基于B/S模式的作物长势远程监测方法研究

基于B/S模式的作物长势远程监测方法研究

论文摘要

传统的作物长势监测方法采用人工观察和记录,用人眼和手持工具对作物长势进行监测,不仅耗时费力,而且判断结果具有主观性和不准确性等缺点,导致监测出的作物长势特征参数出现偏差,甚至错误。针对上述问题,本研究以玉米为实验对象,将网络技术、计算机视觉技术和图像处理与分析技术相结合,重点研究基于B/S模式的作物长势远程监测网络框架的设计、实现与应用,开发基于B/S模式的作物长势远程监测系统雏形。本文主要研究工作和结论如下:(1)针对作物长势远程监测的应用需求,提出了基于B/S模式的作物长势远程监测系统的整体方案:设计相应的网络框架;通过分析、比较,选用合适的田间服务器;制订软件系统实现的技术路线,为研究工作的开展奠定基础。(2)构建了实验用田间服务器;遴选出了实际工程应用中的国产田间服务器,其性价比高,功能强大,实用性高。(3)实现了基于B/S模式的作物长势远程监测网络框架。提出并实现了用Tomcat与IIS或Apache服务器集成的方法解决开发环境下Tomcat服务器不能播放MPEG-2实时视频流的问题;设计、制作了系统网站,开发并实现了可远程实时进行云镜控制和视频操作的页面。实验结果表明,在零错误发生的情况下,该网站支持的并发访问量达498人,打开各类链接的平均时间是76 ms。(4)二次开发编程,实现了自动、定时抓取实时视频帧图像功能,解决了基于WEB的作物长势图像处理与分析系统采集图像的关键技术。(5)分别利用Java 2D即时图像处理模式和迭代阈值算法两种方法精确检测出玉米生长图像的边缘,完成了系统技术路线中的关键步骤,初步验证了B/S模式的智能作物长势图像实时处理与分析系统的可行性。(6)成功地将基于B/S模式的作物长势远程监测网络框架布署到了实际工程项目中,从而验证了它的可行性、合理性和实用性。在广域网网络异构、复杂的情况下,实时视频播放网页打开速度均在1000 ms以内,并发访问量可达300人。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究目的与意义
  • 1.1.1 计算机视觉技术检测作物生长研究目的与意义
  • 1.1.2 基于B/S模式的作物长势远程检测方法研究目的与意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 作物长势远程监测国外研究现状
  • 1.2.2 作物长势远程监测国内研究概况
  • 1.2.3 视频监控系统发展现状
  • 1.3 研究内容、预期目标与论文组织结构
  • 1.3.1 研究内容
  • 1.3.2 预期目标
  • 1.3.3 论文组织结构
  • 第二章 系统整体方案设计
  • 2.1 系统硬件组成方案
  • 2.2 系统软件组成方案
  • 2.2.1 B/S模式与传统的C/S模式之间的选择
  • 2.2.2 JSP技术、ASP技术和 PHP技术的比较
  • 2.2.3 Java语言与C++语言的比较
  • 2.3 基于B/S模式的作物长势远程监测系统网络框架
  • 2.4 视频信号采集方法
  • 2.4.1 田间服务器摄像设备参数设置
  • 2.4.2 采集图像序列的参数要求
  • 2.4.3 实时视频帧图像采集策略说明
  • 2.5 玉米生长远程监测方法的技术路线
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 基于B/S模式的作物长势远程监测网络框架的实现
  • 3.1 分体式田间服务器
  • 3.1.1 佳能VC-C4 PTZ云台摄像头
  • 3.1.2 AXIS 250S视频服务器
  • 3.1.3 分体式田间服务器的构建
  • 3.1.4 分体式田间服务器的工作原理
  • 3.2 一体式田间服务器
  • 3.2.1 网络智能高速球YW7200
  • 3.2.2 网络智能恒速球YW7500
  • 3.3 作物长势远程监测框架及Java Web服务器的建立
  • 3.3.1 基于B/S模式的作物长势远程监测网络框架
  • 3.3.2 Java Web服务器的建立
  • 3.4 分体式田间服务器监测系统主页的二次开发
  • 标签'>3.4.1 加载AMC3.20组件的标签
  • 3.4.2 Web服务器运行问题
  • 3.4.3 Tomcat服务器运行问题的原因分析及解决措施
  • 3.4.4 Tomcat与IIS或Apache服务器集成的应用研究
  • 3.4.5 Tomcat与专业服务器集成后的显示结果
  • 3.4.6 控制面板功能实现的关键代码
  • 3.5 一体式田间服务器监测系统网页和抓图软件二次开发
  • 3.5.1 播放H.264视频流的IE插件加载
  • 3.5.2 一体式田间服务器WEB页面的二次开发
  • 3.5.3 WEB服务器端自动实时抓取视频帧图像与视频信息的方法
  • 3.6 实验结果与分析
  • 3.6.1 网页打开速度
  • 3.6.2 压力测试
  • 3.7 本章小结
  • 第四章 JSP环境下的作物长势图像处理与分析方法
  • 4.1 JSP环境下的作物长势图像处理与分析方法探讨
  • 4.1.1 纯 Java的方法
  • 4.1.2 混合语言编程的方法
  • 4.2 利用Java 2D即时模式进行作物长势图像处理实现
  • 4.2.1 显示原始玉米生长图像
  • 4.2.2 玉米生长图像灰度化处理
  • 4.2.3 玉米生长图像二值化处理
  • 4.2.4 用颜色特性进行玉米生长图像边缘检测
  • 4.3 基于迭代阈值算法和腐蚀算法的图像精确边缘检测
  • 4.3.1 传统边缘检测算法存在的问题
  • 4.3.2 基于迭代阈值算法和腐蚀算法的图像精确边缘检测
  • 4.3.3 仿真对比实验
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 作物长势远程监测网络框架工程应用
  • 5.1 “生产现场视频”和“远程培训”项目的网络拓扑图
  • 5.2 项目实施中的关键措施
  • 5.2.1 超五类双绞线的最远传输距离限制及其解决措施
  • 5.2.2 田间服务器访问人数受限及其解决措施
  • 5.3 WEB页面的二次开发
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望与建议
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者简介
  • 相关论文文献

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