基于多传感器信息融合山体滑坡集中器设计与实现

发布时间：2021-09-07 08:06

　　山体滑坡是一种常见的自然灾害,是由山体结构及外界环境变化而产生的一种滑坡能量积累。当山体的下滑力大于抗滑力时,便产生滑坡。滑坡能量积累是一个慢变过程,具有一定规律性。传感器可以有效监测这一过程,通过大数据趋势预测能够确定滑坡的时间范围,从而把人身和财产损失降到最低。因此,基于云平台多传感器建立山体滑坡预警机制是具有现实意义的,而集中器是滑坡预警机制中的关键装置。论文运用嵌入式系统处理技术、数字图像处理技术、多传感信息融合技术、无线通信技术等设计完成山体滑坡集中器系统。系统主要包括433射频通信模块、数字摄像头模块、主控模块、液晶显示模块以及4G无线通信模块。传感器系统完成山体温度、湿度、雨量、孔隙水压力、土压力、振动强度、位移等山体参数的采集,集中器系统通过433射频模块与其进行数据传输和通信。数字摄像头模块主要完成山体图像的采集,并将得到的数字图像信息传输至处主控板。主控模块提取山体的RGB和HSV图像各分量的均值、方差、偏度、峰度作为颜色特征,将RGB图像转为灰度图像,获取其灰度共生矩阵的熵、能量、逆差距、惯性矩、相关性作为纹理特征,采用Sobel算子处理得到梯度的均值、标准差作为... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

山体滑坡监测预警系统总体设计结构图

以便更好地感知图像颜色，利用 HSV 分量从图像中提取感兴趣的区理及流程如式 4-6 至式 4-9 所示。 CmaxCminCminminRGBCmaxmaxRGBBBGGRR(',',')(',',')'/255'/255'/255 4),'''60(2),'''60(6),'''60(0,0ooooCmaxBRGCmaxGBRmodCmaxRGBH ,0m0,0CmaxCaxCmaxS V Cmax

滑坡后RGB和HSV图像对比

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于CMOS图像传感器的采摘机器人嵌入式视觉系统[J]. 李娜娜.  农机化研究. 2019(09)
[3]基于加权确定性系数法的地质灾害易发性分析[J]. 魏江波,赵洲.  煤田地质与勘探. 2018(06)
[4]一种新型模糊卡尔曼滤波数据融合算法[J]. 肖力铭,屈济坤,齐海生,岳振军.  指挥控制与仿真. 2018(06)
[5]基于卷积神经网络多层特征融合的目标跟踪[J]. 苗军,李凯,许少武.  现代电子技术. 2018(24)
[6]图像边缘检测方法研究新进展[J]. 虎玲,常霞,纪峰.  现代电子技术. 2018(23)
[7]灰色马尔可夫预测模型和加权加增长率移动平均法预测精度的比较[J]. 刘璞,王萌,马苓,石盛卿.  统计与决策. 2018(22)
[8]基于D-S证据理论—正态隶属度的岩土边坡稳定性评价[J]. 徐金国,戴兴国,闫泽正.  黄金科学技术. 2018(06)
[9]基于4G网络和CAN总线的远程数据采集系统[J]. 刘立国,杨日龙.  电子产品世界. 2018(10)
[10]基于嵌入式图像识别的煤粉锅炉火焰检测系统设计[J]. 刘刚.  现代制造技术与装备. 2018(06)

博士论文
[1]面向滑坡监测的多源异构传感器信息融合方法研究[D]. 樊俊青.中国地质大学 2015
[2]基于G/S模式的三维地质灾害信息管理平台研究[D]. 冷小鹏.成都理工大学 2012
[3]多传感器图象信息融合方法与应用研究[D]. 李树涛.湖南大学 2001

硕士论文
[1]滑坡监测系统的研究与实现[D]. 黄小研.西安工业大学 2018
[2]基于嵌入式平台的乐谱图像识别系统[D]. 贾文赫.北京邮电大学 2018
[3]基于数字图像处理的嵌入式山体滑坡监测系统设计与实现[D]. 胡晨阳.西南交通大学 2017
[4]面向环境监测领域的数据融合技术的研究与应用[D]. 刘卫萍.中国科学院研究生院(沈阳计算技术研究所) 2016
[5]基于物联网技术的山体滑坡监测及预警系统研究[D]. 席万强.南京信息工程大学 2014
[6]基于图像方式的山体滑坡实时远程监测方法设计[D]. 刘肖忠.南昌航空大学 2013



本文编号：3389191