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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,
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