Resumen

El objetivo de la investigación es resolver los problemas de baja eficiencia, baja precisión y alto coste de los métodos tradicionales de mapeo ambiental del paisaje y de medición del volumen del paisaje en el diseño artístico del paisaje del campus universitario, y subsanar los defectos de que la monitorización tradicional del campus es vulnerable a las condiciones meteorológicas adversas, lo que se traduce en una baja precisión de la monitorización. En primer lugar, se propone una medición de visión estéreo binocular basada en el algoritmo de coincidencia SIFT (Scale Invariant Feature Transform), que puede realizar una recopilación precisa de la información espacial ambiental y la medición del volumen del paisaje sin contacto en el proceso de diseño del paisaje del campus. A continuación, se construye el sistema de monitorización visual del paisaje universitario basado en el Internet de las Cosas (IoT) para realizar la monitorización en tiempo real y la alerta temprana de daños humanos al paisaje del campus. El método propuesto se verifica mediante la medición real de diferentes objetos y experimentos de simulación utilizando software de simulación. Por último, se analiza la aplicación de sensores visuales en el diseño artístico del paisaje del campus universitario mediante un análisis bibliográfico. Los resultados muestran que (1) el error de la medición de visión estereoscópica binocular mejorada diseñada aquí es un 52,32 y 59,69% inferior al del método de medición tradicional cuando se mide el mismo objeto con diferentes volúmenes y los volúmenes de diferentes objetos, respectivamente, lo que indica que la precisión de medición del nuevo método es mayor. (2) El método propuesto de monitorización visual de paisajes basado en IoT mejora la precisión del reconocimiento de imágenes en un 21 omparado con el método tradicional de monitorización de imágenes digitales. El tiempo medio de reconocimiento se acorta en 12 ms, lo que garantiza la precisión y mejora la eficiencia del reconocimiento. (3) A través del análisis de la literatura existente, se encuentra que el sensor binocular de visión estéreo se puede utilizar para monitorear todo el proceso de construcción del paisaje en tiempo real. El sensor puede combinarse con redes sociales, terminales móviles y equipos de monitorización fisiológica para analizar y evaluar de forma exhaustiva la preferencia de la gente por el paisaje del campus. El método propuesto tiene amplias perspectivas de aplicación en el diseño, la construcción y el mantenimiento del paisaje del campus. El objetivo de la investigación es proporcionar un apoyo técnico importante para la mejora de la imagen general del campus universitario e incluso de la ciudad para el diseño del entorno paisajístico y la mejora técnica de los trabajos de mantenimiento en el campus universitario.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:diseño del paisaje del campus, paisaje del campus universitario, diseño artístico, paisaje del campus, campus universitario, diferentes objetos, propósito de la investigación, transformada de características invariante de escala, medición de la visión estereoscópica binocular, sensor de visión estereoscópica binocular
• Keywords:campus landscape design, college campus landscape, artistic design, campus landscape, college campus, different objects, research purpose, scale invariant feature transform, binocular stereo vision measurement, binocular stereo vision sensor