基于物联网的危重病人体征监测报警系统设计

由于传统系统存在准确率低、误警率高等问题,导致危重病人体征监测准确度较低。提出了基于物联网的危重病人体征监测报警系统设计。根据系统设计基本原理,架构硬件结构框图,对传感器接口进行设计,并在监测报警指挥中心设置监控组件;针对软件部分,需提取体征信号,检测蓝牙与网络连接状态,对信息进行采集与上传,并对远程命令信息进行接收与显示,进而实现终端软件界面的设计。通过实验验证可知,该系统信号提取准确率高、误警率低。     

基于增强支持向量机的电力隧道多状态全过程监控方法

提出基于增强支持向量机的电力隧道多状态全过程监控方法,精准监控电力隧道多种状态的全过程并直观展现监控结果。通过离散小波提取电力隧道动态数据流的低频近似因数重新组合数据并提取特征,再融合低频因数,得到电力隧道多状态混合特征;深入学习支持向量机(SVM),访问未获取类别的样本,通过标有“对”与“错”分类结果的访问点来优化分类器,以此增强支持向量机;运用粒子群优化(PSO)算法优化增强支持向量机参数,得到基于PSO-SVM的电力隧道多状态识别模型,通过模型的训练和测试,识别电力隧道的多状态,实现电力隧道多状态全过程监控。实验证明：该方法能够及时、精确地监控电力隧道内各指标的多种状态,对异常情况及时预警,可实现电力隧道多状态全过程的监控。     

基于实时监控的计算机安全解决方法

随着科技的发展,计算机技术也在我国迅速发展起来,随着计算机技术的不断普及和发展,计算机产品的系统安全也成为人们所关注的问题.如何实现计算机产品和技术的系统的安全性成为人们研究的重要内容,本文根据BIOS原理以及USBkey技术特点介绍了一种基于实时监控的计算机安全解决方法,以期对计算机的系统安全提供参考性意见.     

基于支持向量机和神经网络的实时警报系统

根据芯片生产线等场所的需要和现有人工监控手段以及国外基于支持向量机相关产品的缺陷,该文利用图像的二维矩不变量理论,将实时图像转换成灰度图像后,甩CANNY算子作边缘检测,并计算边缘检测图像的二维不变矩,再利用支持向量机的支持向量回归理论对二维不变矩进行训练和识别,提出了一种基于支持向量机与神经网络的实时警报系统的设计算法,给出了算法实例和结果。从实验仿真结果和实际运行情况来看,算法的效果是令人满意的。     

基于支持向量机的空调控温过程实时预测

分析了空调工作过程中温度控制的重要性与传统方法的不足,将基于统计学习理论的支持向量机方法用于控温过程中,对温度进行实时预测。采用数字实验对所提方法的可行性进行验证,结果表明该方法可以获得比传统方法更高的预测精度,实时性较高,能为空调控温系统提供更好的决策支持,具有较大的发展潜力和实用价值。     

基于组态王的液位实时监控系统

以组态王作为上位机界面,Matlab完成后台复杂控制算法的液位实时监控系统,能充分发挥了组态王的可视化界面功能与Matlab强大的数值分析功能的各自优势.     

基于GMM-RBMCDA的实时监控多目标跟踪方法

为了有效提取视频监控场景中的前景目标信息并准确跟踪目标的状态,提出一种基于混合高斯模型和Rao-Blackwellized蒙特卡洛数据关联的视频多目标跟踪方法。该方法根据场景中像素点的特征信息,利用混合高斯模型进行建模,并对前景目标进行检测,使用Rao-Blackwellized蒙特卡洛数据关联算法来降低可能的目标交叉及杂波干扰带来的影响,通过设置目标存在和消失参数,实现了实时多目标跟踪。实验结果表明,该方法不仅能对场景中未知目标的个数进行有效估计,而且可以准确地跟踪目标的状态,取得了良好的实际效果。     

实时监控数据库的自动生成

本文提出了一种面向实时监控领域建立实时监控数据库的设计思想,它包括实时监控领域分析、领域模型提取、数据模型提取、以及建立实时监控数据库及其相应访问工具等几个方面。     

基于WSN 的医院病人实时监护系统

随着物联网技术的发展和广泛应用,智慧医疗已逐渐被人们接受和期待,基于WSN（无线传感网络）技术构建一个医院病人实时监护系统,完成了主要的硬件电路设计和软件构架,并给出了相关的算法,能实现医护人员实时掌握病人的生命特征数据,响应病人的突发事件。     

基于实时噪声估计的语音增强方法

语音增强的目的是为了在保持语音可懂度和清晰度的前提下，尽可能地从带噪语音中提取需要的纯净语音，从而改善其质量，在实际应用中还需要对背景噪声进行预估。该文将实时噪声估计与维纳滤波法相结合，提出了一套简易有效的语音增强方案，在语音帧阶段对噪声功率谱进行平滑处理，使噪声估计更适合于维纳滤波，并配合传统的过减法以补偿估计引入的误差。Matlab实验表明在较低信噪比下，这种方法使得语音的信噪比有较大的提高，语音增强效果十分明显。     

一种基于WSN实时监测的三江源地区综合生态评价方法

基于大量实时生态监测数据实现了对三江源地区的综合生态评价。首先对通过WSN获得的不同类型和不同量纲的数据进行统一的规范化处理,并根据可用的生态监测传感器类型和三江源地区生态研究成果,构建了综合生态评价模型,然后基于AHP原理科学地确定各指标的权值,最后采用线性综合评价策略进行综合生态评价,并通过实例应用说明了评价过程。该评价方法应用AHP确定权值,科学地实现了对三江源地区综合生态的量化评价,对基于WSN的三江源远程实时生态监测信息的开发利用具有重要的理论和实际指导作用。     

基于小波-Contourlet变换的智能监控图像融合的增强方法

智能监控图像已经成为图像实际应用中不可或缺的一项工作,为了获得更好的增强效果,提出了一种基于小波-轮廓波(小波-Contourlet)变换的图像融合的图像增强方法,并且与图像循环平移(Cycle Spinning,CS)相结合,提高信噪比,更好地体现图像的边缘和纹理等特征信息。在Matlab环境下进行仿真实验,结果表明,这种算法能够获得更高的信噪比,使视觉效果得到明显的改善。     

基于WEB的远程实时监测系统的实现技术

本文研究基于WEB的远程实时监测系统的实现技术。该技术以内存数据库和硬盘数据库相结合,运用ASP技术访问数据库,通过开发ActiveX控件扩展浏览器前端功能,采用Modem拨号方式进行远程登陆,实现了某大型火车站楼宇设备测控网络的远程实时监测与数据分析功能。     

利用粗糙集理论提高SVM预测系统的实时性

支持向量机是一种新的机器学习方法,它具有良好的推广性和分类精确性。但是在利用支持向量机的分类算法处理实际问题时,该算法的计算速度较慢、处理问题效率较低。文中介绍了一种新的学习算法,就是将粗糙集和支持向量机相结合,利用粗糙集对支持向量机的训练样本进行预处理,从而缩短样本的训练时间,提高基于SVM预测系统实时性。文中最后利用该方法进行了数据试验,试验结果表明了该方法可以大大缩短样本的训练时间,提高基于支持向量机处理预测系统的效率。从而也证明了该方法的有效性。     

基于离散化方法的支持向量机集成研究

基于数据离散化方法,提出一种新的支持向量机集成算法,该算法采用粗糙集和布尔推理离散化方法构造有差异的基分类器.并引入一致度指标控制离散化过程,可进一步提高集成学习的分类性能.实验结果表明,该算法不仅具有明显优于单一支持向量机的分类性能.而且能取得比传统集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率.     

基于支持向量机的跌倒检测方法研究

跌倒是老年人常见的意外伤害事故,为了能够及时检测跌倒事件的发生,设计了一种基于三轴加速度传感器的跌倒检测装置,该装置佩戴在使用者的腰部或者腹部,用于实时检测老年人在正常活动和跌倒状态下的加速度信号,采用支持向量机(SVM)方法对加速度信号进行数据处理,判断人体是否跌倒。通过实验测试验证,该方法对跌倒行为识别具有较高的准确性和可靠性。     

基于WSN的实时监控系统的研究

2008年年初的百年罕见大雪袭击了中国南方大部分地区,近半个中国的交通大动脉全面瘫痪。一场大雪给中国带来了前所未有的困难。因此,需要研究出一种新型路面监控系统,来监测路面的温度和湿度信息,并根据路面的冰雪情况来执行相应的除雪融冰工作,这对于保证桥梁、涵洞、机场跑道等一些特殊位置的路面安全有着极其重大的意义。文中介绍了一种基于WSN（Wireless Sensor Network）和嵌入式平台的实时监控系统的实现方法。通过吨138微控制器和GPRS数字终端设备,将传感器采集到的温度和湿度数据经过GPRS网络分两路传输,一路传输到手机终端;另一路经Internet传送到固定IP地址的服务器上,客户端可以通过Intemet接收服务器上的数据进行分析和处理,对远程的路面进行实时的监测;同时当温度和湿度指标达到雨雪天气的参考设定值时,系统自动启动加热装置,对路面加热。在实验室的模拟雨雪环境下,对系统进行了测试。系统实现了自动加热水泥基路面和远程客户端实时监测路面信息,达到了预期效果,肯定了方法的可行性。     

基于视频图像的输液滴速实时监测系统

提出了一种基于视频图像的输液滴速实时监测系统,应用数字摄像头获取输液滴斗部位视频图像,利用ARM9嵌入式平台读取并处理视频图像.在Windows CE 5.0平台下开发了USB摄像头驱动程序,监测液滴下落的过程,采用帧间差分法处理输液视频图像,并通过判断是否发生液面震动来获取实时输液速度.讨论了阈值选取和图像定位方法,并通过实验进一步验证,给出了实验结果,结果表明该系统可实时显示输液速度,并及时发出输液速度过低或过高报警.论文对测速误差进行了分析,给出了提高测速精度和软件可靠性的具体措施.该系统使用简单,灵活方便,不妨碍传统人工监视,可满足普通输液监测需求.