KVM視頻智能監(jiān)控軟件設(shè)計(jì)
發(fā)布時(shí)間:2023-12-23 16:46
隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,人們對(duì)工業(yè)智能化的需求日益增加。數(shù)字KVM系統(tǒng)可以遠(yuǎn)程可視化操作目標(biāo)計(jì)算機(jī)桌面,讓工作人員在舒適的環(huán)境下工作,是無(wú)人值守機(jī)房的重要設(shè)備。本論文針對(duì)計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控應(yīng)用,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款KVM視頻智能監(jiān)控軟件,能夠幫助工作人員從枯燥的監(jiān)控工作中解放出來(lái),提高工作效率。本論文設(shè)計(jì)的軟件具有身份驗(yàn)證、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交互通信、四路網(wǎng)絡(luò)碼流解碼顯示、截圖和全屏播放、視頻錄制、目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)、屏幕彈框識(shí)別、OCR文字識(shí)別等功能,可以應(yīng)用在工業(yè)中各種需要監(jiān)控計(jì)算機(jī)屏幕視頻的場(chǎng)合,具有良好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。論文的主要完成工作如下:(1)系統(tǒng)需求分析。分析KVM視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)的軟件功能和性能需求,選擇Qt作為軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái);設(shè)計(jì)軟件總體框架,將軟件分為屏幕彈框檢測(cè)、OCR文字識(shí)別、智能監(jiān)控軟件客戶(hù)端等三大模塊,并制定了軟件開(kāi)發(fā)方案,搭建了軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境。(2)屏幕彈框檢測(cè)設(shè)計(jì)。本論文主要對(duì)屏幕中常見(jiàn)的警告彈框、報(bào)警彈框、提示框、消息彈框等目標(biāo)框進(jìn)行檢測(cè)。首先通過(guò)比較四種主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)方法的檢測(cè)結(jié)果以及魯棒性,通過(guò)對(duì)比結(jié)果選擇Faster R-CNN作為本論文目標(biāo)檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)模型;接著使用...
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 KVM切換器
1.2.2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
1.2.3 光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)
1.3 主要研究?jī)?nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 軟件總體設(shè)計(jì)
2.1 需求分析
2.1.1 軟件功能需求
2.1.2 軟件性能需求
2.2 軟件系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
2.2.1 軟件框架設(shè)計(jì)
2.2.2 軟件開(kāi)發(fā)方案
2.3 軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
2.3.1 TensorFlow環(huán)境搭建
2.3.2 Qt開(kāi)發(fā)環(huán)境
2.4 本章小結(jié)
第三章 屏幕彈框檢測(cè)
3.1 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法簡(jiǎn)介
3.1.1 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)的主要方法
3.1.2 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法對(duì)比
3.2 基于Faster R-CNN的目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)
3.3 數(shù)據(jù)集的制作
3.4 參數(shù)修改與模型訓(xùn)練
3.5 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)效果分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 彈框文字識(shí)別
4.1 基于Tesseract的文字識(shí)別
4.1.1 Tesseract OCR簡(jiǎn)介
4.1.2 Tesseract的使用方法
4.1.3 字符庫(kù)訓(xùn)練
4.2 基于深度學(xué)習(xí)的字符識(shí)別
4.2.1 文字訓(xùn)練集的制作
4.2.2 文字定位與切割
4.2.3 單字識(shí)別
4.3 識(shí)別效果分析與對(duì)比
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于Qt的 KVM視頻智能監(jiān)控客戶(hù)端
5.1 客戶(hù)端總體設(shè)計(jì)
5.2 軟件功能開(kāi)發(fā)
5.2.1 客戶(hù)端主界面
5.2.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交互通信
5.2.3 四路網(wǎng)絡(luò)碼流解碼播放
5.2.4 屏幕彈框檢測(cè)
5.2.5 截圖和全屏播放
5.2.6 軟件視頻錄制
5.3 軟件測(cè)試
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
1 作者簡(jiǎn)歷
2 參與的科研項(xiàng)目與競(jìng)賽獲獎(jiǎng)
3 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
4 申請(qǐng)的發(fā)明專(zhuān)利
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
本文編號(hào):3874105
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 KVM切換器
1.2.2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
1.2.3 光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)
1.3 主要研究?jī)?nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 軟件總體設(shè)計(jì)
2.1 需求分析
2.1.1 軟件功能需求
2.1.2 軟件性能需求
2.2 軟件系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
2.2.1 軟件框架設(shè)計(jì)
2.2.2 軟件開(kāi)發(fā)方案
2.3 軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
2.3.1 TensorFlow環(huán)境搭建
2.3.2 Qt開(kāi)發(fā)環(huán)境
2.4 本章小結(jié)
第三章 屏幕彈框檢測(cè)
3.1 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法簡(jiǎn)介
3.1.1 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)的主要方法
3.1.2 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法對(duì)比
3.2 基于Faster R-CNN的目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)
3.3 數(shù)據(jù)集的制作
3.4 參數(shù)修改與模型訓(xùn)練
3.5 目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)效果分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 彈框文字識(shí)別
4.1 基于Tesseract的文字識(shí)別
4.1.1 Tesseract OCR簡(jiǎn)介
4.1.2 Tesseract的使用方法
4.1.3 字符庫(kù)訓(xùn)練
4.2 基于深度學(xué)習(xí)的字符識(shí)別
4.2.1 文字訓(xùn)練集的制作
4.2.2 文字定位與切割
4.2.3 單字識(shí)別
4.3 識(shí)別效果分析與對(duì)比
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于Qt的 KVM視頻智能監(jiān)控客戶(hù)端
5.1 客戶(hù)端總體設(shè)計(jì)
5.2 軟件功能開(kāi)發(fā)
5.2.1 客戶(hù)端主界面
5.2.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交互通信
5.2.3 四路網(wǎng)絡(luò)碼流解碼播放
5.2.4 屏幕彈框檢測(cè)
5.2.5 截圖和全屏播放
5.2.6 軟件視頻錄制
5.3 軟件測(cè)試
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
1 作者簡(jiǎn)歷
2 參與的科研項(xiàng)目與競(jìng)賽獲獎(jiǎng)
3 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
4 申請(qǐng)的發(fā)明專(zhuān)利
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
本文編號(hào):3874105
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