基于移动增强现实技术的粮情测控系统的设计与实现

发布时间：2020-10-14 18:35

　　 自古至今,粮食安全都是全世界人民时刻关注的焦点之一,粮食安全关乎国家的经济发展、社会稳定和国家自立的全局性重大战略问题。但由于我国对于粮食安全管理这块研究相比较西方国家起步较晚,并且随着我国经济的迅速发展,人民的生活水平日益增长,对粮食需求量也逐年增加,导致国内粮库规模越来越大。目前现有的粮情测控系统应对这种变化,均呈现出粮仓的实时检测步骤繁琐、粮食的存储安全数据分析不完善、测控系统管理的科技水平及效率低等问题。近年来,随着智能移动终端和移动网络的迅速发展,移动增强现实技术作为一门新型技术受到越来越多研究人员的关注,其已在高校教育、医疗研究、城市规划等领域有着广泛的应用,但有关将移动增强现实技术与粮情测控系统结合的研究在国内外还未有人涉及。为此,本文提出将移动增强现实技术融入到粮情测控系统之中,并从以下几点开展了研究工作。1.对粮食库房现场进行实地考察,结合工作人员提出对粮情测控系统的改进建议和需求,进行了分析和整合,使用目前主流的Android系统进行开发粮情测控系统的移动客户端,并将移动增强现实技术融入其中。通过移动增强现实技术将粮食安全数据、粮仓信息渲染成3D模型在真实场景中虚实融合显示,从而提高了粮情测控系统的管理效率和科技水平。2.在分析现有粮情测控系统的功能模块和主要功能需求的基础上,将移动增强现实技术在粮情测控系统中的实现过程分成5个模块,其中场景感知模块负责获取移动终端的定位和位姿信息或目标对象特征信息;数据交互模块负责移动终端与服务端传输的数据的封装、解析和传输;目标识别匹配模块负责识别目标对象并计算出定位信息;跟踪配准模块负责在视频图像序列中跟踪目标对象,实时更新定位信息;虚实融合模块负责渲染用于增强的虚拟信息并根据定位信息叠加在真实场景上。由于将系统模块化,所以该系统具有复用性高、低耦合度和扩展性高的优点。3.针对系统的目标识别匹配模块中识别粮食品种的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的粮食品种识别算法,该算法引入模糊C均值聚类法对训练样本集进行预处理,将训练样本集数据分为若干个相互独立的子簇,再在每个子簇上建立SVM模型,从而修正输入数据的异常值和降低分类模型的冗余度;并选择高斯径向核函数作为SVM的核函数,提高了模型的学习能力。实验结果表明,提出的算法相比BP(Back Propagation)神经网络和未经预处理的SVM模型有更好的识别效果,准确率达到95.83%。4.针对系统的跟踪配准模块中目标跟踪配准的问题,在基于特征的目标跟踪算法的基础上,提出了一种基于改进RANSAC(Random Sample Consensus,随机抽样一致)的在线目标跟踪算法,该算法首先采用在线更新目标匹配模板策略,利用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取相邻帧的局部特征并进行特征匹配,随后引入了RANSAC算法去除匹配结果中的误匹配,并为了解决引入RANSAC算法带来的实时性问题,利用汉明距离对RANSAC算法进行改进,最终根据提纯后的特征点进行目标跟踪。由于采用相邻帧作为目标匹配模板,从而提高了目标跟踪的准确性和耗时稳定性,并且改进的RANSAC算法降低了迭代次数,所以提高了算法的实时性。实验表明该算法在跟踪成功率、准确率、均优于现有的目标跟踪算法,并且该算法有较好的实时性。综上所述,本文设计并实现了基于移动增强现实技术的粮情测控系统,该系统对于改善目前我国粮储管理水平有着重要意义以及具有潜在的应用价值。
【学位单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.9;S379
【部分图文】：

开发包是以计算机视觉为基础并且采用Ｃ语言和Ｏｐｅｎ不受操作系统的限制，这不仅降低了开发增强现实系实技术进步起到了极大的作用。??来，国际上诸多著名的科技巨头，如谷歌，特斯拉等入到增强现实的研宄中，基于增强现实技术的泊车可己经广泛应用到汽车辅助驾驶系统中，该系统将汽车况、天气等环境信息叠加在驾驶员的视野之中，以达路况的感知的目的，让人们的驾驶出行变得更加安全

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本文编号：2841030