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警用综合信息平台的架构设计与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
引言第11-12页
1 绪论第12-16页
    1.1 研究背景和目标第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 论文的主要内容与结构第14-16页
2 环境搭建与系统设计第16-27页
    2.1 设计原则第16页
        2.1.1 标准统一第16页
        2.1.2 安全性原则第16页
        2.1.3 稳定性第16页
        2.1.4 易操作性第16页
    2.2 编程环境的搭建第16-18页
    2.3 平台总体设计第18页
    2.4 平台后端结构设计第18-25页
        2.4.1 Laravel框架结构搭建第19-22页
        2.4.2 视频共享模块设计第22-23页
        2.4.3 SQLite数据库设计第23-24页
        2.4.4 可视化支撑服务第24-25页
    2.5 平台主要子系统功能分析第25-26页
        2.5.1 案件信息管理系统第25页
        2.5.2 可视化分析系统第25-26页
        2.5.3 视频图像采集系统第26页
        2.5.4 策略报告系统第26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 案件信息管理第27-39页
    3.1 案件信息录入第27-29页
        3.1.1 案件信息类型第27页
        3.1.2 案件信息具体作用第27-28页
        3.1.3 案件信息录入运行机制第28-29页
    3.2 数据库表单设计第29-35页
        3.2.1 统一数据库管理的必要性第29页
        3.2.2 SQLite数据库特性第29-30页
        3.2.3 数据库表单的创建方法第30-31页
        3.2.4 数据库表单内容设计第31-35页
    3.3 案件信息查询第35-38页
        3.3.1 数据库查询的基本概念第36页
        3.3.2 必要性分析第36页
        3.3.3 案件信息查询运行机制第36-37页
        3.3.4 数据库查询速度优化第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
4 案件信息可视化分析第39-55页
    4.1 盗窃案件数据可视化分析概述第39-41页
        4.1.1 可视化分析概述第39页
        4.1.2 可视化分析的必要性第39-40页
        4.1.3 案件数据类型的选择第40页
        4.1.4 数据可视化分析存在的问题及对策第40-41页
    4.2 数据可视化分析方法第41-49页
        4.2.1 时间聚类分析的基本方法第41-43页
        4.2.2 空间聚类分析的基本方法第43-49页
    4.3 数据来源及处理第49页
    4.4 时间序列分析与空间聚类分析——以Y市A区盗窃案件数据为例第49-54页
        4.4.1 数据处理方法第49-51页
        4.4.2 时间分析结果第51-53页
        4.4.3 空间分析结果第53-54页
    4.5 警力分配方案第54页
    4.6 本章小结第54-55页
5 视频图像采集模块第55-60页
    5.1 视频监控网络的搭建第55-56页
    5.2 视频流的接入第56-58页
    5.3 视频图像处理第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
6 警用综合信息平台的实现第60-70页
    6.1 总体框架搭建第60-62页
        6.1.1 总体框架搭建实现代码第60-61页
        6.1.2 总体框架搭建效果图第61-62页
    6.2 案件信息录入第62-63页
        6.2.1 案件信息录入实现代码第62页
        6.2.2 案件信息录入效果图第62-63页
    6.3 案件信息查询第63-64页
        6.3.1 案件信息查询实现代码第63页
        6.3.2 案件信息查询效果图第63-64页
    6.4 时间可视化分析第64-66页
        6.4.1 时间可视化分析实现代码第64-65页
        6.4.2 时间可视化分析效果图第65-66页
    6.5 空间可视化分析第66-68页
        6.5.1 空间可视化分析实现代码第66-67页
        6.5.2 空间可视化效果图第67-68页
    6.6 视频图像采集第68页
    6.7 本章小结第68-70页
结论第70-72页
参考文献第72-75页
在学研究成果第75-76页
致谢第76页

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