本文關(guān)鍵詞：新農(nóng)村環(huán)境垃圾監(jiān)測信息處理系統(tǒng)研究　出處：《南京理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：為了對新農(nóng)村環(huán)境垃圾問題進行有效監(jiān)測,本文以新農(nóng)村環(huán)境垃圾監(jiān)測信息處理系統(tǒng)為研究對象,設(shè)計了系統(tǒng)的軟硬件架構(gòu),開發(fā)了一種基于HOG特征的SVM機器學習目標檢測算法,實現(xiàn)了對新農(nóng)村街道上的垃圾進行檢測。首先針對新農(nóng)村街道衛(wèi)生的特點,分析了系統(tǒng)的功能要求和技術(shù)指標,設(shè)計了新農(nóng)村環(huán)境垃圾監(jiān)測信息處理系統(tǒng)的總體架構(gòu)。開發(fā)了能保證垃圾監(jiān)測的需要和以G-T40N雙核CPU為核心的硬件系統(tǒng),完成了基于可見光相機的圖像采集模塊電路,設(shè)計了以SLM630無線通訊模塊為核心的數(shù)據(jù)傳輸電路,預留了硬件系統(tǒng)的可擴展功能接口。分析了 HOG特征從正負樣本垃圾圖像提取的過程,論述了 SVM機器學習算法能進行分類的原理,研究了提取的HOG特征與SVM機器學習算法之間的理論數(shù)學關(guān)系,設(shè)計了目標檢測算法的軟件流程;根據(jù)信息采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需要,設(shè)計了數(shù)據(jù)采集和相機變倍的軟件流程,開發(fā)了無線數(shù)據(jù)傳輸軟件模塊,滿足了后端能實時查看相機的拍攝畫面信息。最后對所開發(fā)的環(huán)境垃圾監(jiān)測信息處理系統(tǒng)進行了調(diào)試和實驗分析,結(jié)果表明系統(tǒng)能滿足對新農(nóng)村垃圾問題的監(jiān)測需要,提出的機器學習目標檢測算法,通過實驗驗證了算法的可行性,為新農(nóng)村環(huán)境垃圾監(jiān)測問題提供了一種參考方法。分析了算法訓練出的SVM目標分類器ROC曲線圖,得到分類器的準確率為95.56%,提出了可以繼續(xù)提高性能的方法。
[Abstract]:In order to effectively monitor the environment of the new rural garbage problem, based on the new rural garbage environmental monitoring information processing system as the research object, design the hardware and software architecture of the system, the development of a learning machine SVM target detection algorithm based on HOG features, to achieve the detection of the new rural garbage on the street. First, according to the characteristics of new rural street sanitation, the functional requirements and technical indicators of the system are analyzed, and the overall framework of the new rural environmental garbage monitoring information processing system is designed. Developed to ensure waste monitoring and G-T40N dual core CPU as the core of the hardware system, the circuit of image acquisition module visible camera based on the data transmission circuit based on SLM630 wireless communication module as the core of the design, set aside a hardware system extension function interface. Analysis of the HOG features from the process of positive and negative samples of spam image extraction, discusses the SVM machine learning algorithm to classify the principle, on the extraction of HOG features and SVM machine learning theory the mathematical relationship between algorithms, design the target detection algorithm of software process; according to the information collection system of data, design data collection and the camera zoom software development process, software wireless data transmission module, to meet the end can view real-time camera image information. At the end of the environmental waste monitoring information processing system developed for debugging and experimental analysis, the results show that the system can meet the needs of the new rural garbage problem monitoring, machine learning target detection algorithm is proposed, through the experiment to verify the feasibility of the algorithm, provides a reference method for the new rural environmental monitoring garbage problem. The ROC curve of the SVM target classifier trained by the algorithm is analyzed. The accuracy rate of the classifier is 95.56%, and the method that can continue to improve the performance is proposed.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：X84;TP274

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