农业土地长期时间分析与新冠疫情防控检测系统

### 农业土地长期时间分析与新冠疫情防控检测系统 #### 农业土地长期时间分析 在农业土地的分析中，土地分类模型的输出可用于多时间数据。通过简单的折线图能够轻松可视化土地分类情况。例如，在多时间土地覆盖变化分析图中，我们可以看到不同时期土地覆盖的变化。以下是DNN模型用于土地分类的输出类别及对应颜色： | 颜色 | 类别 | | ---- | ---- | | 红色 | 荒地 | | 蓝色 | 耕地 | | 绿色 | 森林 | | 青色 | 火烧地 | | 黄色 | 其他 | 从图中可以发现，在时间尺度的第7个时期存在少量火烧地。 为了方便普通用户使用训练好的模型，开发了一个GUI安卓应用原型。此外，该应用还能支持其他功能，如报告轮作耕种区域，以进一步提高模型的准确性。近期研究表明，传统的分析方法已达到饱和点，我们需要寻找新的遥感方法。 使用CNN可以得到准确的结果，并且更适合可视化，但它局限于基于斑块的分析。为了实现更强大的基于像素的分析，我们构建了一个简单的土地覆盖检测模型，利用不同时期的数据，我们可以可视化和分析土地覆盖随时间的变化情况。 mermaid流程图如下： ```mermaid graph LR A[获取土地数据] --> B[土地分类模型分析] B --> C[生成多时间数据] C --> D[可视化土地分类（折线图）] D --> E[发现土地覆盖变化] E --> F[开发GUI应用] F --> G[支持其他功能（报告轮作区域）] ``` #### 新冠疫情防控检测系统 ##### 疫情背景与现有技术 新冠疫情自2019年12月在中国武汉爆发以来，迅速蔓延至全球，给人类带来了巨大的伤亡、经济干扰和社会挑战。该病毒通过密切接触传播，无症状感染者也能传播疾病。 在相关技术方面，Viola - Jones算法可用于图片中人脸的定位，但需要人脸正面朝向相机。在移动对象的视频中，可以使用KLT算法跟踪特征点。Chen等人使用YOLOv2检测器检测行人，并对网络的权重和参数进行调整，提高了检测速度。Piccardi等人提出的“背景减法”是检测移动人群的常用技术，通过减去参考帧来识别移动对象。Dollár等人构建了特征金字塔，利用深度卷积网络的层次结构和多尺度特性，取得了显著的效果。 ##### 提出的方法 建议的系统采用迁移学习方法，结合深度学习算法，利用TensorFlow和OpenCV进行计算机视觉处理。该系统使用相机和Raspberry Pi 3b +对公共场所的人员进行监控，主要有三个组成部分：人员识别、识别人员之间的安全距离估计和口罩识别。如果两人之间的距离小于6米，会显示红色框；同时，系统能识别人员是否佩戴口罩，并发送警报。 具体操作步骤如下： 1. **系统描述**：该系统旨在检测公共场所未戴口罩或未遵守社交距离的人员。它使用神经网络和OpenCV，结合Raspberry P