一、网络数据库的监控（论文文献综述）
郑伟伟[1]（2021）在《视觉单目标跟踪算法研究》文中认为视频监控领域对计算机视觉技术有急切的需求,而视觉目标跟踪是其中一个重要的基础研究问题,通过对感兴趣的目标物体进行跟踪并记录跟踪轨迹,我们可以从一段视频中提取出一个结构化的视频摘要,还可以对视频中的群体或单体异常行为进行分析,或者协助公安机关对犯罪嫌疑人进行查询和搜证,等等。经过近二十年的发展,现有的目标跟踪方法已经可以在一些难度较小的视频场景中进行准确跟踪,但是,面对包含目标遮挡、形变、快速运动等难点的视频场景时,现有跟踪算法的准确度和鲁棒性还有待提高。本文对目标跟踪领域的发展进行了分析和探讨,并针对现有跟踪算法的缺陷提出了几种可供参考的解决方法。本文的主要研究内容和贡献包括:1)提出了一种结合消失判断的长时目标跟踪系统,解决了传统短时跟踪方法无法判断目标消失状态、在遮挡情况下容易把背景干扰信息引入跟踪模型的问题。该系统基于结构化支持向量机基础模型,把基于对数极坐标转换和混合高斯模型的目标消失判断机制引入了跟踪系统中,在判断目标消失以后,停止跟踪模型和消失判断模型的更新,并采用重检测方法对目标进行扩大搜索和检测。本方法可以在遮挡严重的场景下防止背景干扰信息在跟踪模型中的累积,在遮挡结束以后重新跟踪住目标物体,并成功应用在中兴通讯公司的跨摄像机目标跟踪系统中。2)提出了一种基于图约束核相关滤波和多模板投票的目标跟踪方法。本方法通过图模型模拟目标流形结构,并通过目标流形上的信息传递对训练样本和待检测样本之间的关联进行了挖掘,在经典相关滤波模型的基础上引入流形约束并通过半监督学习方法计算滤波器,提高了相关滤波模型的准确度。同时,为了提高目标特征的表达能力和减少误差信息在目标模板上的累积,这里提出了一种目标模板库的构建和更新方法,模板库会保留跟踪历史上各种不同姿态的目标特征,给每个目标模板设置重要性权重并根据使用频率更新该权重,权重最小的模板会优先被新模板所替换,在跟踪过程中,本方法会自动选择最优的多个模板进行投票,决定目标最终的位置。由于保存了丰富的目标模板和最终的投票机制,本方法可以有效处理目标形变和遮挡严重的情况,提高跟踪算法的准确度和鲁棒性。3)提出了一种基于仿射变换预测的相关滤波目标跟踪方法。针对传统相关滤波模型无法预测除目标位移以外的其他仿射变换的问题,本方法采用从粗到细的跟踪流程,利用长短时记忆网络自动生成相关滤波模型的更新率,用于预测目标的粗糙位移,然后通过一个仿射估计网络来粗糙估计目标当前的姿态变化和位移并进行目标对齐,最后采用对数极坐标变换和相关滤波操作提取与目标仿射变换相关的特征,并通过多层全连接网络来映射得到目标仿射变换参数。本方法把目标跟踪转换为目标仿射变换参数预测问题,相对于传统的基于位移和尺度预测的跟踪方法来说,可以处理更加复杂的目标运动。
刘军军[2]（2021）在《基于Lepus企业数据库监控系统研究与应用》文中进行了进一步梳理对企业构建自身数据库监控系统必要性进行了分析,进而引入介绍了开源数据库监控系统Lepus,通过对Lepus数据库监控系统设计及可扩展性的分析,提出了对Lepus可以作为企业开发自身网络管理软件框架,介绍了利用Lepus对数据库进行监控的情况。
孙肖坤[3]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中研究说明随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
展盼婷[4]（2021）在《基于云平台的沥青搅拌站远程监管系统的设计与实现》文中研究说明“物联网”的快速发展,促使工业领域各大企业更加注重企业自身的有效管理和大量生产数据的高效存储。沥青搅拌站为我国的公路、桥梁领域提供着重要材料。目前,我国搅拌站的发展,一方面,一个企业一般有多个搅拌站遍布全国各地,这些站点大都位于偏僻的郊外,每个站点就像一片信息的孤岛,不能及时分享生产数据而且一旦设备出现故障,故障处理周期长,这就严重影响了企业的生产效率。另一方面,半自动化的生产和半信息化的管理为企业发展带来了诸多的不便,越来越多的人希望能够拥有“一体化”的平台,将企业的生产和管理集成化,构建现代化的企业生产模式。另外,搅拌站的生产一直以来都是用量多、生产过程复杂、成品料的质量直接关系到整个工程的质量,所以要加强搅拌站生产的质量监督管理。针对以上问题,本文提出了基于云平台设计沥青搅拌站远程监管系统。具体工作围绕以下四个方面展开:第一,设计上位机数据采集方案完成控制系统与远程系统数据交互的接口。第二,搭建基于MQTT协议的数据通信,完成现场、云平台及远程浏览器之间的数据传输。第三,基于HT For Web技术的监控,利用HT For Web技术,创建可视化界面,模拟现场生产过程,完成远程界面的可视化实时监控,为远程监控提供了新的解决方案。第四,根据沥青搅拌站日常的生产流程以及企业管理需求,设计了 GPS地图、系统管理、数据管理、实时监控、设备管理等五大功能部分,实现了所有站点在地图上集中显示,生产数据以及生产过程远程共享,保证了企业的集成化信息管理。整个系统在Visual Stdio 2017集成环境下,基于.Net平台,结合MVC的设计模式进行前后端分离开发,并将系统部署上“云”。最后根据系统的需求,对整个系统进行了功能和性能两方面的测试,分析测试结果可以得出,系统各部分均可正常运行,整体性能达到预期效果。本系统的开发和应用,对提高搅拌站企业管理水平以及加快传统行业向现代化转型有着重要意义。
吉重光[5]（2021）在《基于JAVA WEB的330kV变电站监控系统软件设计》文中指出对变电站内的设备运行状态和环境参数进行监控,能有效提高变电站运行的智能化水平,对于维护电力系统的安全稳定具有重要意义。现有监控系统中各个监控环节相互独立,因此无法满足智能变电站网络化和共享化要求的现状。针对上述问题,本文设计了数据检测、报警系统、人员管理、门禁系统为一体的变电站在线监控系统。门禁系统主要采用人脸识别的技术对进入变电站人员进行识别,防止出现人员的误入导致了变电站内现场误操作,破坏变电站的稳定运行。本文开发了基于多重安全保障的门禁识别系统。门禁系统首先采用imread和resize函数实现对人脸图片的预处理,以标准数据集为基础构建训练样本集,通过优化后的卷积神经网络,使得该系统能够在不同光线强度下对人脸进行捕捉和识别。根据框架,对系统的登录注册功能、用户管理功能、菜单管理功能、角色管理功能、首页、报警功能、日志功能等进行了具体设计。最终,系统将采集到的实时信息显示到客户端,用户登录系统之后,可以直接查看变电站内设备的运行情况;当设备出现异常时,在变电站中报警并且向系统发送故障原因和故障点的位置,系统将获得储存的报警日志,并且在电网地图视图标识故障点的位置;此外,报警系统还将向用户发送短信或电话的通知。
田雨晴[6]（2021）在《基于NB-IoT的公共建筑用电监控系统设计与实现》文中研究指明随着城市化进程的不断推进,我国公共建筑能耗随着面积的增加而大幅上涨。在这种背景下,目前市面上常见的公共建筑用电监控系统,大多采用智能电表配合总线的方式进行现场数据采集,存在布线工程量大、维护不便等问题。同时,一些现有建筑用电监控系统对异常用电的行为不能进行有效的管控,无法及时排除安全隐患,并且容易造成电能的浪费,制定相关政策以及进一步推进公共建筑节能工作较为困难。本文在研究现有建筑用电监控系统的基础上,利用NB-IoT（Narrow Band Internet of Things,窄带物联网）技术,设计并实现一套公共建筑用电监控系统。本文的主要工作如下:（1）结合无线通信技术NB-IoT,设计了一种结构更简单、稳定性更高并且更容易部署的公共建筑用电监控系统。系统由无线监控网络和用电管理平台组成,其中无线监控网络包括监控节点和云平台两部分。（2）根据系统整体架构,搭建无线监控网络。完成监控节点的硬件设计,采用模块化的设计方式编写各部分程序,实现对节点所接负载的用电监测、显示与控制。基于MQTT协议,将节点的无线通信模块与云平台对接,实现无线监控网络的数据传输。（3）搭建用电管理平台,设计平台数据库与用户界面。利用云平台的服务端订阅功能和云端开发SDK,将用电管理平台与云平台对接,实现整个系统的数据传输,进而实现用电管理平台的实时数据显示、历史数据查询和指令下发的功能。（4）对本文设计的公共建筑用电监控系统进行整体测试,验证系统数据传输与各部分功能。结果表明,系统运行良好,数据能够稳定传输,系统功能达到了预期目的。
袁瑛[7]（2021）在《基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统研究》文中进行了进一步梳理油井工况反映油井动态生产过程,对油井工况进行诊断与预警可以掌握油井生产状态,保障油田安全生产。目前,建立油井工况诊断与预警模型依赖单一数据,诊断效率低下;井况诊断与预警没有形成系统分析,诊断预警信息实时性差。研究基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统,通过建立多参数油井工况诊断与预警模型,搭建物联网架构,实现高效诊断与实时预警,助理智慧化油田发展。课题通过分析实时生产数据对油井工况的影响,研究游梁式有杆泵抽油系统在典型工况下的实时生产数据变化,提出基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统功能需求,结合物联网技术进行系统总体设计。首先,确定系统硬件组成,设计RS485通信电路、4G无线传输电路以及完成应用层硬件选型。其次根据系统软件功能与架构,综合设计数据采集传输、数据管理、工况管理、Web发布、工况诊断与预警模型软件。重点设计多参数油井工况诊断与预警模型,通过提取示功图灰度特征,计算三相电参有功功率和功率波动因数以及套压与动液面平均值,确定BP工况诊断与预警模型输入,以井场11种典型工况为输出,在MATLAB中完成BP神经网络模型建立与算法测试。完成油井工况诊断与预警后台界面开发,开发界面包括油井实时工况、历史工况、单井分析、报警预警、管控方案。通过对系统进行软硬件测试与运行效果分析,确定系统运行的可行性。测试结果表明,通过多参数融合分析,建立BP神经网络诊断与预警模型,可以提高油井工况的诊断准确率,后台管理界面开发可以提高系统报警、预警实时性。进一步实现油井工况在线诊断与实时预警,降低人工巡检成本,提高系统应用价值,对智慧化油田发展具有现实应用意义。
梁新玉[8]（2021）在《基于动液面的同心射流泵智能采油控制系统与应用研究》文中提出随着对石油需求量的与日俱增,进一步提高原油的开采效率,已成为当前油田开发和建设的重要工作。河南油田大多属于疏松砂岩油藏,长期受到高含沙、低渗透等地质条件的制约,在采油生产过程中由于地层供液能力和泵抽汲能力的不匹配会造成油井动液面的变化,直接影响到射流泵采油的效率和能耗,研究基于动液面的同心射流泵智能采油控制系统具有重要的意义。课题通过对河南油田射流泵采油排砂工艺及其设备和油井动液面变化对射流泵采油过程影响的分析与研究,确定了射流泵智能采油控制系统的需求,并结合射流泵采油控制原理的研究,提出了基于模糊控制策略的油井动液面控制方法,设计了基于动液面的同心射流泵智能采油控制系统,使射流泵采油排砂作业始终在合理的油井动液面范围内进行。系统主要由油井动液面监测仪、变频器、智能采油控制器和上位机监控平台等构成。硬件上,智能采油控制器采用STM32F103RET6为主控制芯片,设计了供电电路、外部存储电路、启停控制电路、RS485通讯电路和4G无线网络传输电路等,并对主要硬件设备和上位机监控平台进行了选型。软件上,利用Keil u Vision5集成开发环境进行各功能模块程序的编写,其中包括主程序、数据读取程序、动液面控制程序和启停控制程序等。利用Qt Creator集成开发环境和My SQL数据库完成智能采油控制系统上位软件的开发,能够对油井实时生产数据进行计算、存储和动态显示以及控制指令的下发,最终实现了对射流泵采油过程的智能控制。基于动液面的同心射流泵智能采油控制系统在河南油田实际应用效果表明,系统能够稳定可靠的运行,实现了对油井生产数据的实时采集、无线网络传输、计算和存储以及远程监控和油井动液面控制等功能,降低了原油开采的成本。油井动液面的控制对提高射流泵采油排砂的效率和油井的产液量起到了重要作用,满足了射流泵智能采油控制的需求,在对疏松砂岩油藏的开发中具有典型应用价值。
单光胤[9]（2021）在《智能门锁网络安全功能检测系统设计与实现》文中认为随着物联网技术的不断发展革新,各种智能化的家居产品也逐渐从概念走向现实。智能门锁作为其中的一员,是家庭安全财产的第一道也是最重要的防线,其安全性至关重要。然而当前的锁具标准大都是针对传统机械锁的,智能门锁厂商还不能参照一个统一、全面的标准来制造产品,导致目前的智能门锁技术规格不一,安全状况堪忧。此外目前仍未有专门针对智能门锁的安全检测软件。在这一背景下,本文设计并实现了一款智能门锁网络安全功能检测系统。主要工作如下:（1）通过研究整理已有资料和国内外研究现状,结合对市场上智能门锁的技术参数调查,确定了研究方向为智能门锁的网络安全功能检测。从先进性、稳定性等方面对开发技术进行甄选,确定使用B/S架构设计系统,使用SSM框架开发系统,有效降低了各功能模块间的耦合度。（2）对系统进行了全面的需求分析,设计了数据包处理、端口扫描、重放攻击测试、流量监控、数据分析等功能模块,完整覆盖了智能门锁网络安全功能的检测要求。根据需求分析结果,对系统的功能进一步细化,每个模块都进行了单独设计,给出了详细的实现流程。为了保证系统的认证安全,项目引入了Spring Security框架。对于端口扫描慢速问题,使用了多线程技术。此外,本文通过Java编程语言实现了RFC（Recursive Flow Classification）算法,可以在任何网络环境下有效地筛选出智能门锁通信数据包。（3）根据设计方案,完成了具体的系统实现。通过对各功能模块进行测试,表明该系统能满足用户的使用。在系统正常工作状态下,可实现数据包处理、端口扫描、流量监控等一系列功能,为智能门锁的网络安全功能检测提供了支持。
胡皓翔[10]（2021）在《嵌入式目标检测平台架构设计与实现》文中指出随着深度学习目标检测研究越来越深入,相关技术正逐步赋能于嵌入式设备,为其提供更强的计算分析能力。深度学习环境部署和目标检测模型训练对于嵌入式开发人员存在着一定的行业门槛。当前,公交运营监控管理中也逐渐应用嵌入式目标检测。因此,为了降低深度学习目标检测技术的应用难度,本文提出了一个嵌入式目标检测平台设计方案,从而提供了一个具备较强通用性的、操作流程简便化的嵌入式目标检测平台,使其可以用于多种公交监控管理相关的场景。该平台同时具备设备管理和目标检测模型训练能力。本文主要研究内容有:1.设计一个适用于公交运营监控管理的嵌入式目标检测平台本文设计的该平台应兼具设备（车载、路侧等设备,下同）管理能力和深度学习训练测试能力的平台,可适用于嵌入式目标检测场景。本文设计的该平台应具备在线推送模型、配置文件、参数的能力;设备快速注册到平台的能力;具备视频和文本形式展示目标检测结果的能力;具备简化的统一的清晰的模型训练流程的能力。2.实现平台各功能模块并在实际场景中进行验证首先,本文实现的该平台主要分为四个模块:中心服务端、嵌入式端、文件服务器、转发服务器。中心服务端主要提供了平台所需的相关服务和同用户交互的能力;嵌入式端主要提供了嵌入式目标检测能力和接收命令、上传检测结果能力;文件服务器主要提供了模型和配置文件储存和管理能力;转发服务器主要提供了转发检测后视频流能力。接着,本文针对平台中的四个模块进行了功能测试和模块测试,证明该平台提供的相关能力的可用性和稳定性。最后,本文针对公交站台监控场景和车内拥挤度检测场景,利用该平台进行了场景测试,证明该平台可以满足公交运营监控管理场景的相关需求。3.设计一种级联特征检测算法,解决车内拥挤度检测场景问题首先,为评价车内拥挤度,本文设计了一种级联特征检测算法。该算法先通过目标检测算法得到场景中的关键目标,在经过中间连接块转化为掩模图,最后通过分类网络得到拥挤度评价结果。接着,本文进行了最优检测算法选择的实验,Yolov3以67.9%的准确率和68.0fps,在精度和速度的综合考虑下优于其他算法;本文又进行了最优分类网络选择的实验,AlexNet以82.7%的准确率和512.90fps,在精度和速度的综合考虑下优于其他网络。最后,本文选择Yolov3和AlexNet作为级联特征检测算法中的检测算法和分类网络。
二、网络数据库的监控（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、网络数据库的监控（论文提纲范文）
（1）视觉单目标跟踪算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 视觉目标跟踪问题 |
| 1.2.1 定义 |
| 1.2.2 难点及挑战 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 常用数据库及评价指标 |
| 1.4.1 常用数据库 |
| 1.4.2 常用评价指标 |
| 1.5 本文的研究内容及贡献 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 2 目标跟踪综述 |
| 2.1 跟踪流程框架和组成 |
| 2.2 跟踪方法分类 |
| 2.3 特征表达 |
| 2.3.1 传统特征 |
| 2.3.2 深度学习特征 |
| 2.4 跟踪模型 |
| 2.4.1 传统方法 |
| 2.4.2 深度学习方法 |
| 2.5 搜索策略 |
| 3 结合消失判断的长时目标跟踪 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法原理 |
| 3.2.1 算法框架及思路 |
| 3.2.2 基础跟踪模型 |
| 3.2.3 基于对数极坐标变换的目标消失判断 |
| 3.2.4 目标重检测 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 超参数影响测试 |
| 3.3.3 当时相关SOTA算法对比 |
| 3.3.4 跟踪结果分析 |
| 3.4 总结 |
| 4 基于图约束核相关滤波和多模板投票的目标跟踪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法原理 |
| 4.2.1 算法框架及思路 |
| 4.2.2 图约束核相关滤波 |
| 4.2.3 基于块循环矩阵的优化算法 |
| 4.2.4 多模板投票机制 |
| 4.2.5 尺度预测 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 严重遮挡下的目标偏移处理 |
| 4.3.3 基准比较 |
| 4.3.4 当时相关SOTA算法对比 |
| 4.3.5 定性分析 |
| 4.4 总结 |
| 5 基于仿射变换预测的相关滤波目标跟踪 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法原理 |
| 5.2.1 算法框架及思路 |
| 5.2.2 粗糙位移预测 |
| 5.2.3 仿射变换预测 |
| 5.2.4 离线训练 |
| 5.2.5 在线跟踪 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 模型简化测试 |
| 5.3.3 相关滤波SOTA方法对比 |
| 5.3.4 其他SOTA算法对比 |
| 5.3.5 算法速度对比 |
| 5.3.6 定性分析 |
| 5.4 总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
（2）基于Lepus企业数据库监控系统研究与应用（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 Lepus |
| 2.1 主要功能 |
| 2.2 软件结构 |
| 2.3 数据采集方式 |
| 2.4 可扩展性 |
| 3 使用Lepus |
| 3.1 不足与改进 |
| 3.2 有效利用邮件报警 |
| 4 结语 |
（3）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于云平台的沥青搅拌站远程监管系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 云平台国内外研究现状 |
| 1.2.2 搅拌站设备控制及远程监控系统研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 相关技术介绍和研究 |
| 2.1 ASP.Net MVC设计模式 |
| 2.2 Mini UI前端框架 |
| 2.3 HT for Web技术研究 |
| 2.3.1 数据容器与视图组件 |
| 2.3.2 JSON矢量图 |
| 2.3.3 数据绑定与动画 |
| 2.4 ECharts可视化框架 |
| 2.5 ADO.NET数据库访问技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统总体方案设计 |
| 3.1 沥青搅拌站控制系统及生产流程介绍 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 业务功能需求 |
| 3.2.2 非功能性需求 |
| 3.3 系统总体框架设计 |
| 3.4 系统详细设计 |
| 3.4.1 I/O数据点分析及设计 |
| 3.4.2 数据通信设计 |
| 3.4.3 系统业务功能模块设计 |
| 3.4.4 前后台数据交互设计 |
| 3.4.5 数据管理模块设计 |
| 3.5 数据库系统设计 |
| 3.5.1 Power Designer介绍 |
| 3.5.2 数据库设计概述 |
| 3.5.3 部分数据表结构设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 云平台沥青搅拌站远程监管系统实现 |
| 4.1 云服务器选择 |
| 4.2 Web API服务端开发 |
| 4.3 C#数据采集(上位机) |
| 4.4 基于MQTT协议通信的实现 |
| 4.4.1 MQTT代理服务器实现 |
| 4.4.2 MQTT客户端实现 |
| 4.5 远程监视界面实现 |
| 4.5.1 基本图元及属性设计 |
| 4.5.2 视图编辑器实现 |
| 4.5.3 监视界面实现 |
| 4.6 远程管理系统主要功能实现 |
| 4.6.1 GPS地图模块实现 |
| 4.6.2 系统登录/注册模块实现 |
| 4.6.3 系统界面框架实现 |
| 4.6.4 系统管理模块实现 |
| 4.6.5 数据管理模块实现 |
| 4.6.6 故障报警模块实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统发布与测试 |
| 5.1 系统发布 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 数据通信测试 |
| 5.2.2 远程监控界面测试 |
| 5.2.3 业务功能模块测试 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）基于JAVA WEB的330kV变电站监控系统软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及主要工作 |
| 2 变电站监控系统设计原则和开发技术分析 |
| 2.1 设计原则分析 |
| 2.1.1 数据管理分析 |
| 2.1.2 状态管理分析 |
| 2.1.3 管理分析 |
| 2.1.4 日志管理 |
| 2.1.5 系统维护管理 |
| 2.2 Java Web开发技术分析 |
| 2.3 环境参数监测研究 |
| 2.3.1 SF_6气体监测 |
| 2.3.2 温、湿度监测 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 人脸识别的门禁系统设计 |
| 3.1 变电站门禁系统设计 |
| 3.2 国内外现状及设计要求 |
| 3.3 门禁系统框架设计 |
| 3.4 基于神经网络的人脸识别方法设计 |
| 3.5 人脸图像的获取与数据预处理 |
| 3.5.1 训练数据集处理 |
| 3.5.2 人脸图片降维 |
| 3.6 基于深度学习的人脸识别过程 |
| 3.6.1 可视化训练过程 |
| 3.6.2 模型训练 |
| 3.6.3 人脸识别结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 变电站监控系统软件设计 |
| 4.1 系统设计 |
| 4.1.1 总体架构设计 |
| 4.1.2 网络拓扑设计 |
| 4.1.3 接口设计 |
| 4.1.4 数据库设计 |
| 4.2 功能实现 |
| 4.2.1 登录注册的功能实现 |
| 4.2.2 用户管理功能实现 |
| 4.2.3 菜单管理功能实现 |
| 4.2.4 角色管理功能实现 |
| 4.2.5 首页功能实现 |
| 4.2.6 设备功能实现 |
| 4.2.7 电气参数显示功能实现 |
| 4.2.8 报警系统功能实现 |
| 4.2.9 日志系统功能实现 |
| 4.3 结合人脸识别的330kV变电站监控系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（6）基于NB-IoT的公共建筑用电监控系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 公共建筑用电监控研究现状 |
| 1.2.2 NB-IoT技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 系统整体框架设计 |
| 2.1 系统整体方案设计 |
| 2.1.1 系统需求分析 |
| 2.1.2 设计方案 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 无线通信技术 |
| 2.2.2 微控制器 |
| 2.2.3 管理端搭建技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 公共建筑用电监控系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体结构 |
| 3.2 系统硬件电路设计 |
| 3.2.1 用电监测电路设计 |
| 3.2.2 无线通信电路设计 |
| 3.2.3 显示电路设计 |
| 3.2.4 用电开关电路设计 |
| 3.2.5 控制电路设计 |
| 3.2.6 电源电路设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 无线监控网络软件设计 |
| 4.1 软件整体工作流程 |
| 4.2 无线监控网络程序设计 |
| 4.2.1 用电监测程序设计 |
| 4.2.2 显示程序设计 |
| 4.2.3 无线通信程序设计 |
| 4.2.4 用电控制程序设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 用电管理平台设计 |
| 5.1 用电管理平台整体框架 |
| 5.2 用电管理平台实现 |
| 5.2.1 数据库设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.2.3 云平台对接 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 公共建筑用电监控系统测试 |
| 6.1 无线监控网络测试 |
| 6.1.1 用电监测功能测试 |
| 6.1.2 云平台测试 |
| 6.2 用电管理平台测试 |
| 6.2.1 实时用电数据显示测试 |
| 6.2.2 历史用电数据查看测试 |
| 6.2.3 阈值设定与用电控制功能测试 |
| 6.2.4 节点管理功能测试 |
| 6.2.5 系统管理功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 |
| 1.1.1 课题研究的目的 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 课题研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 油井工况诊断与预警系统相关理论与技术 |
| 2.1 油井生产数据分析 |
| 2.1.1 示功图分析 |
| 2.1.2 三相电参分析 |
| 2.1.3 套压分析 |
| 2.1.4 动液面分析 |
| 2.2 油田物联网技术 |
| 2.3 油井工况诊断与预警方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 油井工况诊断与预警系统需求分析与方案设计 |
| 3.1 采油系统 |
| 3.1.1 采油系统组成 |
| 3.1.2 采油系统工作原理 |
| 3.2 油井工况分析 |
| 3.3 油井工况诊断与预警系统功能需求分析 |
| 3.4 油井工况诊断与预警系统总体方案设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统的硬件设计 |
| 4.1 系统硬件组成 |
| 4.2 数据采集层硬件设计 |
| 4.2.1 检测设备选型 |
| 4.2.2 采集装置硬件设计 |
| 4.3 网络传输层硬件设计 |
| 4.4 后台应用层硬件选型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统软件设计 |
| 5.1 基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统软件功能 |
| 5.2 基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统软件构成 |
| 5.3 实时生产数据采集与传输程序设计 |
| 5.3.1 数据采集子程序设计 |
| 5.3.2 无线传输子程序设计 |
| 5.4 数据管理程序设计 |
| 5.5 油井工况诊断与预警模型建立 |
| 5.5.1 基于BP神经网络的油井工况诊断与预警模型 |
| 5.5.2 诊断与预警算法数据交互程序设计 |
| 5.6 工况管理界面程序设计 |
| 5.7 Web发布程序设计 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 测试与运行效果分析 |
| 6.1 系统硬件测试 |
| 6.1.1 检测设备硬件测试 |
| 6.1.2 采集传输装置硬件测试 |
| 6.1.3 管理平台硬件测试 |
| 6.2 系统软件测试 |
| 6.2.1 采集子程序测试 |
| 6.2.2 传输子程序测试 |
| 6.2.3 数据库测试 |
| 6.2.4 诊断与预警模型测试 |
| 6.2.5 工况管理界面测试 |
| 6.2.6 Web发布测试 |
| 6.3 运行效果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（8）基于动液面的同心射流泵智能采油控制系统与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 |
| 1.1.1 课题研究的目的 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 课题研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 射流泵智能采油控制系统需求分析 |
| 2.1 射流泵采油工艺简介 |
| 2.1.1 射流泵采油工艺设备构成 |
| 2.1.2 射流泵采油工艺过程 |
| 2.1.3 射流泵采油工艺特点 |
| 2.2 油井动液面变化对采油的影响 |
| 2.3 油井动液面的测量 |
| 2.4 射流泵智能采油控制系统需求分析 |
| 2.4.1 系统控制需求分析 |
| 2.4.2 系统控制需求 |
| 2.4.3 数据测量需求 |
| 2.4.4 数据传输需求 |
| 2.4.5 系统功能需求 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 射流泵智能采油控制系统设计 |
| 3.1 射流泵智能采油控制系统设计准则 |
| 3.2 射流泵智能采油控制系统原理 |
| 3.3 射流泵智能采油控制系统方案设计 |
| 3.3.1 智能采油控制系统构成 |
| 3.3.2 智能采油控制柜设计 |
| 3.3.3 智能采油控制器设计 |
| 3.4 智能采油控制器与仪表及上位机间的通信方式 |
| 3.4.1 智能采油控制器与仪表通信方式 |
| 3.4.2 智能采油控制器与上位机通信方式 |
| 3.5 智能采油控制系统控制策略 |
| 3.5.1 油井动液面模糊控制策略的确立 |
| 3.5.2 模糊控制原理 |
| 3.5.3 油井动液面模糊控制器设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 射流泵智能采油控制系统硬件设计 |
| 4.1 射流泵智能采油控制系统硬件组成 |
| 4.2 射流泵智能采油控制系统设备选型 |
| 4.3 智能采油控制器硬件设计 |
| 4.3.1 智能采油控制器硬件组成 |
| 4.3.2 主控芯片及其外围电路设计 |
| 4.3.3 供电电路设计 |
| 4.3.4 触摸屏接口电路设计 |
| 4.3.5 外部存储电路设计 |
| 4.3.6 启停控制电路设计 |
| 4.3.7 RS485 通讯电路设计 |
| 4.3.8 4G无线通信电路设计 |
| 4.4 上位机监控平台硬件选型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 射流泵智能采油控制系统软件开发 |
| 5.1 射流泵智能采油控制系统软件功能 |
| 5.1.1 射流泵智能采油控制系统软件功能组成 |
| 5.1.2 射流泵智能采油控制系统软件功能概述 |
| 5.2 软件开发环境 |
| 5.2.1 Keil uVision5 集成开发环境 |
| 5.2.2 Qt Creator集成开发环境 |
| 5.2.3 MySQL开发环境 |
| 5.3 射流泵智能采油控制系统软件架构 |
| 5.4 智能采油控制器程序设计 |
| 5.4.1 主程序设计 |
| 5.4.2 数据读取子程序设计 |
| 5.4.3 4G无线网络通信子程序设计 |
| 5.4.4 动液面控制子程序设计 |
| 5.4.5 触摸屏读写子程序设计 |
| 5.4.6 启停控制子程序设计 |
| 5.5 上位机软件设计 |
| 5.5.1 与下位机通信子程序设计 |
| 5.5.2 动液面模糊控制算法子程序设计 |
| 5.5.3 数据存储与管理子程序设计 |
| 5.5.4 网页查询与显示子程序设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 射流泵智能采油控制系应用与效果分析 |
| 6.1 智能采油控制系统测试 |
| 6.1.1 系统硬件测试 |
| 6.1.2 系统软件测试 |
| 6.2 智能采油控制系统现场应用效果分析 |
| 6.2.1 智能采油控制系统现场安装与调试 |
| 6.2.2 智能采油控制系统运行效果展示 |
| 6.2.3 智能采油控制系统应用效果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（9）智能门锁网络安全功能检测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能门锁研究现状 |
| 1.2.2 数据包分类技术研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第二章 系统开发所涉及的技术工具 |
| 2.1 系统实现关键工具 |
| 2.1.1 系统开发架构 |
| 2.1.2 系统开发软件平台 |
| 2.1.3 系统开发工具平台 |
| 2.2 SSM框架技术 |
| 2.2.1 Spring框架 |
| 2.2.2 Spring MVC框架 |
| 2.2.3 My Batis框架 |
| 2.3 Spring Security框架 |
| 2.4 My SQL数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统总体分析与设计 |
| 3.1 系统目标 |
| 3.2 系统的可行性分析 |
| 3.3 系统的需求分析 |
| 3.3.1 功能性需求分析 |
| 3.3.2 非功能性需求分析 |
| 3.4 系统的架构设计 |
| 3.4.1 系统设计原则 |
| 3.4.2 系统的体系结构 |
| 3.5 系统的功能模块设计 |
| 3.5.1 登录模块 |
| 3.5.2 数据包处理模块 |
| 3.5.3 端口扫描模块 |
| 3.5.4 重放攻击模块 |
| 3.5.5 流量监控模块 |
| 3.5.6 数据分析模块 |
| 3.5.7 报告生成模块 |
| 3.6 数据库设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于RFC算法的数据包筛选功能实现 |
| 4.1 数据包分类概述 |
| 4.1.1 数据包分类器构造 |
| 4.1.2 数据包分类规则集 |
| 4.2 RFC算法 |
| 4.3 RFC算法的Java语言实现 |
| 4.3.1 规则集的构建 |
| 4.3.2 Java语言实现 |
| 4.4 筛选效果测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统实现 |
| 5.1.1 基础功能实现 |
| 5.1.2 数据包处理功能实现 |
| 5.1.3 端口扫描功能实现 |
| 5.1.4 重放攻击功能实现 |
| 5.1.5 流量监控功能实现 |
| 5.1.6 数据分析功能实现 |
| 5.1.7 生成报告功能实现 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 数据包处理模块测试 |
| 5.2.2 端口开放测试 |
| 5.2.3 流量监控测试 |
| 5.2.4 其余功能测试 |
| 5.2.5 可靠性测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）嵌入式目标检测平台架构设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 论文的内容及章节安排 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 中心服务端相关技术 |
| 2.1.1 前端相关技术 |
| 2.1.2 后端相关技术 |
| 2.2 嵌入式端相关技术 |
| 2.3 模块间通信技术 |
| 2.4 目标检测相关算法 |
| 2.4.1 SSD算法 |
| 2.4.2 YOLO算法 |
| 2.4.3 相关分类网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 嵌入式目标检测平台架构设计 |
| 3.1 嵌入式目标检测场景需求分析 |
| 3.2 嵌入式目标检测平台架构 |
| 3.3 嵌入式目标检测平台分模块设计 |
| 3.3.1 目标检测平台中心服务端 |
| 3.3.2 嵌入式目标检测端 |
| 3.3.3 平台辅助服务端 |
| 3.4 模型、文件和参数推送模块设计 |
| 3.5 设备快速部署模块设计 |
| 3.6 检测结果评估模块设计 |
| 3.7 训练测试模块设计 |
| 3.8 其它功能模块设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 嵌入式目标检测平台实现 |
| 4.1 嵌入式目标检测平台接口设计 |
| 4.1.1 平台中心服务端微服务接口 |
| 4.1.2 嵌入式目标检测平台实体存储格式 |
| 4.1.3 中心服务端SofaRPC服务接口 |
| 4.1.4 目标检测视频流地址格式 |
| 4.1.5 MQTT上传与下发消息格式 |
| 4.1.6 模型、配置文件存储地址 |
| 4.2 嵌入式目标检测平台分模块功能测试 |
| 4.2.1 目标检测平台中心服务端 |
| 4.2.2 嵌入式目标检测端 |
| 4.2.3 平台辅助服务端 |
| 4.3 模型、文件和参数推送模块实现 |
| 4.4 设备快速部署模块实现 |
| 4.5 检测结果模块实现 |
| 4.6 训练测试模块实现 |
| 4.7 其他功能模块实现 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统验证 |
| 5.1 平台部署 |
| 5.2 公交站台场景验证 |
| 5.2.1 场景概述 |
| 5.2.2 平台应用 |
| 5.3 车内拥挤度场景验证 |
| 5.3.1 场景概述 |
| 5.3.2 算法设计 |
| 5.3.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、网络数据库的监控（论文参考文献）
- [1]视觉单目标跟踪算法研究[D]. 郑伟伟. 浙江大学, 2021(01)
- [2]基于Lepus企业数据库监控系统研究与应用[J]. 刘军军. 电脑编程技巧与维护, 2021(08)
- [3]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]基于云平台的沥青搅拌站远程监管系统的设计与实现[D]. 展盼婷. 西安理工大学, 2021(01)
- [5]基于JAVA WEB的330kV变电站监控系统软件设计[D]. 吉重光. 西安理工大学, 2021(01)
- [6]基于NB-IoT的公共建筑用电监控系统设计与实现[D]. 田雨晴. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [7]基于实时生产数据的油井工况诊断与预警系统研究[D]. 袁瑛. 西安石油大学, 2021(09)
- [8]基于动液面的同心射流泵智能采油控制系统与应用研究[D]. 梁新玉. 西安石油大学, 2021(09)
- [9]智能门锁网络安全功能检测系统设计与实现[D]. 单光胤. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [10]嵌入式目标检测平台架构设计与实现[D]. 胡皓翔. 北京邮电大学, 2021(01)