海洋仪器网络化平台智能船载终端研发

发布时间：2020-11-13 15:40

　　 实现海洋观测技术的网络化和智能化是未来研究的主流,然而观测网络中变送器总线接口存在不兼容、协议格式繁多等问题造成观测网络布线难度高、扩展、维护和升级不方便等情况。海洋仪器网络化平台智能船载终端的设计就是为了解决这个问题,因此具有一定的研究价值和长远的应用前景,对我国海洋科考事业的发展有积极作用。本文通过对通用智能化传感器接口协议IEEE1451进行学习和进一步研究,设计了海洋仪器网络化平台智能船载终端的总体系统模型,实现了智能船载终端的硬件和软件设计,构建了科考船用小型观测网络,最后对终端的整体功能进行了测试。本文的主要工作和创新内容包括:(1)借鉴IEEE1451标准,构建了应用于海洋观测领域的网络化智能船载终端的系统模型。设计并实现网络适配处理器模块(NCAP)和智能变送器接口模块(TIM)。NCAP模块负责数据处理、接口通信和策略管理;TIM模块负责底层变送器数据采集和变送器电子数据表格(TEDS)读取等。同时对IEEE1451核心技术TEDS技术进行了深入研究,设计和实现了其中两种必备的TEDS。(2)在构建系统整体框架基础上,进行终端设备硬件的组建和软件架构的设计。从功耗、成本、扩展性、灵活性、稳定性和可靠性等多方面考虑,为NCAP、TIM模块所用的核心处理器和海洋观测网络所用的温湿度、风速风向、大气压、能见度等传感器进行了选型。使用我国自主研制的北斗通信系统,将科考船所在海域气象信息和实时海况按照制定好的通信协议打包封装发送到岸基指挥中心,同时也接收来自岸基指挥中心推送过来的信息。最后,为船载智能终端设计了综合显示界面,将一些重要数据提供给随船出海的科研人员做参考,辅助科研人员进行海上作业。(3)将视频直播技术应用到科考船的海上作业,方便在国家海洋实验室的科研人员即使不随科考船一同出海,也能实时地了解到科考船的海上作业进展情况。结合移动物体检测、人脸检测和人脸识别技术,通过网络摄像机对进出科考船重点实验室和关键区域的非常规人员进行记录。在一定程度上减轻安保人员的工作压力。
【学位单位】：济南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P716
【部分图文】：

本文设计和实现了科考船使用的船载智能终端。其主要研究目标为：一是依EE1451 标准协议解决海洋仪器组网中所存在的不同总线通用性差、接口种类和议繁多等问题，实现海洋观测网络中传感器的智能化和网络化，方便观测系统的构展、更新和维护；二是依托北斗短报文模块，实时传输科考船所在海域的真实情便岸基指挥中心即时了解科考船周围海域的情况，同时接收岸基指挥中心推送来；三是通过视频直播的方式将海上作业情况传输给海洋国家实验室，这样实验室就不需要经过漫长的出海等待，便可以在海洋国家实验室随时远程视频参与船队艘科考船的海上作业。四是将移动物体检测、人脸检测和人脸识别技术应用到视中，记录进出科考船重点实验室和关键区域的非常规人员。1 系统总体设计船载智能终端整体系统框图如下图 2.1 所示：

针对当前科考船上重点实验室的实际情况，本论文使用了基于 KNN 的背景减除Background Subtractor KNN）。该算法结合了无参数概率密度估计和基于 KNN 分想[16,17]。首先无参数概率密度估计，是指在不方便建立样本分布模型的情况下估计率密度分布（与之相反的就是有参数概率密度估计，像 BackgroundSubtractorMOG2明确的建立了混合高斯模型然后根据一定的优化目标求取模型参数），然后使用 K方法分类出移动物体与模型背景[18, 19]。算法的基本流程如下，对于图像某位置的新像素值与该像素值历史信息比较包括帧的像素值和像素点是前景还是背景的判断[20]。如果像素值之间的差别在指定阈值认为新像素值与该历史信息是匹配的，是“潜在的”一类；所有历史信息比较完毕后果与历史信息匹配的次数超过了设定阈值，那么新像素点被归为“潜在背景点”，如匹配的历史信息中属于背景的点个数超过设定阈值，那么新的像素点就被归为背景后将新像素点根据一定规则保存到历史信息中[21]。代码实现算法后，选取了校园内段视频进行测试效果如下图 2.2 所示：

图 2.3 船载智能终端系统框图(1) P-Net（ProposalNet）：该网络主要由一个全卷积网络组成，得到选择框和框的 boundingboxregression 向量组。接着评价获取的待选向量，并实施矫正。非极大值抑制（Non Maximum Suppression，NMS）来清理大多数有重合的候P-Net 模型结构图如下图 2.4 所示：图 2.4 P-Net 模型结构图(2) R-Net（Refine Net）：由 P-Net 网络输出的全部待选部分输入到 R-Net，相et，R-Net 增加了一个全连接层（FullConnectedLayers，FC），能够使用更细致
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本文编号：2882343