物联网火灾监控系统的设计与实现开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

(1)研究的目的目的:百年以来,为了掌握森林火灾的燃烧特性以及蔓延机理,人类尝试各种方法,借助有效的手段不断探索,以期望获得准确有效的预测方法,从而减少森林火灾导致的损失。

但由于受当前测控技术制约,林火蔓延机制研究的难点是森林火场参数的实时监测与获取。

森林火灾,在很大程度上依赖于当时的环境条件。

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2. 国内外研究现状分析

国外研究状况:国外部分国家对于火灾监控系统的需求十分强烈,美国是世界上遭受森林火灾危害的最大的国家之一,目前 Crossbow 公司与软件巨头微软、传感器设备巨头霍尼韦尔、硬件设备制造商英特尔、网络设备制造巨头、著名高校加州大学伯克利分校等都建立了合作关系。

此外德州仪器、微处理器制造商 Atmel 等也都在传感器网络领域投入极大的资金和科研力量。

这些都为物联网火灾监控系统的实现打下了坚实的硬件基础。

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3. 研究的基本内容与计划

(1)研究内容1. 实现后台动态抓取图像2. 实现图像的基本处理功能,包括图像放缩、图像分割(Canny,Sobel, Laplace,Hough)算法;3. 图像分割 最大类间方差法的林火识别方法;4. 基于样条回归直方图的自适合阈值分割算法HistSplineReg;5. 分块级林火图像识别算法。

(2)研究计划(1)2019.2.15-2019.3.15 查阅相关文献、基础书籍,了解课题的意义和研究现状,完成开题报告与文献综述;(2)2019.3.25-2019.4.5基本功能实现;(3)2019.4.6-2019.5.1图像识别算法功能添加;(4)2019.5.1-2019.5.10 测试,对系统进行调试; (5)2019.5.11-2019.5.20 界面优化,完成修改稿 ;(6)2019.5.21-2019.5.25 定稿 ;(7)2019.5.26-2019.5.30 答辩准备。

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4. 研究创新点

(1)特色 采用JavaWeb 开发,采用SSM框架,通用性好,效率高,技术成熟,方便日后的升级与维护。

(2)创新 图像采集频率为动态变化,当系统处于后台状态时,为了节省流量和存储资源,图像采集将会根据算法动态调整,例如根据温度,湿度,风速等等天气状况来确定采集频率,这样可以节省大量资源。

添加火源分析算法,后台采集到的图像将会执行一定的图像分析算法,对可疑火源处进行分析。

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