《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于卷积神经网络的红外监测系统设计
2023年电子技术应用第4期
焦翔1，赵文策2，蒯亮1，周淦1，白永强2，任彦程2
（1.中国电子信息产业集团有限公司第六研究所，北京 102209；2.太原卫星发射中心，山西 太原 030027）
摘要： 为了部队后勤物资有效、方便、统一管理，研究设计了一种用于监测物品在位状态的告警监测系统。该系统利用树莓派主板采集红外传感器检测物品在位状态的电平信号以及摄像头拍摄物品的图像数据，并将其转化为通用数据帧，通过指定源组播的方式发送至数据处理模块，最后使用基于卷积神经网络的图像识别算法判断物品的正确性，并在监测模块界面上实时显示其状态。经验证，该系统可以保证数据采集的实时性以及识别物品的准确性，实用性强。
中圖分類號(hào)：TN215；P315.69
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.222979
中文引用格式： 焦翔，趙文策，蒯亮，等. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2023，49(4)：83-87.
英文引用格式： Jiao Xiang，Zhao Wence，Kuai Liang，et al. Design of infrared monitoring system based on convolutional neural network[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(4)：83-87.
Design of infrared monitoring system based on convolutional neural network
Jiao Xiang1，Zhao Wence2，Kuai Liang1，Zhou Gan1，Bai Yongqiang2，Ren Yancheng2
(1.The Sixth Research Institute of China Electronics Corporation， Beijing 102209， China； 2.Taiyuan Satellite Launch Center， Taiyuan 030027， China)
Abstract： For the effective, convenient and unified management of materials about military logistics, this paper studies and designs a monitoring system for monitoring the presence of items. The system uses the motherboard of Raspberry Pi to collect the level signal of the infrared sensor about the presence of the items and the images taken by camera of the items. Then it converts the data into the general data frame, and sends the frame to the data processing module through the source-specific multicast. Finally, the image recognition based on the convolutional neural network is used to judge the correctness of the item, and display its status in real time through the monitoring interface. It has been verified that the system can ensure the real time of data acquisition and the accuracy of identifying items. It has strong practicability.
Key words : Raspberry Pi；infrared detection；condition monitoring；image recognition；convolutional neural network

0　引言

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化的概念開始逐漸滲透到各行各業(yè)以及我們生活中的方方面面。其中，在部隊(duì)后勤方面，智能化的物資管理能夠有效地提高后勤保障工作，減小管理人員的管理成本，因此建設(shè)一套能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)化、智能化、可視化的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。鑒于此，本文以部隊(duì)后勤物資管理為背景，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)物品狀態(tài)。該系統(tǒng)以樹莓派作為主控制系統(tǒng)集成了多種元器件，并將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，最后將結(jié)果可視化，同時(shí)具有查詢、預(yù)警等功能。該軟件系統(tǒng)運(yùn)行在國(guó)產(chǎn)銀河麒麟操作系統(tǒng)、國(guó)產(chǎn)飛騰芯片處理器上，滿足了核心領(lǐng)域高信息安全、高自主可信的服務(wù)需求。由于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型檢測(cè)精度較高、速度快，因此該系統(tǒng)采用它進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。



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作者信息：

焦翔1，趙文策2，蒯亮1，周淦1，白永強(qiáng)2，任彥程2

（1.中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司第六研究所，北京 102209；2.太原衛(wèi)星發(fā)射中心，山西 太原 030027）



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