xiàn)場進(jìn)行實(shí)地考察,結(jié)合工作人員提出對糧情測控系統(tǒng)的改進(jìn)建議和需求,進(jìn)行了分析和整合,使用目前主流的Android系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)糧情測控系統(tǒng)的移動客戶端,并將移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)融入其中。通過移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)將糧食安全數(shù)據(jù)、糧倉信息渲染成3D模型在真實(shí)場景中虛實(shí)融合顯示,從而提高了糧情測控系統(tǒng)的管理效率和科技水平。2.在分析現(xiàn)有糧情測控系統(tǒng)的功能模塊和主要功能需求的基礎(chǔ)上,將移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)在糧情測控系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)過程分成5個模塊,其中場景感知模塊負(fù)責(zé)獲取移動終端的定位和位姿信息或目標(biāo)對象特征信息;數(shù)據(jù)交互模塊負(fù)責(zé)移動終端與服務(wù)端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)的封裝、解析和傳輸;目標(biāo)識別匹配模塊負(fù)責(zé)識別目標(biāo)對象并計算出定位信息;跟蹤配準(zhǔn)模塊負(fù)責(zé)在視頻圖像序列中跟蹤目標(biāo)對象,實(shí)時更新定位信息;虛實(shí)融合模塊負(fù)責(zé)渲染用于增強(qiáng)的虛擬信息并根據(jù)定位信息疊加在真實(shí)場景上。由于將系統(tǒng)模塊化,所以該系統(tǒng)具有復(fù)用性高、低耦合度和擴(kuò)展性高的優(yōu)點(diǎn)。3.針對系統(tǒng)的目標(biāo)識別匹配模塊中識別糧食品種的問題,提出了一種基于模糊C均值聚類支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的糧食品種識別算法,該算法引入模糊C均值聚類法對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行預(yù)處理,將訓(xùn)練樣本集數(shù)據(jù)分為若干個相互獨(dú)立的子簇,再在每個子簇上建立SVM模型,從而修正輸入數(shù)據(jù)的異常值和降低分類模型的冗余度;并選擇高斯徑向核函數(shù)作為SVM的核函數(shù),提高了模型的學(xué)習(xí)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法相比BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和未經(jīng)預(yù)處理的SVM模型有更好的識別效果,準(zhǔn)確率達(dá)到95.83%。4.針對系統(tǒng)的跟蹤配準(zhǔn)模塊中目標(biāo)跟蹤配準(zhǔn)的問題,在基于特征的目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于改進(jìn)RANSAC(Random Sample Consensus,隨機(jī)抽樣一致)的在線目標(biāo)跟蹤算法,該算法首先采用在線更新目標(biāo)匹配模板策略,利用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取相鄰幀的局部特征并進(jìn)行特征匹配,隨后引入了RANSAC算法去除匹配結(jié)果中的誤匹配,并為了解決引入RANSAC算法帶來的實(shí)時性問題,利用漢明距離對RANSAC算法進(jìn)行改進(jìn),最終根據(jù)提純后的特征點(diǎn)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。由于采用相鄰幀作為目標(biāo)匹配模板,從而提高了目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和耗時穩(wěn)定性,并且改進(jìn)的RANSAC算法降低了迭代次數(shù),所以提高了算法的實(shí)時性。實(shí)驗(yàn)表明該算法在跟蹤成功率、準(zhǔn)確率、均優(yōu)于現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法,并且該算法有較好的實(shí)時性。綜上所述,本文設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了基于移動增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的糧情測控系統(tǒng),該系統(tǒng)對于改善目前我國糧儲管理水平有著重要意義以及具有潛在的應(yīng)用價值。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.9;S379
【部分圖文】：

開發(fā)包是以計算機(jī)視覺為基礎(chǔ)并且采用Ｃ語言和Ｏｐｅｎ不受操作系統(tǒng)的限制，這不僅降低了開發(fā)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系實(shí)技術(shù)進(jìn)步起到了極大的作用。??來，國際上諸多著名的科技巨頭，如谷歌，特斯拉等入到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的研宄中，基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的泊車可己經(jīng)廣泛應(yīng)用到汽車輔助駕駛系統(tǒng)中，該系統(tǒng)將汽車況、天氣等環(huán)境信息疊加在駕駛員的視野之中，以達(dá)路況的感知的目的，讓人們的駕駛出行變得更加安全

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本文編號：2841030