一、分布式实时数据测量和图像监测系统的设计（论文文献综述）
孙志朋[1]（2021）在《基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究》文中研究说明我国是农业大国,也是世界上水稻产量及消费量最高的国家。水稻产量对于我国粮食安全有着重要意义。目前我国水稻在平均亩产量和水、肥、药等利用率方面相比农业发达国家还有较大提升空间。采集水稻生长环境信息,有的放矢地指导农业生产,已被证明是提高产量和资源利用率的有效方式之一。农业物联网技术以信息感知设备、通讯网络和智能信息处理技术应用为核心,通过农业科学化管理,达到合理使用农业资源、改善生态环境、降低生产成本、提高农产品产量和品质的目的。目前农业物联网技术应用面临网络覆盖范围小、监测项目受限、传输成本高、供电时间短等问题,这些问题限制了水稻生长环境监测的普及和智能化程度。随着低功率广域网、边缘计算、人工智能等物联网相关技术的蓬勃发展,为解决这些问题提供了更多角度。因此,本文结合物联网及其关联技术,构建了适合监测水稻生长环境的广覆盖、低功耗、智能化的物联网监测系统,并对系统中一些关键技术进行研究。能够更加全面、准确、实时地了解水稻生长的环境因素,从而更好的指导水稻生产。本文的主要研究内容包括以下几个方面:（1）研究了基于边缘计算的水稻生长环境监测物联网的架构。设计了一种功耗低、传输距离远、融合害虫监测功能的水稻生长环境信息监测物联网架构,将高清晰图像传输与低功率广域网进行异构融合,实现了低功率广域网布局下的水稻害虫监测及生长环境信息采集功能。应用NS3软件对水稻生长环境布设大量传感器监测节点的情况进行了仿真,得出了两种ACK机制下网络传输质量的优势参数组合范围对比,给出了需提升网络传输质量的参数组合范围及建议。（2）设计了应用边缘计算技术的水稻生长环境在线监测网关。在支持LoRaWAN和802.11g协议异构组网的基础上,设计了边缘计算网关的功能架构和数据通信架构。通过虚拟化容器技术,将LoRaWAN服务器、在线害虫识别计数算法、实时传感器数据融合算法打包成镜像,在农业生产现场形成多个功能模块集成化运作的边缘计算模式。采用边缘消息中间件的方式规范化定制各功能模块之间以及云、边之间的数据传输。经实际测试,网关可以同时实现各模块功能,在每秒500/1000条并发压力测试中,平均负载分别为0.22/2.99,系统资源利用率稳定,采用的边缘消息中间件模式数据传输稳定可靠,田间实际测试数据传输成功率达99.1%。（3）设计了一种高准确性的多传感器数据融合方案。实时对水稻生长环境信息进行在线监测,通过改进算法,对上传的传感器数据进行数据融合测试,对比传统的融合算法方差降低了约25%左右,切实提高了获取水稻生长环境数据的准确率。（4）研究了水稻害虫在线识别人工智能算法。对采集的水稻害虫图像进行自动化图像预处理工作,使用图像增强、图像分割等传统图像处理技术优化图像质量。提出了一种在线害虫识别计数方法:使用人工智能深度学习的算法,在TensorFlow框架下完成对监测节点上传的害虫图像在线识别及计数。通过测试,识别准确率达到89%。将图像识别结果以数字方式输出,大幅降低了物联网传输和云端计算的压力。（5）构建水稻生长环境监测数据管理云平台。将所有监测节点采集的数据进行动态可视化展示,根据采集的信息内容结合专家系统给出相应的决策意见进而指导水稻生产。
孟臻[2]（2021）在《基于分布式光纤场域数据的地下扰动源定位与识别研究》文中认为随着我国城镇化进程飞速推进,城市地下管道建设规模不断增加。城市地下管道纵横交错、环境复杂,腐蚀、老化、施工破坏等原因引起的城市地下管道泄漏事件频发。如果不能及时发现地下管道泄漏事件,极易导致建筑下陷、坍塌、爆炸等大型事故,带来不可估量的生命财产损失。因此,为避免重大事故的发生,需要对城市地下管道的安全状态进行实时监测。相位敏感型光时域反射（Phase Optical Time-Domain Reflectometer,Φ-OTDR）仪是一种监测振动变化的分布式光纤传感系统,能够实现对光纤周围振动事件沿空间分布与时间变化的连续监测,相比于传统监测手段具有耐腐蚀、抗电磁干扰、连续分布式监测、探测灵敏度高、响应速度快等优点,十分切合城市地下管道监测要求,已成为城市地下管道安全监测领域研究热点。受城市地下复杂环境影响,Φ-OTDR传感技术应用仍需要在数据处理、特征提取与识别等方面进行更加深入研究。影响城市地下管道泄漏监测的问题主要有以下三个方面:（1）管道泄漏早期,泄漏信号强度微弱,信号信噪比低;（2）受到环境干扰因素和监测数据量影响,时空定位精度差,实时性低;（3）多种因素耦合干扰下,事件关键信息难表征,导致城市地下管道泄漏事件识别率低。针对以上问题,作者开展基于分布式光纤场域数据的地下扰动源定位与识别研究。其中,Φ-OTDR监测数据具有场域特点,数据同时包含时间、距离和相位三维属性;扰动源是指作用于光纤并对其传播信号产生扰动的振动事件,地下扰动源包括地下管道的爆裂、泄漏等事件。本文围绕城市地下管道早期泄漏,首先研究微弱信号的增强方法,解析多干扰耦合下的事件时空定位问题,准确确定扰动源的位置信息和作用时间,再分析多维特征与管道泄漏关系,提取少量关键混合特征结合加权随机森林算法实现管道泄漏事件的准确识别。本文主要研究内容如下:（1）基于经验模态分解的扰动源信号增强方法研究。针对实际监测信号非平稳和含有环境噪声的问题,提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）和分布差异度量（Kullback-Leibler,KL）的扰动源信号增强方法。首先,该方法对监测信号进行经验模态分解,计算每个本征模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）与原始信号之间的分布差异。其次,通过分布差异度量改善重构信号中的特征信息,提升信号主要特征,实现信号降噪与增强的目的。最后,通过模拟实验进行扰动源信号增强对比分析。实验结果表明该方法能够有效去除环境噪声的干扰,改善扰动源信号质量,信号信噪比平均提高9.2dB。（2）基于自适应近邻二值模式的扰动源定位方法研究。针对扰动源时空定位精度差、实时性低的问题,提出了一种自适应移动邻域二值模式（Adaptive Moving Neighbor Binary Pattern,AMNBP）的扰动源定位方法。AMNBP根据扰动源振动传播特点,通过自适应紧邻二值模式实现了对扰动源的定位。首先,对信号进行分窗处理,每个窗口对应四位二值模式编码。然后,比较窗口的平均值和每组信号的平均值获得二进制编码结果。再通过无泄漏信号进行自适应增益调整,改善编码结果中的关键信息,实现管道泄漏事件的时空定位。既解决了事件的准确定位问题,又克服了 Φ-OTDR传感系统数据量庞大、定位不及时的难题,缩小了用于特征提取与事件识别的数据规模。最后,通过实验证明了该定位方法的有效性,时空定位精度达到94.35%,定位计算过程平均用时减少了 27.32%。（3）扰动源多维特征提取与选择方法研究。特征提取研究是管道泄漏事件准确识别的先决条件。城市地下管道监测环境耦合因素多,单一特征难以准确表征事件关键信息。本文通过调研大量文献,梳理出覆盖时域、频域、信号处理等领域常见的特征提取方法20种,从多个维度对比特征在扰动源表征上的差异性,并通过基于随机森林分类器的包裹法实现特征选择。其中,根据Φ-OTDR数据特点,改进了峰均比、短时间隔过零率特征提取方法;引入了语音处理领域平均幅度差、信号占空比、倒谱特征系数等特征,统计领域波峰系数、波谷系数、偏度和峰度等特征。最后,进行实验梳理和对比了各项特征在管道泄漏和干扰事件上的差异性,并筛选出表征管道泄漏的关键特征组合。（4）基于混合特征和加权随机森林的扰动源识别方法研究。针对不同特征与扰动源对应关系不明确,城市地下管道泄漏事件识别率低问题,提出了一种基于混合特征和加权随机森林的扰动源识别方法（Hybrid Features and Weighted Random Forest,HF-WRF）。分析影响管道泄漏判别的特征重要性,基于混合特征组合和加权随机森林算法研究用于识别管道泄漏的方法。根据特征重要性结果,增加包含管道泄漏识别关键特征决策树的权重值,改善随机森林识别效率。最后,进行多种压力下的管道泄漏实验,结果表明基于峰均比、短时间隔过零率和平均幅度差混合特征与加权随机森林识别方法可以准确识别多干扰因素影响下的管道泄漏事件,地下管道泄漏事件平均识别准确率达到98.16%。根据以上研究内容,本文的创新点有以下三点:（1）提出了一种基于CEEMDAN-KL的Φ-OTDR监测信号增强方法。针对实际环境下监测信号微弱、非平稳的问题,通过添加完备高斯白噪声的经验模态分解,解决了分量模态混叠的问题,分析度量经验模态分量与原始信号的分布差异性,改善了信号重构和降噪效果,保留信号中主要特征,解决了非平稳信号的重构与增强,提高了信号信噪比,实现了实际环境下监测信号降噪和数据质量增强。（2）提出了一种AMNBP的扰动源二值编码定位算法。针对多因素耦合下事件时空定位精度差,实时性低的问题,利用监测事件在传感场域数据中的投射规律,采用邻域二值模式进行信号的降维和能量密度编码,通过无事件信号进行编码结果增益调整,实现了对监测事件的时空快速定位,降低了监测数据量大和数据质量差的影响,提升了事件定位效率,克服了噪声干扰对定位精度的影响,解决了实际监测中微弱信号的精确高效定位问题。（3）提出了 HF-WRF的扰动源集成识别算法。针对单一特征难以准确表征城市地下管道泄漏事件关键信息,实际环境下识别率低的问题,研究时域、频域、统计等多维特征提取方法与扰动源表征关系,采用相关性分析和包裹法筛选出峰均比、短时间隔过零率和平均幅度差混合特征组合来描述城市地下管道泄漏事件关键信息,实现了特征空间维数的压缩和事件关键特征的选择,通过特征重要性分析调整决策树权重系数,降低了多种干扰因素对最终识别的影响,有效提升了算法在多因素耦合下管道泄漏事件识别的准确率。根据上述研究内容和创新点,本文共有六个章节。第一章绪论,对本研究的背景、研究对象及场景进行了阐述,介绍了光纤传感信号和相位敏感型光时域反射仪的技术特点与应用情况,在分析了 Φ-OTDR技术在具体应用中的优点和不足后,总结了本论文的研究内容和创新点;第二章针对含有环境噪声的Φ-OTDR监测信号,提出了一种CEEMDAN-KL的信号增强方法,通过度量信号与本征分量分布差异进行信号重构,实现噪声去除与信号增强;第三章针对基于Φ-OTDR场域数据的地下扰动源时空定位精度差、实时性低的问题,提出来AMNBP的扰动源定位方法。通过领域二值模式和自适应增益调整,实现大数据量下扰动源的快速准确定位;第四章针对特征与扰动源表征关系复杂,梳理了覆盖时域、频域、统计等领域的20种特征表征方法,分析了特征与扰动源对应关系,筛选出管道泄漏的关键特征组合;第五章基于特征选择结果,设计决策树权重系数,通过加权随机森林方法实现耦合干扰下地下管道不同压力泄漏事件的准确识别;第六章对全文主要成果进行总结,讨论目前研究内容的局限性并展望未来研究方向。
张安[3]（2021）在《基于机器视觉的隧道变形监测系统集成技术研究》文中指出交通是兴国之要、强国之基。在交通基础设施建设过程中,常遇到特殊的地理条件和地质环境,因此隧道开挖发挥着重要作用。经过数十年的发展,我国隧道施工技术已达到世界领先水平。与此同时,隧道工程的问题也逐渐暴露出来。隧道结构在承受荷载作用时会产生变形,但当变形过大超过安全限值时,会使结构存在发生重大安全事故的隐患。由此,对隧道结构进行变形监测十分必要。目前,工程上通常使用水准仪、全站仪、收敛计、测量机器人和三维激光扫描仪等设备对隧道结构的变形进行监测。这些监测技术较为成熟、精度较高,但操作较为繁琐、耗时费力、造价昂贵。因此,为了开发一款低成本、高精度、操作简单的隧道变形监测系统,本文提出了一种基于激光光斑与机器视觉的位移定时监测技术,并应用于隧道变形定时监测,主要研究工作如下:（1）基于激光光斑与机器视觉的位移监测技术灵敏性研究。首先,讨论了监测系统的基本组成部分和监测基本原理。然后,从工程实际应用的角度出发,验证了监测系统的稳定性和小变形测量能力。此外,研究了距离、角度、黑暗环境和光线明暗等不同环境工况对监测系统结果的影响。试验结果表明,监测系统具有良好的工作性能,可满足工程实际需求。（2）提出了一种基于激光光斑与机器视觉的隧道变形定时监测技术。首先,阐述了图像定时获取技术与激光定时投射技术实现路径。这两种技术的应用弥补了实时监测系统中数据冗余、资源消耗量大等不足。实时监测系统与定时监测系统在工程建设与运营中交互使用。前者用于正在施工中的结构,可实时观察结构变形;后者用于既有结构的变形监测,在无人情况下实现远程自动化监测。然后,针对单光斑和双光斑在不同光照条件下分别进行定时监测试验研究。试验结果表明,定时监测系统能够充分反映结构变形情况,满足工程实际需求。（3）多传感器隧道变形监测系统集成技术研究。首先,详细介绍了隧道变形监测系统的硬件组成,规划了监测软件的设计思路,阐述了软件图形交互界面组成,并进一步解释说明操作方法。然后,以隧道单截面变形监测方案为例,延伸出隧道多截面变形监测思路。最后,针对监测系统或电力系统突然出现故障等突发意外情况,给出解决策略与方案,提高隧道变形监测系统应对风险的能力,从而使得监测系统更加稳定可靠。
唐古拉[4]（2020）在《移动源遥感监管平台建设研究》文中指出我国已连续十年成为世界机动车产销第一大国,机动车等移动源污染已成为我国大气污染的重要来源,移动源污染防治的重要性日益凸显。本研究围绕移动源遥感监管平台构建过程中的关键性问题进行了系统性地阐述,为全国各地响应生态环境部号召,落实党中央国务院决策部署,坚决打好柴油货车污染治理攻坚战,统筹“油、路、车”,提升移动源环境管理水平,有效降低移动源污染物排放提供技术支撑。本文的主要结论是:1.监管平台总体逻辑架构可分为二个体系、五个层次,确保整个信息平台具有规范化、系统化、整体化特点,增强监管平台功能模块独立性、可扩展性,降低其相互之间的耦合度。2.从逻辑和功能上可将整个平台划分为感知层、基础设施层、数据资源层、服务平台层和业务应用层。3.监管平台和机动车尾气遥感监测、柴油货车OBD监测、排污监控以及黑烟车尾气抓拍等系统的传感器数据接口对接,一体化紧密集成,可实现监管平台对数据的统一存储、管理与交换。4.将云计算资源、存储资源、网络资源等物理资源进行整合,按照云服务模式和云架构建立共享资源池,形成可按需动态扩展的高性能计算环境、大容量存储环境,满足机动车尾气监管业务数据存储、高并发事务处理、信息共享和各相关部门业务系统接入平台的需要。5.通过Web Service接口服务支持外部业务对平台数据资源及功能服务的调用,业务和服务分离技术,所有应用依赖服务,而不直接读取数据,便于后期数据更新、更换和调整等不影响移动源管理具体的业务应用。6.移动源尾气的遥感监测方法利用分析吸收光谱法测量烟羽中的CO2、CO、NO和HC的排放浓度,利用光通过烟羽前后的强度变化测量不透光度,经程序反演后得到污染物排放浓度和烟度,是一种高效动态的尾气污染监控方法。
冯文钊[5]（2020）在《无线传感器网络野外监测图像高效编码与传输方法》文中指出无线图像传感器网络（WISNs）在远程、实时、精准信息监测领域有着广泛发展潜力。针对传感器功耗限制强、感知环境复杂、图像重要区域重构质量不高、图像传输缓慢且抗干扰能力弱等挑战,探索适合于大数据量、强噪声的野外监测图像高效编码与传输是解决问题的关键。以野生动物监测作为应用场景,本文以兼顾无线传感器网络模式下野生动物监测图像的重构质量、传输效率和能量消耗之间的平衡为目标,力图实现野生动物监测图像的高效编码与传输。研究基于改进直方图对比度的显着性目标检测方法,进而生成显着性目标区域的掩模图像,为提升图像中重要区域像素点的传输优先级提供参考依据;探索一种无线传感器网络模式下图像渐进式压缩编码算法以及分布式机制下图像数据分配的高效传输策略,保障了图像重点区域的重构质量以及网络资源的合理利用;提出一种基于改进自编码器的缺失图像自动恢复算法,提高复杂条件下图像样本的可利用性,为后续相关科学研究提供数据保障。（1）设计了基于WISNs远程监测系统,并对图像样本库进行建立,解决了野外环境信息获取滞后的问题。本文总共建立了包含马鹿、野猪、狍子、猞猁、貉、斑羚在内的10720张野生动物监测图像样本库,为后续开展算法实验提供了研究素材和数据保障。同时制作了野生动物区域的Ground truth真值图像,为后续野生动物显着性目标检测、压缩编码与传输等实验对比提供理论依据。（2）提出了基于改进直方图对比度的图像显着性目标检测算法,克服了野外监测图像背景复杂、数据量大、噪声干扰严重等问题。在传统的直方图对比度算法的基础上,本文结合图像主结构提取、边缘检测和位置显着图等策略,对图像显着性目标区域进行检测及提取,实现了图像纹理信息的平滑与图像噪声抑制。通过本文算法对野生动物监测样本库进行实验的平均Pr、Re和F-measure值分别达到了0.4895、0.7321、0.5300,相较于表现性能较好的HC和MC算法在每个评价指标方面分别提高了18.37%、19.53%、19.05%和6.42%、21.99%、8.74%。（3）探索了基于视觉感知的图像渐进式压缩编码算法,解决了WISNs图像压缩无法体现重要区域优先性的问题。本文在图像显着性目标检测结果的基础上,采用位平面提升和混合编码算法对野生动物监测图像进行分层渐进式压缩编码,分别实现了显着性目标区域的无损压缩和背景区域的有损压缩,保证了图像中重要区域信息的重构质量。本文算法在PSNR、SSIM方面的实验结果平均值分别为39.0365d B和0.9014,相较于EZW和DCT算法分别提高了21.11%、14.72%和9.47%、6.25%。（4）探索了基于分布式传输机制的图像数据分配策略,解决了由于WISNs自组织、多跳的传输模式造成的网络资源浪问题。通过对联合信号进行独立编码和联合解码的方法提出了一种显着性目标区域图像和背景区域图像分布式协同传输策略,其中显着性目标区域直接由簇头节点进行传输,而数据量相对较大的背景区域通过在同一传输级的簇内节点之间进行分配,实现了网络资源的合理利用。本文算法在PSNR和SSIM方面,与DCT和EZW相比,分别提高了7.47%、9.06%和16.98%、19.50%;在能量消耗方面,与多跳和单跳传输等单一模式相比,分别降低了29.96%和40.84%。（5）提出了基于改进自编码器的图像自动恢复算法研究,解决了由于外界环境干扰造成的WISNs图像内容缺失问题。本文针对不同区域图像间纹理信息的不同,通过将显着性目标区域和背景区域样本图像分开训练和测试的方法提出了一种基于改进自编码器的WISNs缺失图像自动恢复算法,实现了图像样本中重要缺失信息的自动恢复。实验结果表明,本文算法在PSNR和SSIM方面,相较于SPHIT和EZW算法,分别提升了7.93%、18.15%和7.01%、12.67%,保证了监测数据的可靠性,为后续相关科学研究提供素材保障。综上所述,本文针对大数据量、背景复杂的野外监测图像,提出了一种适用于WISNs的高效编码与传输方法,包括WISNs监测系统的设计、图像显着性目标检测、图像渐进式压缩编码与分布式传输策略以及图像缺失内容的自动恢复,为无线传感器网络在智能信息监测领域的推广提供了理论指导。
淦邦[6]（2020）在《某原油管道沿线滑坡区安全监测与预警的应用研究》文中研究表明油气管道作为能源输送的重要通道,是促进我国的经济发展、保障人民生活的重要命脉。我国幅员辽阔,油气管道往往区域跨度大、沿线地形及地质条件复杂,使得油气管线的安全运营遭受到了严峻的考验,而现有的管线检测与监测技术又难以满足油气管线长距离分布式实时监测的需求。因此,管道及沿线地质灾害的监测是极其重要又亟需解决的一大难题。论文针对滑坡等地质灾害的特点及其对管线产生的影响和破坏规律,利用光纤感测技术和同轴电缆等新型传感技术,进行了一系列管道模型试验,验证了新型传感技术用于管道变形及管土相互作用监测的可行性并对其监测效果进行了评价;并将这些新型传感技术应用于实际工程之中,建立了管线及沿线地质灾害监测系统,对管道本身及周围地质体的安全状况进行监测和评价。论文主要工作及成果总结如下:（1）通过调研国内外已有管线检测及监测手段,介绍了各类手段的原理及优缺点,总结了管道沿线地质灾害类型以及管道的变形和破坏特点,分析了其中的监测要素。（2）介绍了光纤布拉格光栅技术（FBG）和同轴电缆技术的原理和特点,针对管道及沿线地质体不同的监测要素,设计和选取了适用于现场监测传感器。（3）基于光纤感测技术等新型传感技术和电阻应变片等传统手段,开展了PVC管道侧向变形试验和管土协调变形试验,论证了光纤感测技术在预测管道侧向变形和管土相互作用的可行性和优越性。（4）开展了全尺寸油气管道原型试验,探讨了不同的理论计算模型的适用性,研究了不同传感器测试结果的可靠性以及PE涂层对测试结果的影响,结果表明:采用简支结构模型能够真实的反映管道变形特征,Ansys及Abaqus等商用软件能够对传感器的设计、安装进行合理的指导;不同的光纤光栅传感器均能够很好的反映管道的变形规律,其中光纤光栅单点传感器和0.9mm聚氨酯光缆表现最为良好,涂层的存在会导致传感器的实测数据偏低,对此应提出一定的修正系数进行对测量值进行修正。（5）设计了一套管道及其沿线地质灾害监测系统,并应用到实际工程之中,介绍了该系统的设计及现场实施过程。该监测系统可对油气管道本体及周围地质体的变形、温度、位移等多个要素进行实时远程自动化监测,可实现远程自动化监测,效果显着。通过本次研究阐明了不同类型传感器在管道上的作用方式,优化出能够准确反映管道实时状态的传感器,初步建立起基于多种类型传感器的地质灾害监测系统,对我国长输油气管道地质灾害监测,保障管道运行安全以及一带一路建设具有重大意义。
雷啸[7]（2020）在《频谱监测数据的有损压缩及压缩并行算法研究》文中研究说明随着硬件水平的提升,无线电频谱监测设备的性能获得了巨大提升,这也带来监测数据的传输困难和历史监测数据的存储压力。为了解决这一问题保证数据传输的稳定和降低数据的存储空间,本文提出一种针对频谱监测设备的有损压缩算法,并解决数据有损对频谱分析的影响,与之相应的,本文还提出本有损压缩算法与分布式频谱监测系统整合的方案。本文主要针对频谱监测数据的有损压缩算法进行研究。1.频谱监测的有损压缩算法。频谱监测数据存在自身特点,针对这种特点,本文分别从数值压缩和帧间压缩的角度提出两种有损压缩算法。分别是基于连续时刻分段线性的有损压缩算法和基于二维矩阵维度变换的有损压缩算法。本文分别诠释了两种算法的实现流程,并对参数的选取做出简要分析。在此基础上,对比两种算法对同一数据文件的压缩性能,分析算法优劣,最后确定基于二维矩阵维度变换的有损压缩算法更能满足频谱监测数据的实际情况,在采用这种算法的情况下,压缩率最低可以达到68.2%,最高可以达到97.2%,表明了本算法对于频谱监测数据的传输和存储有着重要意义。2.数据损失对于频谱分析信息提取的影响。有损压缩和无损压缩最大的不同在于,有损压缩会有数据损失,而无损压缩不会,因此有必要分析数据损失的影响,对于本算法而言,就是要分析不同量化参数下重建数据对频谱信息提取的影响,最后对分析的结论进行总结,提出基于二维矩阵维度变换算法的量化参数选择算法,以保证本文提出的有损压缩算法能够在频谱监测领域有更好的适应性。3.分布式频谱监测系统与有损压缩算法的整合。当前的频谱分析系统一般分为C/S结构和分布式结构,通过对两种部站结构的分析,C/S结构在性能和设计上过于落后,因此,分布式频谱监测系统会是以后发展的方向,同时也能够方便的集成压缩算法,本文提出分布式频谱监测系统的设计方案,并与经过并行化优化的基于二维矩阵维度变换的有损压缩算法相结合,提出一种基于中间件的分布式频谱监测系统。经过对算法的测试和数据的对比,本文提出的有损压缩算法在大规模频谱监测领域有很强的适应性,符合预期要求。
王浩然[8]（2020）在《基于红外图像FPN去除的光伏并网逆变柜触点温度监测系统研制》文中研究表明自电气时代以来,人类生活越来越离不开电力。随着不可再生资源的日渐枯竭,以太阳能光伏发电为代表的清洁能源逐渐走入人们视野。作为光伏发电站中的核心设备,光伏并网逆变柜的安全运行对发电站电力生产和电力并网起重要保障作用。但在长期运行的情况下,由于触点或端子接触不良或线路老化等原因,逆变柜中的电气元件往往会出现局部温度升高,在逆变柜内形成过热点。传统的人工定期巡检不能及时的发现这些过热点,以阻止逆变柜发生过热故障,从而影响光伏发电站的电力生产。为了解决这一问题,本文研制了一套以红外热像仪为测温装置的光伏并网逆变柜触点温度在线监测系统,并就红外图像中固定模式噪声成因及消除方法展开研究,该系统具有温度非接触式测量和温度远端监控的功能,以防止出现由于逆变柜内过热点引发的生产故障。本文在分析光伏发电站运行环境,研究红外热像仪图像数据特性的基础上,根据监测对象属性和监测性能要求,从硬件设计、算法研究和软件实现三个方面开展研究工作,具体研究内容包括:（1）光伏并网逆变柜触点温度监测硬件系统的搭建系统由红外监测终端、数据传输、温度标定装置、服务器PC和声光报警器组成。红外监测终端负责采集实时红外图像和温度数据;数据传输采用“PoE+无线网桥”的形式,减少物理布线;外接自制的温度标定装置,辅助红外测温进行温度值补偿;服务器PC用于运行监测软件客户端和提供数据库存储支持;声光报警器在出现温度异常时,提醒维护人员根据客户端提供的图像信息赶赴故障点进行检修。（2）光伏并网逆变柜的可见光及红外图像处理算法的研究算法研究包括了光伏并网逆变柜的可见光图像处理算法和红外图像处理算法。针对可见光图像分辨率较低的特点,采用双边滤波器对其进行去噪平滑,经过锐化增强后提取其边缘信息;针对红外图像中存在的FPN（Fixed Pattern Noise）固定模式噪声的问题,提出了基于全变分去噪和高斯曲率滤波的方法,以消除条纹噪声;最后,将可见光图像提取到的边缘轮廓和经过去噪处理的红外图像进行图像融合。（3）软件系统开发和数据库设计采用C#编程语言开发了软件系统,利用SQLServer进行了数据库设计。软件框架为:人机交互客户端、图像和数据处理以及数据库存储。人机交互客户端提供了用户管理、相机连接和测温工具设置等一系列操作支持;图像和数据处理对可见光图像和红外图像进行处理,以及对温度数据、报警信息和日志信息进行处理和分类保存;数据库存储将实时温度数据和用户信息等进行存储。最后以模块化的开放方式对各功能模块进行开发。通过实际运行的测试结果表明,本文所研制的红外测温系统能够实现红外图像采集和数据传输等功能,测温精度达到±0.5℃。
任喜伟[9]（2019）在《油水界面测量过程方法优化及系统应用研究》文中认为石油是我国重要的能源,在国民经济中占有重要的地位。原油储罐油水界面的准确位置在石油储运和加工过程中起着关键的作用。研究油水界面测量过程的优化方法、建立油水界面监测系统意义重大,在石油化工过程系统工程中有着重要的理论研究和工程应用价值。鉴于原油储罐油水界面测量过程中现有原油乳状液粒径检测算法存在计算精度不高,计算过程复杂;现有油水界面数据计算方法简单,算法效率较低;现有油水界面测量装置设计不合理,应用范围较小;现有油水界面信息管理水平不足,用户体验较差等问题。论文首先对油水界面测量及计算方法进行了归纳分析;其次,提出了基于连通域标记的原油乳状液粒径检测算法,再次,提出了用于油水界面测量的自适应阈值聚类优化算法,最后设计了新型油水界面测量装置及仿真系统,开发了油水界面监测管理系统。论文的主要贡献体现在以下几个方面:（1）鉴于掌握原油乳状液液滴粒径大小及粒径分布是分析原油乳状液稳定性和粘度等性能的前提条件、对原油乳状液破乳和油水界面测量起着重要的作用,在明确原油乳状液类型及鉴别方法和特性的前提下,讨论了现有原油乳状液粒径检测方法,并对现有原油乳状液粒径检测方法进行相关特性解析;通过对比研究,利用图像处理技术,提出了基于连通域标记的原油乳状液粒径检测算法。该算法通过图像滤波和二值化操作,对原油乳状液图像进行预处理后,经过连通域标记和等价标记替换处理,获得原油乳状液粒径显微已标记图像,分析已标记图像中的连通域、计算液滴个数和粒径大小、统计液滴粒径分布。（2）在油水界面测量过程中,鉴于油水界面经验值分类统计算法和经典K-means聚类算法存在异常数据、依赖人工选取典型值和初始聚类中心等问题,提出了自适应阈值聚类算法。首先采用中值预处理算法消除油水界面数据中的伪数据,获得有利于聚类划分的油水界面优化数据;其次采用自适应阈值查找算法,自动找到一组最优初始阈值;最后采用改进的K-means聚类优化算法对油水界面数据进行合理分类,并根据最优化聚类结果计算油水界面及液位高度。该算法能够消除异常数据,自动获取最优初始阈值,并改进油水界面测量经验值分类统计算法和经典K-means聚类算法的思想,实现最优数据分类。（3）为了改进油水界面测量技术向非接触式、多维数据计算发展,弥补自适应阈值聚类算法应用中存在的数据量不足的问题,设计一种新型油水界面测量装置及仿真系统,可获取更全面的二维油水界面数据,满足监测系统测试和上位机软件开发需求。该新型油水界面测量装置利用光的吸收原理,设计光源光照阵列和感光传感阵列,获取分布式油水界面矩阵数据;利用自适应阈值聚类算法计算每一组油水界面数据,并对所有数据求均值获得最终结果。另外,基于新型油水界面测量装置矩阵数据样式和通信原理,设计了油水界面仿真系统。该仿真系统程序设计包含框架设计、发送指令仿真程序设计、返回数据仿真程序设计、接受数据仿真程序设计等。（4）由于我国部分油田联合站原油储罐油水界面监测模式还处于人工管理阶段,部分油田联合站虽然借助高性能测量仪表实现监测自动化,但存在油水界面测量误差大、监测系统兼容性差、用户界面交互复杂等问题,论文提出设计并开发油水界面监测系统。该系统采用底层硬件测量、中间层通信服务和顶层数据展示的三层总体架构设计;分别通过Web Service接口设计、下位机设计、上位机设计和数据访问设计等建立油水界面监测软件设计体系;通过开发下位机GPRS通信模块和上位机信息管理平台完成油水界面监测系统整体建设。在油水界面测量过程不同阶段的实验与应用结果表明,一是基于连通域标记的原油乳状液粒径检测算法可以顺利完成原油乳状液液滴粒径大小计算和液滴粒径分布统计,且在计算准确率和算法复杂度上优于现有算法;二是相对于油水界面测量的经验值分类统计算法和经典K-means聚类算法,油水界面自适应阈值聚类算法具有计算结果准确、迭代次数少和运行时间短等优势;三是基于光吸收原理的新型油水界面测量装置为油水界面测量技术开拓了思路,仿真系统能够达到测试系统、提高油水界面监测系统开发效率的目的,为油水界面监测系统开发提供仿真数据支持。四是开发的油水界面监测系统易于部署、运行稳定、测量准确、可靠性强、界面操作方便,为提高我国油田企业自动化、信息化、智能化管理水平提供了技术保障。
齐昕雨[10]（2020）在《基于分布式视频的电磁敏感性实时监测技术研究》文中研究说明电磁敏感性测试是武器装备上电子设备的电磁兼容（EMC）测试项目之一,随着战场电磁环境日趋复杂,电子设备敏感度要求越来越高,测试的工作量也越来越大。针对目前人工观察受试设备（EUT）存在主观性强,效率低及不可溯源等问题,本文对智能视频监控技术进行研究,设计了一种测试过程中无需人工干预、敏感现象捕捉准确且通用性强的监测系统,对促进EMC自动化测试技术具有实际工程意义。针对靶场的试验环境及各类非标控制仪器,展开了以下研究:首先通过定量分析,建立了电磁干扰对设备的影响模型,明确了测试系统参数,设计了基于分布式视频的电磁敏感性监测系统框架及实物仿真平台;然后根据不同的设备特性,研究了基于双目视觉的设备前后动作判断方法和基于单目视觉的显示设备状态识别方法,有针对性地设计了不同的图像识别流程,并完成了自动监测软件系统。主要突出工作有:（1）定量地建立了电磁干扰对设备的影响模型;（2）提出了一种基于自适应局部极值检索及标准相关性系数匹配的目标定位算法,可以完成各类显示设备的多目标匹配而不需人工干预,具有通用性强的优点;（3）在基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的图像识别过程中,引入了混沌变异的分布估计算法（CEDA）作为LSSVM的超参数优化算法,提高了数码管数字的识别率。最后,通过建立的实物仿真平台对该系统的功能进行验证,结果表明,系统能有效定位不同类型,不同定位数量的显示设备,且通用性较强;并能够有效的捕捉到各类EUT设备电磁敏感现象,输出准确的分类结果,同时实现生成报告和数据溯源等功能。
二、分布式实时数据测量和图像监测系统的设计（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、分布式实时数据测量和图像监测系统的设计（论文提纲范文）
（1）基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 物联网技术在大田农业领域研究现状 |
| 1.3.2 人工智能技术在农业害虫识别领域研究现状 |
| 1.3.3 多传感器数据融合技术研究现状 |
| 1.3.4 边缘计算领域研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 第2章 水稻生长环境监测物联网的构建与仿真 |
| 2.1 水稻生长环境监测物联网总体架构 |
| 2.2 水稻生长环境监测物联网传输层协议 |
| 2.2.1 Lo Ra扩频技术 |
| 2.2.2 LoRaWAN终端类型 |
| 2.2.3 LoRaWAN物理帧结构分析 |
| 2.2.4 LoRaWAN MAC层分析 |
| 2.2.5 WiFi Socket传输机制 |
| 2.3 水稻生长环境监测物联网终端节点设计 |
| 2.3.1 传感器监测节点设计 |
| 2.3.2 害虫监测节点设计 |
| 2.4 水稻生长环境监测物联网仿真 |
| 2.4.1 仿真环境 |
| 2.4.2 仿真系统参数设置 |
| 2.4.3 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水稻生长环境监测物联网边缘计算网关设计 |
| 3.1 边缘计算网关整体设计 |
| 3.2 边缘计算网关主要功能模块 |
| 3.2.1 MQTT服务模块 |
| 3.2.2 LoRaWAN服务器模块 |
| 3.2.3 害虫识别模块 |
| 3.2.4 数据融合模块 |
| 3.3 边缘计算网关功能实现流程 |
| 3.3.1 基础资源层 |
| 3.3.2 边缘消息中间件服务的搭建 |
| 3.3.3 害虫识别模块的实现 |
| 3.3.4 数据融合模块的实现 |
| 3.3.5 Docker容器管理 |
| 3.4 网关硬件设计 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多传感器数据融合技术研究 |
| 4.1 数据融合的定义 |
| 4.2 多传感器数据融合概述 |
| 4.2.1 多传感器数据融合原理 |
| 4.2.2 多传感器数据融合优势 |
| 4.2.3 多传感器数据融合体系结构 |
| 4.2.4 多传感器数据融合分级 |
| 4.3 多传感器数据融合算法研究 |
| 4.3.1 常用融合算法概述 |
| 4.3.2 加权算法原理 |
| 4.3.3 加权算法改进 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 水稻害虫图像在线识别方法研究 |
| 5.1 害虫图像采集 |
| 5.2 害虫图像预处理方法 |
| 5.2.1 图像增强技术 |
| 5.2.2 图像分割技术 |
| 5.2.3 图像形态学处理 |
| 5.2.4 图像标记及信息提取 |
| 5.3 基于TensorFlow的害虫图像识别方法 |
| 5.3.1 卷积神经网络 |
| 5.3.2 Tensor Flow概述 |
| 5.3.3 害虫图像数据集 |
| 5.3.4 害虫图像识别 |
| 5.3.5 害虫图像识别实验结果 |
| 5.4 害虫图像计数方法 |
| 5.4.1 害虫图像计数流程 |
| 5.4.2 害虫图像计数实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 水稻生长环境监测物联网云平台 |
| 6.1 云平台系统设计 |
| 6.2 云平台功能介绍 |
| 6.2.1 平台主界面 |
| 6.2.2 大气环境模块 |
| 6.2.3 土壤环境模块 |
| 6.2.4 害虫监测模块 |
| 6.2.5 监测点分布模块 |
| 6.2.6 分析与诊断模块 |
| 6.2.7 用户设置模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于分布式光纤场域数据的地下扰动源定位与识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式光纤传感技术研究 |
| 1.2.2 Φ-OTDR技术国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第二章 基于经验模态分解的扰动源信号增强方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Φ-OTDR数据和扰动源特性研究 |
| 2.2.1 系统及数据特性研究 |
| 2.2.2 扰动源特性研究 |
| 2.2.3 数据预处理相关工作 |
| 2.3 基于Φ-OTDR监测数据的信号增强方法 |
| 2.3.1 经验模态分解方法 |
| 2.3.2 CEEMDAN-KL信号增强算法 |
| 2.3.3 信号增强方法定量评估方法 |
| 2.4 扰动源信号增强验证实验与分析 |
| 2.4.1 实验设计与数据采集 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 扰动源自适应移动邻域二值模式定位方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于AMNBP算法的定位方法研究 |
| 3.2.1 基于光纤布设方式的定位研究 |
| 3.2.2 LBP编码方法研究 |
| 3.2.3 基于AMNBP的扰动源时空定位方法研究 |
| 3.3 基于AMNBP算法的扰动源定位实验与分析 |
| 3.3.1 实验设计与数据采集 |
| 3.3.2 AMNBP编码与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 扰动源多维度特征提取与选择方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 扰动源特征提取与选择方法研究 |
| 4.2.1 扰动源特征提取方法 |
| 4.2.2 扰动源特征选择方法研究 |
| 4.3 基于Φ-OTDR数据的扰动源特征提取与选择实验 |
| 4.3.1 实验设计及数据采集 |
| 4.3.2 特征提取分析 |
| 4.3.3 特征选择分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于混合特征和加权随机森林的扰动源识别方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于Φ-OTDR场域数据的扰动源识别方法研究 |
| 5.2.1 集成学习方法 |
| 5.2.2 随机森林方法与特征重要性分析 |
| 5.2.3 基于混合特征和加权随机森林的扰动源识别方法研究 |
| 5.3 基于混合特征与随机森林算法的扰动源识别实验与分析 |
| 5.3.1 实验设计与数据采集 |
| 5.3.2 基于混合特征与加权随机森林的识别结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 研究结论及展望 |
| 6.1 主要结论与成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间科研工作及奖励 |
（3）基于机器视觉的隧道变形监测系统集成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 隧道变形产生的原因 |
| 1.3 隧道变形监测研究现状 |
| 1.4 激光光斑与机器视觉技术在工程结构监测中的应用 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 基于激光光斑的视觉位移灵敏性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基本原理 |
| 2.2.1 灰度化与二值化 |
| 2.2.2 降噪滤波 |
| 2.2.3 距离换算公式 |
| 2.2.4 光斑坐标计算公式 |
| 2.3 稳定性与精度实验 |
| 2.3.1 实验过程 |
| 2.3.2 结果与分析 |
| 2.4 短标距与长标距实验 |
| 2.4.1 实验过程 |
| 2.4.2 结果与分析 |
| 2.5 倾斜角度实验 |
| 2.5.1 实验过程 |
| 2.5.2 结果与分析 |
| 2.6 黑暗环境实验 |
| 2.6.1 实验过程 |
| 2.6.2 结果与分析 |
| 2.7 光照条件实验 |
| 2.7.1 实验过程 |
| 2.7.2 结果与分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 光线影响下的位移定时监测技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像定时捕捉技术研究 |
| 3.3 激光定时投射技术研究 |
| 3.4 正常光照条件下位移定时监测技术研究 |
| 3.4.1 单光斑单图像定时捕捉技术 |
| 3.4.2 单光斑多图像定时捕捉技术 |
| 3.4.3 多光斑多图像定时捕捉技术 |
| 3.5 异常光照条件下位移定时监测技术研究 |
| 3.5.1 异常光照单光斑单图像定时捕捉技术 |
| 3.5.2 异常光照单光斑多图像定时捕捉技术 |
| 3.5.3 异常光照多光斑多图像定时捕捉技术 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 多传感器隧道变形监测系统集成技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单截面隧道变形监测系统集成技术研究 |
| 4.2.1 系统硬件组成 |
| 4.2.2 系统软件设计 |
| 4.3 多截面隧道变形监测系统集成技术研究 |
| 4.4 突发故障应对策略研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本文主要结论 |
| 5.2 对未来研究的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）移动源遥感监管平台建设研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 移动源监管的背景 |
| 1.1.1 我国机动车发展基本现状 |
| 1.1.2 机动车尾气排污现状 |
| 1.2 移动源监管信息化现状 |
| 1.3 移动源监管平台建设研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 总体功能 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 总体逻辑架构设计 |
| 2.2.1 总体逻辑架构设计 |
| 2.2.2 支持体系设计 |
| 2.3 技术路线设计 |
| 3 物理感知层 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 机动车尾气遥感监测 |
| 3.2.1 机动车尾气检测原理 |
| 3.2.2 机动车尾气常用检测技术及运算方法 |
| 3.2.3 机动车尾气遥感监测系统组成 |
| 4 基础设施层 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 云计算服务 |
| 4.2.1 云计算基础设施与环境框架 |
| 4.2.2 信息虚拟资源池构建模式 |
| 4.2.3 统一资源池管理体系 |
| 4.2.4 云计算设施服务中心 |
| 5 数据资源层 |
| 5.1 数据库设计的主要依据 |
| 5.2 数据库设计原则 |
| 5.3 数据库建设的目标 |
| 5.4 数据库结构 |
| 6 服务平台层 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 遥感监管平台服务层逻辑架构 |
| 6.3 遥感监管平台服务层标准与设计 |
| 6.3.1 信息服务标准 |
| 6.3.2 服务平台层设计 |
| 6.4 遥感监管平台服务栈 |
| 6.4.1 微服务架构 |
| 6.4.2 OGC网络服务体系结构 |
| 6.4.3 平台层服务栈体系结构设计 |
| 6.5 遥感监管平台服务模式 |
| 6.5.1 业务应用系统开发和部署模式 |
| 6.5.2 服务资源分配与应用激活策略 |
| 6.6 遥感监管平台服务目录管理 |
| 6.6.1 信息服务注册机制 |
| 6.6.2 服务层注册库设计 |
| 6.6.3 服务平台目录组织方式 |
| 7 业务应用层 |
| 7.1 机动车尾气遥感监测 |
| 7.1.1 站点信息管理 |
| 7.1.2 实时数据 |
| 7.1.3 历史数据 |
| 7.1.4 通知管理 |
| 7.1.5 白名单管理 |
| 7.1.6 统计分析 |
| 7.2 非道路移动机械信息管理 |
| 7.2.1 非道路移动机械档案信息管理 |
| 7.2.2 检测信息管理 |
| 7.2.3 使用人和所有人管理 |
| 7.2.4 使用情况跟踪 |
| 7.2.5 环保标识管理 |
| 7.2.6 电子标签管理 |
| 7.2.7 老旧移动源淘汰管理 |
| 7.2.8 移动执法管理 |
| 7.2.9 在线监测与电子围栏管理 |
| 7.2.10 进出工地管理 |
| 7.2.11 数据分析 |
| 7.2.12 非道路移动机械申报APP |
| 7.3 柴油货车在线管理 |
| 7.3.1 车辆分布 |
| 7.3.2 实时监测 |
| 7.3.3 数据查询与统计 |
| 7.3.4 违规查询 |
| 7.3.5 报警管理 |
| 7.3.6 网络连接情况 |
| 7.4 机动车排污监控管理 |
| 7.4.1 检测信息数据管理 |
| 7.4.2 数据查询综合统计分析 |
| 7.4.3 高排放车型统计 |
| 7.4.4 防作弊数据预警管理 |
| 7.4.5 转入车辆管理 |
| 7.4.6 老旧车辆信息管理 |
| 7.4.7 车辆黑名单管理 |
| 7.4.8 路检抽检管理 |
| 7.4.9 辅助管理 |
| 7.5 排放检验与维修(I/N)监管 |
| 7.5.1 I端功能设计 |
| 7.5.2 M端功能设计 |
| 7.6 冒黑烟尾气抓拍 |
| 7.6.1 实时视频分析 |
| 7.6.2 黑烟车抓拍记录 |
| 7.6.3 点位信息管理 |
| 7.6.4 设备管理 |
| 7.6.5 人工审核 |
| 7.6.6 地图展示 |
| 7.7 电子围栏 |
| 8 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士生期间发表的学术论文,专着 |
| 博士后期间发表的学术论文,专着 |
| 个人简历 |
| 永久通信地址 |
（5）无线传感器网络野外监测图像高效编码与传输方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1. 选题背景及意义 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.2.1. WISNs监测系统研究现状 |
| 1.2.2. 图像压缩编码研究现状 |
| 1.2.3. 视觉感知目标检测研究现状 |
| 1.2.4. WISNs图像传输研究现状 |
| 1.2.5. 图像恢复研究现状 |
| 1.3. 本文的研究内容及研究路线 |
| 1.3.1. 研究内容 |
| 1.3.2. 研究路线 |
| 2.基于WISNs的远程监测系统设计及图像样本库建立 |
| 2.1. 样本图像采集区域概况 |
| 2.2. WISNs远程监测系统设计 |
| 2.2.1. 监测系统架构分析 |
| 2.2.2. 终端节点设计分析 |
| 2.2.3. 协调节点设计分析 |
| 2.3. 图像样本数据库建立 |
| 2.3.1. 监测图像样本获取 |
| 2.3.2. 监测图像人工标注 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3.基于改进直方图对比度的图像显着性目标检测算法 |
| 3.1. 直方图对比度显着性检测理论 |
| 3.2. 基于改进HC的图像显着性目标检测算法 |
| 3.2.1. 基于窗口总变差的图像主结构提取 |
| 3.2.2. 基于直方图对比度的图像显着性检测 |
| 3.2.3. 图像边缘完整性检测算法 |
| 3.2.4. 基于汉宁窗理论的图像显着图优化 |
| 3.3. 实验结果与分析 |
| 3.4. 本章小结 |
| 4.基于显着性感知的图像渐进式压缩编码算法 |
| 4.1. 图像小波变换Mallat分解与重构 |
| 4.2. 显着性目标区域小波系数掩模标记 |
| 4.3. 显着性目标区域系数位平面提升 |
| 4.3.1. 一般位移法 |
| 4.3.2. 交错平面位移法 |
| 4.3.3. 最大位移法 |
| 4.4. 基于小波变换的图像混合编码算法 |
| 4.4.1. 显着性目标区域图像编码算法 |
| 4.4.2. 背景区域图像编码算法 |
| 4.5. 实验结果与分析 |
| 4.6. 本章小结 |
| 5.基于分布式传输机制的数据分配策略 |
| 5.1. 分布式图像压缩编码理论 |
| 5.1.1. Slepian-Wolf无损分布式编码理论 |
| 5.1.2. Wyner-Ziv有损分布式编码理论 |
| 5.2. WISNs分布式图像传输模型的建立 |
| 5.2.1. 传统WISNs图像分布式传输策略 |
| 5.2.2. WISNs图像分布式数据分配策略 |
| 5.3. 基于压缩感知的图像压缩算法 |
| 5.3.1. 信号稀疏表示 |
| 5.3.2. 信号线性测量 |
| 5.3.3. 信号重构过程 |
| 5.4. 分布式图像压缩感知算法 |
| 5.4.1. 联合稀疏信号模型建立 |
| 5.4.2. 重构端联合解码算法实现 |
| 5.5. 实验结果与分析 |
| 5.5.1. 图像重构质量评价 |
| 5.5.2. 网络能量消耗分析 |
| 5.6. 本章小结 |
| 6.无线传感器网络监测图像自动恢复算法 |
| 6.1. 深度学习网络结构特征学习模式 |
| 6.1.1. 监督学习训练模式 |
| 6.1.2. 无监督学习训练模式 |
| 6.1.3. 半监督学习训练模式 |
| 6.2. 传统自编码器神经网络算法概述 |
| 6.2.1. 自编码器神经网络结构 |
| 6.2.2. 变分自编码器网络结构 |
| 6.2.3. 深度自编码器神经网络结构 |
| 6.3. 基于改进自编码器的无监督图像自动恢复算法 |
| 6.3.1. 基于跳跃层短连接的自编码神经网络 |
| 6.3.2. 损失函数设计 |
| 6.4. 实验结果与分析 |
| 6.4.1. 图像恢复质量分析 |
| 6.4.2. 图像恢复可靠性分析 |
| 6.5. 本章小结 |
| 7.结论与展望 |
| 7.1. 结论 |
| 7.2. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（6）某原油管道沿线滑坡区安全监测与预警的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 管道沿线地质灾害、破坏类型及监测要素分析 |
| 2.1 管道沿线地质灾害类型及破坏特点 |
| 2.2 油气管道的破坏形式 |
| 2.3 油气管道监测要素 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 原油管道沿线滑坡区安全监测与预警方案设计 |
| 3.1 新型传感技术的基本原理及优势 |
| 3.2 原油管道安全监测与预警方案 |
| 3.3 原油管道安全监测与预警系统设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 原油管道安全监测的室内试验 |
| 4.1 管道变形模型试验研究 |
| 4.2 全尺寸原型管道变形试验研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 某原油管道沿线滑坡区安全监测系统的现场构建 |
| 5.1 地理环境特征 |
| 5.2 工程地质特征 |
| 5.3 滑坡已有防治措施 |
| 5.4 监测方案实施 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 原油管道沿线滑坡区监测系统构建及管理 |
| 6.1 示范区安全管理规范 |
| 6.2 监测系统组织管理机制 |
| 6.3 原油管道沿线滑坡区监测系统 |
| 6.4 监测系统的管理 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（7）频谱监测数据的有损压缩及压缩并行算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.2 国内外发展动态 |
| 1.2.1 数据压缩技术的发展现状 |
| 1.2.2 数据压缩的并行化发展现状 |
| 1.3 研究目标及研究内容 |
| 1.4 论文目录及安排 |
| 第二章 频谱监测及数据压缩关键技术 |
| 2.1 频谱监测相关技术 |
| 2.1.1 频谱监测系统的基本工作方式 |
| 2.1.2 频谱监测的数据特点 |
| 2.1.3 频谱监测的数据用途及分析方法 |
| 2.2 数据压缩关键技术 |
| 2.2.1 数据冗余度降低相关技术 |
| 2.2.2 算法并行化相关技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 频谱监测数据的有损压缩方法 |
| 3.1 有损压缩对于频谱监测数据的意义 |
| 3.2 基于连续时刻数据分段线性的有损压缩算法 |
| 3.2.1 算法核心步骤 |
| 3.2.2 区间阀值对压缩性能的分析对比 |
| 3.3 基于二维矩阵维度变换的有损压缩算法 |
| 3.3.1 算法关键问题及解决方案 |
| 3.3.2 算法核心步骤 |
| 3.3.3 量化参数选择对压缩性能的分析对比 |
| 3.4 两种有损压缩算法分析和性能对比 |
| 3.4.1 默认参数下的对比 |
| 3.4.2 不同参数下算法性能曲线 |
| 3.4.3 频谱监测数据有损压缩算法的选取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 重建数据对频谱监测信息提取的影响 |
| 4.1 有损压缩的数据精度损失分析 |
| 4.2 有损压缩数据精度损失对频谱监测的影响分析 |
| 4.3.1 频谱参数的提取 |
| 4.3.2 信号参数的提取与对比 |
| 4.3 有损压缩基于频谱监测方法的参数选择算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 频谱监测数据的多路并行压缩方案的设计和实现 |
| 5.1 基于二维数据维度变换的有损压缩算法的并行化设计 |
| 5.1.1 算法并行化分析 |
| 5.1.2 维度变换的并行化设计 |
| 5.1.3 并行化性能测试 |
| 5.2 监测设备分布式部署情况下压缩方案设计 |
| 5.2.1 传统C/S结构监测系统在数据传输上的缺陷 |
| 5.2.2 中间件技术 |
| 5.2.3 分布式频谱监测系统的硬件及软件组成 |
| 5.2.4 基于中间件的频谱监测数据有损压缩方案 |
| 5.2.5 方案总结 |
| 5.3 有损压缩模块整体总结 |
| 5.3.1 压缩文件帧结构定义 |
| 5.3.2 压缩及解压缩整体流程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 后续展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于红外图像FPN去除的光伏并网逆变柜触点温度监测系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电气设备热缺陷监测研究现状 |
| 1.2.2 现代测温技术的发展现状 |
| 1.2.3 红外测温及红外图像去噪技术的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 2 光伏并网逆变柜触点温度监测系统方案 |
| 2.1 系统性能要求 |
| 2.2 系统难点分析 |
| 2.3 系统总体方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 光伏并网逆变柜触点温度监测硬件系统设计 |
| 3.1 温度标定装置 |
| 3.2 红外热像仪 |
| 3.3 信号传输与通信设备 |
| 3.4 其他设备的选型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 光伏并网逆变柜可见光及红外图像处理算法研究 |
| 4.1 光伏并网逆变柜触点可见光图像处理算法 |
| 4.1.1 可见光图像预处理 |
| 4.1.2 可见光图像锐化增强 |
| 4.1.3 可见光图像边缘检测 |
| 4.2 光伏并网逆变柜触点红外图像噪声分析及处理算法 |
| 4.2.1 红外图像噪声成因及表现分析 |
| 4.2.2 红外图像FPN噪声特性及影响 |
| 4.2.3 红外图像FPN噪声去除算法研究 |
| 4.3 基于标定的温度补偿方法 |
| 4.4 可见光图像与红外图像融合算法 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 可见光图像边缘检测 |
| 4.5.3 红外图像FPN噪声去除效果及分析 |
| 4.5.4 图像融合仿真结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 光伏并网逆变柜触点温度监测软件系统实现 |
| 5.1 软件系统开发环境及系统框架 |
| 5.1.1 开发环境 |
| 5.1.2 系统框架 |
| 5.2 软件系统功能模块 |
| 5.2.1 红外热像仪数据读取模块 |
| 5.2.2 数据库操作模块 |
| 5.2.3 图像处理算法模块 |
| 5.2.4 客户端人机交互模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 光伏并网逆变柜触点温度监测系统测试 |
| 6.1 系统软硬件调试及初始化 |
| 6.2 软件系统的执行过程 |
| 6.3 系统各模块运行及结果 |
| 6.4 性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A: 本文第五章部分程序说明 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及专利 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 攻读学位期间参加的学科竞赛及获奖 |
（9）油水界面测量过程方法优化及系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 油水界面测量技术研究现状 |
| 1.2.2 油水界面计算方法研究现状 |
| 1.2.3 原油乳状液粒径检测研究现状 |
| 1.2.4 油水界面监测系统研究现状 |
| 1.3 研究意义及目标 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 研究内容及安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 2 油水界面测量与计算分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 油水界面测量技术 |
| 2.2.1 油水界面测量技术进展 |
| 2.2.2 油水界面测量技术对比 |
| 2.3 油水界面计算方法 |
| 2.3.1 基于直接读数的计算方法 |
| 2.3.2 基于关键参数的计算方法 |
| 2.3.3 基于矩阵数据的计算方法 |
| 2.3.4 基于图像分析的计算方法 |
| 2.4 油水界面测量技术展望 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 原油乳状液粒径检测算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 原油乳状液及粒径检测 |
| 3.2.1 乳状液类型及鉴别方法 |
| 3.2.2 乳状液相关特性 |
| 3.2.3 现有原油乳状液粒径检测方法 |
| 3.3 连通域及连通域标记 |
| 3.3.1 连通域 |
| 3.3.2 连通域标记 |
| 3.3.3 连通域标记算法 |
| 3.4 原油乳状液粒径检测算法 |
| 3.4.1 乳状液图像滤波算法 |
| 3.4.2 乳状液图像二值化算法 |
| 3.4.3 乳状液粒径检测算法 |
| 3.5 应用实例及分析 |
| 3.5.1 应用实例 |
| 3.5.2 标记过程分析 |
| 3.5.3 算法对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 油水界面自适应阈值聚类算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 油水界面测量过程及数据 |
| 4.2.1 油水界面测量过程 |
| 4.2.2 油水界面数据 |
| 4.3 油水界面伪数据预处理算法分析 |
| 4.3.1 最值过滤算法分析 |
| 4.3.2 定点修正算法分析 |
| 4.3.3 区域去噪算法分析 |
| 4.4 油水界面中值屏蔽预处理算法 |
| 4.4.1 算法基本思想 |
| 4.4.2 算法正确性验证 |
| 4.4.3 算法对比分析 |
| 4.5 油水界面数据分类方法分析 |
| 4.5.1 经验值分类统计算法分析 |
| 4.5.2 经典K-means聚类算法分析 |
| 4.6 油水界面自适应阈值聚类算法 |
| 4.6.1 算法基本思想 |
| 4.6.2 算法验证 |
| 4.6.3 算法实验对比分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 新型油水界面测量与仿真研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 新型油水界面测量设计 |
| 5.2.1 测量原理设计 |
| 5.2.2 基本结构设计 |
| 5.2.3 软件结构设计 |
| 5.3 新型油水界面测量过程 |
| 5.3.1 测量过程 |
| 5.3.2 通信协议 |
| 5.3.3 计算方法 |
| 5.4 仿真系统程序设计 |
| 5.4.1 发送指令仿真程序设计 |
| 5.4.2 返回数据仿真程序设计 |
| 5.4.3 接收数据仿真程序设计 |
| 5.5 仿真系统测试 |
| 5.5.1 测试框架 |
| 5.5.2 测试过程 |
| 5.5.3 测试结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 油水界面监测系统应用研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 油水界面监测系统设计 |
| 6.2.1 系统总体设计 |
| 6.2.2 Web Service接口设计 |
| 6.2.3 系统下位机设计 |
| 6.2.4 系统上位机设计 |
| 6.2.5 数据访问设计 |
| 6.3 油水界面监测系统开发 |
| 6.3.1 系统下位机开发 |
| 6.3.2 系统上位机开发 |
| 6.4 油水界面监测系统应用 |
| 6.4.1 系统安装部署 |
| 6.4.2 系统界面展示 |
| 6.4.3 系统测试结果 |
| 6.4.4 系统应用效果 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）基于分布式视频的电磁敏感性实时监测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电磁兼容监测装置研究现状 |
| 1.2.2 视觉检测系统研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 电磁干扰对设备的影响及模型建立 |
| 2.1 传输线缆电磁耦合模型 |
| 2.1.1 电场耦合等效模型 |
| 2.1.2 磁场耦合等效模型 |
| 2.2 天线辐射电磁干扰对设备的影响模型 |
| 2.2.1 孔缝泄露电磁场模型 |
| 2.2.2 微带传输线特性参数计算 |
| 2.3 电磁干扰影响模型数值仿真 |
| 2.4 测试系统参数分析 |
| 2.4.1 显示液晶组件受扰分析 |
| 2.4.2 LED指示灯及数码管显示模块受扰分析 |
| 2.4.3 仪表盘受扰分析 |
| 2.4.4 关键活动部位受扰分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于分布式视频的电磁敏感性监测系统总体设计 |
| 3.1 监测系统软硬件设计 |
| 3.2 系统抗干扰措施 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于单目视觉的显示设备状态监测 |
| 4.1 基于自适应局部极值检索及模板匹配的显示设备定位方法研究 |
| 4.1.1 多种模板匹配算法对比分析 |
| 4.1.2 基于自适应局部极值检索的匹配阈值选取算法及目标定位流程 |
| 4.1.3 算法仿真和结果分析 |
| 4.2 显示设备的状态识别方法研究 |
| 4.2.1 基于CEDA-LSSVM的数码管数字识别 |
| 4.2.2 基于亮度特征的指示灯状态识别 |
| 4.2.3 基于霍夫变换的指针式仪表盘示数识别 |
| 4.2.4 基于背景差分法的显示屏异常识别 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于双目视觉的活动设备前后动作判断 |
| 5.1 双目立体视觉系统结构最优化分析及设计 |
| 5.2 双目标定和校正 |
| 5.2.1 基本坐标系和成像模型 |
| 5.2.2 标定和校正结果 |
| 5.3 基于特征点均值的前后动作判断方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统性能实验及结果分析 |
| 6.1 实物仿真平台搭建 |
| 6.2 实验测试流程及结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、分布式实时数据测量和图像监测系统的设计（论文参考文献）
- [1]基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究[D]. 孙志朋. 吉林大学, 2021
- [2]基于分布式光纤场域数据的地下扰动源定位与识别研究[D]. 孟臻. 北京邮电大学, 2021
- [3]基于机器视觉的隧道变形监测系统集成技术研究[D]. 张安. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]移动源遥感监管平台建设研究[D]. 唐古拉. 中国农业科学院, 2020(06)
- [5]无线传感器网络野外监测图像高效编码与传输方法[D]. 冯文钊. 北京林业大学, 2020
- [6]某原油管道沿线滑坡区安全监测与预警的应用研究[D]. 淦邦. 中国矿业大学, 2020(01)
- [7]频谱监测数据的有损压缩及压缩并行算法研究[D]. 雷啸. 电子科技大学, 2020(07)
- [8]基于红外图像FPN去除的光伏并网逆变柜触点温度监测系统研制[D]. 王浩然. 陕西科技大学, 2020(02)
- [9]油水界面测量过程方法优化及系统应用研究[D]. 任喜伟. 陕西科技大学, 2019(01)
- [10]基于分布式视频的电磁敏感性实时监测技术研究[D]. 齐昕雨. 南京理工大学, 2020(01)