基于机器学习的立体停车库智能监控系统设计

发布时间：2024-04-18 23:26

　　立体停车库能极大程度利用空间,缓解了停车库供不应求的现状。目前立体停车库技术已经发展得比较成熟。但是维保问题日益显著,主要表现为电机的异常工作模式和结构的不可靠性。由于电机和结构的异常往往会微小体现在表面上,立体停车库维保人员很难发现,这成为立体停车库维保的一大难题。另外,由于立体停车库每天进出量都很大,对于相关数据的记录也是一大难题。机器学习作为驱动人工智能一大动力,近年来得到了全面的发展。机器学习的本质是通过对海量数据的训练,使机器得到划分新数据的能力,是模拟人脑的一种学习方式。机器学习分为有监督学习和无监督学习,常见的监督学习方法有分类和回归,常见的无监督学习的方法有聚类和降维。选取合适的机器学习算法能极大提高分类的正确性。为了解决立体停车库维保存在的种种问题,本论文设计了一种基于机器学习的立体停车库智能监控系统,使用振动变送器、电流变送器、网络摄像头、网络采集卡等设备搭建立体停车库的采集前端。利用Python作为编程语言实现对数据的机器学习,通过支持向量机(SVM)、K近邻等机器学习算法实现对立体停车库安全状态的评估和信息识别,并使用数据库对关键数据进行储存。通过开展系统性的实...

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.2振动变送器

第2章立体停车库智能监控系统的总体设计方案于测量机械的绝对振动，可应用于多种工全状态监控和振动测量。振动传感器可测但是振动传感器测量的位移，一般都是经原始数据高。所以一般用振动传感器测量是将振动传感器和精密测量电路集成在了A的电流输出为主。一体化振动变送器使，一般使用磁铁....

图3.2视频采集测试示意图

第3章前端采集方案的设计与实现显示设计资源康威视DS-2CD3356WD进行图像采集，DS-2CD3356视频压缩格式，Opencv-Python提供了支持Onvif接口函数。视频采集及显示的过程如下。的IP地址为192.168.1.1，并将摄像头连接至....

图3.4视频监控界面

第3章前端采集方案的设计与实现最后类的封装形式为：self.cam_fig1=cam_fig(resource1，parent=self.cam_ui)，如需加新的摄像头只需要定义新的图像显示窗口如：self.cam_fig2=cam_fig(resource2，are....

图3.6振动传感器接线方式示意图

图3.6振动传感器接线方式示意图。振动传感器在静止的时候电流输出为0.02A，说明振动传感器的速度已经超过了值。如图3.7所示。

本文编号：3957888