基于Java的水库水面漂浮物监控Web系统设计与实现

1. 项目背景与意义

随着环境保护和水库安全管理的日益重视，水面漂浮物的实时监控与智能管理成为水利部门的重要需求。传统的人工巡查方式效率低、成本高、响应慢，难以实现全天候、广覆盖的监控目标。因此，开发一套基于Web技术的水库水面漂浮物监控系统，具有重要的现实意义和应用价值。

本项目旨在设计并实现一个集数据采集、智能识别、预警分析、信息管理于一体的综合性Web平台，通过信息化手段提升水库水面清洁管理的效率和水平，为水库安全运行和水环境保护提供技术支撑。

2. 系统总体设计

2.1 系统架构

系统采用经典的三层B/S架构：

• 表示层（前端）：采用HTML5、CSS3、JavaScript，结合Vue.js或React框架构建响应式用户界面，确保在PC端和移动端均有良好体验。
• 业务逻辑层（后端）：采用Java EE技术栈，以Spring Boot作为核心框架，整合Spring MVC、Spring Security、MyBatis-Plus等，实现业务逻辑处理、权限控制与数据持久化。
• 数据层：使用MySQL数据库存储结构化数据（如用户信息、设备信息、报警记录、任务工单），使用Redis作为缓存数据库提升系统性能，使用MinIO或FastDFS存储图片、视频等非结构化监控数据。

2.2 核心功能模块

1. 实时监控大屏：集成GIS地图，可视化展示各监控点的实时视频流、漂浮物检测状态、水质参数（如pH值、浊度）等。
2. 智能识别与预警：后端集成基于深度学习的图像识别模型（如YOLO、SSD），对前端摄像头传回的图像进行实时分析，自动识别塑料瓶、枯枝、水草、油污等常见漂浮物，并触发分级预警。
3. 任务调度与工单管理：系统自动或手动生成清理任务工单，指派给相关责任人员，并跟踪任务状态（待处理、处理中、已完成）。
4. 设备管理：对部署在水库各处的监控摄像头、水质传感器、无人船等设备进行远程状态监控、参数配置与维护管理。
5. 数据统计与分析：按日、周、月、年统计漂浮物出现频率、类型分布、清理工作量等，生成可视化报表，为管理决策提供数据支持。
6. 系统管理：包含用户、角色、权限管理，以及操作日志审计、系统参数配置等功能。

3. 关键技术实现

• Java后端开发：使用Spring Boot快速搭建项目骨架，通过RESTful API与前端交互。利用Spring Security实现基于角色的访问控制（RBAC）。通过MyBatis-Plus简化数据库操作，并配合PageHelper实现数据分页。
• AI模型集成：采用Python开发漂浮物识别模型，并通过TensorFlow Serving或封装为REST API服务。Java后端通过HTTP客户端调用该服务，完成图像分析，实现业务解耦。
• 视频流处理：监控摄像头支持RTSP/RTMP协议，利用FFmpeg进行视频流转码与推流，前端通过HLS或FLV协议在Web页面播放实时视频。
• 前端开发：使用Vue CLI创建项目，采用Element-Plus或Ant Design Vue组件库构建管理后台界面，使用ECharts实现数据图表，使用OpenLayers或Mapbox GL JS实现GIS地图功能。
• 消息通信：利用WebSocket实现服务器向客户端主动推送预警信息、任务提醒等实时消息。

4. 毕业设计论文（LW）撰写要点

撰写毕业设计论文时，应围绕本系统，清晰阐述以下内容：

1. 绪论：阐述项目背景、国内外研究现状、设计目标与意义。
2. 相关技术综述：详细介绍系统用到的Java Web、深度学习、前端框架、数据库等关键技术原理。
3. 系统需求分析：通过用例图、功能模块图等方式，详细描述功能性需求与非功能性需求（性能、安全性、可用性）。
4. 系统设计：包含总体架构设计、功能模块详细设计、数据库设计（ER图、数据表结构）、接口设计等。
5. 系统实现：展示核心功能模块的界面截图，并配以关键代码片段（如控制器、服务层、AI调用逻辑）进行说明。
6. 系统测试：制定测试计划，展示功能测试、性能测试、兼容性测试的结果与分析。
7. 与展望：项目成果与个人收获，分析系统不足，提出未来改进方向（如引入无人机巡检、与水利大数据平台对接等）。

5. 系统部署与技术服务

5.1 部署环境

• 服务器：建议使用CentOS 7.x/8.x 或 Ubuntu 20.04 LTS。
• 中间件：JDK 11或17、Tomcat 9.x、Nginx（用于反向代理、负载均衡和静态资源服务）。
• 数据库：MySQL 8.0、Redis 6.x。
• 其他服务：Python AI服务环境、FFmpeg、对象存储服务。

5.2 部署流程

1. 在服务器安装配置JDK、MySQL、Redis、Nginx等基础环境。
2. 导入数据库脚本，初始化数据。
3. 部署Java后端JAR包或WAR包，可使用nohup命令或配置为Systemd服务实现后台运行与开机自启。
4. 部署AI模型服务。
5. 将前端项目打包（npm run build），生成的dist目录内容放置于Nginx的HTML目录下，并配置Nginx代理，将API请求转发至后端服务。
6. 配置域名、SSL证书（HTTPS）以增强安全性。

5.3 计算机系统技术服务内容

为保证系统长期稳定运行，可提供以下技术服务：

• 系统安装与初始化部署：一站式完成软硬件环境搭建与系统上线。
• 运维支持：提供7x24小时监控、故障排查、性能优化、日志分析、数据备份与恢复服务。
• 定期升级与维护：包括系统安全补丁更新、依赖库版本升级、功能迭代部署。
• 技术培训：为用户方管理员提供系统操作、日常维护及简单故障处理的培训。
• 定制化开发：根据水库管理的实际需求变化，提供后续功能模块的定制开发服务。

6.

本设计提出的基于Java的水库水面漂浮物Web监控系统，融合了现代Web开发技术与人工智能算法，实现了对水库水面环境的智能化、可视化、精细化管理。该系统不仅能作为高质量的计算机专业毕业设计作品，更具备实际应用与推广价值，能够有效助力智慧水利与生态文明建设。