8篇关于安防的计算机毕业论文

今天分享的是关于安防的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到安防等主题,本文能够帮助到你 四川机电职业技术学院网络视频监控系统的设计与实现 这是一篇关于安防,IP视频监控

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四川机电职业技术学院网络视频监控系统的设计与实现

这是一篇关于安防,IP视频监控,Web服务,J2EE体系结构的论文, 主要内容为随着社会信息化的发展,性价比较高、功能较为强大的基于IP网络视频监控网络系统被普遍应用于公共场合。为了建设和谐校园,为广大师生营造一个安全,规范的校园坏境,针对实际情况设计并实现了四川机电职业技术学院网络视频监控系统。本文主要阐述了网络视频监控网络系统软件的设计思想、功能设计和实现方案;对系统的各个子功能模块及软硬件的实现过程进行了详尽说明;针对视频监控自身的特点,结合四川机电职业技术学院的实际情况,从开发体系结构、系统分析设计、数据库设计和系统具体实现等方面探索研究,建立了一个具有实用性的应用系统。基于IP网络视频监控网络系统由数据釆集子系统、视频监控子系统和数据管理子系统三大模块构成,具体设计过程如下:(1)研究并整理了国内外网络视频监控的相关文献,并归纳和整理了这些文献,完成了总结报告。(2)研究了系统开发的相关技术,分析了系统开发所要用到的Web开发技术、WebService框架,学习并深入了解了SSH框架的原理,同时研究和学习了MVC设计模式、Oracle数据库。(3)对系统进行了需求分析,结合四川机电职业技术学院的实际情况分析了网络视频监控系统的背景、功能需求和非功能需求如健壮性与安全性,为系统的设计作了准备。(4)对四川机电职业技术学院的网络视频监控系统进行了体系结构介绍,结合实际情况进行总体结构设计和功能模块设计,如数据采集,IP组播和云台控制等以及系统的数据库设计,为系统的编码作了准备。(5)使用MyEclipse8.5开发工具实现了网络视频监控系统,并用截图展示了相关界面。(6)研究运动检测技术中的光流场计算方法,实现了指定区域的移动目标检测。系统开发完成后被部署到了真实的网络环境中,系统可以正常运行,并且基本满足了四川机电职业技术学院网络视频监控的需求。

四川机电职业技术学院网络视频监控系统的设计与实现

这是一篇关于安防,IP视频监控,Web服务,J2EE体系结构的论文, 主要内容为随着社会信息化的发展,性价比较高、功能较为强大的基于IP网络视频监控网络系统被普遍应用于公共场合。为了建设和谐校园,为广大师生营造一个安全,规范的校园坏境,针对实际情况设计并实现了四川机电职业技术学院网络视频监控系统。本文主要阐述了网络视频监控网络系统软件的设计思想、功能设计和实现方案;对系统的各个子功能模块及软硬件的实现过程进行了详尽说明;针对视频监控自身的特点,结合四川机电职业技术学院的实际情况,从开发体系结构、系统分析设计、数据库设计和系统具体实现等方面探索研究,建立了一个具有实用性的应用系统。基于IP网络视频监控网络系统由数据釆集子系统、视频监控子系统和数据管理子系统三大模块构成,具体设计过程如下:(1)研究并整理了国内外网络视频监控的相关文献,并归纳和整理了这些文献,完成了总结报告。(2)研究了系统开发的相关技术,分析了系统开发所要用到的Web开发技术、WebService框架,学习并深入了解了SSH框架的原理,同时研究和学习了MVC设计模式、Oracle数据库。(3)对系统进行了需求分析,结合四川机电职业技术学院的实际情况分析了网络视频监控系统的背景、功能需求和非功能需求如健壮性与安全性,为系统的设计作了准备。(4)对四川机电职业技术学院的网络视频监控系统进行了体系结构介绍,结合实际情况进行总体结构设计和功能模块设计,如数据采集,IP组播和云台控制等以及系统的数据库设计,为系统的编码作了准备。(5)使用MyEclipse8.5开发工具实现了网络视频监控系统,并用截图展示了相关界面。(6)研究运动检测技术中的光流场计算方法,实现了指定区域的移动目标检测。系统开发完成后被部署到了真实的网络环境中,系统可以正常运行,并且基本满足了四川机电职业技术学院网络视频监控的需求。

东湖明珠智慧社区集成系统设计与开发

这是一篇关于智慧社区,集成,安防,视频监控的论文, 主要内容为随着科技与信息时代的到来,各行各业也紧跟时代潮流,加入信息化管理的大潮中。地产行业就是其中一员,在努力适应信息化的背景下,“智慧社区”应运而生。智慧社区的总体目标是:采用现代化的技术,有效结合人防、物防以及技防,为住户创造便捷、舒适且安全的生活环境。 以东湖明珠社区的智能化需求为依据,对智慧社区集成系统进行设计与开发。主要工作有:通过计算机软件相关技术,为系统开发提供技术支持,所使用的相关技术包括数据库技术,网络技术以及软件架构理论;根据系统需求分析,确定系统总体架构设计以及各子系统流程设计,确定主要功能模块为报警信息采集模块以及视频直播模块,所有系统均需要用到报警信息采集模块,报警子系统均需要与视频监控系统联动;完成系统的详细设计工作,具体为数据库设计以及子系统详细设计,并且对部分子系统分别设计管理员入口及住户入口,分别拥有不同的功能;系统实现,实现主要模块的功能,并且完成了各个子系统的集成,同时,对集成后的系统提供数据查询与显示,数据更新等功能。 系统集成了如下子系统:可视对讲系统,火灾报警系统,防盗报警系统,视频监控系统,数字图书馆以及系统管理,形成一个统一的智慧社区管理平台。系统拥有较好的运行效果,界面简洁,便于操作及使用。

无线安防视频监控系统及移动应用设计与实现

这是一篇关于安防,视频监控,移动报警检测,多媒体推流,移动应用的论文, 主要内容为无线视频监控系统,是将监控系统与无线网络相结合,通过无线网络将监控场景的视频信息和数据传输到监控终端并进行显示的一种新型监控系统。近年来,互联网行业快速发展,普通的无线视频监控系统已无法满足用户随时随地监控的需求,各安防企业也开始着重实现可在移动端使用的无线视频监控产品。本文设计并实现了基于采集端/服务端/客户端三层结构的无线视频监控系统:采集端负责与图像采集设备进行对接,将采集数据处理后上传至服务端;服务端负责进行统一的信息管理和视频流数据的分发;客户端向用户提供监控可视化服务。在采集端,本系统主要使用的OpenCV、FFmpeg技术实现图像视频报警处理和推流两种功能;在服务端,使用轻量级开发框架SpringBoot,数据库为PostgreSQL使用Nginx作为流媒体分发服务器,同时,为满足报警功能的实时性,本文使用了腾讯推出的XGPush推送服务;在客户端方面,本系统在iOS操作系统上使用ijkplayer流媒体库实现了流的接收、解码和渲染。本文首先完成了系统的需求分析,并结合系统拓展性、兼容性等因素,完成了系统设计,根据各端职责划分完成三端结构设计。最后,详细阐述了系统的具体实现、操作逻辑和测试结果,并给出部分系统的功能截图。经测试后,本文实现的系统能够实现无线视频监控系统的所有功能、拥有良好的用户操作体验,并兼容了iPhone系列移动设备的所有机型,系统达到无线视频监控系统的要求。

实时视频监控系统的设计与实现

这是一篇关于实时,视频监控,WEB,安防,Java的论文, 主要内容为随着社会科技快速进步,传统的视频监控系统已经几乎无法满足现阶段的监控需求,为人类社会的健康发展带来了很多潜在的威胁。因此对于安全的需求和保障也不断的增加,尤其是有关于人身安全和财产安全的保障设施,这就使得监控系统显得尤为重要。而视频监控系统是安防领域中的热点,同时近年来各类智能设备数量的爆发性增长,视频监控系统正朝着数字化,智能化,网络化,人性化的方向发展。传统视频监控系统因存在处理能力较低、可扩展性差、无法准确捕获实时视频的监控需求,这样就不利于很多案件的侦破工作。随着视频监控的应用不断广泛,其原有的劣势也就不断的显现出来,视频数据不能够智能高清化,有线网络的传输方式过于单一等。这时就需要用到嵌入式web服务器结构技术的实时的监控系统,将摄像头将采集到的数据传输给服务器,操作员再通过服务器查看已经保存的数据,这些数据还可以接入互联网,这样使得观看时更加方便快捷,随时随地都能在有互联网的地方实现实时监控。本实时视频监控系统紧密的结合了安全防御业务实际工作具体需求,围绕实时监控与网络传输的信息可视化目标,开展技术研究和系统建设,最终利用J2EE平台,基于SNMP协议及Megaeyes协议,以B/S的结构,进行该系统的开发和设计。在实现的过程中,运用了发展成熟的第三方框架Struts、Spring、Hibernate,使得本系统结构清晰,易于维护和扩展。在数据传输方面,使用了Json来进行数据的传输,并最终将数据存储在MySQL数据库中。与此同时,本系统针对敏感数据的传输和存储进行了加密,使本系统具有良好的安全性。本文立足于我国现阶段对监控系统的基本需求,并总结和归纳了国内外先进的安防类软件的相关技术和思想,同时进行了自助创新,最终设计出了本实时视频监控系统。本实时视频监控系统严格的遵守了软件工程的开发与设计流程,最终完成了需求分析的全部功能,并进行了充分的测试,在我国多个地区的安防建设类业务中推广应用,取得了良好的应用效果。

东湖明珠智慧社区集成系统设计与开发

这是一篇关于智慧社区,集成,安防,视频监控的论文, 主要内容为随着科技与信息时代的到来,各行各业也紧跟时代潮流,加入信息化管理的大潮中。地产行业就是其中一员,在努力适应信息化的背景下,“智慧社区”应运而生。智慧社区的总体目标是:采用现代化的技术,有效结合人防、物防以及技防,为住户创造便捷、舒适且安全的生活环境。 以东湖明珠社区的智能化需求为依据,对智慧社区集成系统进行设计与开发。主要工作有:通过计算机软件相关技术,为系统开发提供技术支持,所使用的相关技术包括数据库技术,网络技术以及软件架构理论;根据系统需求分析,确定系统总体架构设计以及各子系统流程设计,确定主要功能模块为报警信息采集模块以及视频直播模块,所有系统均需要用到报警信息采集模块,报警子系统均需要与视频监控系统联动;完成系统的详细设计工作,具体为数据库设计以及子系统详细设计,并且对部分子系统分别设计管理员入口及住户入口,分别拥有不同的功能;系统实现,实现主要模块的功能,并且完成了各个子系统的集成,同时,对集成后的系统提供数据查询与显示,数据更新等功能。 系统集成了如下子系统:可视对讲系统,火灾报警系统,防盗报警系统,视频监控系统,数字图书馆以及系统管理,形成一个统一的智慧社区管理平台。系统拥有较好的运行效果,界面简洁,便于操作及使用。

实时视频监控系统的设计与实现

这是一篇关于实时,视频监控,WEB,安防,Java的论文, 主要内容为随着社会科技快速进步,传统的视频监控系统已经几乎无法满足现阶段的监控需求,为人类社会的健康发展带来了很多潜在的威胁。因此对于安全的需求和保障也不断的增加,尤其是有关于人身安全和财产安全的保障设施,这就使得监控系统显得尤为重要。而视频监控系统是安防领域中的热点,同时近年来各类智能设备数量的爆发性增长,视频监控系统正朝着数字化,智能化,网络化,人性化的方向发展。传统视频监控系统因存在处理能力较低、可扩展性差、无法准确捕获实时视频的监控需求,这样就不利于很多案件的侦破工作。随着视频监控的应用不断广泛,其原有的劣势也就不断的显现出来,视频数据不能够智能高清化,有线网络的传输方式过于单一等。这时就需要用到嵌入式web服务器结构技术的实时的监控系统,将摄像头将采集到的数据传输给服务器,操作员再通过服务器查看已经保存的数据,这些数据还可以接入互联网,这样使得观看时更加方便快捷,随时随地都能在有互联网的地方实现实时监控。本实时视频监控系统紧密的结合了安全防御业务实际工作具体需求,围绕实时监控与网络传输的信息可视化目标,开展技术研究和系统建设,最终利用J2EE平台,基于SNMP协议及Megaeyes协议,以B/S的结构,进行该系统的开发和设计。在实现的过程中,运用了发展成熟的第三方框架Struts、Spring、Hibernate,使得本系统结构清晰,易于维护和扩展。在数据传输方面,使用了Json来进行数据的传输,并最终将数据存储在MySQL数据库中。与此同时,本系统针对敏感数据的传输和存储进行了加密,使本系统具有良好的安全性。本文立足于我国现阶段对监控系统的基本需求,并总结和归纳了国内外先进的安防类软件的相关技术和思想,同时进行了自助创新,最终设计出了本实时视频监控系统。本实时视频监控系统严格的遵守了软件工程的开发与设计流程,最终完成了需求分析的全部功能,并进行了充分的测试,在我国多个地区的安防建设类业务中推广应用,取得了良好的应用效果。

基于NB-IoT的小区安防与环境监测系统设计与实现

这是一篇关于NB-IoT技术,安防,环境监测,嵌入式系统,异常报警的论文, 主要内容为随着社会经济的发展和生活水平的提高,人们对居住环境的安全性要求越来越高,对小区环境实施安全监测刻不容缓。传统的小区安防和环境监测系统多采用4G、3G、WLAN等通信技术,但存在功耗较大,通信距离有限、过多占用小区基站资源等缺点。随着通信技术的发展,NB-IoT(窄带物联网)技术由于具备低功耗、广覆盖、大连接等特点可以在小区安防监控得到广泛应用。因此本文设计一种基于NB-IoT的小区安防与环境监测系统,这对提高小区群众生活质量和提升居民幸福指数有着重要的意义。本论文针对当前城市小区内的安防与环境监测问题,结合目前安防与环境监测技术的发展状况,在研究了系统的功能和性能需求分析、整体结构设计和服务器端功能设计之后,采用嵌入式系统开发技术、人脸识别技术、NB-IoT通信技术以及应用程序开发技术等,设计并实现了基于NB-IoT的小区安防与环境监测系统。系统在设计时采用基于S3C6410处理器的人脸识别模块,采取仅上传识别结果的方式来防止业主隐私的泄漏;选用STM32F103处理器和各种环境信息传感器进行硬件设计从而对温湿度、有害气体浓度、PM2.5浓度等进行实时采集,并通过NB-IoT模块进行数据传输;经过云平台的数据转发之后,通过使用SpringBoot+Maven+Eclipse Mars2+MySQL的架构对服务器端进行设计,实现对数据信息的实时接收、显示和异常报警功能;移动手机终端采用基于Android系统进行开发,实现对服务器端的数据信息接收和显示等功能。通过不同时间段、不同的天气状况下对系统进行测试,测试结果显示,安防与环境监测系统能够长时间稳定运行,并能够实现对各项环境参数数据的实时采集与传输。通过对系统采集到的环境信息数据与仪器测量值对比,温湿度数据误差均在3%以内,烟雾浓度和PM2.5浓度数据误差均在5%以内。通过测量系统采集和传输数据的时间,平均响应时间均在2s以内。

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