无人机综合管理与智能分析平台的设计与实现
这是一篇关于无人机管理,任务实时监控,WebSocket,数据可视化,前后端分离的论文, 主要内容为如今多旋翼无人机凭借其操控灵巧、安全性高、可垂直升降等特性,在各行各业中的应用越来越广泛,尤其在一些关键时刻,无人机甚至能起到人无法替代的作用。与此同时,无人机的迅速发展与应用背后也萌生出一些亟待解决的问题,比如缺乏无人机相关设备与人员的规范化管理,无人机执行作业时需要无人机操作员全程操控遥控器,后台指挥中心的工作人员无法获悉现场画面与无人机信息,无人机拍摄搜查无法做到实时目标检测,再是无人机执行任务生成的大量数据,没有得到充分利用与可视化展示等。针对上述问题,本文以无人机在公安警务应用为例,提出一种B/S模式解决方案。采用微服务的理念,依据业务需求通过隔板模式将功能进行拆分,把web服务、接口服务、视频直播和图像识别分别独立成可交付的服务单元,分布式部署。网站开发采用前后端分离模式,前端采用Vue+ElementUI主体框架,并基于npm+Webpack进行模块化管理;后端接口采用Spring Boot+Mybatis主体架构,使用Maven构建工具进行依赖管理;数据库采用了关系型数据库MySQL和文件库进行数据和视频文件的存储,并采用缓存技术提升数据的查询响应性能;前后端通过Axios实现请求响应式交互,对于实时获悉信息情况采用WebSocket实现全双工双向通信。通过搭建nginx+rtmp直播服务器,并调用基于深度学习的图像识别服务提供的网络模型与训练权重,通过Darknet深度学习框架进行视频帧目标检测,最后通过ffmpeg进行视频推流。该无人机综合管理与智能分析平台,实现了无人机设备以及团队人员的综合化管理;用户可以通过电子地图精准创建预设飞行任务与进行航线规划,并可以通过三维地图进行航线查看;在无人机执行任务过程中,后台指挥中心工作人员通过该平台能够实时获悉现场画面、定位无人机位置以及无人机实时状态信息等,并可以在直播过程中实时目标检测;此外,针对无人机生成的大量数据,提供了可交互的可视化数据统计报表。
无人机综合管理与智能分析平台的设计与实现
这是一篇关于无人机管理,任务实时监控,WebSocket,数据可视化,前后端分离的论文, 主要内容为如今多旋翼无人机凭借其操控灵巧、安全性高、可垂直升降等特性,在各行各业中的应用越来越广泛,尤其在一些关键时刻,无人机甚至能起到人无法替代的作用。与此同时,无人机的迅速发展与应用背后也萌生出一些亟待解决的问题,比如缺乏无人机相关设备与人员的规范化管理,无人机执行作业时需要无人机操作员全程操控遥控器,后台指挥中心的工作人员无法获悉现场画面与无人机信息,无人机拍摄搜查无法做到实时目标检测,再是无人机执行任务生成的大量数据,没有得到充分利用与可视化展示等。针对上述问题,本文以无人机在公安警务应用为例,提出一种B/S模式解决方案。采用微服务的理念,依据业务需求通过隔板模式将功能进行拆分,把web服务、接口服务、视频直播和图像识别分别独立成可交付的服务单元,分布式部署。网站开发采用前后端分离模式,前端采用Vue+ElementUI主体框架,并基于npm+Webpack进行模块化管理;后端接口采用Spring Boot+Mybatis主体架构,使用Maven构建工具进行依赖管理;数据库采用了关系型数据库MySQL和文件库进行数据和视频文件的存储,并采用缓存技术提升数据的查询响应性能;前后端通过Axios实现请求响应式交互,对于实时获悉信息情况采用WebSocket实现全双工双向通信。通过搭建nginx+rtmp直播服务器,并调用基于深度学习的图像识别服务提供的网络模型与训练权重,通过Darknet深度学习框架进行视频帧目标检测,最后通过ffmpeg进行视频推流。该无人机综合管理与智能分析平台,实现了无人机设备以及团队人员的综合化管理;用户可以通过电子地图精准创建预设飞行任务与进行航线规划,并可以通过三维地图进行航线查看;在无人机执行任务过程中,后台指挥中心工作人员通过该平台能够实时获悉现场画面、定位无人机位置以及无人机实时状态信息等,并可以在直播过程中实时目标检测;此外,针对无人机生成的大量数据,提供了可交互的可视化数据统计报表。
无人机综合管理与智能分析平台的设计与实现
这是一篇关于无人机管理,任务实时监控,WebSocket,数据可视化,前后端分离的论文, 主要内容为如今多旋翼无人机凭借其操控灵巧、安全性高、可垂直升降等特性,在各行各业中的应用越来越广泛,尤其在一些关键时刻,无人机甚至能起到人无法替代的作用。与此同时,无人机的迅速发展与应用背后也萌生出一些亟待解决的问题,比如缺乏无人机相关设备与人员的规范化管理,无人机执行作业时需要无人机操作员全程操控遥控器,后台指挥中心的工作人员无法获悉现场画面与无人机信息,无人机拍摄搜查无法做到实时目标检测,再是无人机执行任务生成的大量数据,没有得到充分利用与可视化展示等。针对上述问题,本文以无人机在公安警务应用为例,提出一种B/S模式解决方案。采用微服务的理念,依据业务需求通过隔板模式将功能进行拆分,把web服务、接口服务、视频直播和图像识别分别独立成可交付的服务单元,分布式部署。网站开发采用前后端分离模式,前端采用Vue+ElementUI主体框架,并基于npm+Webpack进行模块化管理;后端接口采用Spring Boot+Mybatis主体架构,使用Maven构建工具进行依赖管理;数据库采用了关系型数据库MySQL和文件库进行数据和视频文件的存储,并采用缓存技术提升数据的查询响应性能;前后端通过Axios实现请求响应式交互,对于实时获悉信息情况采用WebSocket实现全双工双向通信。通过搭建nginx+rtmp直播服务器,并调用基于深度学习的图像识别服务提供的网络模型与训练权重,通过Darknet深度学习框架进行视频帧目标检测,最后通过ffmpeg进行视频推流。该无人机综合管理与智能分析平台,实现了无人机设备以及团队人员的综合化管理;用户可以通过电子地图精准创建预设飞行任务与进行航线规划,并可以通过三维地图进行航线查看;在无人机执行任务过程中,后台指挥中心工作人员通过该平台能够实时获悉现场画面、定位无人机位置以及无人机实时状态信息等,并可以在直播过程中实时目标检测;此外,针对无人机生成的大量数据,提供了可交互的可视化数据统计报表。
无人机综合管理与智能分析平台的设计与实现
这是一篇关于无人机管理,任务实时监控,WebSocket,数据可视化,前后端分离的论文, 主要内容为如今多旋翼无人机凭借其操控灵巧、安全性高、可垂直升降等特性,在各行各业中的应用越来越广泛,尤其在一些关键时刻,无人机甚至能起到人无法替代的作用。与此同时,无人机的迅速发展与应用背后也萌生出一些亟待解决的问题,比如缺乏无人机相关设备与人员的规范化管理,无人机执行作业时需要无人机操作员全程操控遥控器,后台指挥中心的工作人员无法获悉现场画面与无人机信息,无人机拍摄搜查无法做到实时目标检测,再是无人机执行任务生成的大量数据,没有得到充分利用与可视化展示等。针对上述问题,本文以无人机在公安警务应用为例,提出一种B/S模式解决方案。采用微服务的理念,依据业务需求通过隔板模式将功能进行拆分,把web服务、接口服务、视频直播和图像识别分别独立成可交付的服务单元,分布式部署。网站开发采用前后端分离模式,前端采用Vue+ElementUI主体框架,并基于npm+Webpack进行模块化管理;后端接口采用Spring Boot+Mybatis主体架构,使用Maven构建工具进行依赖管理;数据库采用了关系型数据库MySQL和文件库进行数据和视频文件的存储,并采用缓存技术提升数据的查询响应性能;前后端通过Axios实现请求响应式交互,对于实时获悉信息情况采用WebSocket实现全双工双向通信。通过搭建nginx+rtmp直播服务器,并调用基于深度学习的图像识别服务提供的网络模型与训练权重,通过Darknet深度学习框架进行视频帧目标检测,最后通过ffmpeg进行视频推流。该无人机综合管理与智能分析平台,实现了无人机设备以及团队人员的综合化管理;用户可以通过电子地图精准创建预设飞行任务与进行航线规划,并可以通过三维地图进行航线查看;在无人机执行任务过程中,后台指挥中心工作人员通过该平台能够实时获悉现场画面、定位无人机位置以及无人机实时状态信息等,并可以在直播过程中实时目标检测;此外,针对无人机生成的大量数据,提供了可交互的可视化数据统计报表。
无人机综合管理与智能分析平台的设计与实现
这是一篇关于无人机管理,任务实时监控,WebSocket,数据可视化,前后端分离的论文, 主要内容为如今多旋翼无人机凭借其操控灵巧、安全性高、可垂直升降等特性,在各行各业中的应用越来越广泛,尤其在一些关键时刻,无人机甚至能起到人无法替代的作用。与此同时,无人机的迅速发展与应用背后也萌生出一些亟待解决的问题,比如缺乏无人机相关设备与人员的规范化管理,无人机执行作业时需要无人机操作员全程操控遥控器,后台指挥中心的工作人员无法获悉现场画面与无人机信息,无人机拍摄搜查无法做到实时目标检测,再是无人机执行任务生成的大量数据,没有得到充分利用与可视化展示等。针对上述问题,本文以无人机在公安警务应用为例,提出一种B/S模式解决方案。采用微服务的理念,依据业务需求通过隔板模式将功能进行拆分,把web服务、接口服务、视频直播和图像识别分别独立成可交付的服务单元,分布式部署。网站开发采用前后端分离模式,前端采用Vue+ElementUI主体框架,并基于npm+Webpack进行模块化管理;后端接口采用Spring Boot+Mybatis主体架构,使用Maven构建工具进行依赖管理;数据库采用了关系型数据库MySQL和文件库进行数据和视频文件的存储,并采用缓存技术提升数据的查询响应性能;前后端通过Axios实现请求响应式交互,对于实时获悉信息情况采用WebSocket实现全双工双向通信。通过搭建nginx+rtmp直播服务器,并调用基于深度学习的图像识别服务提供的网络模型与训练权重,通过Darknet深度学习框架进行视频帧目标检测,最后通过ffmpeg进行视频推流。该无人机综合管理与智能分析平台,实现了无人机设备以及团队人员的综合化管理;用户可以通过电子地图精准创建预设飞行任务与进行航线规划,并可以通过三维地图进行航线查看;在无人机执行任务过程中,后台指挥中心工作人员通过该平台能够实时获悉现场画面、定位无人机位置以及无人机实时状态信息等,并可以在直播过程中实时目标检测;此外,针对无人机生成的大量数据,提供了可交互的可视化数据统计报表。
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