基于NB—IoT的水土保持监测系统设计

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ciweiqiu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对目前我国的水土流失以及水土保持系统低效等问题,根据新型的蜂窝窄带物联网技术,设计并实现了一种基于NB — IoT的水土保持监测系统;系统由多个传感器数据采集节点、远程临测云平台以及本地冗余数据存储系统组成;传感器数据采集节点采用STM32微控制器,负责采集地理信息、温湿度信息参数;并将采集的信息分别发送给本地服务器和云上服务器,登录云端服务器即可实时获取到终端采集的信息;实际测试结果表明:NB模块采用省电技术,耗流低至3μA,符合低功耗特性;同时测试了一天的丢包率,总丢包率低于0.15%,保证了数据的准确性;测试云平台数据显示时间与实际采集数据时间差在30 ms内,符合实时特性;
其他文献
在大数据时代背景下,越来越多的用户或者企业将大量的数据上传至云端存储以便减轻本地存储的压力和获得高效的数据共享服务管理,由此可搜索加密技术应运而生,检索效率与保证数据安全一直是研究的热点.因此,本文提出一种基于特征匹配的快速降维排序搜索方法(DRFM).通过提出的特征得分算法,创建每一篇文档的索引特征向量;通过提出的匹配得分算法,创建查询关键词的查询匹配向量.使用K-L变换算法对所有文档索引特征向量以及查询匹配向量进行降维,提高算法效率.理论分析与实验结果表明所提的方案高效且可行.
针对短文本具有特征稀疏、不规范、主题不明确等特点,提出一种有效的基于支持向量机的短文本分类方法.由于汉语中依存语法分析准确率和时间效率不高的问题,针对客户文本咨询的特点,在对短文本分类时,本文并未对句子进行依存语法的分析,而是主要使用句法特征进行分析,找出文本的子串和子序列形成候选特征集,之后利用信息增益、互信息、卡方统计3种特征选择方法进行有效特征选择,最后采用支持向量机方法进行文本分类.将本文所提的模型应用于一组真实数据,实验结果表明,平均正确率可达到84.19%,从而验证该分类方法的鲁棒性和有效性.
针对遥感影像卷积神经网络(CNN)分类会导致特征信息丢失及泛化能力差的问题,提出一种基于通道注意力和混合注意力改进的胶囊神经网络分类模型.首先,为了胶囊神经网络能够适应于大尺寸输入图像,在特征提取模块中使用2个最大池化层;其次,为了提高分类精度,分别将SENet注意力和CBAM注意力加在特征提取模块的最后一层去改进特征提取模块;最后,将样本集随机地划分为训练集、验证集和测试集,进一步使用训练集和验证集训练模型,测试集测试模型,使用AID数据集对模型分类的泛化能力进行验证.实验结果表明:基于SENet网络改
针对大规模点集可能存在噪声、离群点及遮挡等情况,提出一种基于K-means++的多视图点云配准方法.首先,利用K-means++算法的随机播种技术对下采样后的多视图点集选取初始化的质心,并根据算法的基本原理完成聚类;其次,将点云数据存入K-D树结构,并利用最近邻搜索算法建立点集间的对应关系,从而提升对应点集的搜索效率;最后,通过迭代最近点算法依照扫描顺序计算各视图聚类得到的点云数据与所有视图间的刚性变换参数,将成对配准造成的误差均匀扩散到每个视图中,直至获得最终配准结果.在Stanford三维点云数据集上
针对单通道脑电信号睡眠自动分期效率和准确率问题,提出采用三尺度并行卷积神经网络提取睡眠信号特征和双向门控循环单元学习睡眠阶段之间内部时间关系的3CNN-BiGRU睡眠自动分期模型.首先对原始单通道脑电信号进行带通滤波处理,并采用合成少数类过采样技术进行类平衡,然后送入搭建的模型中进行训练和验证实验,其中采用预训练和微调训练对模型进行优化,采用10次和20次交叉验证提高训练可靠性.不同数据集下的不同模型对比实验结果表明,3CNN-BiGRU模型取得了更高的训练效率和更好的分期准确率.
提出一种基于希尔伯特变换和自适应双阈值的R波检测算法.首先对预处理后的信号进行幅度归一化和希尔伯特包络分析;然后采用自适应双阈值法检测R波;最后,根据增强后的信号定位检测到R波的位置.使用4个具有不同频率和信噪比的数据库(MIT-BIH心率失常数据库、QT数据库、NST噪声数据库、European ST-T数据库)和临床采集心电数据对所提算法进行性能评估,结果表明,各种不规律和含有严重噪声干扰的心电信号中R波的位置依然能被所提算法准确检测出.在MIT-BIH心律失常数据库中,总体数据检测的敏感性、阳性检测
为实现纸质医药包装钢印字符的实时检测,设计一种基于图像处理和深度学习的钢印字符识别系统.系统首先采用多种图像处理的方法对原始打光下的图像进行预处理,从而自动提取图片中的感兴趣区域,并将其输入训练好的Mask-RCNN网络进行实例分割,得到每张图片中的不同字符的像素位置与其字符数值.实验结果表明,对比传统的字符识别方法,该方法可以很好地解决纸质医药包装钢印字符图片中灰度跳变不明显的问题,准确分割出纸质包装盒图片中的钢印字符并进行标记,其字符的识别准确率达到99%,为生产线上钢印字符的识别和记录提供了新的解决
混币机制是区块链隐私保护技术之一,目前面临效率低下、安全性不足、容易遭受拒绝服务攻击等问题,因此提出了一种基于中间人的区块链混币机制,称为IMShuffle.该混币机制首先对混币交易的参与者随机分组,每个小组成员都需要从小组中选择一位参与者作为中间人发送自己的输出地址,这些中间人将接收到的输出地址发送给小组的最后节点;然后运用多层加密的思想完成小组间最后节点输出地址的传递;最后一组的最后节点接收到所有参与者的输出地址完成混币交易.经过实验分析表明,IMShuffle在参与者达到70名时混币时间仅11 s,
在动力学实验中,准确测量实验模型的动态位移响应是保证实验品质的关键环节,传统获取位移响应的方法都存在一定缺陷,比如无法全场测量,动态测量效果较差等;针对这些缺陷,提出了一种基于三维数字图像相关法(3D digital image correlation)的非接触式光学动态位移测量方法,搭建了基于三维数字图像相关法的非接触式光学测量平台,通过地面实验,将测量结果与真实位移进行对比分析,对其使用范围和精度进行了验证;实验结果表明,在像面内平移或垂直运动时,测量精度可靠;在绕像面横轴旋转运动时,角度应尽量小于2
针对人工进行珍珠形状分拣效率低、精度不稳定等问题,提出基于机器视觉的珍珠形状检测方法;采用背光成像方式消除珍珠表面纹理和光泽的影响,对获取的珍珠图像进行同态滤波等预处理算法,提高图像对比度;为了解决相互接触珍珠影响珍珠轮廓提取的问题,采用分水岭算法对珍珠图像进行分割,得到了独立存在的珍珠个体,再通过连通域标记、质心算法对珍珠进行定位;根据国家标准对珍珠形状的规定,基于珍珠图像信息建立珍珠形状参数模型,对珍珠形状进行量化;实验结果表明,不同形状的珍珠样本的检测误差为0.63%,形状统计精度为100%,算法耗