铁路周界异物侵入的机器视觉智能检测技术
这是一篇关于铁路周界,异物入侵检测,机器视觉,目标识别与跟踪,轨迹预测的论文, 主要内容为铁路作为客货运输的重要支柱和国家经济命脉,承载着超过60%以上的客运活动,保障铁路的安全运营尤为重要。特别对于普速铁路,排除一些铁路运营管理和操作上的失当,其他可能引发严重交通事故原因之一就是铁路周界范围内的异物入侵。尽管我国铁路基础建设不断完善,但各种异物入侵的情况仍时常发生。异物具有随机性、突发性和不可预测性,依靠传统人工沿线排查方法,工作量大、检查效率低、存在漏检风险,不能满足铁路安全运营管理需求;传统接触式检测(如搭建接触网)相对成熟,误检率低,但无法获取异物的详细信息。为了实现铁路异物侵入全天候的实时监测,满足智能化铁路安全运营要求,亟待设计和开发一套实时、可靠、准确的自动化异物侵入报警监测系统。本文针对传统方法成本昂贵、检测精度不高、存在漏检风险等不足,提出一套基于机器视觉的异物目标检测方案。实现异物目标跟踪和轨迹预测,开发了一套铁路异物入侵智能检测系统。通过在实际铁路场景下进行应用示范,同时进行结果精度评价,验证了系统的有效性。本文主要研究内容及相应成果如下:(1)为了满足铁路异物入侵检测实时性需求,提高检测准确性和效率,极大降低漏检及误检的几率,确定了基于深度学习的目标检测方案。同时,对比一阶段YOLOv5和二阶段Faster R-CNN卷积神经网络模型在实际铁路复杂场景下的目标检测精度,综合对比实验结果,确定了适用于铁路场景异物目标检测的高时效性方案。(2)针对目标跟踪定位精度不高、身份变化问题,提出了一种基于简单在线的深度关联度量跟踪算法Deep SORT,极大解决了传统单目标检测追踪目标遮挡丢失和数据关联性不强等问题。通过建立目标前后帧之间的深度关联,解决多目标跟踪算法在新旧目标切换和ID识别上的问题。同时,针对在系统检测过程中对于潜在风险预知性不足问题,提出基于卡尔曼滤波方法实现对行人目标的轨迹预测,并结合ROI区域判断侵限趋势,提升系统检测及预警的准确度。(3)整合目标检测识别算法和多目标跟踪算法,设计开发一套基于平台端和移动端监控设备的铁路周界异物入侵智能检测原型系统。原型系统由平台端和移动端两部分所组成:平台端是基于服务器基站采用Py Qt设计的一套UI软件界面,并嵌入各功能模块;移动端主要负责数据采集以及数据传输工作。最后对系统进行实际测试,检测和预警效果良好。这对于实现自动化、智能化以及高可靠性的铁路异物监测平台具有重大研究价值。
基于点云图像的运动物体追踪预警系统研究与实现
这是一篇关于三维点云,距离监控,目标检测与追踪,轨迹预测的论文, 主要内容为随着国家电网规模的不断扩大,变电站的施工作业场次也不断地增加。由于变电站内的设备都是高压设备,当作业人员或作业车辆离高压设备距离过近时很容易引发触电事故。当前为了减少施工事故的发生,主要依靠工作人员在现场监督施工的整个过程来保证作业人员或作业车辆离高压设备的距离处在一个安全的范围内。但是依靠工作人员监督的效率非常低下,并且还会因监督人员注意力不集中而导致施工事故的发生。随着国家推进电网的智能化转型以及三维点云技术和人工智能技术的飞速发展,研究一套智能化的系统来自动监控施工现场,当作业人员或作业车辆离高压设备距离过近时实现自动报警,这对国家电网的发展有着非常大的意义。运动物体追踪预警系统的目的是智能监测变电站施工作业现场的运动物体距高压设备之间的距离,如果两者之间的距离小于设定的安全距离,那么就自动报警。系统会展示变电站的三维模型,该模型是按照现实世界等比例还原出来的,并且用户可以通过界面对变电站内的危险区域进行标注。首先系统会实时采集施工现场的图像数据与三维点云数据;接着使用目标检测与追踪模型来完成对施工现场的运动物体的追踪,并对运动物体的后续轨迹进行预测;最后计算运动物体距危险区域之间的距离并判断是否报警。系统开发采用的是B/S架构,将大量运算逻辑放置在后端服务,客户端则通过HTTP协议请求后台服务,拿到数据进行实时场景渲染。本论文详细介绍了系统的设计与实现。首先对系统的应用场景和功能需求进行分析,完成了系统的架构设计和功能模块划分;其次调研了各模块所涉及到的相关技术实现方案,完成了系统各个模块的技术选型;接着介绍了系统每个模块的运行流程和详细实现方案,并完成了相关的开发工作;最后通过对系统进行完整的测试,改进了系统的不足之处,保证了系统的稳定运行。
面向竞技体育的低代码训练平台服务端设计与实现
这是一篇关于低代码开发,微服务,数字化体育训练,轨迹预测的论文, 主要内容为在以体育发展为核心的体育强国战略与数字化创新发展思路的背景下,竞技体育训练的精确化、科学化成为必然的发展趋势。在体育专业领域使用传统的软件开发方式面临跨学科专业知识差距大导致开发成本大,周期长的问题。近年来,低代码应用开发技术发展迅速,其极大的降低了软件应用的开发门槛。本课题将低代码应用开发技术与竞技体育运动队的训练与管理工作相结合,提出了一套面向竞技体育的低代码训练平台,本文着重于其服务端的设计与实现。该训练平台结合了传统数字化平台与低代码应用开发技术的优势,可以实现运动队应用交由非计算机专业的体育专业人员进行开发,打破了专业领域知识壁垒。同时基于优秀的行人轨迹预测模型,实现基于位置数据的运动员轨迹预测功能。结合数据可视化技术,提供教练、队医等团队成员进行数据分析,提升决策的实效性、精确性、科学性。本文依照软件工程的开发流程和思想,设计了运动队自定义应用的概念、数据结构、存储模式及交互逻辑并实现了平台的服务端系统。文章首先对系统多种技术方案进行了对比,并与国内高水平运动队进行沟通,完成需求分析,然后基于需求分析结果进行了系统的概要设计,对系统体系结构和数据存储模型进行了分析和设计。整个系统以自定义应用为核心,使用Node.js作为服务端开发语言、半结构化数据进行数据的描述与存储。详细设计部分使用时序图详细描述了系统部分重点功能的内部模块交互逻辑,并对运动员轨迹预测方法进行了分析并使用NBA数据集进行训练和验证,证明了该方法的有效性。此外,为保证软件质量,最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试。当前本系统的开发和测试工作已全部完成,已经构建一套完整的运动队自定义应用交付给北京体育大学进行测试。目前平台运行稳定,用户反馈较好,具备较好的应用价值和前景。
面向竞技体育的低代码训练平台服务端设计与实现
这是一篇关于低代码开发,微服务,数字化体育训练,轨迹预测的论文, 主要内容为在以体育发展为核心的体育强国战略与数字化创新发展思路的背景下,竞技体育训练的精确化、科学化成为必然的发展趋势。在体育专业领域使用传统的软件开发方式面临跨学科专业知识差距大导致开发成本大,周期长的问题。近年来,低代码应用开发技术发展迅速,其极大的降低了软件应用的开发门槛。本课题将低代码应用开发技术与竞技体育运动队的训练与管理工作相结合,提出了一套面向竞技体育的低代码训练平台,本文着重于其服务端的设计与实现。该训练平台结合了传统数字化平台与低代码应用开发技术的优势,可以实现运动队应用交由非计算机专业的体育专业人员进行开发,打破了专业领域知识壁垒。同时基于优秀的行人轨迹预测模型,实现基于位置数据的运动员轨迹预测功能。结合数据可视化技术,提供教练、队医等团队成员进行数据分析,提升决策的实效性、精确性、科学性。本文依照软件工程的开发流程和思想,设计了运动队自定义应用的概念、数据结构、存储模式及交互逻辑并实现了平台的服务端系统。文章首先对系统多种技术方案进行了对比,并与国内高水平运动队进行沟通,完成需求分析,然后基于需求分析结果进行了系统的概要设计,对系统体系结构和数据存储模型进行了分析和设计。整个系统以自定义应用为核心,使用Node.js作为服务端开发语言、半结构化数据进行数据的描述与存储。详细设计部分使用时序图详细描述了系统部分重点功能的内部模块交互逻辑,并对运动员轨迹预测方法进行了分析并使用NBA数据集进行训练和验证,证明了该方法的有效性。此外,为保证软件质量,最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试。当前本系统的开发和测试工作已全部完成,已经构建一套完整的运动队自定义应用交付给北京体育大学进行测试。目前平台运行稳定,用户反馈较好,具备较好的应用价值和前景。
基于轨迹预测的施工现场安全评价模型设计与实现
这是一篇关于轨迹预测,安全风险评估,施工现场,长短期记忆网络,网络分析法的论文, 主要内容为我国是一个基础建设大国,数以万计的施工人员分布在各个施工场地,如地下管道、矿山、建筑工地等。随着城市建设的不断发展,工程规模的不断扩大,施工场所的安全事故频繁发生。在多项政策引领下,我国围绕人员安全、设备安全,以工业操作系统为平台,结合工业互联网、计算机视觉、移动通讯等技术,尝试构建出更具保障性的安全生产解决方案。本文针对施工过程中安全管理方面的需求,围绕施工人员的轨迹开展研究,提出了一种基于轨迹预测的施工现场安全评价模型,以施工场景中施工人员的状态、位置、轨迹预测结果和场景的实时状况为监测内容,进行归一化数据融合,得到施工场所的实时安全状况,并基于WebGIS技术开发施工现场安全监管平台,完成平台的架构以及基础功能的开发,将安全评价模型融合到系统中,实现平台的危险预警重要功能,能够对施工现场和施工人员的有效监督,提高施工现场的管理水平与工作效率。本文首先针对行人的轨迹的存储量进行研究,设计了以时间顺序为索引对象的轨迹分段存储模型,并结合轨迹去噪、停留点检测和轨迹压缩等方法,实现了面向施工人员的轨迹存储与预处理模型,有效就降低了轨迹在时空数据库中的存储量,并优化了轨迹调取速度;随后针对施工人员轨迹的安全性进行研究,基于长短期记忆网络训练了针对行人轨迹的预测模型,并结合多方面因素选择施工现场和施工人员的安全风险评价因素,将轨迹预测的结果、施工现场实时状况、施工人员实时状况进行多维信息融合,基于网络分析法进行权重分配,并使用模糊综合评价法对施工现场的安全状态进行综合性评估,得到施工场所的实时安全状况,经验证,该模型的评估结果与安全状况基本相符,能够有效评估施工现场及人员的安全状况,实现对安全风险的有效监管;最后为了实现本文设计的模型,基于WebGIS技术开发了施工安全监管系统,该系统包括地图可视化模块、人员-设备管理模块、应急管理模块、轨迹管理模块和消息通信模块,并通过应急管理模块、轨迹管理模块和消息通信模块实现了本文的研究内容,通过该系统,可以实现对施工人员和设备的实时监控、施工现场和人员进行有效监管实时报警和应急管理,提高施工现场的安全管理水平和工作效率。
探空仪轨迹预测系统的设计与实现
这是一篇关于探空仪轨迹预测系统,气象探测,轨迹预测,施放站点选择的论文, 主要内容为近年来,科学技术飞速发展,在其带动下,气象探测技术也得到了长足发展,其中探空仪是一种非常重要的气象探测仪器,在气象探测中一直发挥着非常重要的作用。然而探空仪轨迹不受控制,难以预知其飞行轨迹与探测范围,导致对探空仪进行合理调度使其能够到达探测区域十分困难。此外,目前气象探测智能化程度低,迫切需要一款符合业务需求的信息系统。基于以上问题本文设计并实现一个前后端分离的探空仪轨迹预测系统,以满足日益增长的业务需求。本文首先分析了探空仪轨迹预测系统的研究现状,并对系统所需关键技术进行了深入学习和研究。然后对探空仪轨迹预测系统进行功能性和非功能性需求分析,并根据系统整体需求,确定了系统的整体架构、功能模块以及数据库表结构,从而确定系统的主要功能模块有施放站点管理、探测区域管理、施放站点选择、探空仪管理、探空仪轨迹预测及可视化和系统管理。接着,进一步分析了探空仪轨迹预测系统每个功能模块的详细设计与实现。再然后描述了探空仪轨迹预测系统部署环境、功能测试和性能测试。最后对论文工作做出总结与展望。探空仪轨迹预测系统采用B/S结构,前端页面主要采用Vue框架,以及高德地图JS API进行构建,后端部分主要使用Spring Boot以及MyBatis框架进行实现,并利用MySQL数据库存储数据。此外,针对探空仪的施放站点选择和探空仪轨迹预测两大核心模块,本文设计并实现了基于朴素贝叶斯、GRU、Encoder-Decoder的施放站点选择算法和基于Encoder-Decoder的探空仪平漂轨迹预测算法和探空仪下降轨迹预测算法。该系统能够使气象探测人员更快地选择合适的施放站点或者判断空中已有的探空仪是否能够进入探测区域,让气象探测更加智能化。
移动机器人多层次语义地图构建算法研究
这是一篇关于机器人感知,3D目标检测,3D目标追踪,地图构建,轨迹预测的论文, 主要内容为随着对人工智能算法的深入研究,将其应用于机器人领域,让机器人能够在复杂多变的现实环境中解决各种各样的实际问题成为了当前智能机器人领域的主流研究方向。本论文以移动机器人为研究对象,重点研究面向移动机器人的智能感知技术,通过构建多层次语义地图的方式来实现机器人对周围环境中各种不同尺度信息的检测和预测。论文的主要研究工作如下:1.静态语义地图构建算法研究。提出了基于语义分割和车道线检测的栅格化语义地图构建算法,用于获得机器人周围的地面语义信息,并且进行实时地更新,构建移动机器人路径规划所需的可通行区域。研究了基于鸟瞰图特征的向量化语义地图构建算法,为移动机器人的导航任务提供车道线、路边线的向量化地图。2.动态语义地图构建算法研究。将动态语义地图构建分为3D目标检测与3D目标追踪。基于单目相机-激光的传感器配置,研究了视觉-激光融合的3D目标检测算法和基于位置关联和外观关联融合的3D目标追踪算法。基于环视多目相机的传感器配置,研究了基于鸟瞰图特征的3D目标检测算法和基于深度学习速度预测的3D目标追踪算法,以及算法在工程上优化工作。研究了目标追踪数据的管理方法,实现动态语义地图的构建。3.目标轨迹预测算法研究。研究了目标轨迹预测算法,实现对地图中目标未来轨迹的预测和行驶意图的判别,为移动机器人的决策任务提供信息。设计了多层次向量化地图的表达形式,以及向量化实列的转换和采样算法,实现将多层次语义地图转换为轨迹预测算法所需的数据形式。并且设计了感兴趣目标判别算法,以选择出重要目标进行预测。4.实验相关工作。设计了实物移动机器人平台、仿真移动机器人平台和仿真世界环境。设计了仿真环境离线向量化地图生成器,满足了目标轨迹预测算法的测试需求。在实物平台和仿真平台上搭建了多层次语义地图构建系统并进行了测试。
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