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基于双摄像头和环境传感器的室外空气质量评估系统

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 论文研究背景和意义第8-9页
        1.1.1 大气环境污染的严峻形势第8-9页
        1.1.2 智能设备和软硬件的飞速发展第9页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第9-11页
        1.2.1 空气质量检测技术第9-10页
        1.2.2 计算机视觉技术检测空气质量第10-11页
    1.3 本文主要工作和论文结构安排第11-13页
第二章 基于图像处理的细颗粒物浓度估计第13-21页
    2.1 室外环境成像因素的分析第13-16页
        2.1.1 室外环境下的相机成像模型第13-14页
        2.1.2 大气光辐射第14-15页
        2.1.3 大气透射率与颗粒物浓度第15-16页
    2.2 基于去雾算法的图像特征估计第16-18页
        2.2.1 暗通道先验算法概述第16-17页
        2.2.2 大气透射率和大气光强估计第17-18页
    2.3 基于立体视觉技术的细颗粒物浓度估计第18-20页
        2.3.1 基于立体视觉的PM2.5估计算法原理第18-19页
        2.3.2 基于立体视觉的PM2.5估计算法框架第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于双目立体视觉技术的测距第21-29页
    3.1 双目视觉测距原理及结构第21-23页
        3.1.1 双目测距系统原理第21-23页
        3.1.2 双目测距系统流程第23页
    3.2 双目视觉测距系统技术第23-28页
        3.2.1 摄像机标定与参数提取第23-26页
        3.2.2 图像特征点提取与立体图像匹配第26-28页
    3.3 本章小结第28-29页
第四章 室外空气质量评估系统框架及模块的设计与实现第29-54页
    4.1 系统硬件组成和框架设计第29-33页
        4.1.1 树莓派Raspberry Pi控制板第30-31页
        4.1.2 Adafruit Feather MO控制板第31页
        4.1.3 BME280环境传感器第31-32页
        4.1.4 MQ-135环境传感器第32-33页
    4.2 系统软件开发环境与模块设计第33-35页
        4.2.1 基于Linux内核的Raspbian系统第33页
        4.2.2 OpenCV计算机视觉库第33-34页
        4.2.3 基于Arduino的集成开发环境第34-35页
    4.3 立体视觉测距软件设计第35-39页
        4.3.1 图像获取与摄像头定标第35-37页
        4.3.2 立体匹配和深度图获取第37-39页
    4.4 PM2.5浓度估计软件设计第39-42页
        4.4.1 求解暗通道图第40-41页
        4.4.2 计算大气光强第41页
        4.4.3 计算大气透射率第41-42页
        4.4.4 PM2.5浓度估计第42页
    4.5 环境数据采集和传输模块设计第42-50页
        4.5.1 BME280空气数据采集程序设计第42-45页
        4.5.2 MQ-135空气数据采集程序设计第45-47页
        4.5.3 数据传输程序设计第47-50页
    4.6 基于SCP的服务器客户端设计第50-51页
    4.7 数据监控显示模块设计第51-53页
    4.8 本章小结第53-54页
第五章 系统实施与结果分析验证第54-62页
    5.1 实验方案设计第54-55页
    5.2 实验方案实施第55-57页
        5.2.1 系统连接示意第55-56页
        5.2.2 系统部署位置和朝向第56-57页
    5.3 实验结果与分析第57-61页
        5.3.1 双目测距第57-58页
        5.3.2 大气透射率测定第58页
        5.3.3 PM2.5浓度估计与环境数据采集第58-59页
        5.3.4 实验结果分析第59-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
参考文献第64-67页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第67-68页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第68-69页
致谢第69页

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