7篇关于云管理平台的计算机毕业论文

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航标漂移预警及云管理平台研究

这是一篇关于航标,遥测遥控,云管理平台,漂移预警的论文, 主要内容为航标为航行船舶提供各类导助航服务,在航运业中发挥着极其重要的作用。传统的航标管理主要依靠人员定期乘船进行现场巡检,效率低,经济性差,往往缺乏明确维护目的,不能保证及时发现航标的各种故障,给周边过往船只带来安全隐患。并且各航标管理部门现有的航标管理系统彼此间数据隔离、应用分散,制约了整体效率的提升。针对我国当前航标管理和维护模式存在的不足,结合航标的工作特性,在广泛研读国内外文献、深入了解航标遥测遥控技术国内外发展现状的基础上,提出航标遥测遥控终端和航标云管理平台的设计与实现方案。航标终端和航标云管理平台采用模块化设计,选用高性能的STM32单片机作为航标终端主控芯片,对终端各模块进行调度和控制;使用GPS卫星定位技术实现航标的定位;设计专用通信协议完成航标终端与服务器间的GPRS数据交互。同时,针对当前各航标管理部门间航标数据相互封闭形成“数据孤岛”,难以满足航标信息化管理需求的现状,引入云服务技术、基于J2EE经典的SSM(SpringMVC+Spring+MyBatis)框架,完成多部门航标“一站式”云管理平台的设计与实现。此外,经前往福州、宜昌等地多个航标部门调研发现,各地使用的航标管理系统均存在因航标位置漂移预警算法不够完善,导致频繁发出位置漂移误报警的问题。为解决该问题,本文结合GPS定位原理,建立航标漂移模型,提出一种基于卡尔曼滤波(Kalman Filter)和ISODATA(Iterative Self Organizing Data Analysis)算法的组合优化方法。该方法通过对滤除杂波后的GPS数据进行聚类来提高航标漂移距离计算的精度,有效减少航标位置漂移误报警,降低航标巡查等维护成本,提高航标维护管理效率。

航标漂移预警及云管理平台研究

基于教育智能体的互动在线视频教学系统

这是一篇关于教育智能体,在线教育,学习状态监测,云管理平台的论文, 主要内容为在线教育有丰富的教育资源且不受时间和空间的限制,已成为学生获取知识的重要方式之一,在疫情期间发挥了很好的作用,也有利于解决边远山区等地区教育资源缺乏的问题。相较于传统线下教育中教师与学生可以面对面的自然互动交流,目前的在线教育通常只播放录制好的教学视频,缺少师生的互动,往往存在学生的注意力不集中、学习的积极性不高等问题,学习效果难以保障。虽然通过腾讯会议等在线上课,可以一定程度解决上述问题,但需要提前组织老师、学生按时上课,对于时间不是很自由的人群则不能自主的根据自己的时间安排上课。能否事先录制好各种教学内容,系统可根据学生的学习情况进行内容的有选择播放,是一个值得研究的问题。本文初步探索引入教育智能体概念来解决上述问题。为此,本文研发了基于教育智能体的互动在线视频教学系统,系统按照教师指导学生学习的模式,根据学生对课程的掌握程度以及学习进度为学生安排课程,在学生学习的过程中实时监督学生的学习状态,在课程学习结束后对学生的学习效果进行检测,并支持学生与系统互动,从而提高学习效率。本文首先对基于教育智能体的互动在线视频教学系统进行了需求分析、概要设计、详细设计。在需求分析部分,对基于教育智能体的互动在线视频教学系统的需求进行了分析,对系统的概况进行了概括总结,并且描述了基于教育智能体的互动在线视频教学系统的功能需求和非功能需求;在概要设计部分,基于教育智能体的互动在线视频教学系统使用的物理设备、系统的架构设计、系统的功能架构设计、系统的功能模块进行了描述;在详细设计部分,对系统功能模块的逻辑设计,每个模块的功能进行了描述。然后本文基于上述分析与设计进行了系统实现和测试。系统包括教学系统客户端和云端管理平台两部分。学生打开教学系统客户端会有智能体教师全程指导学生进行学习,为学生安排课程,监督学生学习课程,安排学生进行课后练习,最后记录学生学习的情况生成本次学习的学习报告,能够为学生创造学习氛围,提升学习专注度与效果。学生学习结束后能够及时收到学习效果的反馈,掌握学习进程。系统中资源存储于云端服务器上,管理员能够使用云端管理平台对系统资源进行管理,能够对系统中的课程资源、习题资源以及用户进行管理。教学系统客户端主要功能模块包括:登录注册模块、课程学习模块、学习状态监测模块、答题练习模块、学习情况记录模块、坐标映射模块。云端管理平台主要功能模块包括:登录模块、课程管理模块、习题管理模块、用户管理模块。系统客户端应用程序使用C#语言开发,云端管理平台前端使用Vue框架开发,后端使用.NET Core框架开发,使用JSON进行前后端数据的通信。为实现使用肢体动作与系统交互,系统使用Kinect DK设备进行人体交互定位。为分析学生专注程度,系统使用BrainLink脑电头箍采集用户的脑电数据。为进行人脸识别签到以及分析面部状态,本系统使用了百度人脸AI平台。为实现数据云端存储,系统使用了腾讯云服务器。本文组织进行了与传统视频教学系统的测试对比分析,对比了两个系统在专注度学习氛围、疲惫感、学习动力、界面质量、可理解性、交互性、个人偏好指标上的得分。实验结果证明本系统能够给学生创造更好的学习氛围,使用肢体动作的交互方式能够在一定程度上起到缓解学生学习疲劳的效果,相比于传统视频教学系统具有更好的学习体验。

基于物联网的智能回弹仪系统的设计与实现

这是一篇关于混凝土回弹仪,物联网,NB-IoT,STM32,Vue.js,云管理平台的论文, 主要内容为混凝土结构强度是建筑施工质量保证的一个关键方面,传统的混凝土回弹仪沿用至今已有五十余年。该类回弹仪在使用时需要多人协同,测量和记录都要求人工操作,而且需要对大量混凝土强度数据进行转录汇总和分析,耗时耗力的同时也存在大量人为因素影响,更为严重的是,一些人员可能会私自篡改检测数据以掩盖工程质量问题,造成极为严重的工程安全事故。本文旨在解决当下混凝土回弹仪存在的缺陷与不足,提高混凝土强度现场检测的效率,保证测量数据的可靠性,并提升混凝土回弹仪的智能化程度。为此,本文结合物联网通信技术、嵌入式技术以及Web前后端开发技术,设计了一套智能回弹仪系统,该系统由智能回弹仪设备端和配套的云管理平台组成。本文的主要内容如下:首先,本文提出了智能回弹仪系统的整体方案设计,并根据物联网四层架构对该系统进行简要阐述:智能回弹仪设备端作为感知层采集测量过程中的语音信息和回弹值数据,采集到的数据通过网络层解析处理后上传至平台层进行分类、存储和检索等数据运营管理工作,最后通过应用层提供基于物联网的应用程序和服务,以Web页面的形式将云管理平台展现给用户。其次,本文介绍了基于STM32F103C8T6的智能回弹仪设备端的硬件设计和嵌入式程序设计,智能回弹仪设备端在实现回弹值测量的基础上,额外增加了语音输入构件位置信息、NB-IoT通信等功能。硬件设计包括供电电源、主控模块、激光测距模块、物联网模块、语音模块、触控屏模块和结构设计。再次,本文介绍了智能回弹仪云管理平台的软件设计和部署上线过程。云管理平台包括TCP服务器、数据库、后端程序和前端网页。TCP服务器通过Node.js开发,数据库使用MySQL,后端程序通过Express框架搭建,前端页面通过Vue.js框架搭建。通过将数据库、Web前后端程序等文件部署至服务器中,从而允许用户通过互联网访问到云管理平台网页界面。最后,本文对智能回弹仪系统进行了相应的设备端测试和云管理平台测试。设备端测试包括物联网通信功能测试和回弹仪测量功能测试,测试结果表明回弹仪设备端满足预期要求,适用于大多数混凝土强度测量场景。云管理平台测试验证了用户登录、工程管理、数据查看、数据导出等功能,测试结果表明TCP服务器、数据库和Web前后端程序均稳定运行,预期功能全部实现。