Linux集群实时监控系统的一种实现方法

随着云计算技术的日益发展, Linux集群以造价低廉、易于扩充等优势得到了愈来愈广泛的应用. 为了更好地发挥集群性能, 充分利用集群节点的资源, 对集群性能进行实时监控是很有必要的. 提出了一种Linux集群监控器设计与实现方法. 该方法通过每隔一段时间采集节点机/proc虚拟文件系统中的信息, 如CPU和内存使用情况等. 经过过滤后, 通过socket传输给监控服务器. 论文首先给出了监控器的总体设计方案, 整个监控系统由守护在管理节点上的信息管理服务器进程和运行在各个计算节点上的采集器进程组成. 然后分采集器和信息管理器两大部分, 分别介绍了其具体的设计框架和其采用的关键技术. 采集器分主要由信息采集、信息处理和信息传送3 个模块组成, 分别采用3 个线程来完成. 信息管理器采用了线程池技术, 用以接受采集器发送过来的传输请求. 实践证明, 该系统可以很好地满足实时监控Linux 集群性能的需要.     

基于分布式网络的监控系统

设计了一个基于分布式网络的监控系统.该系统利用网络摄像头采集视频数据,压缩后传送到远程的PC主机,主机对图像帧进行分析,进行人脸识别和步态识别,检测出异常人体,控制摄像头云台进行监视.整个系统使用实时传输协议和实时控制协议,利用网络实现了分布式的视频采集和集中处理,为远程视频监控提供了高效可行性且价格低廉的解决方案,并且具有较强的实时性和可交互性.     

高压电缆金属护层接地电流在线监测系统

本文从硬件结构和软件设计两方面介绍了高压电缆金属护层接地电流在线监测系统的组成及原理．系统综合应用了多种技术,实现了大电流及温度的采样、GPRS数据传输、SQLserver数据存储、Web数据展示及阈值报警等功能．系统的成功研制为电力部门提供了全新的、高效的、稳定的、低成本的电缆金属护层接地电流监测方式,在电力系统中具有良好的推广前景．     

电动物流车远程监控系统

设计了一种电动物流车远程监控系统．该系统综合运用全球卫星定位系统（GPS）、公共移动通讯网（GPRS）、互联网（Intemet）和地理信息系统（GIS）等技术,对运行车辆状态和位置进行实时监控．系统的主控制器采用XC2267单片机,对GPS定位模块接收的车辆位置信息和CAN总线采集的车辆实时运行数据进行处理,然后通过GPRS网络将数据发送到中心服务器上,客户端或者充电站可向数据中心请求发送数据并在界面上显示．     

35KV干式变压器智能温控系统

针对35KV干式变压器由于过载、短路等原因引起的温度升高的情况, 利用数字信号处理芯片TMS320F2812设计了一套智能温控系统, 该系统硬件电路简单, 操作容易, 可进行远程监控. 试验中成功实现该系统的各项功能, 达到了对变压器进行保护和智能控制的目的.     

计算机动态模拟方法在城市交通噪声监测中的应用

阐述城市道路交通噪声高污染区域的监测与模拟研究。实现基于微观交通仿真的交通噪声动态模拟方法,采用该方法对峡谷型道路十字交叉口和公交车站两类典型的城市道路交通噪声高污染区域进行了动态模拟,同时对这两类区域的交通噪声进行了实地监测。监测结果和模拟结果的对比表明：该方法对等效声级Leq和统计声级L10,L50和L90等的预测具有较高的准确性,对交通噪声实地监测的优化布点和区域噪声分析有较强的指导意义。     

基于Modbus总线的智能烘房温度监控系统的设计

为能实时方便地监控烘房的温度变化情况,设计了一套基于Modbus总线和组态王的温度监控系统。该系统可将每个烘房的温度值通过Modbus总线实时传送到上位机进行显示、存储、打印等,上位机采用组态王设计监控画面。监控系统运算处理后给出控制信号,通过Modbus总线传送给输出量控制模块,由该模块控制烘房电加热箱和风机工作情况。该监控系统提高了烘房温度监控的准确性、便捷性和工艺流程的自动化水平。     

计算机监控系统在张河湾水电站的应用

论述了张河湾水电站计算机监控系统的结构配置和功能特点。该系统实现了对张河湾水电站生产过程的实时监测、控制、保护、调节、数据采集,以及运行参数自动记录等功能,实现了电站＂无人值班＂或＂少人值守＂的运行管理模式。     

基于PLC控制的多泵站远程监控系统设计与实现

多泵站远程监控系统是基于PLC控制和GPRS传输的分布式远程泵站控制系统,在站点分布广泛、通讯稳定性要求高的条件下得到了很好的应用。文中介绍了多泵站远程监控系统的功能与构成,分别阐述了现场控制部分、无线传输链路和监控中心的结构与工作方式以及PLC在现场控制和数据通信中的作用,并分析了监控系统的使用效果。     

Face tracking with automatic model construction

This paper describes an active model with a robust texture model built on-line. The model uses one camera and it is able to operate without active illumination. The texture model is defined by a series of clusters, which are built in a video sequence using previously encountered samples. This model is used to search for the corresponding element in the following frames. An on-line clustering method, named leaderP is described and evaluated on an application of face tracking. A 20-point shape model is used. This model is built offline, and a robust fitting function is used to restrict the position of the points. Our proposal is to serve as one of the stages in a driver monitoring system. To test it, a new set of sequences of drivers recorded outdoors and in a realistic simulator has been compiled. Experimental results for typical outdoor driving scenarios, with frequent head movement, turns and occlusions are presented. Our approach is tested and compared with the Simultaneous Modeling and Tracking (SMAT) [1], and the recently presented Stacked Trimmed Active Shape Model (STASM) [2], and shows better results than SMAT and similar fitting error levels to STASM, with much faster execution times and improved robustness.