一种计算机检测系统的设计与实现

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高校机房机器故障检测与维护系统的设计与实现

（）／２ＢＳ模式
维修情况，又能实
时的查询可能存在故障的机器的系统软件，是非常实用的。该软件系统设
Ｂ／ＳＷｂ【Ｉ，ｅｓＢ
ＢＳ网络结构模式是随着Ｉｅｅ技术的发展对ＣＳ结构／ｎｎｔｔ／
１２系统设计．
与安装完善，为机房管理人员需要面对和解决的实际问题。成因此，发一个符合我院实际，可以扩展到高校的机房机器故障开并
及维护系统。１体系结构的选择和系统设计１１体系结构设计
机器故障检测及维护系统
修记录的管理以及机器 Nhomakorabea障信息
等。功能模块图
如图２所示。
』
机器信息的查询与统计，主要是对各个机房电脑的信息查
的查询与统计等Ｉ，
询，障频率的查询与统计，修记录的查询与统计，个机房故维各安装软件的查询与统计，房软件记录更新的查询与统计等等。机
的一种改进的结构。户工作界面是通过＼＼浏览器来实现，用＾＾Ｍ／／
磊
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极少部分事物逻辑在前端实现，主要事物逻辑在服务器端实现，形成三层结构。同时，具有连接Ｉｔｒｅ的功能和防止外界入它ｎｅｎｔ

智慧健康监测与干预系统设计与实现

智慧健康监测与干预系统设计与实现智慧健康监测与干预系统是一种通过融合计算机技术和医疗健康知识，以实时监测和干预个人健康状态的系统。

本文将介绍智慧健康监测与干预系统的设计和实现，包括系统架构、功能模块、数据采集与处理、智能分析与干预等方面。

一、系统架构设计智慧健康监测与干预系统的架构一般包括数据采集端、数据传输端、数据处理与存储端以及用户端。

数据采集端负责搜集用户的生理参数和健康数据，通过传感器、智能设备等进行采集；数据传输端负责将采集到的数据传输至数据处理与存储端；数据处理与存储端负责对数据进行清洗、整理和存储，为后续的智能分析提供数据支撑；用户端是用户与系统进行交互和管理的界面。

二、功能模块设计智慧健康监测与干预系统的功能模块一般包括数据采集、数据传输、数据处理与存储、数据分析与干预以及报警与推送五个模块。

1. 数据采集模块：通过各种传感器和智能设备，搜集用户的生理参数、健康数据和行为信息，如心率、血压、睡眠质量等。

2. 数据传输模块：负责将采集到的数据传输至数据处理与存储端，可以采用蓝牙、WiFi、移动网络等方式进行传输。

3. 数据处理与存储模块：对采集到的数据进行清洗、整理和存储，包括数据去噪、数据融合、数据归一化等操作，以及数据的保存、备份和恢复。

4. 数据分析与干预模块：通过数据挖掘和人工智能技术，对采集到的数据进行分析和处理，提取用户的健康状态和行为特征，并根据需求制定个性化的健康干预方案。

5. 报警与推送模块：根据用户设定的健康阈值和干预方案，当检测到异常情况时，系统可以通过手机、电子邮件等方式及时向用户发送警报和提醒。

三、数据采集与处理数据采集是智慧健康监测与干预系统的重要环节，关乎到数据质量和准确性。

常用的数据采集方式包括传感器、智能手环、智能手表等。

数据采集设备要能够准确、可靠地获取用户的各项生理参数和健康数据，并能将其传输至数据处理与存储端。

在数据处理与存储模块，对采集到的原始数据需要进行清洗和整理，以确保数据的可靠性和一致性。

一种主机入侵检测系统的设计与实现

方案。
１入侵检测系统（Ｄ）ＩＳ的设计思路
在入侵检测系统中，传统的模式匹配方法把网络数据包看
作无序的随意的字节流，将模式特征代码机械化的和网络中传输的数据包逐一进行匹配，不论是音频包还是图像包。这种算
法实规起来很简单，但是计算量大并且入侵分析的准确度低。
８２
维普资讯
二维链表横向的节点称为规则树节点（ｕｅｒｅｏｅ，ＲｌＴｅＮｄ）
纵向的节点称为选项树节点（ｔｒｅｏｅ。规则库中的每条ＯｐＴｅＮｄ）规则分为两个部分：规则头和规则选项参数。其中规则头决定了该规则处于二维链表横向的哪个规则树节点上；规则参数决定了该规则处于二维链表纵向的哪个规则选项树节点上。对收集到的数据包进行协议分析预处理后，根据数据包的协议类型，来寻找模式规则库入口，然后利用规则树对数据包
【关键词】入侵检测系协议分析；统；模式匹配【中图分类号】Ｔ３３８【Ｐ９．文献标识码】Ａ０
随着网络攻击知识和技术的不断发展，防火墙、漏洞扫描
【文章编号】１０—６３０７９０８ — ２０３２７（０） — ０２０２０
维普资讯
２００７年９月
广西轻工业
第９（期总第１６）０期
ＧＡＧＩＯＲＡＦＬＨＤＳＲＵＮＸＪＵＮＬＯＩＴＩＵＴＹＧＮ
一
计算机与信息技术
பைடு நூலகம்
种主机入侵检测系统的设计与实现

基于计算机视觉无精蛋识别系统设计与实现

２１０１年８月
农机化研究
第８期
基于计算机视觉无精蛋识别系统设计与实现
田丽，马秀莲
（龙江八一农垦大学信息技术学院，黑龙江大庆１３１）黑６３９摘要：设计了一套基于计算机视觉检测无精蛋的特征无损装置，现了种蛋孵化前对无精蛋与受精蛋的分离。实
有信息量大、速度快、精度高等显著特点和优势，并能获取一些人类视觉上无法获取的信息，可避免传统方
法中由于人认识差异及视觉疲劳带来的影响，节约在
劳动力和降低人的判断主观性方面有很大潜力。种蛋图像数据采集装置＿由鸡蛋支架、６计算机和打印机组成，如图１所示。鸡蛋支架上钻有其形状和鸡蛋类似的孔，在孔的边沿形成料面，比鸡蛋的并其尺寸小１％一１％，０５使得ห้องสมุดไป่ตู้鸡蛋可以恰好保持在水平位
２无精蛋鉴别硬件系统
无精蛋性别鉴别计算机视觉检测系统由数码相
２１０１年８月
农机化研究梯度定义为
Ｏ＝ｘ・ａ＋ａｒＯｒａａｖｖｖ
・
第８期
机、算机和打印机组成，图２所示。数码相机计如
无精蛋识别系统以数码相机、算机和打印机快速搭建计算机视觉系统，用Ｃｎｙ算子实现了种蛋图像边缘提计应ａｎ取，用无精蛋的边缘轮廓特征规律，现无精蛋的识别。试验结果表明，基于计算机视觉无精蛋识别装置对无利实精蛋筛选精度为１０。０％关键词：无精蛋识别；计算机视觉；边缘检测；特征计算

基于深度学习的行人检测与追踪系统设计与实现

摘要：行人检测与追踪在计算机视觉和智能交通监控领域具有重要的应用价值。本文利用深度学习方法，设计并实现了一种高效准确的行人检测与追踪系统。通过对深度学习模型的训练和优化，我们提高了行人检测和追踪的准确性和实时性。实验结果表明，我们的方法在不同场景下的行人检测和追踪任务中取得了非常好的效果。

1.引言行人检测与追踪是计算机视觉和智能交通监控领域的重要研究内容。它可以应用于视频监控、交通管理等领域，以实现对行人的识别和跟踪，提供重要的安全和监控信息。然而，由于行人姿态、光照等因素的多样性，以及复杂动态场景的挑战，行人检测与追踪一直是一个具有挑战性的问题。

2.方法与算法 2.1 行人检测为了实现高准确性的行人检测，我们采用了深度学习方法，结合卷积神经网络（CNN）和目标检测算法。我们选择了YOLOv3作为基础模型，并在其基础上进行了改进。通过在大规模数据集上进行训练，我们优化了模型的权重和参数，使其在行人检测任务上表现更好。在测试阶段，我们使用非极大值抑制（NMS）算法来消除重叠框，并进行置信度筛选，以获得最终的行人检测结果。

2.2 行人追踪对于行人追踪，我们采用了多目标跟踪算法，在行人检测结果的基础上进行追踪，并保持追踪的准确性和实时性。我们使用卡尔曼滤波器来预测行人的运动轨迹，并使用匈牙利算法来进行匹配。在多个相邻帧之间，我们使用IoU重叠度来评估两个行人框的相似度，从而判断是否属于同一个行人，并更新追踪器的状态。通过不断优化追踪算法的参数，我们实现了精确的行人追踪。

3.实验与结果我们在公开数据集上进行了实验，评估了我们的行人检测与追踪系统的性能。在行人检测方面，我们的系统在PASCAL VOC和COCO数据集上分别达到了XX%和XX%的检测准确率。在行人追踪方面，我们的系统在多个视频序列上实现了高实时性和准确性，平均每秒处理XX帧图像，并且保持了超过XX%的追踪成功率。

基于Python的智能车辆识别与跟踪系统设计与实现

基于Python的智能车辆识别与跟踪系统设计与实现智能车辆识别与跟踪系统是近年来人工智能技术在交通领域的重要应用之一。

通过结合计算机视觉和深度学习技术，可以实现对道路上车辆的自动识别和跟踪，为交通管理、智慧城市建设等领域提供重要支持。

本文将介绍基于Python的智能车辆识别与跟踪系统的设计与实现过程。

1. 系统架构设计智能车辆识别与跟踪系统的核心是图像处理和目标检测算法。

系统架构主要包括以下几个模块：1.1 数据采集模块数据采集模块负责从摄像头或视频文件中获取图像数据，作为后续处理的输入。

在实际应用中，可以使用USB摄像头、监控摄像头等设备进行数据采集。

1.2 车辆识别模块车辆识别模块利用深度学习技术对图像中的车辆进行识别。

常用的算法包括卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）。

通过训练模型，可以实现对不同类型车辆的准确识别。

1.3 车辆跟踪模块车辆跟踪模块基于目标检测结果，利用相关滤波器、卡尔曼滤波器等算法对车辆进行跟踪。

通过建立目标运动模型，可以实现对车辆在连续帧中的跟踪和预测。

1.4 结果展示模块结果展示模块将识别和跟踪结果可视化展示，通常以图像或视频的形式呈现。

可以在图像上标注识别结果，并实时显示车辆的跟踪轨迹。

2. 算法实现与优化2.1 Python编程环境搭建Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

搭建Python编程环境是开发智能车辆识别与跟踪系统的第一步，可以选择安装Anaconda集成环境，以及OpenCV、TensorFlow等相关库。

2.2 目标检测算法实现选择适合的目标检测算法对车辆进行识别是系统设计的关键。

可以基于已有的开源模型进行迁移学习，也可以根据具体需求自行设计网络结构。

在训练过程中需要注意数据集的质量和数量，以及调整超参数进行优化。

2.3 车辆跟踪算法实现车辆跟踪算法需要考虑目标运动模型、外观特征匹配等因素。

基于hough变换形状检测系统的设计与实现

基于hough变换形状检测系统的设计与实现一、背景介绍Hough变换是基于图形变换的一种形状检测方法，被广泛应用于计算机视觉领域中的图像识别、目标检测、边缘检测等方面。

该方法最初是由Paul Hough于1962年提出来的，有了这个方法，我们可以在图像中准确快速地寻找一些特定的形状，例如直线、圆、椭圆等，并且可以对其进行精确的定位和描述。

基于Hough变换形状检测系统可以应用于自动驾驶、工业自动化等方向。

在自动驾驶中，可以利用Hough变换检测图像中的直线和圆形，以实现车道线检测、交通标记检测等任务；在工业自动化中，可以利用Hough变换检测零件的轮廓，以实现工件识别、尺寸检测等任务。

二、系统设计基于Hough变换形状检测系统的设计主要包括以下几个方面：1. 图像预处理：对输入的图像进行预处理，包括灰度化、平滑化、二值化等操作，以便于后续的形状检测。

2. Hough变换：将预处理后的图像进行Hough变换，以检测图像中的直线、圆等形状。

具体实现中常常采用累加器数组（Accumulator Array）来实现Hough变换，并选择合适的阈值来筛选出符合要求的形状。

3. 形状检测：在经过Hough变换后，根据累加器数组中的结果，可以根据预设的参数（例如直线的斜率和截距，圆的半径和圆心坐标等）从中选出合适的形状，并将其绘制在原图上。

4. 用户界面：将检测结果显示给用户。

用户可以通过这个界面来控制系统的参数、输入图像等，以实现形状检测的目的。

三、系统实现在实现基于Hough变换形状检测系统时，可以选择不同的编程语言和库进行开发。

例如，可以使用Python语言，并使用OpenCV库来完成系统的实现。

下面是基于Python和OpenCV的Hough变换形状检测系统的一个简单实现代码：```pythonimport cv2import numpy as np# 图像预处理def preprocess_image(image):gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度化blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 平滑化 _, binary = cv2.threshold(blur, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 二值化return binary# Hough变换def hough_transform(image):lines = cv2.HoughLinesP(image, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10) # 直线检测circles = cv2.HoughCircles(image,cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30,minRadius=0, maxRadius=0) # 圆检测return lines, circles# 形状检测def detect_shapes(image, lines, circles):for line in lines:x1, y1, x2, y2 = line[0]cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), thickness=2) # 绘制直线if circles is not None:for circle in circles[0]:x, y, r = circlecv2.circle(image, (x, y), r, (0, 0, 255), thickness=2) # 绘制圆return image# 程序入口def main():image = cv2.imread('test.jpg')binary = preprocess_image(image)lines, circles = hough_transform(binary)result = detect_shapes(image, lines, circles)cv2.imshow('result', result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':main()```该代码首先定义了三个函数，分别用于图像预处理、Hough变换和形状检测。

基于多核处理器的网络入侵检测系统的设计与实现

研究了ＯＴＯＣＥＮ多核处理技术和ＮＤＩＳ的基础上，出了一种提
范围从１０ｂｓ４Ｇｐ。本文使用Ｃ５Ｘ０Ｍｐ到０ｂｓＮ６Ｘ作为系统的运
行板卡，１显示了其模块结构图。图
将ＮＤＩＳ应用于ＯＴＯＣＥＮ多核处理器的方案：ＯＴＯ以ＣＥＮ专有
到１５Ｈ，．Ｇｚ最大功耗的范围是从２瓦特到７瓦特，性能吞吐量
０引言
由于网络带宽越来越高，传统的ＮＤ的处理能力越来越ＩＳ
难以跟上网络的速度。为了满足ＮＤＩＳ高性能高效率的要求，需要更强处理能力的ＣＵ，多核体系通过增加计算机中物理Ｐ而处理器的数量，极大地提高了并行执行能力，利用网络多核处理器来提高ＮＤＩＳ的处理能力成为发展的必然趋势。本文在深入
的改进流水线模式实现ＮＤＩＳ的并行处理，极大地提高了ＮＤＩＳ
的并行检测能力。本文将对该实现方案中涉及的关键技术进行
详细探讨。
图１ＯＴＯＮ６ＣＥＮＣ５ＸＸ结构图
１）多核程序运行环境
１ＯＣＴＮ多核处理器概述ＥＯ
应用程序可以分为两类：制面板（通道）数据面板控慢和（快通道）。数据面板一般是做快速转发的，而控制面板是为快
速转发准备必要的信息。这样分类，目的是把系统的主要工作
和次要工作分离开，免不同类型的处理相互干扰。避

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（海军装备研究院
摘Байду номын сангаас要
基于计算机终端安全状态与违规操作行为检测的现实需求，现了一种结构简单、性能的计算机检测系统。实高
文章提出了系统设计与实现方案，从层次化的体系结构、模块化的软件方面分析了系统设计过程，实现了计算机上网记录检
测、网络状况检测、储状况检测、全防护检测、密管理检测等功能。存安涉关键词计算机检测系统；册表访问；度涉密检测注深
Ｔ３３Ｐ９
中图分类号
ＤｅｉｎａｄＲｅｌｚｔｏｆａＤｅｅｔｏｓｅｆＣｏｐｔｒｓｇｎａｉａｉｎｏｔｃｉｎＳｙｔｍｏｍｕｅｓ
平。
２计算机检测技术简介
早期的计算机检测技术主要应用在检测并发
关统计结果显示，大多数的安全事件和失泄密事绝件都是因为信息系统内部原因导致的，而这些事件
的发生大多是由于系统中各类计算机终端安全配置的缺失以及对终端的违规操作使用所引发的。
ｓａｕ，ｓｏａｅｃｎｉｉｎａｅｙｐｏｅｔｎａｄｃｎｉｅｔａａａｅｅｔｔｔｓｔｒｇｏｄｔ，ｓｆｔｒｔｃｉｎｏｆｎｉｌｎｇｍｎ．ｏｏｄｍＫｙＷｏｄｄｔｃｉｎｓｓｅｏｏｐｔｒ，ｔｅａｃｓｆｒｇｓｒｅｒｓｅｅｔｙｔｍｆｃｍｕｅｓｈｃｅｓｏｅｉｔｙ，ｄｅｌｏｆｄｎｉｌｅｅｔｇｏｅｐｙｃｎｉｅｔｔｃｉａｄｎ
解决的关键问题。通过该系统建立，现及时、实准确、捷的对计算机的各类软硬件资源，其是其便尤安全配置状况及发生的各类违规操作行为进行高效检测的能力，升对计算机的安全监管能力和水提
ＣｌｓｍｂｒＴＰ９ａｓＮｕｅ３３
ｌ引言
随着社会信息化建设进程的日益加快，算机计
作为必不可少的 “ 心部件 ” 越来越广泛的应用核被到了社会的各个领域。计算机终端作为信息系统中的基本组成部分，信息获取、储、递、用是存传利全过程的基本处理单元，其进行的各项安全保密对配置和设置是保障信息系统整体安全的基础。相
ＬｉｕｉｎＭａＬｉＬｉｏｇｕＦｑａｇｎｕＳｎ
（ｖｌａｅｆｍａｎ，Ｂｉｎ１０３）ＮａａＡｃｄｍｙｏＡｒｍｅｔｅｉｇ００６ｊ
ＡｂｓｒｃＡｅｅｔｎｓｓｅｏｏｐｔｒｔａｄｄｓｒｃｕｅａｄｈｇｅｆｒｎｅｉｅｌｅｙｔｅｒａｅｎｓｔａｔｄｔｃｉｙｔｍｆｃｍｕｅｓｗｉｃｎｉｔｕｔｒｎｉｈｐｒｏｍａｃｓｒａｉｄｂｈｅｌｍａｄｏｈｚｄ
ｏｈｏｕｅａｅｙｓａｕｎｇｉｓｅｕａｉｎｏｅａｉｎｄｔｃｉｎＳｓｅｄｓｇｓｅａｏａｅｈｒｕｈｔｅａａｙｉｏｆｔｅｃｍｐｔｒｓｆｔｔｔｓａｄａａｎｔｒｇｌｔｐｒｔｅｅｔ．ｙｔｍｅｉｎｉｌｂｒｔｄｔｏｇｈｎｌｓｓｆｏｏｏｓｓｅｔｔｕｔｒｎｏｅｉｄｏｅｒ，ｉｉｏｒａｉｅｖｒｏｓｆｎｔｏｓｌｅｄｔｃｉｇｏｔｒｅｅｏｄ。ｎｔｒｙｔｍａｉｓｒｃｕｅａｄｍｄｌｅｓｆｗａｅｎａｂｄｔｅｌａｉｕｕｃｉｎｉｅｅｔｆｉｅｎｔｒｃｒｓｅｗｏｋｃｚｚｋｎｎ
总第２９期５２１年第５期０１
计算机与数字工程
Ｃｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌＥｇｎｅｉｇｏｕｅｇｔｎｉｅｒａｎ
Ｖｏ．Ｏ１３９Ｎ．５
１Ｏ５
一
种计算机检测系统的设计与实现
刘福强马琳
北京
刘
嵩
１０３）００６
面对日趋复杂和严峻的信息安全形势，强和提高加
现计算机操作系统中存在的各种漏洞，来预防和用
消除操作系统漏洞给计算机带来的各类安全威
胁ｌ。随着网络技术的快速发展以及计算机技术＿１］的广泛普及，了更好地应对和预防针对计算机终为