Hệ thống giám sát nhận dạng nổi nước thông minh

Hệ thống giám sát nhận dạng vật nổi trên mặt nước thông minh là thu thập dữ liệu hình ảnh hoặc video thời gian thực thông qua các thiết bị như camera HD hoặc máy bay không người lái gắn trên mặt nước, trích xuất và xác định các loại vật nổi khác nhau trên mặt nước một cách hiệu quả với sự trợ giúp của các thuật toán học sâu (ví dụ: mạng thần kinh cuộn CNN) và các phương pháp xử lý hình ảnh truyền thống (ví dụ: giám sát cạnh, nhận dạng màu sắc, hoạt động hình thái, v.v.)

Hệ thống giám sát nhận dạng nổi nước thông minh

Giới thiệu sản phẩm:

Hệ thống giám sát nhận dạng nổi nước thông minhLà thông qua các thiết bị như camera độ nét cao hoặc máy bay không người lái gắn trên mặt nước, thu thập dữ liệu hình ảnh hoặc video thời gian thực, sử dụng các thuật toán học sâu (ví dụ: mạng thần kinh tích chập CNN) và các phương pháp xử lý hình ảnh truyền thống (ví dụ: giám sát cạnh, nhận dạng màu sắc, hoạt động hình thái học, v.v.) để trích xuất và xác định hiệu quả các loại vật nổi khác nhau trên mặt nước, không chỉ có đặc điểm chính xác và hiệu quả cao, mà còn có ý nghĩa quan trọng đối với việc nâng cao giám sát môi trường sinh thái vùng nước, quản lý ô nhiễm, cũng như bảo vệ cơ thể nước.

Lĩnh vực ứng dụng:

Quản lý sông và hồ đô thị, bảo vệ môi trường biển, vận hành cảng và bến tàu, bảo trì các điểm du lịch, nghiên cứu khoa học môi trường, v.v.

Giới thiệu hệ thống:

Hệ thống này dựa trên yOLO11 Phát triển ứng dụng YOLO11 là màn hình nhắm mục tiêu thời gian thực mới nhất của Ultralytics, xác định lại các khả năng với độ chính xác và tốc độ cao hơn.

Ngoài việc theo dõi mục tiêu truyền thống, YOLO11 cũng hỗ trợ các nhiệm vụ trực quan như theo dõi mục tiêu, phân đoạn trường hợp và ước tính thái độ.

YOLO11 điểm cải tiến chính:

Nâng cao tính năng trích xuất: Cải thiện độ chính xác của giám sát mục tiêu bằng cách cải thiện kiến trúc Backbone và Neck, bổ sung các thành phần như C3k2 và C2PSA.

(2) Tối ưu hóa hiệu quả và tốc độ: Kiến trúc được thiết kế lại, quy trình đào tạo được tối ưu hóa và tốc độ xử lý được cải thiện.

(3) Độ chính xác cao hơn với ít tham số hơn: YOLO11m cho phép mAP cao hơn trên bộ dữ liệu coco và giảm 22% tham số.

(4) Khả năng thích ứng đa môi trường: Hỗ trợ các thiết bị cạnh, PTZ và GPU NVDIA.

(5) Hỗ trợ nhiệm vụ rộng rãi: Hỗ trợ các nhiệm vụ trực quan như phân loại, giám sát, theo dõi, ước tính thái độ điểm quan trọng, v.v.

Tính năng chức năng:

1, Thu thập dữ liệu và tiền xử lý：Thu thập dữ liệu về các vật thể nổi trên các dòng sông bị ô nhiễm trong vùng nước thực tế và kích thước hình ảnh và tiền xử lý dữ liệu thu thập, giúp giảm ảnh hưởng của tiếng ồn đối với độ chính xác của giám sát；

2, Đào tạo mô hình：Đào tạo mô hình YOLO bằng cách sử dụng bộ dữ liệu hình ảnh nổi trên mặt nước được đánh dấu, đào tạo mạng để tìm hiểu các tính năng của phao；

3, Tối ưu hóa mô hình：Điều chỉnh theo độ chính xác và tốc độ suy luận của mô hình, đảm bảo mô hình có thể hoạt động với thời gian thực cao hơn với tiền đề đáp ứng độ chính xác theo dõi；

4, So sánh hiệu suất mô hình：So sánh 3 mô hình giám sát mục tiêu được huấn luyện ra và tiến hành phân tích so sánh trên tập kiểm tra, so sánh ưu yếu biểu hiện của các mô hình trên tập dữ liệu vật nổi trên mặt nước. Chọn mô hình tốt nhất làm mô hình giám sát dự án này；

5, Phát triển GU trực quanIGiao diện：Sử dụng ngôn ngữ Python để xây dựng một hệ thống phần mềm có giao diện đơn giản, hỗ trợ giám sát hình ảnh, video và luồng RTSP theo thời gian thực, hiển thị kết quả giám sát thông qua giao diện trực quan, cho phép thực hiện các tác vụ giám sát dễ dàng và hiệu quả.；

Chức năng chính của phần mềm:

1.Nó có thể được sử dụng để giám sát chất thải mặt nước trong các kịch bản thực tế, hiện tại các loại giám sát nước ngoài trong nước được đặt tên thống nhất là trash, sau đó có thể theo nhu cầu kinh doanh để tinh chỉnh nhiều loại hơn；

2.Hỗ trợ giám sát hình ảnh, video và luồng video thời gian thực, đồng thời hỗ trợ giám sát hàng loạt hình ảnh；

3.Giao diện có thể hiển thị vị trí mục tiêu, tổng số mục tiêu, độ tin cậy, thời gian sử dụng và các thông tin khác trong thời gian thực；

4.Thiết lập tham số giao diện

Hình ảnh/video địa phương：Chọn để xác định địa chỉ thư mục của hình ảnh hoặc video mà bạn muốn theo dõi, chọn hình ảnh hoặc tệp video mà bạn muốn thực hiện.；

Đường dẫn mô hình：Chọn tập tin yolo model.pt được đào tạo theo thư mục đã chỉ định；

Khoảng vẽ khung：Nếu card đồ họa được cấu hình quá thấp, để theo dõi luồng thời gian thực, cần thiết lập để theo dõi cổng Rtsp/tài khoản/mật khẩu mỗi x khung hình.；Nhập thời gian bắt đầu/kết thúc Rtsp theo tình hình thực tế：(%Y-%m-%d%H:%M:% 5) Nếu không điền vào là luồng thời gian thực, hãy điền vào luồng video lịch sử.

Ứng dụng hệ thống:

Hệ thống giám sát nhận dạng chất thải trôi nổi trên mặt nước có thể giám sát được chất thải trôi nổi trên mặt sông, hoa sen nổi và nhiều chất thải khác, hệ thống này cũng có thể thông qua công nghệ nhận dạng hình ảnh để hoàn thành việc giám sát 24/24 tình hình mặt nước sông và hành vi của nhân viên hai bờ sông, chẳng hạn như hệ thống giám sát nhận dạng chất thải trôi nổi trên mặt nước khi giám sát chất thải trôi nổi và hành vi bất thường của nhân viên, sẽ đưa ra cảnh báo sớm và thông báo cho nền tảng giám sát dữ liệu lớn thủy lợi phía sau, xử lý kịp thời, hình thành quản lý vòng kín.