广东省大学生

计算机设计大赛

本期作品：

《基于5G深度学习的缆索表面破损程度检测装置》

物联网应用·行业应用

（年）广东省二等奖

参赛院校：广州大学

黄郁婷、方斌、林祖恩

指导老师:龙晓莉、谢斌盛

作品简介

缆索爬行机器人采用5G/4G技术，利用云服务器和本地摄像头的深度学习，实现远程电脑、手机等终端实时接收缆索表面图像及分析识别结果，同时实现视频存储和图片拼接，及识别结果存档，便于后续的备案和人工复查。

本产品可用于斜拉桥、各种钢丝绳表面的受损程度检测，提高使用缆索相关行业的安全生产工作水平。

创新描述

1.将摄像头视频拼接成长图，并存储在远程客户端

2.利用深度学习识别缆索表面破损程度，并分析结果打印

3.利用5G/4G实现数据、音视频传输

4.采用分布式云服务器，节点可任意扩展，可支持多个客户端以及设备的连接，支持数据、音视频传输

5.服务器和客户端采用MYSQL数据库，至少可存储几千万条记录

6.可接收多客户端同时对设备运行状态进行操作，接收实时视频和机器人的推送信息

7.利用DSP\CPLD\MCU\ARM实现机器人的整体控制和视频传输

概要设计

软件部分

1.数据采集：周期性地接收摄像头数据、图像的推送；设备在线状态；远程客户端对设备的相关操作。

2.数据分析：实时图片与无表面破损图片相比较确认表面是否破损、转发PC、手机客户端对机器人运行状态的控制命令，控制机器人运动状态。

3.信息显示：在PC、手机客户端界面均可查看摄像头实时视频，利用5G达到对机器人运行状态的“实时”控制。

4.存储及报告：检测的录像拼接成带标注的长图，存储在远程PC客户端，便于后期人工检索复查、服务器将转发信息、设备在线信息等存储到MYSQL数据库。

5.监控、报警：及时提醒工作人员发生了异常事件并报告发生的位置、设备号。

硬件部分

1.信息技术：云服务器、5G/4G传输、互动式界面、无线图传

2.图片处理技术：深度学习、图片拼接

3.主控模块：单片机:STM32FRCT6DSP:TI的DSP、CPLD:EPM

4.机械模型：轻便可靠

界面演示

PC客户端

点击exe文件，进入界面，点击开启网络按钮，约10S之后，再点击读取服务器数据按钮，此时界面上所有按钮打开，完成登录

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