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一种生态环境智能监测系统

阅读：1029发布：2020-06-07

专利汇可以提供一种生态环境智能监测系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且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。，下面是一种生态环境智能监测系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种生态环境智能监测系统，其特征在于，包括：
传感器组，内载于巡检机器人内，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。
2.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，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。
3.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，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。
4.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，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；
图像标记模块，用于将接收到生态环境参数数据以及生态环境评估结果以超链接的形式标记在对应的待监测区域图像上，并将完成标记的图像储存在对应的数据库内。
5.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，还包括：
图像特征提取模块，用于将待监测区域图像划分不重叠子区域，通过深度卷积模型提取各个子区域的LBP特征，形成区域直方图，再将各区域直方图串联形成增强特征向量；
图像评估结果输出模块，基于所述增强特征向量采用最近邻分类器进行评估结果的输出，从而实现待监测区域图像内植被、垃圾、河流的识别。
6.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，所述节点组网模块为zigbee终端节点和zigbee协调器节点的组网。
7.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，所述巡检机器人包括爬行机器人和无人机。
8.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，所述手持终端内设有：
生态环境预测分析模块，基于预设的BP神经网络模型进行该区域生态环境未来发展情况的预测，并输出预测结果；
生态环境联合分析模块，用于针对接收到的生态环境评估结果和图像评估结果，采用多分组差分进化算法优化计算得到有利于改善生态环境的生态环境联合改善规划方案。
9.如权利要求1所述的一种生态环境智能监测系统，其特征在于，所述手持终端采用手机APP的模式，用户注册登录后，通过访问服务器可实现权限内数据的调用。

说明书全文

一种生态环境智能监测系统

技术领域

[0001] 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

[0002] 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

[0003] 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。

[0004] 为实现上述目的，本发明具体通过以下技术方案实现：

[0005] 一种生态环境智能监测系统，包括

[0006] 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；

[0007] 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；

[0008] 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；

[0009] 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；

[0010] 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；

[0011] 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；

[0012] 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；

[0013] 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；

[0014] 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。

[0015] 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。

[0016] 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。

[0017] 进一步地，还包括：

[0018] 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；

[0019] 图像标记模块，用于将接收到生态环境参数数据以及生态环境评估结果以超链接的形式标记在对应的待监测区域图像上，并将完成标记的图像储存在对应的数据库内。

[0020] 进一步地，还包括：

[0021] 图像特征提取模块，用于将待监测区域图像划分不重叠子区域，通过深度卷积模型提取各个子区域的LBP特征，形成区域直方图，再将各区域直方图串联形成增强特征向量；

[0022] 图像评估结果输出模块，基于所述增强特征向量采用最近邻分类器进行评估结果的输出，从而实现待监测区域图像内植被、垃圾、河流等目标的识别。

[0023] 进一步地，所述节点组网模块为zigbee终端节点和zigbee协调器节点的组网。

[0024] 进一步地，所述巡检机器人包括爬行机器人和无人机。

[0025] 进一步地，所述手持终端内设有：

[0026] 生态环境预测分析模块，基于预设的BP神经网络模型进行该区域生态环境未来发展情况的预测，并输出预测结果；

[0027] 生态环境联合分析模块，用于针对接收到的生态环境评估结果和图像评估结果，采用多分组差分进化算法优化计算得到有利于改善生态环境的生态环境联合改善规划方案。

[0028] 进一步地，所述手持终端采用手机APP的模式，用户注册登录后，通过访问服务器可实现权限内数据的调用。

[0029] 本发明具有以下有益效果：

[0030] 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，在方便用户更加全面的对当前生态环境检测结果的了解的同时，便于后期的数据调用查看。附图说明

[0031] 图1为本发明实施例一种生态环境智能监测系统的系统框图。

具体实施方式

[0032] 下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

[0033] 如图1所示，本发明实施例提供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，所述巡检机器人包括爬行机器人和无人机，所述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；内载有节点组网模块，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；且所述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；采用手机APP的模式，用户注册登录后，通过访问服务器可实现权限内数据的调用，内设有：

[0034] 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；

[0035] 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；

[0036] 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；

[0037] 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；

[0038] 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；

[0039] 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；所述图像处理模块根据每个图像对应的三维姿态数据确定每个图像的偏转角度，然后根据每个图像的偏转角度重新绘制每个图像，绘制时，首先根据每个图像的偏转角度计算每个图像的补充偏转角度；然后根据每个图像的补充偏转角度重新绘制每个图像；

[0040] 图像标记模块，用于将接收到生态环境参数数据以及生态环境评估结果以超链接的形式标记在对应的待监测区域图像上，并将完成标记的图像储存在对应的数据库内。

[0041] 图像特征提取模块，用于将待监测区域图像划分不重叠子区域，通过深度卷积模型提取各个子区域的LBP特征，形成区域直方图，再将各区域直方图串联形成增强特征向量；

[0042] 图像评估结果输出模块，基于所述增强特征向量采用最近邻分类器进行评估结果的输出，从而实现待监测区域图像内植被、垃圾、河流等目标的识别。

[0043] 生态环境预测分析模块，基于预设的BP神经网络模型进行该区域生态环境未来发展情况的预测，并输出预测结果；

[0044] 生态环境联合分析模块，用于针对接收到的生态环境评估结果和图像评估结果，采用多分组差分进化算法优化计算得到有利于改善生态环境的生态环境联合改善规划方案；

[0045] 中央处理器，用于协调上述模块工作。

[0046] 本实施例中，所述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；

[0047] 本实施例中，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。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。

[0048] 本实施例中，所述节点组网模块为zigbee终端节点和zigbee协调器节点的组网。

[0049] 值得注意的是，本具体实施无人机内设有一定时模块，用于实现摄像头的自动启闭，从而避免前后两个图像发生区域重叠的情况。

[0050] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

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