【摘 要】
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为了对旧式仪表进行改造、升级,实现数字化、智能化的实时监控,文章提供了一种基于KNN算法的仪表实时监控边缘平台。首先,我们对其整体架构进行设计,使用树莓派模块实现图像采集、图像传输边缘计算功能,在云端服务器使用OpenCV集成的算法对图像进行预处理:灰度化、降噪、旋转、边缘线条提取、滤波、二值化处理。接着,采用KNN算法进行数字的智能识别,并将结果反馈到客户终端中。结果表明,可以智能化的对仪表盘数值进行实时的监控、统计、报警等功能,满足了仪表盘数字化、智能化的管理需求。
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(编号:QC2018081),黑龙江省大学生创新训练计划项目(编号:202010214025)。
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为了对旧式仪表进行改造、升级,实现数字化、智能化的实时监控,文章提供了一种基于KNN算法的仪表实时监控边缘平台。首先,我们对其整体架构进行设计,使用树莓派模块实现图像采集、图像传输边缘计算功能,在云端服务器使用OpenCV集成的算法对图像进行预处理:灰度化、降噪、旋转、边缘线条提取、滤波、二值化处理。接着,采用KNN算法进行数字的智能识别,并将结果反馈到客户终端中。结果表明,可以智能化的对仪表盘数值进行实时的监控、统计、报警等功能,满足了仪表盘数字化、智能化的管理需求。
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