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我国是多山且山体滑坡灾害频发的国家,极具破坏性的山体滑坡严重威胁着我国交通运输安全和人民生命财产安全。基于数字图像处理的山体滑坡监测手段因为具有非接触的监测特性,近年来在山体滑坡监测领域得到了越来越广泛的应用,但是传统的监测方法如卫星遥感监测和近景取景摄影法有实时性差、成本高的缺点。因此,论文设计了一种基于数字图像处理的嵌入式山体滑坡监测系统,完成了对山体数字图像采集、自动识别和数据上传,对山体滑坡的灾害监测和防灾减灾具有重要的理论和现实意义。.论文运用传感器技术、嵌入式计算机技术、现代通信技术、数字图像处理原理、机器学习及模式识别原理,设计了山体滑坡监测系统。系统包括数字图像采集模块、主控及数字图像处理模块、数字图像显示模块、GPRS无线网络传输模块。数字图像采集模块采用了 OV5640摄像头模块和云平台模块来进行山体的多角度数字图像采集。并且可以实时的将图像在LCD数字图像显示模块显示。主控及数字图像处理模块采用了带有FPU和DSP指令集的Cortex-M4架构的ARM处理器为核心,设计了相应的时钟电路、复位电路、JTAG接口电路等,将采集到的数字图像压缩存储在SDRAM中,并根据数字图像处理算法对图像进行特征分割。数字图像处理算法采用RGB域彩色特征分割和HSI域色彩直方图的均值、方差、能量特征分割提取出数字图像的色彩特征;采用灰度共生矩阵的提取和相应的算法获得熵、能量、惯性矩、局部平稳为图像的纹理特征。将山体图像特征输入山体滑坡状态识别模型中进行山体滑坡状态的获取,模型采用支持向量机机器学习算法,经正常山体和滑坡山体图片构建而成的样本库训练获得。GPRS无线网路传输模块采用的是通过AT指令集进行控制的SIM900A模块,可以将系统获得的数字图像的颜色特征、纹理特征以及山体滑坡状态通过GPRS无线网络发送至服务器中,便于后续数据研判和信息处理。经过实验室模拟测试,系统能够快速高效的完成数字图像采集、处理、数据发送的功能,完成了山体滑坡状态的监测。论文设计的基于数字图像处理的嵌入式山体滑坡监测系统在保证非接触的条件下实时、稳定、高效的完成了山体滑坡状态的采集与监测,系统具有稳定性好、成本低、结构简单,易于维护的特点。经过理论研究、算法设计、软硬件设计和实验调试,达到了设计的目标,该系统的实现为山体滑坡监测的进一步研究提供一定的参考。