[发明专利]一种生态环境智能监测系统在审
| 申请号: | 201910128334.X | 申请日: | 2019-02-21 |
| 公开(公告)号: | CN109886192A | 公开(公告)日: | 2019-06-14 |
| 发明(设计)人: | 彭劲松 | 申请(专利权)人: | 彭劲松 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;B25J9/16;B25J11/00;G01D21/02;G06Q50/26 |
| 代理公司: | 北京彭丽芳知识产权代理有限公司 11407 | 代理人: | 彭丽芳 |
| 地址: | 421005 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 巡检机器人 生态环境 智能监测系统 待检测区域 爬行机器人 手持终端 采集 路径规划模块 生态环境检测 数据传输模块 数据融合模块 数据特征提取 图像采集模块 传感器监测 传感器节点 标定模块 参数数据 传感器组 检测区域 目标图像 评估模块 图像监测 行走路径 行走区域 自动采集 手机 融合 规划 | ||
本发明公开了一种生态环境智能监测系统,包括通过数据传输模块相连的巡检机器人和手持终端,巡检机器人包括爬行机器人和无人机,爬行机器人和无人机均内载有传感器组,由若干个传感器节点构成,用于待检测区域中的生态环境参数数据的采集;无人机上内载有一图像采集模块,用于待检测区域目标图像的采集;手持终端采用手机APP的模式,内设行走区域标定模块、巡检机器人路径规划模块、数据融合模块、数据特征提取模块和生态环境评估模块。本发明基于巡检机器人行走路径的规划,可以实现巡检机器人对待检测区域内生态环境参数的自动采集,使用方便;将传感器监测结果与图像监测结果进行了融合,方便用户更加全面的对当前生态环境检测结果的了解。
技术领域
本发明涉及环境监测领域,具体涉及一种生态环境智能监测系统。
背景技术
生态环境一直是备受人们关注的问题,现有的生态环境检测一直被少数的检测机构和公司占据,成为市场化的一种运营模式。在现有的检测技术中,一般的环境数据采集通过人工实地拿着测量仪去检测和通过设定在固定的检测点进行抽样检测,所采集到的数据不具备整体性,不能很好地进行环境的检测的同时也不能很好的实现自动的检测和数据的更新,并且需要花费大量的人工和时间。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种生态环境智能监测系统。
为实现上述目的,本发明具体通过以下技术方案实现:
一种生态环境智能监测系统,包括
传感器组,内载于所述巡检机器人内,由若干个传感器节点构成,用于待检测区域中的生态环境参数数据的采集;
图像采集模块,内载于无人机上,用于待检测区域目标图像的采集;
行走区域标定模块,采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像增强预处理;采用迭代自适应阈值分割法进行图像二值化处理,基于连通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声,完成障碍物所在位置的识别,并基于连通分量外接矩形的长宽比进行障碍物形状和尺寸的识别,完成巡检机器人行走区域的标定;
巡检机器人路径规划模块,基于行走区域标定模块的标定结果进行巡检机器人行走路径和无人机工作路径的规划,并将规划完成后的路径发送到巡检机器人和无人机;
节点组网模块,用于为传感器节点和协调器节点组网,对节点进行分簇,完成数据的传输;
数据传输模块,用于网络中数据的传输,当簇内节点采集到数据后,首先将采集到的数据发送到对应的簇头节点,然后经簇头节点将数据汇集到网关节点,由网关节点将数据传输到手持终端进行显示及分析处理,并将分析处理的结果经互联网传输至服务器进行储存;
数据融合模块,用于采用模糊贴进度算法在手持终端的簇头处进行数据的融合;
数据特征提取模块,采用MapReduce对完成融合处理的数据进行特征数据的提取;
生态环境评估模块,基于特征数据采用训练好的支持向量机实现当前生态环境情况评估结果的输出。
进一步地,所述巡检机器人和无人机内均内载有GPS定位模块,用于巡检机器人、无人机所在位置信息的实时定位输出。
进一步地,所述巡检机器人、无人机模块通过双目视觉传感器及激光雷达来检测机器人周围环境的障碍信息,并通过三维数字姿态传感器掌握自身的姿态信息,实现机器人的避障及越障。
进一步地,还包括:
图像处理模块,用于完成目标图像角度的调节,并基于每一副图像自带的GPS定位信息和三维姿态信息完成所有图像的拼接,得到整个待监测区域图像;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于彭劲松,未经彭劲松许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910128334.X/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





