一、一种基于Web的多传感器数据融合系统模型（论文文献综述）
梁剑烽[1]（2021）在《基于物联网云平台的家居火灾监控系统的研究与实现》文中提出我国大中城市居民居住方式主要以高层建筑为主,高层建筑由于人员相对集中,空间小,一旦发生火灾,居民的生命安全、经济财产都将面临严重考验,如何在火灾的前期快速识别与消灭火灾成为目前重点研究的问题。本文针对实际家居环境,研究一种以物联网云平台为基础,结合多传感器数据融合技术与火焰图像识别技术的智慧家居火灾监控系统,旨在实现对火灾数据实时监控的同时提高系统对火灾识别的准确性,并解决系统实时性及可靠性问题。本文主要研究工作如下:（1）研究了One NET物联网云平台的功能、资源模型及通信协议,并对系统涉及到相关技术的工作原理和实现方法进行了研究分析,为后续系统的开发设计奠定基础。（2）针对单传感器系统容易导致火灾误报、漏报的问题,提出了以STM32为核心处理器,通过对温湿度、火焰、烟雾和摄像头等模块的电气特性、工作原理及电路原理的分析,搭建多传感器硬件采集系统,实现对多火灾因子数据的采集,并结合Esp8266模块和继电器模块,实现与One NET云平台间的无线通信和远程设备的控制。（3）基于STM32固件库设计了各硬件模块的初始化程序、数据采集程序、通信程序和继电器控制程序等;基于EDP协议完成了传感器、预警信息、命令信息等数据封装和解析程序的设计;基于One NET云平台的部署实现了数据的存储、监控、预警等功能,并由UI应用控件,实现了数据的可视化展示及控制命令的下发。（4）针对系统存在的可靠性问题,提出了基于DS证据理论的改进融合算法,解决因传感器故障或者噪声干扰而引起的火情误报、漏报的问题,并对DS证据理论改进融合算法在火灾系统应用中,存在的火灾特征量的选取、多传感器数据归一化、基本概率函数的获取问题做进一步分析研究,最后通过算例分析,证明了基于DS证据理论的改进多传感器数据融合算法,对于提高系统的准确性、稳定性及可靠性的有效性。（5）针对系统实时性不足的问题,提出了火焰图像识别技术解决方案,首先利用帧间差分法对疑似火焰区域进行分割,并对图像做数学形态处理去除干扰噪点,提高图像质量,通过实验分析发现,帧间差分法在处理多个运动物体的场景时存在抗干扰性不强的问题,结合火焰特征识别算法对图像做进一步处理,虽然可以得到较好的效果,但是对于具有类似特征的光源还是无法区分,因此提出了一种基于Ada Boost级联分类器的算法,通过机器学习训练的方法,提高火焰识别的准确率与及时性。（6）通过系统测试证明,系统整体功能运行正常,系统的可靠性、实时性及实用性达到预期目标。
刘伟[2]（2019）在《基于多传感器融合的汽车火灾报警系统设计与研究》文中提出随着我国经济快速发展,汽车在现代生活中变得越来越普及,随之带来了各种各样的汽车火灾事故,造成难以挽回的损失。目前,传统的汽车火灾探测方式是使用单个传感器对单一物理量进行检测,决策机制单一,存在较高的误报率和漏报率,错过了火灾最佳扑救的时间。本文针对上述问题进行研究,并设计了多传感器融合的车辆火灾报警系统,该系统具有汽车火灾报警及自动破窗灭火等功能。通过分析汽车火灾发生的机理及过程,确定了汽车火灾探测特征量,包括温度、烟雾和一氧化碳,并制定了汽车火灾报警系统的总体设计方案。系统主要从硬件、软件和融合算法三个方面进行研究和设计。首先,基于模块化设计原则对系统硬件进行设计,将系统硬件部分划分为七个独立模块,依次对各个模块进行选型和搭建。其次提出了系统软件设计方案,利用CodeWarrior软件进行下位机程序设计,并运用LabVIEW进行上位机软件设计,该系统主要实现了数据采集、特征量监测、数据存储、联动控制及Web发布等功能。最后,通过对多传感器信息融合技术的融合过程、原理及常用的融合算法研究,将贝叶斯融合算法应用于火灾过程预警。收集了模拟汽车车厢内发生火灾的数据并对其进行预处理,同时运用MATLAB软件进行贝叶斯网络算法的数据融合,结果显示三个特征量融合时可靠性更高;并利用Netica软件进行网络模型构建,对采集数据进行验证分析,在此基础上结合MATLAB融合结果确定了汽车在不同火灾报警状态时特征量的离散区间。通过实验验证了所提出的贝叶斯网络融合算法的合理性。
冯健昭[3]（2018）在《基于物联网的害虫监测关键技术研究》文中研究指明农业物联网是现代农业与物联网技术的有机结合,推动现代农业从电脑农业、数字农业、精准农业到智慧农业的发展。智慧农业应用中的互联互通技术、感知技术和智能化技术,使现代农业系统运转更加标准化、智能化和集约化,从而促进农业可持续发展。物联网是智慧农业的支撑技术,农业物联网的感知设备正向着微功耗、低成本、高可靠和自适应的方向发展,传感器网络也逐步具备分布式、自组织、多协议兼容和高通量等功能特征,能够实现实时、准确和高效的数据处理。目前物联网技术在农业害虫监测领域仍没有被大量应用,其主要原因有传感器节点性能达不到用户的应用需求、节点采集的数据类型单一、多传感器数据融合的管理和应用水平不高等。因此,研究面向害虫监测的多类型传感器节点融合的物联网技术,对促进物联网技术在害虫监测领域的发展和应用、提高害虫监测的智能化水平、推动农业物联网的发展具有现实意义。论文结合农业物联网相关技术,以害虫监测为应用背景,对基于机器视觉的害虫监测无线采集节点软硬件设计、多类型传感器融合的害虫监测远程无线网络设计、害虫监测无线网络的系统体系架构、无人机监测数据在可视化害虫监测方面的应用等关键技术开展理论及应用研究,主要内容如下:（1）设计了一种适应场景光照变化的害虫监测无线采集节点。节点由桔小实蝇诱捕监测装置、监测控制装置、网络传输模块和太阳能供电装置组成。其中害虫诱捕监测装置包括顶盖、PVC外壳和诱捕瓶;监测控制装置由处理模块、存储模块和视频采集模块组成;太阳能供电装置包括太阳能板、蓄电池、智能控制器和太阳能板支架。设计了害虫目标获取算法、基于代价模型的害虫目标跟踪算法和害虫自动计量算法,并通过试验验证了算法的有效性。在农田环境真实试验后,为了提高算法的鲁棒性,对害虫目标检测算法进行了优化,使用背景差分的方法,提出了一种可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法。详细设计了太阳能供电装置,延长了节点的生命周期。设计了可视化的桔小实蝇远程监测系统,开发了监控跟踪程序、远程服务器程序和客户端程序。农田试验表明,节点网络传输的丢包率为0.7%,改进后的检测算法在中度光照和严重光照影响下的错误率分别为7.21%和12.4%,耗时减少了42.2%,害虫检测准确率为98.7%。（2）设计了多类型传感器节点融合的害虫监测远程无线网络。结合所设计的害虫监测无线采集节点的特性,融合多种类型的气象传感器和土壤传感器节点以及无人机影像监测节点,根据实际应用需求设计了一套软硬件结合、空中地面地下多层协作的害虫监测远程无线网络体系架构,包括感知层的多类型传感器融合、网络层的害虫监测远程系统网络模型、应用层的害虫监测物联网云平台软件。（3）设计了害虫监测远程无线网络的传输模型和传输控制机制。结合实际需求,在网络模型中设计了害虫监测远程网络的拓扑结构、网络架构和传输模型,设计了传输控制机制中的通信协议、数据包格式、多级存储的数据备份机制、差错控制机制和时钟同步策略。设计了基于Web的可视化害虫监测的物联网云平台软件,对多种类型节点采集的数据进行融合和有效管理,同时为用户提供可靠的网络服务。（4）开展了害虫监测远程无线网络系统的综合试验。根据所设计的试验方案,在广州市4个不同行政区的农场和科研基地里,分别部署多类型的气象传感器和土壤传感器及无线网络节点,结合无人机影像监测节点获取了高分辨率的正射影像图和数字表面模型,建立了基于物联网的害虫监测远程无线网络系统,开展了跨区域远距离的综合性网络试验。经过数据统计分析,网络的数据丢包率平均值为2.965%,采用状态?2检验法进行野值检测,空气温度传感器、空气湿度传感器和土壤温度传感器出现野值的概率分别为2.23%、0.83%和1.69%,4个不同监测区域的温度数据空间相关性最大值为0.9934;经过数据融合后的传感器数据和害虫发生数量的定量关系和相关性分析,影响虫害发生的最关键6大环境因素分别是土壤温度、叶面湿度、空气温度、降雨量、土壤水分和风速,并建立了回归分析方程和害虫预警模型。无人机数据分析表明,监测区的最佳飞行高度为15米,正射影像图的G分量能有效地监测害虫对生菜长势的影响。本文的主要创新工作体现在设计并实现了一种害虫监测无线采集节点、可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法BDDA-LV以及多类型传感器节点融合的害虫监测远程无线网络体系架构等方面。
赵学鑫[4]（2021）在《基于物联网的无土栽培智能决策管理系统设计与实现》文中研究表明中国是盐碱地大国,人均耕地面积远低于世界平均水平。利用无土栽培技术提高土地的生产效率成为中国农业向着高效化发展的重要途径。推进物联网技术在无土栽培中的应用,提高农业智能化管理水平是加快农业现代化的有效途径,而数据融合技术的应用对于实现高效、低成本的数据采集整理起到关键作用。由于我国发展农业物联网起步较晚,数据融合决策精度较低,很多管理系统缺乏一体化、信息化管理。在此背景下,本文通过实地调研、需求分析、算法改进,设计并实现了物联网技术下无土栽培数据融合决策模型与信息管理云平台的综合系统。具体研究工作如下:（1）分析设施农业环境中无土栽培智能化管理的发展背景、应用现状和融合决策方法。在现有问题与实际需求的基础上,对系统业务流程及功能需求进行分析,并依托物联网、Web、数据融合算法对系统进行了整体设计,制定了系统总体架构。（2）以无土栽培棚区环境为背景,构建了基于多数据融合算法的决策模型,该模型分为一级数据融合与全局决策融合两部分。在一级数据融合阶段,针对现有多传感器数据融合算法冗余高、误差大的问题,提出了一种基于自适应信任估计与神经网络的多传感器数据融合算法（Trust-Neural Network,T-NN）。将时间因子引入自适应信任估计模型,通过计算节点间的信任度,并对数据进行优化,最大程度地避免了测量时间过长所带来的数据不准确问题。将优化后的数据引入BP神经网络进行数据融合,提高了融合的精度与稳定性。在全局决策阶段,引入改进证据源的D-S证据理论方法对一级融合优化后的数据进行决策融合,实现了证据冲突下的自适应修正,提高了决策融合准确度。通过仿真实验对比,在该模型下数据融合决策精度有明显的提高,为系统的智能监测和决策控制提供了强有力的理论依据。（3）确定系统采集控制终端的选型,完成信息管理云平台的设计与实现。选择系统所需的各种传感器、控制终端等设备,为系统的实现奠定了基础。通过对系统的业务流程与功能需求分析,设计开发了基于Django+Vue的智能决策管理云平台。平台设计了供农场员工使用的前台与供管理员使用的后台管理,并将数据融合决策模型应用到功能模块中,实现了棚区环境智能监测、决策控制、传感器异常检测、信息数据管理等功能。经过系统部署和测试,各模块均达到设计要求,为棚区提供了高效的作业管理服务。
孙志朋[5]（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》文中研究指明我国是农业大国,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。
陈富昭[6]（2021）在《基于多传感器融合的高速列车牵引变流器故障智能诊断技术研究》文中认为随着铁路技术的迅速发展和高铁运行里程的不断增加,我国在途列车数量也逐渐增多,针对列车安全状态监管及故障诊断的研究显得越来越重要。牵引变流器系统是列车承担动能转换的重要装置,系统结构复杂且故障高发。变流器故障的发生会导致列车牵引传动系统异常从而影响整车正常运行,目前针对牵引变流器故障诊断的研究不多,所以对列车牵引变流器进行故障诊断是一个重点研究方向。然而列车牵引变流器故障场景复杂,传统诊断方法多依赖单传感器数据,不能全面包含故障特征、易受环境因素影响,导致诊断效率低下难以满足实际需求,因此本文开展基于多传感器融合的高速列车牵引变流器故障诊断技术研究,主要包括如下研究内容:（1）本文针对高速列车故障诊断技术研究现状进行了综述,并重点分析了传统诊断方法存在的问题。接着介绍了高速列车牵引变流器传感器数据特性,结合物理机理与统计学两个角度对变流器传感器数据进行特征筛选,选取了对牵引变流器故障影响较强的10个特征变量作为文章后续研究的数据基础。（2）传统的变流器故障诊断多基于单信号传感器进行,诊断结果仅能反应监测物理量的异常状态,不能全面代表部件故障特征,而且易受噪声干扰诊断效率低下。针对这些问题本文提出了基于LSTM的多故障智能诊断方案,模型自适应的学习多源变量数据特征,利用有效的数据融合策略来识别不同类型故障。诊断过程中,模型擅长提取时序数据里隐藏的长期依赖关系,可有效利用前后数据片段的时域关联特性;此外,多变量融合策略还充分考虑了不同变量间的空间关联特征,这使得输入数据的时空特性被充分挖掘。经实验测试,该方法能有效诊断变流器场景下的绝大多数故障。（3）文章将多种智能诊断方法进行深入比较,以研究不同模型各自性能优势。首先在单传感器场景下进行灵敏度验证实验,然后在多传感器场景下进行多故障诊断实验以测试不同模型的性能,并将DCNN与LSTM进行深入比对研究,分析各自特征提取过程,以及研究了不同训练集规模对各模型性能的影响程度。针对容易混淆的困难样本提出了针对性的优化诊断策略,从而提高整体实验精度。此外还在辅助变流器场景下进行可拓展性实验测试并取得了满意效果。（4）研发了高速列车网联化数据故障诊断系统,将智能诊断结果在系统端直观呈现,并结合数据可视化技术对实时传感器数据进行动态监管,此外系统还可对历史传感器数据进行管理。系统将信号实时监测、故障诊断以及数据管理相结合,为技术人员提供直观形象的列车运行状态监管服务。正文图48张,表20个,参考文献63篇。
杨钰琳[7]（2021）在《基于次声波的特定事件探测系统的设计与实现》文中研究说明很多自然事件和人工事件发生时都能产生次声波,例如雷电、台风、化学爆炸等。次声波作为全球禁核组织开展核查的重要效应之一,具有传播远、不易衰减的特点。因此研究次声波的信号特征和基于它的事件识别具有重要意义。本文对特定事件的异常次声波信号进行研究,综合傅立叶变换、小波变换、希尔伯特黄变换三种信号处理技术与信息熵理论,分别提取了次声波信号的时域特征、频域特征和时频域特征。同时,使用机器学习模型中的支持向量机SVM进行对比实验,验证不同特征提取算法在次声波分类识别中的有效程度。在分类识别方面,还探究了循环神经网络模型在本研究中的可行性,采用RNN的变体LSTM、GRU模型对信号数据进行分类。实验结果表明,在基于特征提取的SVM算法中,信号经希尔伯特黄变换后计算的特征分类效果最好;在基于神经网络的分类实验中,LSTM的分类结果优于GRU。为了充分利用数据,本文探究了数据融合技术在本课题中的应用,对比了不同级别数据融合的特点,并基于数据级融合提出具体实现方案,采用自适应加权平均算法求得来自多传感器次声波数据的融合曲线。除此,本文基于时延估计定位算法,进行了多传感器三角阵仿真定向实验。本文结合研究结果,根据需求分析,按功能将基于次声波的特定事件探测系统划分为系统管理、事件分析、数据融合、事件展示四个模块。针对上述模块,分别进行了业务逻辑分析、接口设计、数据库设计,并对各功能点进行编码开发。实现了对用户上传的次声波信号文件的备份存储、分析与分析结果管理,同时还考虑到系统使用中的安全性,融入了权限管理。
庞维庆[8]（2020）在《IoT环境下的社区健康管理关键技术研究及实现》文中指出随着时代的进步和社会生活水平的提高,人们在很多方面的生活品质和生活方式也在不断改善,诸如健康、居住、休闲、医疗、出行等。同时,信息化发展带动了各行业进步,而互联网则拉近了企业、农村、城镇、学校、家庭、医院、社区、工厂之间的距离。社区是对人们活动和信息管理最直接最有效的平台,通过社区网络化建设可实现居民信息数据的共享,便于各部门不同角色的人们之间的沟通和决策,这些都得益于物联网（Internet of Things,Io T）的支撑和优势。进入二十一世纪以来,物联网在推动技术创新、促进经济发展、提高生活质量方面表现出良好的应用前景。与此同时,得益于5G、IPv6、AI等多种新技术的发展,健康物联网作为物联网领域的重要分支,以其无法比拟的优势在健康服务、远程医疗方面发挥着越来越重要的作用。而涉及该领域的现有研究中存在数据冗余、通用性差、操作复杂、疾病预测精度低、成本高等诸多不足之处,难以应用于实际的社区健康基础设施建设中。本文以物联网环境下将数据融合方法应用于社区健康管理中为研究目标,系统而全面地讨论了物联网环境下数据滤波、数据融合、疾病预测等社区健康数据管理中的一些关键性问题。主体内容主要分为三个部分,第一部分,主要分析传感器数据滤波方法,第二部分主要是探讨基于数据融合的疾病预测方案,第三部分主要是在整合前两部分内容的基础上加入数据存储、用户管理等一系列附属功能,进而完成社区健康管理系统的构建。主要研究工作包括（1）针对不可靠环境下传感器数据的采集问题,探讨了物联网传感器的数据滤波方法,首先使用传感器采集环境数据,然后加入随机噪声干扰,接着由ARM2440硬件平台构成的数据汇聚节点先对数据进行Kalman滤波,得到数据的最优期望,最后将数据上传至网络服务器进行分析和存储,实验结果充分证明了该方法能够减少随机噪声干扰带来的测量误差,从根本上提高系统的精度和处理效率。（2）针对大数据环境下数据冗余问题,讨论了数据去冗余方法。一方面,运用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）法从横向角度减少数据维度;另一方面,结合聚类分析方法从纵向角度减少冗余数据,进而能够充分挖掘样本数据中的关键信息以提高后续工作的处理效率和质量。（3）针对传统疾病预测方法准确率低的问题,提出了经过人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）优化的支持向量机预测方法,对比分析结果表明,该方法能够有效预测潜在疾病。（4）针对传统架构下设备之间的兼容性不足的问题,建立了基于JSON的社区健康网络信息交互接口,确定了明确的数据传输格式,确保了不同类型设备之间互联互通,提高了信息传输的移植性、自主性。（5）构建了数据融合健康管理系统,实现了数据采集与存储、数据融合分析、疾病预测、消息推送、医疗建议、建立健康档案等功能。
王付才[9]（2020）在《基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究》文中进行了进一步梳理农业是我国的基础产业,关系到国民经济发展与人民生活水平。近年来,党和国家高度重视农村农业信息化建设,而设施农业能够调整农业的产业结构,改变传统种植方式,并改善由农药、肥料的滥用引起的环境污染等问题,促进信息化、智能化农业发展。同时,我国农业用水量与化肥施用量巨大,资源浪费现象严重,虽然国家在水资源、农药、肥料等方面的调控做出了一定努力,但资源环境压力仍然很大。所以,现代化设施农业发展方向需提高设施农业智能化水平,对水肥资源进行合理管控,农业管理方式应由大水大肥的粗放型转为精细调控的集约型。本文就是在这样的背景下,基于数据融合技术、水肥一体化灌溉技术与互联网技术,主要工作有以下几方面:（一）研究温室大棚多元传感器数据处理方法,根据温室大棚环境特性,提出基于t准则的自适应加权融合方法对温室大棚采集环境数据进行处理,融合结果更加精确。在数据融合基础上,对异构传感器数据进行分析、综合,提出一种便于对温室大棚智能设备统一控制的设备控制方案,提高了控制效率。（二）针对温室大棚智能水肥一体机的水肥混合过程,构建土壤电导率与土壤酸碱度浓度过程控制模型,根据模型分析可知水肥混合过程中存在非线性、时滞性、时变性等特点,结合传统PID控制、模糊控制理论与BP神经网络构建BP神经网络模糊PID控制器,该控制器利用神经网络调节模糊控制规则,在线自整定输出变量（35）K p、（35）K i、（35）Kd,从而调节K p、K i、K d。经仿真分析,BP神经网络模糊PID控制控制时间快、超调量小,控制精确度高。（三）基于山科智能控制器,针对温室大棚水肥一体机的功能需求,在keil编程软件下优化底层驱动程序,根据智能水肥一体机控制需求,设计灌溉施肥程序并编写人机交互界面,满足实际操作要求。（四）基于分层思想,构建温室大棚多元数据水肥一体化控制平台。平台包括决策分析层、平台管理层、应用控制层与资源层,用于信息交互、分析决策与智能设备远程控制。
杨佳现[10]（2020）在《基于智能手机多传感器融合技术的人体活动识别研究》文中研究指明人体活动识别（Human Activity Recognition,HAR）是普适计算中重要的研究领域,广泛应用于人机交互、医疗诊断和异常行为识别等领域。基于环境感知的HAR,其传感器（如摄像机、红外传感器）部署环境受限,仅适用于特定场景。基于视觉感知的HAR技术监控范围受限,并且容易暴露用户隐私,导致该技术很难应用推广。基于可穿戴感知的HAR技术可运行在室内和室外环境,但在身体上部署多个传感器存在成本高以及会给穿戴者带来不适等问题。近年来智能手机日益融入人们的日常生活,成为人们生活的必备品。随着机械电子技术发展,各类高精度传感器日益小型化,使得智能手机在计算能力、存储空间快速增强的同时,集成了越来越多的传感器,例如3轴加速度计、陀螺仪、磁力计、温度计和气压计等。对此,本文利用智能手机强大的运算功能和感知能力,研究基于智能手机多传感器数据融合的HAR技术。主要工作和成果如下:（1）采用笛卡尔坐标系建立了基于3轴加速度、角速度和磁力计的人体活动模型,并提出了人体活动识别框架。该框架通过数据过滤、归一化和滑动窗口实现多模态人体活动感知数据的预处理和特征提取。（2）针对智能手机采集的人体活动多模态数据,首先从时域、频域进行特征提取,并通过主成分分析方法进行特征选择;其次,通过设计Stacking集成算法对采集的多模态数据进行训练,得到了较优的人体活动识别模型。（3）设计实现了多传感器数据融合的HAR系统,并采用Mobi Act公开人体识别数据集进行实验测试,并与其他算法的实验结果进行了对比分析。实验证明,本文算法能准确识别站立、走路、慢跑、上楼、下楼和骑车等日常活动,系统平均准确率达到99.0%,平均敏感度和平均特异性分别达到99.0%和99.8%。其识别准确率高于Adaboost、随机森林、支持向量机、k-NN等算法。本文利用智能手机的3轴加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计,设计实现了人体活动识别系统。该系统具有使用方便、识别准确率高等优点,具有良好的应用前景。
二、一种基于Web的多传感器数据融合系统模型（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、一种基于Web的多传感器数据融合系统模型（论文提纲范文）
（1）基于物联网云平台的家居火灾监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 智慧消防国内外发展研究现状 |
| 1.2.1 智慧消防国外发展研究现状 |
| 1.2.2 智慧消防国内发展研究现状 |
| 1.3 智慧消防系统存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统相关技术 |
| 2.1 物联网云平台 |
| 2.1.1 OneNET云平台 |
| 2.1.2 OneNET云平台的相关技术 |
| 2.2 WiFi无线通信 |
| 2.3 TCP/IP协议 |
| 2.4 多传感器数据融合技术 |
| 2.4.1 多传感器数据融合的原理 |
| 2.4.2 多传感器数据融合算法 |
| 2.5 颜色模型与Cart分类决策树 |
| 2.6 系统整体结构 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统硬件的设计与开发 |
| 3.1 智能终端控制器 |
| 3.2 Esp8266无线模块 |
| 3.3 温湿度传感器模块 |
| 3.4 火焰传感器模块 |
| 3.5 MQ-2烟雾传感器模块 |
| 3.6 OV2640摄像头模块 |
| 3.7 继电器控制模块 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统各模块程序设计 |
| 4.1 传感器数据采集程序设计 |
| 4.1.1 温湿度传感器模块程序设计 |
| 4.1.2 MQ-2烟雾传感器与火焰传感器模块程序设计 |
| 4.1.3 OV2640摄像头模块图像采集程序设计 |
| 4.2 智能终端接入云平台的程序设计 |
| 4.2.1 USART串口初始化程序设计 |
| 4.2.2 Esp8266无线模块初始化 |
| 4.2.3 终端设备EDP接入连接请求 |
| 4.2.4 设备数据打包上传 |
| 4.2.5 EDP协议下发命令的解析 |
| 4.3 One NET云平台的应用设计 |
| 4.3.1 OneNET云平台设备的添加及数据管理 |
| 4.3.2 预警触发器的设计 |
| 4.3.3 UI界面的设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于DS证据理论算法在火灾中的应用 |
| 5.1 DS证据理论 |
| 5.1.1 DS证据理论数据融合算法 |
| 5.1.2 DS证据理论数据改进融合算法 |
| 5.2 证据关联系数的冲突证据融合算法在火灾中的应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于图像的火焰识别 |
| 6.1 动态目标的检测算法 |
| 6.1.1 帧间差分法 |
| 6.1.2 图像数学形态处理 |
| 6.1.3 帧间差分法实验分析 |
| 6.2 火焰特征识别的方法 |
| 6.3 基于Adaboost分类器的火焰识别 |
| 6.3.1 Adaboost基本理论 |
| 6.3.2 Adaboost级联分类器的训练 |
| 6.3.3 Adaboost级联分类器测试结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 系统测试 |
| 7.1 OneNET云平台模块与系统硬件模块测试 |
| 7.2 系统可靠性及实时性测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结和展望 |
| 8.1 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文情况 |
（2）基于多传感器融合的汽车火灾报警系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外汽车火灾报警系统研究现状和趋势 |
| 1.4 多传感器信息融合技术的发展和研究现状 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第二章 多传感器融合的汽车火灾报警系统方案总体分析 |
| 2.1 汽车火灾发生的原因 |
| 2.2 汽车火灾发生的特点 |
| 2.3 汽车火灾发生的过程及探测特征量的确定 |
| 2.4 汽车火灾报警系统的总体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计与实现 |
| 3.1 系统硬件总体方案设计 |
| 3.2 各硬件模块的设计选型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计与实现 |
| 4.1 系统下位机控制器程序设计 |
| 4.2 系统远程监测软件设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 多传感器信息融合技术 |
| 5.1 多传感器数据融合的定义 |
| 5.2 多传感器数据融合的基本原理 |
| 5.3 数据融合的层次分类 |
| 5.4 多传感器信息融合的过程 |
| 5.5 常用的多传感器数据融合方法 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 贝叶斯网络算法的火灾信息融合验证 |
| 6.1 贝叶斯网络模型概述和特性分析 |
| 6.2 贝叶斯网络理论基础分析 |
| 6.3 基于贝叶斯网络算法的汽车火灾信息融合 |
| 6.4 汽车火灾报警系统实验验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（3）基于物联网的害虫监测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于机器视觉的害虫监测 |
| 1.2.2 多传感器融合 |
| 1.2.3 农业物联网 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 应用前景分析 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 害虫监测无线采集节点设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 节点硬件设计 |
| 2.2.1 总体物理结构 |
| 2.2.2 诱捕检测装置模块 |
| 2.2.3 监测控制装置模块 |
| 2.2.4 网络传输模块 |
| 2.2.5 太阳能供电模块 |
| 2.3 节点算法设计 |
| 2.3.1 害虫目标获取算法 |
| 2.3.2 害虫目标跟踪算法 |
| 2.3.3 害虫计量算法 |
| 2.3.4 节点监测算法优化 |
| 2.4 节点软件设计 |
| 2.4.1 监控跟踪程序设计 |
| 2.4.2 远程服务器设计 |
| 2.4.3 客户端设计 |
| 2.5 节点性能测试与分析 |
| 2.5.1 试验硬件设备 |
| 2.5.2 太阳能系统测试 |
| 2.5.3 系统软件运行测试 |
| 2.5.4 检测算法性能测试 |
| 2.5.5 系统监测应用测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 害虫监测远程无线网络系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络体系架构 |
| 3.2.1 网络应用特征 |
| 3.2.2 网络体系结构 |
| 3.3 感知层传感器融合设计 |
| 3.3.1 害虫监测无线采集节点 |
| 3.3.2 无线气象和土壤传感器节点 |
| 3.3.3 无人机航拍监测节点 |
| 3.3.4 传感器数据融合机制 |
| 3.4 网络层设计 |
| 3.4.1 拓扑结构 |
| 3.4.2 网络构建层 |
| 3.4.3 网络传输模型 |
| 3.4.4 传输控制机制 |
| 3.5 应用层设计 |
| 3.5.1 设计思想 |
| 3.5.2 功能模块结构图 |
| 3.5.3 用户系统用例图 |
| 3.5.4 数据库设计 |
| 3.5.5 软件运行效果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 农田综合试验与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验方案设计 |
| 4.3 区域部署 |
| 4.3.1 南沙区部署 |
| 4.3.2 从化区部署 |
| 4.3.3 增城区部署 |
| 4.3.4 天河区部署 |
| 4.3.5 多区域联网测试 |
| 4.4 试验数据分析 |
| 4.4.1 丢包率分析 |
| 4.4.2 数据融合分析 |
| 4.4.3 数据精度分析 |
| 4.4.4 环境因子空间相关性分析 |
| 4.4.5 环境因子与害虫的相关性分析 |
| 4.5 无人机监测数据分析 |
| 4.5.1 试验场地 |
| 4.5.2 无人机平台 |
| 4.5.3 图像数据处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读博士学位期间的科研工作情况 |
（4）基于物联网的无土栽培智能决策管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 系统分析与相关数据融合算法 |
| 2.1 业务流程分析 |
| 2.2 功能需求分析 |
| 2.2.1 系统前台功能需求 |
| 2.2.2 系统后台功能需求 |
| 2.3 基于物联网的无土栽培智能决策管理系统架构 |
| 2.4 数据融合相关算法介绍 |
| 2.4.1 神经网络算法 |
| 2.4.2 D-S证据理论方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于多数据融合算法的决策模型 |
| 3.1 决策模型总体设计 |
| 3.2 基于T-NN的多传感器数据融合算法 |
| 3.2.1 多传感器数据融合模型框架 |
| 3.2.2 自适应信任估计模型 |
| 3.2.3 一级数据融合 |
| 3.3 基于改进D-S证据理论的全局决策融合 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统设计与终端选型 |
| 4.1 智能决策管理云平台总体设计 |
| 4.2 前台用户端设计 |
| 4.2.1 基础信息模块设计 |
| 4.2.2 基于多数据融合决策模型的功能性模块设计 |
| 4.3 后台管理端设计 |
| 4.3.1 基础信息管理模块设计 |
| 4.3.2 功能性数据管理模块设计 |
| 4.4 数据模型设计 |
| 4.4.1 数据库实体设计 |
| 4.4.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.5 系统终端选型 |
| 4.5.1 数据采集终端选型 |
| 4.5.2 设备控制终端选型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 无土栽培智能决策管理系统实现 |
| 5.1 系统开发应用技术 |
| 5.2 系统前台实现 |
| 5.2.1 系统登录 |
| 5.2.2 用户个人中心模块 |
| 5.2.3 工作简报模块 |
| 5.2.4 智能监测模块 |
| 5.2.5 智能控制模块 |
| 5.2.6 异常检测模块 |
| 5.2.7 物联网终端大屏 |
| 5.3 系统后台实现 |
| 5.3.1 基础信息管理模块 |
| 5.3.2 智能监测管理模块 |
| 5.3.3 控制设备管理模块 |
| 5.3.4 传感器设备管理模块 |
| 5.3.5 数据管理模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统部署与测试 |
| 6.1 系统部署 |
| 6.1.1 部署相关应用技术 |
| 6.1.2 系统终端设备搭建 |
| 6.1.3 管理云平台部署 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.2.1 环境测试 |
| 6.2.2 功能测试 |
| 6.2.3 测试结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间取得成果 |
| 致谢 |
（5）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 |
（6）基于多传感器融合的高速列车牵引变流器故障智能诊断技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机械设备故障诊断常用方法 |
| 1.2.2 列车牵引传动系统故障诊断现状 |
| 1.2.3 传统诊断研究存在的问题 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本文的组织架构 |
| 2 牵引变流器系统场景分析及特征筛选 |
| 2.1 牵引变流器系统场景描述 |
| 2.2 传感器数据来源及数据介绍 |
| 2.3 牵引变流器故障机理分析 |
| 2.4 列车牵引变流器数据特点及特征筛选 |
| 2.4.1 从机理的角度分析数据特征 |
| 2.4.2 从统计分析的角度进行特征筛选 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于LSTM的列车牵引变流器智能诊断技术研究 |
| 3.1 时序数据分析及LSTM介绍 |
| 3.1.1 多变量时间序列分析 |
| 3.1.2 LSTM模型介绍及优势分析 |
| 3.1.3 LSTM模型适用性分析 |
| 3.2 基于LSTM的牵引变流器智能诊断方案 |
| 3.2.1 数据处理方法 |
| 3.2.2 智能诊断方法的提出 |
| 3.2.3 模型训练方式 |
| 3.3 实验数据集的准备 |
| 3.4 基于LSTM的智能诊断实验结果分析 |
| 3.4.1 实验平台描述 |
| 3.4.2 模型优化策略 |
| 3.4.3 超参数计算 |
| 3.4.4 结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 牵引变流器故障智能诊断技术对比研究 |
| 4.1 典型智能诊断方法介绍 |
| 4.1.1 支持向量机 |
| 4.1.2 多层感知机 |
| 4.1.3 循环神经网络 |
| 4.1.4 卷积神经网络 |
| 4.2 智能诊断方法对比实验设计 |
| 4.2.1 实验总体方案 |
| 4.2.2 支持向量机智能诊断实验方案 |
| 4.2.3 多层感知机诊断实验方案 |
| 4.2.4 循环神经网络诊断实验方案 |
| 4.2.5 卷积神经网络诊断实验方案 |
| 4.3 智能诊断框架灵敏度验证 |
| 4.4 多故障智能诊断方案对比实验分析 |
| 4.4.1 多方法诊断结果对比分析 |
| 4.4.2 LSTM、DCNN诊断结果深入分析 |
| 4.4.3 T-SNE可视化分析特征提取过程 |
| 4.5 不同规模数据集实验探索 |
| 4.6 困难样本诊断优化实验 |
| 4.6.1 Two-Stage诊断策略 |
| 4.6.2 损失函数的改进 |
| 4.6.3 实验结果分析 |
| 4.7 可拓展性实验验证 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 高速列车网联化数据故障诊断系统 |
| 5.1 需求描述 |
| 5.2 故障诊断系统整体设计 |
| 5.2.1 平台整体拓扑结构描述 |
| 5.2.2 开发平台介绍 |
| 5.2.3 整体架构描述 |
| 5.2.4 故障诊断系统数据流介绍 |
| 5.2.5 故障诊断系统功能模块设计 |
| 5.2.6 故障诊断系统数据库模块设计 |
| 5.3 列车故障诊断系统的实现 |
| 5.3.1 登录权限管理模块 |
| 5.3.2 故障诊断模块 |
| 5.3.3 列车历史数据管理模块 |
| 5.3.4 列车传感器数据实时监测模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 文章总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于次声波的特定事件探测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织架构 |
| 第二章 次声信号特定事件探测分析相关理论 |
| 2.1 信号处理 |
| 2.1.1 傅立叶变换介绍 |
| 2.1.2 小波变换介绍 |
| 2.1.3 希尔伯特黄变换介绍 |
| 2.2 分类识别 |
| 2.2.1 支持向量机 |
| 2.2.2 循环神经网络 |
| 2.3 Web系统开发 |
| 2.3.1 Java和Spring Boot框架 |
| 2.3.2 Python和Flask框架 |
| 2.3.3 Vue.js框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 次声信号的特征提取与分类算法研究 |
| 3.1 数据格式分析 |
| 3.2 基于次声波信号的特征提取 |
| 3.2.1 时域特征提取 |
| 3.2.2 频域特征提取 |
| 3.2.3 时频域特征提取 |
| 3.3 分类识别算法模型 |
| 3.3.1 基于支持向量机的分类算法模型 |
| 3.3.2 基于循环神经网络变体LSTM、GRU的分类算法模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数据融合的探究 |
| 4.1 数据融合 |
| 4.1.1 各级别数据融合方案 |
| 4.1.2 基于加权平均算法的数据级融合 |
| 4.2 多传感器时延定位 |
| 4.2.1 多传感器时延定位算法 |
| 4.2.2 多传感器时延定向仿真实验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于次声波的特定事件探测系统的设计 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 需求概述 |
| 5.1.2 系统用户角色与总体用例图 |
| 5.1.3 功能性需求 |
| 5.1.4 非功能性需求 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统管理模块设计 |
| 5.2.2 事件分析模块设计 |
| 5.2.3 数据融合模块设计 |
| 5.2.4 历史事件展示模块设计 |
| 5.3 接口设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于次声波的特定事件探测系统的实现 |
| 6.1 功能模块实现 |
| 6.1.1 系统管理模块实现 |
| 6.1.2 特定事件分析模块实现 |
| 6.1.3 数据融合模块实现 |
| 6.1.4 历史事件展示模块实现 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）IoT环境下的社区健康管理关键技术研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 研究概况 |
| §1.2.1 物联网领域 |
| §1.2.2 数据融合领域 |
| §1.2.3 社区健康领域 |
| §1.3 支持技术 |
| §1.3.1 数据滤波算法 |
| §1.3.2 物联网技术 |
| §1.3.3 数据融合技术 |
| §1.4 现存问题 |
| §1.5 研究内容 |
| §1.5.1 技术路线 |
| §1.5.2 结构安排 |
| 第二章 多传感器数据滤波 |
| §2.1 时变线性MIMO系统 |
| §2.1.1 含加性噪声的系统 |
| §2.1.2 含乘性噪声的系统 |
| §2.2 Kalman滤波 |
| §2.3 数据采集硬件 |
| §2.3.1 数据采集节点 |
| §2.3.2 数据汇聚节点 |
| §2.4 实验及结果分析 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 数据融合疾病预测 |
| §3.1 数据融合模型分类 |
| §3.2 数据特征提取 |
| §3.2.1 基于PCA降维的数据压缩算法 |
| §3.2.2 基于聚类分析的关键数据提取算法 |
| §3.3 SVM疾病预测分析模型 |
| §3.4 实验及结果分析 |
| §3.4.1 疾病编码 |
| §3.4.2 特征提取 |
| §3.4.3 疾病诊断结果分析 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 融合模型参数寻优 |
| §4.1 基于GA算法的SVM参数寻优 |
| §4.2 基于PSO算法的SVM参数寻优 |
| §4.3 基于ABC算法的SVM参数寻优 |
| §4.4 算法验证与结果分析 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 社区健康管理系统设计与实验分析 |
| §5.1 系统概要设计 |
| §5.2 服务器设计 |
| §5.2.1 Web关键技术概述 |
| §5.2.2 服务器详细设计 |
| §5.3 客户端详细设计 |
| §5.3.1 Android系统 |
| §5.3.2 Android客户端设计 |
| §5.4 数据库设计 |
| §5.4.1 My SQL简介 |
| §5.4.2 数据库详细设计 |
| §5.5 实验平台 |
| §5.6 客户端实现 |
| §5.7 管理系统实现 |
| §5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 研究工作总结 |
| §6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（9）基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义分析 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究目的及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 温室大棚多元数据融合处理技术 |
| 2.1 多传感器融合技术的分类 |
| 2.2 基于t检验准则的自适应加权融合算法 |
| 2.2.1 t检验准则去除粗大误差值 |
| 2.2.2 自适应加权融合算法 |
| 2.3 异构传感器数据融合设计 |
| 2.4 多元数据融合测试与分析 |
| 2.4.1 数据采集及处理 |
| 2.4.2 基于t检验准则的自适应加权融合算法测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 温室大棚智能水肥一体机控制策略研究 |
| 3.1 温室大棚智能水肥一体机混肥浓度控制过程模型 |
| 3.1.1 土壤电导率与酸碱度浓度控制过程模型 |
| 3.2 模糊控制PID |
| 3.2.1 PID控制原理 |
| 3.2.2 模糊控制原理 |
| 3.2.3 模糊控制PID算法设计方案 |
| 3.3 BP神经网络模糊PID自适应控制 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 阶跃响应实验 |
| 3.4.2 抗扰动试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 温室大棚水肥一体化控制系统及平台设计 |
| 4.1 温室大棚智能水肥一体机控制平台设计 |
| 4.1.1 系统总体架构设计 |
| 4.1.2 数据管理设计 |
| 4.1.3 访问方式设计 |
| 4.1.4 决策分析层 |
| 4.1.5 平台管理层 |
| 4.1.6 应用控制层 |
| 4.1.7 资源层 |
| 4.2 温室大棚智能水肥一体机与控制系统研究 |
| 4.2.1 智能水肥一体机及控制系统需求分析 |
| 4.2.2 智能水肥一体机整体结构 |
| 4.2.3 智能水肥一体机工作流程 |
| 4.3 温室大棚智能水肥一体机系统控制程序设计 |
| 4.3.1 软件开发环境 |
| 4.3.2 水肥混合程序设计 |
| 4.3.3 施肥灌溉程序设计 |
| 4.4 温室大棚智能水肥一体机界面组态设计 |
| 4.4.1 用户登录 |
| 4.4.2 手动控制 |
| 4.4.3 自动控制 |
| 4.4.4 灌溉记录 |
| 4.4.5 报警记录 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 温室大棚水肥一体化控制系统测试与应用 |
| 5.1 温室大棚智能水肥一体机实验平台搭建 |
| 5.1.1 差异肥料配比控制实验 |
| 5.1.2 轮灌条件不同实验 |
| 5.2 温室大棚智能水肥一体机控制系统功能测试 |
| 5.2.1 手动控制程序测试 |
| 5.2.2 自动控制程序测试 |
| 5.2.3 警报提示测试 |
| 5.3 温室大棚智能水肥一体机控制系统平台测试 |
| 5.3.1 温室大棚信息管理平台展示 |
| 5.3.2 水肥机远程控制平台展示 |
| 5.3.3 温室大棚控制平台信息库与专家知识库展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其他科研成果 |
（10）基于智能手机多传感器融合技术的人体活动识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 人体活动识别技术概要 |
| 1.3.2 基于环境感知的人体活动识别技术 |
| 1.3.3 基于视觉感知的人体活动识别技术 |
| 1.3.4 基于可穿戴计算的人体活动识别技术 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 人体活动识别理论与技术基础 |
| 2.1 人体活动感知的空间坐标转换 |
| 2.2 智能手机传感器 |
| 2.2.1 传感器概述 |
| 2.2.2 传感器类型 |
| 2.3 多传感器融合技术 |
| 2.4 方法性能评估技术 |
| 2.5 机器学习方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 人体活动数据采集与预处理 |
| 3.1 人体活动建模 |
| 3.2 人体活动识别框架 |
| 3.3 人体活动数据采集 |
| 3.3.1 数据采集功能 |
| 3.3.2 数据采集流程 |
| 3.4 人体活动数据预处理 |
| 3.4.1 数据过滤 |
| 3.4.2 数据归一化 |
| 3.4.3 数据分割 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多传感器融合的人体活动识别算法 |
| 4.1 特征提取 |
| 4.1.1 基于时域特征提取 |
| 4.1.2 基于频域特征提取 |
| 4.2 特征选择 |
| 4.3 Stacking算法实现 |
| 4.3.1 算法流程 |
| 4.3.2 算法伪代码 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多传感器融合的人体活动识别系统分析设计 |
| 5.1 系统分析 |
| 5.1.1 系统运行架构 |
| 5.1.2 系统功能需求 |
| 5.1.3 用例分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统功能模块设计 |
| 5.2.2 Android端设计 |
| 5.2.3 Web端设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 系统开发环境 |
| 5.3.2 关键算法实现 |
| 5.4 系统性能优化 |
| 5.4.1 Android端优化 |
| 5.4.2 服务器端优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统实验与测试 |
| 6.1 实验平台搭建 |
| 6.1.1 测试软硬件 |
| 6.1.2 实验数据集构建 |
| 6.1.3 基分类器选择 |
| 6.2 模型训练 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.4 系统测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、一种基于Web的多传感器数据融合系统模型（论文参考文献）
- [1]基于物联网云平台的家居火灾监控系统的研究与实现[D]. 梁剑烽. 广西大学, 2021(12)
- [2]基于多传感器融合的汽车火灾报警系统设计与研究[D]. 刘伟. 宁夏大学, 2019(02)
- [3]基于物联网的害虫监测关键技术研究[D]. 冯健昭. 华南农业大学, 2018(08)
- [4]基于物联网的无土栽培智能决策管理系统设计与实现[D]. 赵学鑫. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [5]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
- [6]基于多传感器融合的高速列车牵引变流器故障智能诊断技术研究[D]. 陈富昭. 北京交通大学, 2021(02)
- [7]基于次声波的特定事件探测系统的设计与实现[D]. 杨钰琳. 北京邮电大学, 2021(01)
- [8]IoT环境下的社区健康管理关键技术研究及实现[D]. 庞维庆. 桂林电子科技大学, 2020(02)
- [9]基于多元数据融合的温室大棚水肥一体机控制策略及系统研究[D]. 王付才. 齐鲁工业大学, 2020(02)
- [10]基于智能手机多传感器融合技术的人体活动识别研究[D]. 杨佳现. 北京工业大学, 2020(06)