推荐6篇关于视频监测的计算机专业论文

今天分享的是关于视频监测的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到视频监测等主题,本文能够帮助到你

智慧监管生鲜农产品信息管理系统的设计

这是一篇关于互联网,农业信息化,信息管理系统,生鲜农产品,视频监测的论文, 主要内容为随着互联网和移动通信技术的蓬勃发展,给人们的日常生活带来了便利。对于生鲜农产品销售方面,如何利用网络技术使生鲜农产品与消费者进行直接而有效的对接是值得研究的课题。对农户来说,网络可以更准确直观地了解到消费者的需求信息,并能够针对消费者的需求来提供生鲜农产品的数量和种类,而对于消费者来说,他们能够通过网络平台快速地找到自己想要的产品。当这样一个模式能够很好的投入市场并扩大化以后,就能够实现生产者和消费者双赢的局面。本设计就是要建立一个基于web的生鲜农产品信息管理系统。系统可以协助农户对生鲜农产品进行生产工作上的管理,同时能够帮助城市居民方便快速地获取各类生鲜农产品的信息、相关商铺的情况以及一些生鲜农产品的促销信息。消费者也可以即时地观察所选农产品生产基地的商品生长情况,在一定程度上方便了消费者对自己选购的生鲜农产品进行详细了解。系统主要包括用户的注册模块、登录模块、购物模块和农产品信息管理模块以及农产品生产视频监控模块。通过购物模块实现农产品的销售,通过农产品信息管理模块实现农产品信息的实时更新,通过农产品生产视频监控模块实现农业生产的可视化。系统采用JSP编程技术、MySQL关系数据库、J2EE等多种计算机开发工具和技术。这些技术的应用能够使生鲜农产品信息管理平台硬件资源得到合理的分配、调度和管理,也能够使生鲜农产品这一供应链上的大量信息资源获得整合运用,实现生鲜农产品供应目标群更新的同步,从而提高工作效率并节省网站的运营成本。

智能电梯视频监测系统的设计与实现

这是一篇关于电梯安全,视频监测,分布式架构,流媒体技术,负载均衡的论文, 主要内容为随着我国城镇化进程的快速推进,轿厢式电梯在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。但同时,一个随之而来较为严峻的问题就是电梯安全问题。本课题应江苏省特种设备安全监督检验研究院无锡分院的要求,研究设计一套用于对电梯安全进行监测的智能电梯视频监测系统,本课题侧重于系统的整体搭建工作。首先,本文介绍了课题的研究背景、国内外研究现状以及主要研究内容;接着从功能、数据以及并发三个方面对系统的需求进行分析,根据需求分析设计了智能电梯视频监测系统的总体架构,将系统划分为流媒体视频模块、Web应用模块以及人机交互模块,涉及到电梯轿厢内摄像机、流媒体视频服务器、视频云端存储平台、负载均衡服务器、Web应用服务器、系统中心数据库以及人机交互客户端七大组件。然后,本文详细介绍了智能电梯视频监测系统三大模块的设计方案,并给出了具体实现细节。电梯轿厢内摄像机主要实现视频数据的采集;流媒体视频服务器基于分布式部署实现海量视频数据的存储,基于流媒体技术为用户提供视频数据查看的功能,同时,调用相关的视频检测算法对电梯运行安全进行检测;视频云端存储平台基于阿里云对象存储服务实现特殊电梯视频监测数据的容灾备份;负载均衡服务器基于源地址哈希的算法实现客户端高并发请求的负载均衡;Web应用服务器采用集群化设计,基于SSM框架为客户端提供用户信息管理、设备信息管理、电梯运行异常报警推送等功能;系统中心数据库采用MySQL与Redis结合的方式实现系统非视频数据的存储以及热点信息的缓存;人机交互客户端即浏览器,基于互联网前端技术及ActiveX技术为用户提供人性化的系统操作界面。最后,本文搭建了用于系统测试的环境,从功能和性能两个方面对系统进行全面的测试,结果表明系统能够满足设计的需求。

智能电梯视频监测系统的设计与实现

基于视频监测的林火检测算法设计与实现

这是一篇关于森林火灾,视频监测,多特征融合,YOLOv4-Light算法,GXLD算法的论文, 主要内容为森林火灾是全球范围内最频发的自然灾害之一,其在烧毁大面积的森林的同时,也会对全球生态系统造成巨大破坏。视频监测是一种基于计算机视觉的技术,有着可实时、高适应性与高精度等特点,其对于森林火灾的及时精准监测十分有效。目前,基于视频监测的林火检测方法可分为两类:传统图像识别算法和目标检测算法。但传统图像识别算法存在物理特征选取与设计困难、检测精度低等缺陷。而目标检测算法存在网络复杂且参数量大、现有林火数据集质量较差等问题。本文通过人工筛选开源林火数据集、野外实验采集数据与林草局提供的林火视频监测数据,并优化数据标注方法,搭建了一套高质量的林火数据集。针对林火检测方法存在的问题展开研究,主要内容如下:(1)设计与实现一套基于多特征融合的林火检测算法。针对现有森林火灾视频监控设备存在的图像质量问题,选取高斯滤波、均值滤波与饱和度调整作为预处理方法。以烟雾和火焰的颜色、形状作为静态特征进行方法的设计与提取。采用Vi Be算法作为烟雾和火焰的动态特征提取方法。通过多特征融合将静态特征与动态特征进行融合以实现林火检测,并对所实现的多特征融合算法进行性能评价,实验结果表明,本文所提出的颜色特征提取方法相比于其它学者提出的方法具有更好的效果(精确率为71%);形状提取方法的引入更是进一步提高的方法的性能(精确率为82.40%,提高11.40%);所实现的多特征融合的林火检测算法相比于现有传统方法具有精度高、可实时的优势(帧检测率为84.63%,FPS为39.51)。(2)设计与实现了一套基于轻量化卷积神经网络YOLOv4-Light的林火检测算法。针对现有森林火灾监测系统算力不足的情况,本文在YOLOv4算法中引入Mobile Net V3替换其原有的骨干特征提取网络,再将深度可分离卷积引入至加强特征网络与预测网络中,以实现YOLOv4-Light算法,并对算法进行性能分析与对比。算法性能实验结果表明,本文所提出的基于YOLOv4-Light的林火检测算法实现了较好的准确性和实时性。相比于YOLOv4,YOLOv4-Light具有更小的网络参数量(参数量为12,615,535)以及更高的精度(m AP为86.03%),且在林火视频检测中也可以满足实时检测。相比于传统算法和YOLOv4,YOLOv4-Light具有更高的精度(帧检测率为90.30%)与目标完整性。(3)设计与实现了一套基于YOLOX-L-Light和暗通道去雾法的GXLD林火检测算法。GXLD算法采用暗通道去雾法实现对林火视频进行去雾处理,采用本文所提出的YOLOX-L轻量化改进后的YOLOX-L-Light对去雾后的视频进行林火检测。实验结果显示,在精度上,YOLOX-L-Light的m AP与各类别的AP均高于其他模型。在参数量(参数量为3,994,609)上具有比YOLOX-Tiny更少的参数量。消融实验结果显示,本所提出的轻量化方法能够有效降低网络参数并提高网络性能。视频检测性能实验表明,GXLD的林火检测性能上优于目前主流的YOLO算法,其在精度(m AP为87.47%,帧检测率为92.17%)、目标完整性、平均置信度上具有一定的优势,且能在雾天环境下实现较为精准的林火检测(有雾视频的帧检测率为86.38%)。

苗木信息管理平台的设计与实现

这是一篇关于苗木园区,数据管理,可视化,全景展示,视频监测的论文, 主要内容为互联网技术的高速发展,加速并带动了各个行业的信息化、自动化改革,提高了行业相关领域的生产效率和管理效率;大量的成功案例和开发经验为项目的开展确立了可行性。“绿色工程”和“园林城市”的新型理念的提出,为苗木生产行业带来了巨大的发展潜力。传统苗木生产园区信息滞后式的管理模式和新型需求为本项目确定了实施的必要性。因此,综合园区实际的管理和生产业务需求的基础上,本文介绍了面向苗木园区的信息管理系统的详细设计和开发流程。本文借助互联网框架技术开发平台的基础网络架构,针对实际需求设计显示页面的布局和风格信息,设计简洁明了的用户交互逻辑。基于数据库技术开发核心的数据管理功能模块,结合园区实际生产和管理经验,设计数据库;基于数据可视化技术及相关理论规则,实现完整的数据管理功能。基于网页虚拟现实技术,采集并处理全景图像,实现前端全景预览功能。利用视频流媒体技术,采集、处理并转发视频流数据,实现视频监测功能。最终,平台整合网络基础框架和重要功能模块,为用户提供可供浏览和操作的前端显示页面以及几类可应用的重要的功能模块。在为园区解决传统信息滞后问题的同时,协助园区实现高效管理,协助苗木园区实现管理和生产过程的信息化和网络化变革,在数据存储、查询和展示方面,为用户提供直观且便捷的操作体验并且以数据服务为依托实现园区的科学决策。

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