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有害藻华智能视频监控系统设计与实现

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有害藻华智能视频监控系统设计与实现
论文目录
 
摘要第11-11页
ABSTRACT第11-13页
第1章 绪论第13-19页
  1.1 系统开发背景第13-15页
  1.2 国内外研究现状第15-16页
    1.2.1 有害藻华研究现状第15页
    1.2.2 藻类检测技术现状第15-16页
  1.3 系统目标第16-17页
  1.4 本文的组织结构第17-19页
第2章 相关技术介绍第19-24页
  2.1 处理器架构选型第19-20页
  2.2 图像采集设备选型第20页
  2.3 音视频编解码技术标准第20-21页
  2.4 视频处理库对比第21-22页
  2.5 图像识别技术概述第22页
  2.6 生产者消费者模型概述第22-24页
第3章 概要设计第24-30页
  3.1 需求分析第24-26页
    3.1.1 功能性需求第24页
    3.1.2 非功能性需求第24-25页
    3.1.3 设计约束第25-26页
  3.2 架构设计第26-28页
    3.2.1 采集层设计第26-27页
    3.2.2 边缘计算层设计第27-28页
    3.2.3 云平台层设计第28页
  3.3 功能模块设计第28-30页
第4章 详细设计与实现第30-56页
  4.1 主程序实现第30-32页
  4.2 扩展模块实现第32-47页
    4.2.1 视频采集模块第33-37页
    4.2.2 视频发送模块第37-39页
    4.2.3 视频接收模块第39-40页
    4.2.4 视频保存模块第40-42页
    4.2.5 HTTP模块第42-45页
    4.2.6 识别模块第45-47页
  4.3 藻类识别模型训练第47-56页
    4.3.1 准备并标注数据集第48-49页
    4.3.2 YOLO v3模型训练第49-52页
    4.3.3 Faster R-CNN模型训练第52-54页
    4.3.4 对比总结第54-56页
第5章 系统测试与分析第56-65页
  5.1 运行平台和工具第56-59页
  5.2 功能测试第59-62页
    5.2.1 实时监控功能第59页
    5.2.2 持续保存功能第59-60页
    5.2.3 智能保存功能第60-61页
    5.2.4 多路监控功能第61页
    5.2.5 视频压缩功能第61-62页
  5.3 非功能测试第62-65页
    5.3.1 安全性第62页
    5.3.2 实时性第62-63页
    5.3.3 可靠性第63页
    5.3.4 稳定性第63-64页
    5.3.5 可用性第64-65页
第6章 总结与展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间发表的主要学术论文第71-72页
攻读学位期间参与科研项目及获奖情况第72-73页
学位论文评阅及答辩情况表第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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