导读:本文包含了计算机监测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:计算机,计算机技术,在线,卷积,视觉,结构,识别率。
计算机监测论文文献综述
陈林琳,姜大庆,蔡银杰,刘永华[1]（2020）在《基于计算机视觉的芋头病害监测与识别》一文中研究指出为深入及时掌握芋头病害的信息与生长动态,基于计算机视觉中的图像识别与特征提取技术,对芋头常见病害进行监测与识别研究。在全面理解芋头病害监测的内部波段划分与识别方法匹配基础上,融合计算机视觉的图像纹理特征识别与边界区域条件参数,建立芋头病害识别监测理论模型,通过系统的硬件仪器及电路配置、软件程序功能实现,进行芋头病害图像监测识别试验。结果表明:根据芋头常见病害的外形特征,可得到多组清晰化的芋头病害特征与症状显示图,是直观化识别与分类管控的重要依据。该监测系统整体芋头病害识别率较高,平均维持在88%以上,其中疽病的识别率可达到91.3%,试验效果良好且思路可行,对类似农作物病害的监测与识别技术优化有一定的参考价值。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年06期）
叶肖伟,董传智[2]（2019）在《基于计算机视觉的结构位移监测综述》一文中研究指出梳理基于计算机视觉的结构位移监测方法的研究和应用进展,从系统组成、计算方法、影响因素和实际应用4个方面进行综述,探讨计算机视觉结构位移监测目前存在的研究不足并给出合理建议。在系统组成方面,介绍各种相机、镜头和标志物选择的标准及优缺点,给出相机和镜头的选择建议以及是否需要人工标志物的应用场合。在计算方法方面,介绍相机标定、特征提取、目标追踪和位移计算4个方面的实现方法,分析镜头畸变带来的测量误差和相机标定的必要性,介绍2种实用相机标定的简化方法。在影响因素方面,从硬件因素、图像处理算法和环境影响3个方面分析引起系统测量误差的来源,阐述减小系统误差的解决方案。在实际应用方面,介绍计算机视觉结构位移监测在结构状态评估中的应用,包括结构受力行为分析、承载力评估、模态参数识别、模型更新、损伤识别和索力估计。(本文来源于《中国公路学报》期刊2019年11期）
杨坚,孙兴年,刘田田[3]（2019）在《海洋环境监测数据质量计算机控制方法研究》一文中研究指出随着我国海洋监测事业的快速发展,海洋监测项目的种类越来越多,监测技术水平明显提高,监测数据资源也不断增加。该文从探讨数据质量控制方法和监测数据质量控制系统出发,简要介绍海洋环境数据质量的计算机控制;继而利用两种计算机控制方法对数据质量进行根本性的改进,以提高中国海洋环境监测服务的数据质量,并提升中国海洋环境监测服务业在国际市场上的整体竞争力。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年30期）
翟永杰,杨旭,彭雅妮,王新颖[4]（2019）在《基于计算机听觉技术的电力设备状态监测研究综述》一文中研究指出保障电力设备的可靠性是电力系统和智能电网的重要内容,基于计算机听觉技术的智能化设备状态监测技术具有安全、高效、便捷等特点,对保障电力系统的稳定运行有重要意义。首先根据当前研究现状介绍了计算机听觉技术的范畴、研究内容及通用技术框架。其次,分析了计算机听觉技术在音频信号处理方面的应用,同时总结了国内外计算机听觉技术对不同种类电力设备的状态检测与故障分类方法。最后,探讨了计算机听觉技术在电力系统设备状态监测中应用的未来发展方向。(本文来源于《广东电力》期刊2019年09期）
王梦寒,寇云峰,刘文斌,兰宇,程磊[5]（2019）在《计算机网络电磁泄漏信号的实时监测与智能识别》一文中研究指出介绍了自主研发的一种针对计算机网络电磁泄漏信号的自动化实时监测系统,包括电磁信号接收装置和电磁信号监测平台两部分,能够实现对目标设备电力线上的泄漏信号的实时监测与信号的模板采集功能。并以此为平台,借助深度学习与图像识别技术对电磁泄漏信号进行了分类识别,验证了卷积神经网络应用于电磁泄漏信号识别的有效性,为后续该领域的相关研究提供了思路。经过测试与分析,发现识别结果会受到样本训练集种类数、接收装置探头的位置以及样本训练集间的相似度影响,这对提升电磁泄漏信号的分类识别能力提出了更高的要求。计算机网络电磁泄漏信号的监测与智能识别的研究对电磁泄漏源的精准定位以及电磁信息泄漏威胁程度的评估有着重要意义,也为电磁泄漏的预警与防护提供了重要依据。(本文来源于《通信技术》期刊2019年07期）
罗宁,梁小艳,汪大明[6]（2019）在《计算机技术应用视域下环境监测实践研究》一文中研究指出近年来,随着我国科技水平不断提高,计算机技术被广泛应用在社会各处,也被应用在环境监测工作中。基于此,本文首先分析了环境监测的内容,然后分析了计算机技术在其中的应用。(本文来源于《湖北农机化》期刊2019年11期）
Billie,F.Spencer,Jr.,Vedhus,Hoskere,Yasutaka,Narazaki[7]（2019）在《基于计算机视觉的民用基础设施的检查与监测研究进展》一文中研究指出计算机视觉技术与远程摄像机和无人机(UAVs)的采集相结合,为民用基础设施状况评估提供了前景良好的非接触式解决方案。这种系统的最终目标是自动且稳健地将图像或视频数据转换为可操作的信息。本文概述了将计算机视觉技术应用于民用基础设施状态评估的最新进展。特别介绍了计算机视觉、机器学习和结构工程领域的相关研究。评估工作分为两类:检查应用和监测应用。检查应用包括识别环境,如结构构件,表征局部和全部的可见损坏,以及检测参考图像的变化。监测应用包括应变和位移的静态测量,以及模态分析的位移动态测量。最后,文章指出了为实现基于自动化视觉的民用基础设施和监测目标而持续存在的一些关键挑战,以及为解决这些挑战而正在进行的工作。(本文来源于《Engineering》期刊2019年02期）
刘晓柱[8]（2019）在《基于计算机技术的微震监测系统的现场实践》一文中研究指出煤岩动力灾害是煤岩体在应力及内外物理化学共同作用下快速破裂的结果,是一种特殊的不可逆能量耗散的过程。本文基于煤岩体破裂产生微震信号的原理,将计算机技术融入煤矿煤岩动力灾害防治,通过远程监控技术的数据传递能力及数据分级处理能力来提高煤矿煤岩动力灾害的预测预测水平。(本文来源于《内蒙古煤炭经济》期刊2019年06期）
杜国智[9]（2019）在《试论如何应用计算机技术整合环保在线监测数据》一文中研究指出随着现代社会的不断发展,国家越来越重视环境保护。在之前的国家发展,主要的发展行业为重工业,对周围的环境造成了严重的污染。需要现代的我国加强对绿色环保社会的重视,建设可持续发展社会。在开展环境保护工作时,将计算机技术应用到其中,有效地整合环保在线监测数据,不仅降低环保工作人员的工作量,还能提升检测数据的准确性。文章主要对计算机技术整合环保在线监测数据的研究和分析,提升环境保护在线检测数据的准确性,从而促进环境保护的发展。(本文来源于《智能城市》期刊2019年06期）
任青,何松[10]（2019）在《解析无线电监测与计算机网络信息安全保密》一文中研究指出当前,在信息技术快速发展过程中,计算机网络安全遭受了严重威胁,许多不法分子如黑客等为谋获利益,对网络防火墙不断进行突破以获取信息数据进行贩卖,从而造成企业机密乃至国家机密的泄露,严重影响了企业和国家安全。基于此,必须要不断提高网络信息安全,并借助安全性更高的计算机来提供数据信息的支持与防护。本文结合计算机网络信息泄露的途径,进而通过无线电监测技术,有针对性的改进网络通信形式,从而为计算机网络安全防护提供参考。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年03期）
计算机监测论文开题报告
（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：
梳理基于计算机视觉的结构位移监测方法的研究和应用进展,从系统组成、计算方法、影响因素和实际应用4个方面进行综述,探讨计算机视觉结构位移监测目前存在的研究不足并给出合理建议。在系统组成方面,介绍各种相机、镜头和标志物选择的标准及优缺点,给出相机和镜头的选择建议以及是否需要人工标志物的应用场合。在计算方法方面,介绍相机标定、特征提取、目标追踪和位移计算4个方面的实现方法,分析镜头畸变带来的测量误差和相机标定的必要性,介绍2种实用相机标定的简化方法。在影响因素方面,从硬件因素、图像处理算法和环境影响3个方面分析引起系统测量误差的来源,阐述减小系统误差的解决方案。在实际应用方面,介绍计算机视觉结构位移监测在结构状态评估中的应用,包括结构受力行为分析、承载力评估、模态参数识别、模型更新、损伤识别和索力估计。
（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。
计算机监测论文参考文献
[1].陈林琳,姜大庆,蔡银杰,刘永华.基于计算机视觉的芋头病害监测与识别[J].农机化研究.2020
[2].叶肖伟,董传智.基于计算机视觉的结构位移监测综述[J].中国公路学报.2019
[3].杨坚,孙兴年,刘田田.海洋环境监测数据质量计算机控制方法研究[J].电脑知识与技术.2019
[4].翟永杰,杨旭,彭雅妮,王新颖.基于计算机听觉技术的电力设备状态监测研究综述[J].广东电力.2019
[5].王梦寒,寇云峰,刘文斌,兰宇,程磊.计算机网络电磁泄漏信号的实时监测与智能识别[J].通信技术.2019
[6].罗宁,梁小艳,汪大明.计算机技术应用视域下环境监测实践研究[J].湖北农机化.2019
[7].Billie,F.Spencer,Jr.,Vedhus,Hoskere,Yasutaka,Narazaki.基于计算机视觉的民用基础设施的检查与监测研究进展[J].Engineering.2019
[8].刘晓柱.基于计算机技术的微震监测系统的现场实践[J].内蒙古煤炭经济.2019
[9].杜国智.试论如何应用计算机技术整合环保在线监测数据[J].智能城市.2019
[10].任青,何松.解析无线电监测与计算机网络信息安全保密[J].通讯世界.2019
论文知识图
