水情智能感知和控制系统在智慧城市中的应用任务书

 2021-08-20 01:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

1.掌握信号处理基础理论,熟练应用图像处理理论及相应算法

2.利用Android系统开发应用本课题设计方法

3.在已有研究的基础上进一步优化水情智能感知系统

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

基于图像处理的水情智能感知系统,可以利用硬件资源拓展水文测站图像式测量的功能,实现水位的自动识别,解决城市发生内涝时对地下通道、地下车库涵洞以及隧道等地方的积水水位进行感知与发布。

本课题基于图像处理理论基础,通过灰度转换,滤波,特征提取等方法,引入CNN卷积神经网络算法,对硬件收集到的水位图像识别处理,进行积水等级分析,并根据情况及时发布预警。

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3. 主要参考文献

[1]褚泽帆,张志坚,宗泽,戴佳琦,刘宇翔.基于视频的水位识别监测系统设计[J].电子设计工程,2018,26(12):11-14.
[2]乔人杰. 基于视觉的液位自动识别跟踪设计[D].哈尔滨工程大学,2018.
[3]宋东旭,宋蓓,李泽平.图像智能识别在水位监测中的研究与应用分析[J].农家参谋,2017(21):193.
[4]仲志远.一种基于图像识别的水位测量算法[J].国外电子测量技术,2017,36(06):96-99.
[5]程高庆. 基于数字图像处理的水位标尺识别研究[D].华南理工大学,2017.
[6]李翊,兰华勇,严华.基于图像处理和BP神经网络的水位识别研究[J].人民黄河,2015,37(12):12-15.

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