在計(jì)算機(jī)機(jī)房的日常資產(chǎn)管理工作中,機(jī)器設(shè)備信息采集和管理維護(hù)占有很大一部分工作量,機(jī)房管理人員對(duì)于資產(chǎn)信息的記錄通常采用傳統(tǒng)的書面日志形式,不方便查詢和統(tǒng)計(jì),而且靠人力統(tǒng)計(jì)記錄容易造成遺漏和誤差。隨著機(jī)房管理工作的日益煩瑣,對(duì)設(shè)計(jì)一套計(jì)算機(jī)機(jī)房資產(chǎn)管理應(yīng)用軟件的需求十分迫切,機(jī)房信息維護(hù)軟件在機(jī)器維護(hù)中的應(yīng)用也越來越廣。本文針對(duì)機(jī)房設(shè)備信息采集過程中,設(shè)備信息采集耗時(shí)長、可靠性低、成本高、資產(chǎn)異地管理難度大等問題,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入機(jī)房設(shè)備信息自動(dòng)化采集領(lǐng)域,提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備分類器和設(shè)備位置信息采集器,將兩種信息自動(dòng)采集的卷積模型應(yīng)用于機(jī)房設(shè)備信息的自動(dòng)化采集過程中,實(shí)現(xiàn)在移動(dòng)終端進(jìn)行機(jī)房設(shè)備信息自動(dòng)化采集存儲(chǔ),省去了人工管理和維護(hù)的麻煩。另外,本系統(tǒng)采用服務(wù)端和客戶端相分離的架構(gòu),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端APP應(yīng)用系統(tǒng)和服務(wù)器端數(shù)據(jù)系統(tǒng),能快速穩(wěn)定地運(yùn)行在終端。為了給管理人員提供更好的資產(chǎn)管理服務(wù),本文在移動(dòng)端APP系統(tǒng)中提供了資產(chǎn)管理接口和基于WebGL的設(shè)備三維可視化接口,方便管理人員隨時(shí)隨地編輯機(jī)房資產(chǎn)信息,查看設(shè)備的視覺詳情。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)擁有良好的信息在線采集和數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２卷積過程??ａ（ｉ，ｊ）?＋?ｂ?＝泣：必?＊?＋?ｂ?（２－１）??

＾?＝?＾ａｅｃｌｙｅｐｏｅ＾Ｏ?（２＿１９）??其中ｄｅｃａｙ指每次更新后的學(xué)習(xí)率衰減值，ｅｐｏｃｈ指訓(xùn)練過程中總的迭代次??，ｎｏ指初始的學(xué)習(xí)率，仏第ｔ個(gè)迭代時(shí)的學(xué)習(xí)率的值。??．２．３卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用概述??隨著ＣＮＮ的日益發(fā)展，使得機(jī)器視覺在ＩＬＳＶＲＣ的比賽中屢創(chuàng)佳績，比賽??也涌現(xiàn)了?一大批經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，比如ＡｌｅｘＮｅｔ［２２］、ＶＧＧ［２３］、ＲｅｓＮｅｔ［２４＿，??在達(dá)到最高的分類準(zhǔn)確率。ＩＬＳＶＲＣ?２０１７已是最后一屆舉辦，２０１７年??ＳＶＲＣ的圖像識(shí)別ｔｏｐ－５錯(cuò)誤率己經(jīng)達(dá)到約２．２５１％，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類（５．１％）。??如今，ＣＮＮ已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、圖像分類、目標(biāo)檢測、目標(biāo)定位等??個(gè)領(lǐng)域，并且都有了突破性進(jìn)展。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將整理好的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)??為輸入，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)在隱藏層進(jìn)行卷積計(jì)算檢測目標(biāo)，提取圖片中的特征，識(shí)??圖片內(nèi)容，輸出到輸出層，達(dá)到識(shí)別分類的目的。??３０?ｊ－??

圖３－２超級(jí)用戶用例圖??３．３系統(tǒng)詳細(xì)功能需求分析??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物品識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 嚴(yán)圣軍,吳謹(jǐn).  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(11)
[2]深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)視覺檢測中的應(yīng)用進(jìn)展與展望[J]. 張慧,王坤峰,王飛躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(08)
[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 李彥冬,郝宗波,雷航.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(09)
[4]深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天[J]. 余凱,賈磊,陳雨強(qiáng),徐偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2013(09)
[5]HTML5——下一代Web開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)研究[J]. 劉華星,楊庚.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2011(08)

碩士論文
[1]基于webGL的交互繪制應(yīng)用研究[D]. 龔旭超.浙江大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3557024