一、开题依据（研究目的、意义及国内外研究概况，附主要参考文献）
（1）研究目的、意义
在全球生态保护和生物多样性维护的宏观背景下，大熊猫作为中国的国宝和世界自然保护的旗舰物种，具有极高的生态、文化和外交价值。大熊猫不仅是生物多样性的重要组成部分，也是中国在国际舞台上展示生态保护成果的重要象征。中国政府长期以来高度重视大熊猫的保护工作，将其列为国家一级保护动物，并投入大量资源进行保育研究。大熊猫的保护不仅仅是一个物种的存续问题，更是中国生态文明建设的重要组成部分，体现了中国对全球生态安全的贡献。从国家战略的角度来看，大熊猫的保护工作具有多重意义。首先，大熊猫的保护是中国履行国际环境责任的重要体现。作为《生物多样性公约》的缔约国，中国通过保护大熊猫，展示了其在全球生态保护中的领导力[1]。其次，大熊猫的保护工作促进了相关科学技术的发展，包括生态学、动物行为学、信息技术等多个领域，这些技术的发展不仅服务于大熊猫保护，也为其他濒危物种的保护提供了借鉴。最后，大熊猫的保护工作还带动了地方经济的发展，通过生态旅游、科普教育等方式，促进了当地社区的可持续发展。
在当前的大熊猫保育工作中，数据的采集和分析至关重要。采集的数据涵盖了大熊猫的行为、健康状况、栖息地环境等多方面信息。通过对这些数据的分析，能够深入了解大熊猫的生活习性，比如其活动规律、进食偏好、繁殖周期等。例如，分析大熊猫的进食数据，可以知晓其对不同食物的摄取量和频率，从而为合理安排饮食提供依据，确保其营养均衡。对健康数据的分析，能及时发现潜在的健康问题，提前采取预防措施。而栖息地环境数据的分析，有助于了解环境变化对大熊猫生存的影响，进而优化栖息地保护策略。这些分析结果对大熊猫保育工作意义重大，能为制定精准有效的保育计划提供关键支撑，提高保育工作的针对性和科学性。
传统的数据采集和分析方法存在诸多难点和缺点。在数据采集方面，人工观察和记录依赖人力，效率低下，难以实现对大熊猫24小时不间断的监测，容易遗漏重要信息。同时，人工观察范围有限，无法全面覆盖大熊猫的整个活动区域。而且，观察者的主观因素会对数据的准确性产生影响，不同的观察者可能对相同行为的判断存在差异。在数据分析环节，人工分析大量复杂的数据耗时费力，容易出现计算错误或分析不全面的情况[2]。由于人工分析效率低，难以及时对新采集的数据进行处理，导致无法及时发现问题并采取措施，影响大熊猫保育工作的及时性和有效性。
本研究致力于开发一款集视频转发、数据可视化和睡眠行为识别于一体的熊猫智能保育平台，旨在解决传统方式的难题。在数据采集与管理方面，平台借助视频采集和服务器转发功能，可实现对大熊猫行为的实时、全方位监控与数据采集，减少人工操作误差，大幅提高数据采集效率，弥补人工采集的不足[3]。数据可视化与分析功能，能将复杂的数据以直观易懂的图表、图形等形式呈现，让科研工作者更快速地发现数据中的规律与异常，相比人工分析更加高效、准确，为制定保育策略提供科学依据。睡眠行为识别与监测功能至关重要，睡眠行为是反映大熊猫健康状况的重要指标，平台通过该功能可实时监测其睡眠状态，及时发现异常并采取措施，提高大熊猫生存质量，为相关研究提供数据支持，解决了人工难以精准识别和及时监测大熊猫睡眠行为的问题。此外，平台还为公众提供了了解大熊猫保育工作的窗口，通过实时视频和数据展示，让公众更直观地知晓大熊猫生活状态和保育工作进展，进而提高公众的环保意识和参与度。
（2）国内外研究概况
大熊猫作为珍稀物种，其保育工作意义重大且备受已关注。随着科技的不断进步，智能化手段逐渐应用于大熊猫保育领域，为该工作带来新的发展契机。本毕业设计聚焦于一款熊猫智能保育平台的开发与实现，通过对国内外相关研究的梳理，能更好地把握该领域的发展态势，为项目的开展提供参考。
在国内，大熊猫保育工作一直是重点已关注方向，智能化技术的应用也在不断推进。在数据采集方面，多种传感器技术已被广泛应用于大熊猫监测。例如，红外相机在大熊猫栖息地的大量部署，使得科研人员能够获取大熊猫的活动影像，进而分析其活动范围、行为模式等信息。同时，GPS项圈等设备的使用，可实时跟踪大熊猫的迁徙路线和活动轨迹，为研究其栖息地需求提供数据支撑。在数据分析与处理上，大数据与人工智能技术的探索也初现成效。部分研究团队利用深度学习算法对大熊猫的行为进行分类识别，如区分进食、睡眠、活动等状态，为深入研究大熊猫行为规律奠定基础[6]。此外，一些大熊猫保育机构建立了数据库，整合多源数据进行分析，以挖掘大熊猫饮食、健康等方面的潜在规律。在智能化保育平台建设上，国内已有初步尝试，部分大熊猫繁育基地构建了具备视频监控、数据采集等功能的系统，还实现了一定程度的数据可视化。然而，国内的相关研究和平台建设仍存在不足，如睡眠行为识别技术尚不成熟，数据整合与共享存在障碍，限制了大数据分析的效果和平台功能的进一步拓展。
放眼国外，野生动物保育领域的智能化技术应用更为多元化和深入。在监测技术方面，无人机被广泛用于从空中获取大面积栖息地影像，助力监测栖息地变化和野生动物分布情况；水下传感器技术则应用于水生野生动物监测，记录声音、温度等数据以了解其生态习性。陆地哺乳动物监测中，先进的智能项圈不仅能定位，还可实时监测心率、体温等生理指标[4]。在人工智能应用于野生动物行为研究方面，国外成果显著。计算机视觉技术可准确识别野生动物的捕食、求偶、防御等行为，机器学习算法能对动物行为模式进行预测。睡眠行为研究领域，针对大型哺乳动物，通过植入式或非侵入式设备记录睡眠状态和时长，并结合行为数据进行综合分析[5]。在智能化保育管理系统建设上，国外部分机构建立了较为完善的系统，集成多种监测技术和数据分析工具，实现全方位监测和管理，且注重数据共享与协作，不同机构可通过网络平台实时共享和交流数据，提升保育工作协同效率。
综合来看，国外在智能化保育系统建设上功能更完善，涵盖多方面监测和分析功能，且注重数据共享与协作。国内在数据采集和分析以及平台建设方面虽有成果，但在功能完整性和数据共享等方面仍有提升空间[5]。本研究要实现的功能包括：通过合理安置摄像头和构建服务器转发机制实现视频转发功能，以便实时获取大熊猫活动影像；设计数据库存储多源数据，并运用数据可视化技术将复杂数据直观呈现，助力科研人员分析；运用图像识别等技术采集大熊猫睡眠相关数据，构建并优化睡眠行为识别算法模型，精准监测其睡眠状态及时长。
（3）主要参考文献
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二、主要研究内容（说明研究课题的具体内容及课题的新颖性，并明确重点解决的科学问题及预期结果）
（1）具体内容
本毕业设计围绕熊猫智能保育平台的开发与实现展开，在技术运用与功能搭建层面积极探索。一方面，综合运用多种技术，巩固C语言知识以编写底层逻辑与算法，借助STM32微控制器实现数据的高效采集与初步处理。掌握视频采集原理、服务器搭建与管理技术，确保视频数据的高质量采集、稳定转发与存储。另一方面，搭建平台核心功能模块，通过在大熊猫活动区域合理安置摄像头并构建服务器转发机制实现视频转发功能；设计数据库存储多源数据，运用数据可视化技术将复杂数据以直观形式呈现，助力科研人员制定保育策略；运用图像识别等技术采集大熊猫睡眠相关数据，构建并优化睡眠行为识别算法模型，实现对其睡眠状态及时长的准确监测。在平台开发过程中，还注重问题解决与优化完善。通过针对数据传输延迟、算法准确率等实际问题进行独立思考与综合分析，运用实验、调试等手段提出解决方案。完成功能模块开发后，进行全面功能测试，检查视频转发、数据可视化、睡眠行为识别等功能是否正常运行，并根据测试结果对平台性能进行优化，如优化算法和服务器配置等，不断完善平台功能与性能，以满足大熊猫保育工作的实际需求，为大熊猫保育工作提供科学有效的支持。
（2）课题新颖性
在功能集成方面，市面上现有的大熊猫保育相关系统或平台，大多仅侧重于单一或少数几个功能，比如单纯的视频监控或者简单的数据记录。而本平台创新性地将视频转发、数据可视化和睡眠行为识别这三大关键功能集于一体。
从技术应用角度来看，在睡眠行为识别功能中所运用的相关技术具有一定的新颖性。目前，虽然在动物行为识别领域有一些研究和应用，但专门针对大熊猫睡眠行为的精准识别技术还不够成熟和普及。本平台将综合运用图像识别、传感器监测等多种技术，并通过构建和优化专门的算法模型来实现对大熊猫睡眠行为的准确识别，这在大熊猫保育技术应用方面是一种创新尝试。
（3）重点解决的科学问题
1.多源数据的高效采集与融合
2.睡眠行为的精准识别与分析
3.数据可视化与知识发现
4.平台的稳定性与可靠性
（4）预期效果
本次毕业设计开发的熊猫智能保育平台，预期通过精心部署的视频采集设备与稳定的服务器转发功能，全方位实时监控采集大熊猫行为数据，减少人工误差、提高采集效率，配合科学数据管理系统，实现数据有序存储与便捷查询；运用先进技术构建睡眠行为识别模型，精准识别睡眠状态、记录时长，及时发现异常以保障健康；以直观的数据可视化形式展示多类数据，助力科研人员快速掌握大熊猫状态，科学制定保育策略；为公众提供实时了解大熊猫生活与保育工作进展的窗口，激发公众兴趣与已关注，增强环保意识，吸引公众参与；平台开发集成应用的多种先进技术，还将为大熊猫保育领域提供新思路、新方法，推动领域技术创新发展，为其他濒危动物智能化保育平台建设提供借鉴。
三、研究方案（研究方法、研究工作的总体安排和进度，理论分析、计算、实验方法和步骤及其可行性，可能遇到的问题及解决办法）
（1）研究方法
1.选用STM32单片机作为核心控制单元，利用其丰富的外设资源和强大的处理能力，负责数据采集、处理以及与其他设备的通信。通过其GPIO接口连接各类传感器，用于获取大熊猫活动区域的环境数据；利用串口通信与K210进行数据交互。通过合理的硬件布局和电路设计，确保整个硬件系统的稳定性和可靠性。
2.在大熊猫活动区域部署多种传感器，用于环境数据采集。利用K210的静态计时功能，精确记录数据采集的时间戳，确保数据的时间同步性。采集到的数据可能存在噪声和误差，需要进行预处理。对于视频数据，采用图像增强、去噪等算法，提高图像质量，便于后续的行为识别；对于传感器数据，运用滤波算法去除异常值，保证数据的准确性
3.采集到的视频数据，运用深度学习算法进行大熊猫行为识别和睡眠状态监测。构建卷积神经网络模型，对大量标注好的大熊猫行为视频数据进行训练，使其能够准确识别睡眠行为。
4.经过处理和分析的数据，通过数据可视化页面进行展示。采用前端开发技术，结合Echarts等可视化库，将数据以直观的图表、图形等形式呈现。
5.搭建测试环境，对开发完成的熊猫智能保育平台进行全面测试。包括功能测试，验证视频采集、行为识别、数据可视化等各项功能是否正常
（2）总体安排和进度
（1）2024年10月-2024年11月：学习系统开发相关知识等
（2）2024年12月：实现单片机的数据转发、ARM的数据库连接。
（3）2025年1月-2025年2月：设计数据库及前端，总调试。
（4）2025年3月-2025年5月：3月：完成毕业设计；4月：完成毕业设计论文，直至定稿；5月：完成毕业设计论文的查重工作，答辩并上交所有管理材料。
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