# 基于机器视觉物联网的机场场面积水检测系统
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## 简介
本研究致力于完整的机场场面积水检测与预警平台的搭建,力图减轻机场场面(跑道、滑行道、停机坪) 积水引发的严重安全事件。通过对机场路面的实时拍摄,并由Hi3516DV300进行图像的裁剪、亮度转化和区域识别得到场面积水信息,进一步完成路面积水探测分析。搭配Hi3861V100发送采集数据上传客户端完成现场勘探和预警,实现对机场场面环境风险的总体性识别判断,为机场环境风险预警及综合管理提供决策支撑。
## 使用介绍
本系统在目前存在三个模式:
1. rtsp串流模式:Taurus将画面通过rtsp协议串流至上位机,上位机可以实时显示监控画面,并通过透视算法展示积水区域。(适合人工监控使用)
2. 边缘分类网模式:Taurus将接收Pegasus的串口发送的命令,在合适时机抓拍并执行分类网,并将结果通过Pegasus转发至传递到上位机,上位机能够粗略表示积水位置并建立低配数字孪生场景(适合大量边缘设备时使用)
3. 边缘检测网模式:Taurus将接收Pegasus的串口发送的命令,在合适时机抓拍并执行检测网,并将结果通过Pegasus转发至传递到上位机,上位机能够较为精细的模拟积水区域并建立数字孪生场景(适合单设备大范围检测时使用)
此设计是为了验证在此泛在操作系统中能轻松进行拓展而设计的。实际运行时,通过修改服务端os代码中 telnet 命令所启动不同的Taurus程序和cmd命令所启动的不同的.exe程序来实现启动不同模式。PC端server_os代码提供的是rtsp串流模式作为示例。
'''python
打开taurus程序
tn.write(***CAMPRO***.encode('ascii')+b"\n\n")
打开pc程序
print("[info]打开检测程序")
os.system('***detect.exe***')
使用时还需根据实际网络情况配置ip、端口、协议栈等。还要注意运行文件的路径,pc端需要将所有依赖文件和主程序(server_os)内在同一路径下,并安装对应的python库
## 系统基本原理简介
本作品为基于机器视觉的机场场面积水检测与预警系统,系统目标是获得机场跑道的积水区域,并能够完成对积水路段的监控和预警。完成任务的全流程如上图所示。具体过程如下:首先,操作操作人员发起指令,要求对积水路段进行检测。Pegasus组成的终端控制模块通过TCP协议发起询问,收到任务后可以发生PWM驱动舵机,到位后便能够通过UART将状态信息发送给Taurus,随后执行检测/分类网程序。Taurus和舵机组成的积水检测模块,首先通过Telnet完成启动,将拍摄画面在其板端显示,在被告知舵机转向到位后,分类与检测网络被执行,得到此时画面的分类和检测数据信息,经过打包后经UART由TCP协议返还预警平台;同时,利用RTSP流传输三个角度的照片发送给积水预警平台。积水预警平台收到路面信息后,通过透射变换关系,获取积水区域坐标,并能够由图像完成路面情况的监控,供操作人员确认。
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基于机器视觉+物联网设计的机场场面积水检测系统.zip(毕设/大创/竞赛/立项/项目开发)
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2024-03-28
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基于机器视觉物联网的机场场面积水检测系统.zip (63个子文件)
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嵌入式大赛作品报告.pdf 1.76MB
structure
支架.stl 87KB
readme.md 3KB
PC
side_app
left_pre.jpg 604KB
tcp.txt 137B
right_pre.jpg 294KB
center_pre.jpg 615KB
gui_test.py 10KB
snap5.py 1KB
bg.png 375KB
readme.txt 320B
server_os
tcp_rtsp.py 6KB
应用层协议.txt 740B
taurus
photograph
uart.h 832B
Makefile 217B
smp
sample_ai_main.cpp 3KB
sample_media_opencv.cpp 12KB
sample_media_opencv.h 1KB
sample_media_ai.h 7KB
sample_media_ai.c 74KB
uart.c 7KB
sample_video.c 68KB
BUILD.gn 5KB
nnie
sample
sample_nnie_main.h 2KB
sample_nnie.c 188KB
data
nnie_model
recurrent
lstm_3_3.wk 1.89MB
detection
inst_yolov3_cycle.wk 60.02MB
resnet18_final.weights 28.93MB
inst_yolov1_cycle.wk 90.75MB
inst_yolov2_cycle.wk 56.03MB
segmentation
inst_segnet_cycle.wk 1.72MB
classification
ponding_c0708.caffemodel 42.68MB
ponding_c0708.prototxt 15KB
ponding_c0708.pth 85.41MB
sample_nnie_software
sample_svp_nnie_software.h 6KB
sample_svp_nnie_software.c 153KB
sample_nnie_main.c 5KB
BUILD.gn 6KB
rtsp_sample
ringfifo.c 3KB
rtspservice.h 438B
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rtputils.h 688B
ringfifo.h 353B
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rtspservice.c 41KB
rtsputils.h 6KB
rtputils.c 9KB
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BUILD.gn 5KB
sample_rtsp.h 1KB
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comm_client
iot_gpio_ex.h 10KB
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demo_entry_cmsis.c 10KB
wifi_connecter.h 780B
lwip_tcp_server.c 4KB
uart_control.c 3KB
net_demo.h 832B
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阿齐Archie
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