8篇关于监测预警的计算机毕业论文

今天分享的是关于监测预警的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到监测预警等主题,本文能够帮助到你 GNSS与多传感器组合在地质灾害综合监测中的应用 这是一篇关于地质灾害

今天分享的是关于监测预警的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到监测预警等主题,本文能够帮助到你

GNSS与多传感器组合在地质灾害综合监测中的应用

这是一篇关于地质灾害,GNSS,监测预警,多传感器,综合监测的论文, 主要内容为传统测量方法可以进行地表变形监测和获取研究区域DEM。常规的测量方法包括三角测量、三边测量、几何水准测量、基准线法、导线测量等。所使用的观测仪器如GNSS、水准仪、经纬仪、全站仪以及测距仪等比较普及,所以目前较多采用的方法仍然是常规测量方法[1]。其优点在于测量精度较高,能充分发挥现有仪器设备的作用,缺点在于观测点之间需要相互通视(GNSS除外)、野外作业周期长、工作量大、耗费大量人力物力,只能得到一些点和线的离散观测信息,而且在山区、沙漠和极地等自然条件非常恶劣或危险地区,传统的测量方法不易实施。全球导航卫星系统(GNSS)与多传感器组合的地质灾害综合监测预警数据库系统能够同时对地表水平位移和地下深层位移进行连续监测,同时能直观显示和存储处理利用灾害信息。本文选择的研究对象是多年来地质灾害频发的古蔺县二郎场镇地区,随着地质灾害活动不断加剧,灾害数据也在急速增加,传统的评价方法已经不能及时有效的利用这些监测数据。为及时了解滑坡体上游深层土体变化的规律,让未来可以掌握更多有效的管理值,因此开展如何自动化代替人工高效获取监测数据的研究,不但具有重要理论意义,更具有重要工程实际意义。本文共分以下三部分:本文首先介绍了地表水平位移、深层位移、孔隙水压力、雨量四种监测方式的选择,运用GNSS、多传感器组合等监测原理,相对于传统监测方法的改进,理论支撑与实践,并通过实例说明了 GNSS与多传感器组合选点的问题,获取多种监测数据。基于云计算模式的数据信息中心,以J2EE为核心构架,组合GNSS、多传感器等技术,设计了提供多元化的综合业务管理平台。简要说明了数据读取、分析、输出的方式,构造了逐步实现自动化数据采集、数据多元化展示的全方位监测美景。利用该地灾综合监测预警系统应用实例工程中,以监测数据为基础,对系统部分功能做了应用与展示,获取了面向用户有效的监测值,监测验证该系统的可靠性。

东海县稻麦病虫害防控系统设计与实现

这是一篇关于稻麦病虫害,信息采集,自动识别,监测预警,东海县的论文, 主要内容为随着农业信息化的发展,智慧农业、数字农业建设水平已成为实现农业现代化的重要途径之一。加快数字乡村建设,大幅提升农业、农村相关的大数据归集能力是全面推进乡村振兴的应然之举。东海县作为农业大县,数字农业的发展特别是稻麦病虫害的监测方面,依然停留在需要大量人力参与、监控信息指标单一的落后层面。通过对东海县稻麦病虫害防控系统的设计,不仅可以有效全程监管稻麦病虫害的发生,还可以有效归集东海县县域内病虫害防控数据信息,对于提高农田的信息管理水平,提高农业生态发展水平,实现农业农村数据和信息的结构化、电子化,实现东海县农业、农村业务和资源的集成管理、共建共享,对全面提升东海农业农村数字化建设水平具有重大意义。本文以东海县农业大数据平台的建设为契机,搭建一个虚拟的稻麦病虫害防控系统,实现稻麦病虫害全程监管、标准化把控、精准化追溯,形成向基层延伸的农业生产管理“末梢神经网络”。首先,论述了稻麦病虫害防控系统研发的背景意义、国内外研究的现状。其次,对稻麦病虫害防控系统的需求和可行性进行分析,在此基础上,对稻麦病虫害防控系统进行详细的设计,主要包含系统需求和系统架构的设计、系统功能模块的设计、系统数据库的设计与系统开发环境和运行环境的要求、图像采集要求和标准的详细设计几个方面,其中,功能模块设计包括基于移动终端的稻麦病虫害信息采集系统、稻麦病虫害自动识别系统、基于GIS病虫害数字化监测预警系统、系统权限设置模块四部分。最后,对稻麦病虫害防控系统实现进行测试,文中详细介绍系统实现的技术路线、操作流程和系统实现的功能界面,并通过系统测试用例,对系统的软件功能、运行性能进行全面检测。在传统的稻麦病虫害管理方式中,需要有大量的人力参与,并且有效的监控信息指标是甚少,本系统设计了病害、虫害不同类型的采集设备,能够进行更多方面的信息采集与监控,有效弥补了这点不足。引入深度学习技术,自动识别复杂背景下水稻叶片受损区域和虫害。通过改进YOLOv4,在其颈部添加卷积注意力模块(CBAM),获得了最高的平均准确率(AP),且依然保持了较高的帧率,其性能远超过传统的机器学习算法。稻麦病害、虫害数据通过列表、地图等方式进行实时、多样化展示,便于农户实时、直观的了解病虫害发生发展情况,有效管理病虫害发生发展趋势。利用预测模型执行病虫害发生情况预测预报,发布防控指南,有利于农户及时合理用药,为绿色种植、环保农产品提供有力保障。

基于WebGIS的灾害性天气监测预警平台的研发

这是一篇关于灾害性天气,WebGIS,实时监测,监测预警,预警联防的论文, 主要内容为我国地域广阔,每年都有多种自然灾害的发生,给人们的生命财产造成巨大的损失,而其中灾害性天气的损害是其中最重要的灾害之一。根据民政部国家减灾办发布的2016年全国自然灾害基本情况,仅2016年一年全国就发生了59次大范围强对流天气过程,据统计,仅风雹灾害就造成全国2728.1万人次受灾,251人死亡,受灾农作物面积达2908千公顷,造成直接经济损失463.9亿元。因此建立高效的灾害性天气监测预警平台,提供对灾害性天气的监测预警对于预防和减少灾害性天气的影响具有重要意义。本文针对河南省气象局缺乏功能统一的灾害性天气监测预警系统且气象资源数据分散等问题,基于B/S架构,采用WebGIS技术、互联网技术、计算机技术和数据库技术进行河南省灾害性天气监测预警平台的研发;并根据灾害性天气监测预警的业务流程,基于MySQL数据库设计了灾害性天气监测预警数据库的体系结构;基于ArcGIS API for JavaScript和面向对象语言C#以及WebGIS技术开发实现了气象信息的可视化表达;使用Ajax技术和灾害性天气预警指标体系实现了对河南省天气实况的实时监测以及灾害性天气的自动识别与报警;利用GIS的空间数据分析能力,实现了天气要素分析功能,能够对数据库中的气压等数据进行读取生成等压线等产品,方便业务人员对气象要素进行分析;另外系统还具有气象数据产品展示和预警联防功能,气象数据产品展示功能将分散在不同服务器上的气象数据产品整合到同一平台下,提高了数据的利用效率;预警联防功能提供了预警信息产品的在线制作和发布功能,以及下级地市气象局向上级省级气象局进行反馈的功能,提高了省市县气象部门之间的互动性。通过该平台提供河南省实时天气及灾害性天气监测和预报预警技术的支持,提高了省级业务单位对市县局的业务指导和支撑能力,有效的减轻和解放了业务人员工作压力和强度。

东海县稻麦病虫害防控系统设计与实现

这是一篇关于稻麦病虫害,信息采集,自动识别,监测预警,东海县的论文, 主要内容为随着农业信息化的发展,智慧农业、数字农业建设水平已成为实现农业现代化的重要途径之一。加快数字乡村建设,大幅提升农业、农村相关的大数据归集能力是全面推进乡村振兴的应然之举。东海县作为农业大县,数字农业的发展特别是稻麦病虫害的监测方面,依然停留在需要大量人力参与、监控信息指标单一的落后层面。通过对东海县稻麦病虫害防控系统的设计,不仅可以有效全程监管稻麦病虫害的发生,还可以有效归集东海县县域内病虫害防控数据信息,对于提高农田的信息管理水平,提高农业生态发展水平,实现农业农村数据和信息的结构化、电子化,实现东海县农业、农村业务和资源的集成管理、共建共享,对全面提升东海农业农村数字化建设水平具有重大意义。本文以东海县农业大数据平台的建设为契机,搭建一个虚拟的稻麦病虫害防控系统,实现稻麦病虫害全程监管、标准化把控、精准化追溯,形成向基层延伸的农业生产管理“末梢神经网络”。首先,论述了稻麦病虫害防控系统研发的背景意义、国内外研究的现状。其次,对稻麦病虫害防控系统的需求和可行性进行分析,在此基础上,对稻麦病虫害防控系统进行详细的设计,主要包含系统需求和系统架构的设计、系统功能模块的设计、系统数据库的设计与系统开发环境和运行环境的要求、图像采集要求和标准的详细设计几个方面,其中,功能模块设计包括基于移动终端的稻麦病虫害信息采集系统、稻麦病虫害自动识别系统、基于GIS病虫害数字化监测预警系统、系统权限设置模块四部分。最后,对稻麦病虫害防控系统实现进行测试,文中详细介绍系统实现的技术路线、操作流程和系统实现的功能界面,并通过系统测试用例,对系统的软件功能、运行性能进行全面检测。在传统的稻麦病虫害管理方式中,需要有大量的人力参与,并且有效的监控信息指标是甚少,本系统设计了病害、虫害不同类型的采集设备,能够进行更多方面的信息采集与监控,有效弥补了这点不足。引入深度学习技术,自动识别复杂背景下水稻叶片受损区域和虫害。通过改进YOLOv4,在其颈部添加卷积注意力模块(CBAM),获得了最高的平均准确率(AP),且依然保持了较高的帧率,其性能远超过传统的机器学习算法。稻麦病害、虫害数据通过列表、地图等方式进行实时、多样化展示,便于农户实时、直观的了解病虫害发生发展情况,有效管理病虫害发生发展趋势。利用预测模型执行病虫害发生情况预测预报,发布防控指南,有利于农户及时合理用药,为绿色种植、环保农产品提供有力保障。

秦巴山区降雨浅层滑坡预警模型研究及预警平台构建

这是一篇关于秦巴山区,监测预警,预警平台,滑坡灾害,预警模型,滑坡易发性的论文, 主要内容为秦巴山区地质环境极为复杂,在极端气候与人类工程活动的影响下滑坡灾害尤为频发。随着相关部门加大对滑坡灾害监测预警的投入,监测数据也呈指数式增长,并且在监测技术的推动下,监测数据更加复杂多样化,时效性日益增强,随之而来的海量监测数据的管理、多源异构数据的融合以及动态数据信息的自动化提取等问题日益突出。因此,构建一种对各类监测数据高效采集、处理、存储与集成的监测预警平台十分重要,为秦巴山区防灾减灾提供技术支持和解决方案。本文以秦巴山区为研究区,滑坡监测预警为研究对象,基于大数据与信息技术,结合滑坡预警模型,构建了秦巴山区滑坡灾害监测预警平台。本文的主要研究成果如下:(1)根据秦巴山区滑坡监测数据的特点,设计了完整的数据采集、处理、存储与集成体系。平台分别利用企业级地理数据库Postgre SQL和分布式文件系统HDFS完成对结构化与非结构化数据的存储,最后平台在基于Arc Py与Spark环境的中间件模式的基础上对数据进行集成,形成了以企业级地理数据库和分布式文件系统为核心的预警平台数据中心。(2)基于秦巴山区滑坡灾害致灾因子,分别利用人工神经网络模型和逻辑回归模型对秦巴山区开展滑坡易发性评价,借助定量方法选择两者结果中准确度较高的模型生成的易发性分布图作为空间概率,将其与概率型降雨阈值模型进行耦合,得出秦巴山区区域性滑坡预警模型。选取无限斜坡模型和非饱和土稳定性分析模型分别应用于流域和滑坡点监测预警中。根据相关研究,对区域、流域及单体斜坡等多尺度的滑坡预警进行等级划分,明确各预警等级需采取的措施,并设计了预警平台的监测预警流程。(3)基于平台的功能性与非功能性需求,从总体架构、技术选型、技术架构和部署设计等方面对预警平台进行总体设计,在此基础上,根据平台的需求和研究区的数据特征,完成对预警平台数据库、API和系统安全等方面的设计,按照平台中模块的功能将其分为五类,并完成对各功能模块的实现工作。(4)在预警平台设计及实现的基础上,对预警平台进行测试,测试结果表明:预警平台在功能与性能方面基本满足要求。最后根据滑坡事件实例,运用滑坡预警模型对其进行预警计算。结果显示:区域预警准确率较高,流域预警能在区域预警的基础上进一步缩小重点预警区范围。

基于ESP32的泥石流灾害监测预警系统设计

这是一篇关于ESP32,泥石流灾害,监测预警,4G,微信小程序的论文, 主要内容为自然灾害对人类社会有着巨大影响,严重的自然灾害会造成重大的人员伤亡和财产损失。为减少自然灾害对人类社会带来的损害,需要做好防控措施,预警就显得尤为重要。其中,泥石流灾害作为常见的自然灾害之一,其危害不言而喻,而且我国地形复杂,泥石流灾害频发。针对这个问题,本文设计了一款能随时接收泥石流信息的灾害监测预警系统,达到了远距离且实时对泥石流灾害进行监测预警的目的。本文设计的泥石流灾害监测预警系统由六大模块组成,这六大模块分别为主控模块、数据采集模块、数据传输模块、电源模块、云端服务器和用户端。主控模块选择了自带性能强大的Free RTOS嵌入式实时操作系统的ESP32模块;数据采集模块由VMS-YL-N01-3002-02ABS型雨量传感器模块、PR-300SD-TR-N01型土壤含水率传感器模块、CASI-MPA-2011型次声传感器模块、US-100超声波测距传感器模块和SHT20温湿度传感器模块组成;数据传输模块选择了ATK-M750模块;电源模块采用了太阳能电池组件、太阳能控制器、12V锂电池为系统进行供电;云端服务器选择了功能强大的One NET平台;用户端选择了手机终端上的微信小程序。本文设计的泥石流灾害监测预警系统通过将数据采集模块所采集到的雨量、土壤含水率、次声、裂缝和空气温湿度数据传输到ESP32模块中,ESP32模块接收到数据后,判断采集到的雨量、土壤含水率和次声是否超过了对应风险等级的阈值,并输出风险等级,再通过数据传输模块将采集到的数据和判断的泥石流风险等级传输到One NET平台中,最后,使用微信小程序获取One NET平台中数据采集模块采集到的数据和泥石流风险等级并显示,从而实现对泥石流的监测预警。本文以北京地区泥石流灾害数据为例,通过对北京地区的泥石流样本进行分析,在众多泥石流灾害影响因子中,选取了对泥石流灾害影响较大的雨量、土壤含水率和次声信号中作为系统的主要监测目标并得出了发生泥石流时对应的临界值。本文根据实际需求,根据雨量、土壤含水率和次声发生泥石流时的临界值,提出了轻度、中度、高度和极度四个泥石流风险预警等级,并对这四个风险等级分别设置了不同的阈值和条件。系统通过判断采集到的雨量、土壤含水率和次声信号是否超过了对应风险等级的阈值来进行预警,并用US-100超声波传感器采集到的裂缝数据和SHT20温湿度模块采集到的空气温湿度数据来辅助预警。为了验证本系统的可行性,对本次设计的泥石流灾害监测预警系统进行了测试。测试结果显示,该系统能够正常采集雨量、土壤含水率、次声、裂缝和空气温湿度数据,可以根据雨量、土壤含水率和次声数据得出泥石流风险等级,并且将这些数据和泥石流风险传输至手机,实现了远距离实时对泥石流进行监测预警的目的,保证了人民的生命财产安全,满足了对泥石流灾害的监测预警的要求。

煤层气投资监测预警信息系统的设计与实现

这是一篇关于煤层气,监测预警,J2EE平台,SQL Server 2008数据库的论文, 主要内容为为了使国家相关管理部门能够更好地把握煤层气行业的整体动态,及时了解煤层气行业方面的整体状况,从而能够进行相应的决策并完善相关政策,亟需开发一个专门针对煤层气投资监测预警的信息系统,满足面向煤层气产业发展的具体需要以及国家管理部门的决策需要,同时满足煤层气开发行业的企业内外技术资源整合、集成科学管理的需求,为国家、行业和企业提供煤层气勘探开发的准确可靠数据和信息。本次设计的煤层气投资监测预警信息系统主要采用MVC框架结构,利用目前比较流行的B/S技术,数据库采用了SQL Server 2008对系统进行了设计与实现。本文主要工作包括:首先对项目开发背景和意义进行了介绍,然后分析了目前国内煤层气投资监测预警信息系统现状,并对论文结构进行了叙述;然后对系统相关技术进行了详细描述,其中涉及B/S框架、J2EE模式架构、SQL Server2008数据库技术以及UML建模方法;再次,对煤层气投资监测预警信息系统需求进行了分析研究,并对煤层气投资监测预警信息系统进行了整体设计、模块详细设计,最后对系数需要的数据库也进行了设计;然后对系统涉及的所有模块进行了实现,主要包括项目管理、监测预警、项目稽查、项目评价和系统维护等功能模块;最后对论文进行了总结和下一步工作展望。通过实施本次设计的煤层气投资监测预警信息系统,国资委/地方政府投资监管部门和个体投资者能够实现煤层气投资项目管理和监控的信息化、规范化,提升发展和改革委的投资管理水平,确保政府投资安全,提高政府投资效益。最后对系统进行了半年的使用,系统运行安全可靠,具有较高的实用价值。

东海县稻麦病虫害防控系统设计与实现

这是一篇关于稻麦病虫害,信息采集,自动识别,监测预警,东海县的论文, 主要内容为随着农业信息化的发展,智慧农业、数字农业建设水平已成为实现农业现代化的重要途径之一。加快数字乡村建设,大幅提升农业、农村相关的大数据归集能力是全面推进乡村振兴的应然之举。东海县作为农业大县,数字农业的发展特别是稻麦病虫害的监测方面,依然停留在需要大量人力参与、监控信息指标单一的落后层面。通过对东海县稻麦病虫害防控系统的设计,不仅可以有效全程监管稻麦病虫害的发生,还可以有效归集东海县县域内病虫害防控数据信息,对于提高农田的信息管理水平,提高农业生态发展水平,实现农业农村数据和信息的结构化、电子化,实现东海县农业、农村业务和资源的集成管理、共建共享,对全面提升东海农业农村数字化建设水平具有重大意义。本文以东海县农业大数据平台的建设为契机,搭建一个虚拟的稻麦病虫害防控系统,实现稻麦病虫害全程监管、标准化把控、精准化追溯,形成向基层延伸的农业生产管理“末梢神经网络”。首先,论述了稻麦病虫害防控系统研发的背景意义、国内外研究的现状。其次,对稻麦病虫害防控系统的需求和可行性进行分析,在此基础上,对稻麦病虫害防控系统进行详细的设计,主要包含系统需求和系统架构的设计、系统功能模块的设计、系统数据库的设计与系统开发环境和运行环境的要求、图像采集要求和标准的详细设计几个方面,其中,功能模块设计包括基于移动终端的稻麦病虫害信息采集系统、稻麦病虫害自动识别系统、基于GIS病虫害数字化监测预警系统、系统权限设置模块四部分。最后,对稻麦病虫害防控系统实现进行测试,文中详细介绍系统实现的技术路线、操作流程和系统实现的功能界面,并通过系统测试用例,对系统的软件功能、运行性能进行全面检测。在传统的稻麦病虫害管理方式中,需要有大量的人力参与,并且有效的监控信息指标是甚少,本系统设计了病害、虫害不同类型的采集设备,能够进行更多方面的信息采集与监控,有效弥补了这点不足。引入深度学习技术,自动识别复杂背景下水稻叶片受损区域和虫害。通过改进YOLOv4,在其颈部添加卷积注意力模块(CBAM),获得了最高的平均准确率(AP),且依然保持了较高的帧率,其性能远超过传统的机器学习算法。稻麦病害、虫害数据通过列表、地图等方式进行实时、多样化展示,便于农户实时、直观的了解病虫害发生发展情况,有效管理病虫害发生发展趋势。利用预测模型执行病虫害发生情况预测预报,发布防控指南,有利于农户及时合理用药,为绿色种植、环保农产品提供有力保障。

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