基于位置服务的智能人流主动监测系统的设计和实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和现状 | 第14页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 人流监测的需求分析 | 第18-32页 |
| 2.1 总体分析 | 第18-21页 |
| 2.2 系统业务需求分析 | 第21-29页 |
| 2.2.1 采集服务 | 第21-24页 |
| 2.2.2 区域集市 | 第24-26页 |
| 2.2.3 中心集市 | 第26-27页 |
| 2.2.4 集市应用 | 第27-28页 |
| 2.2.5 系统管理 | 第28页 |
| 2.2.6 系统监控 | 第28-29页 |
| 2.3 系统用户分析 | 第29-30页 |
| 2.4 系统技术需求分析 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 主动监测平台的总体设计 | 第32-40页 |
| 3.1 平台能力总体框架设计 | 第32页 |
| 3.2 平台设计原则 | 第32-33页 |
| 3.3 总体流程设计 | 第33-34页 |
| 3.4 系统业务架构设计 | 第34-35页 |
| 3.5 平台软件架构设计 | 第35-36页 |
| 3.6 网络拓扑架构设计 | 第36-37页 |
| 3.7 系统模块设计 | 第37页 |
| 3.8 数据字典设计 | 第37-39页 |
| 3.9 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 平台应用的关键算法和技术 | 第40-47页 |
| 4.1 主题孵化和生长算法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 均方差实现主题孵化 | 第40-42页 |
| 4.1.2 人工智能聚类实现主题生长 | 第42-43页 |
| 4.1.3 主题成熟和死亡 | 第43页 |
| 4.2 统计算法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 人口流动分析 | 第43-44页 |
| 4.2.2 人流存量时段分布 | 第44页 |
| 4.2.3 聚类分析原理 | 第44-45页 |
| 4.3 关联扩展分析 | 第45-47页 |
| 4.3.1 人流速度异常分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 区域和线路价值分析 | 第46-47页 |
| 第5章 人流监测平台的详细设计 | 第47-65页 |
| 5.1 采集管理的设计 | 第47-50页 |
| 5.2 集市管理的设计 | 第50页 |
| 5.3 应用管理的设计 | 第50-51页 |
| 5.4 统一鉴权的设计 | 第51-54页 |
| 5.5 系统管理的设计 | 第54-60页 |
| 5.6 状态监控的设计 | 第60-64页 |
| 5.6.1 状态监控 | 第60-62页 |
| 5.6.2 资源监控 | 第62-63页 |
| 5.6.3 日志监控 | 第63-64页 |
| 5.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 人流监测平台的实现描述 | 第65-74页 |
| 6.1 采集管理的实现 | 第65-68页 |
| 6.1.1 采集端列表 | 第65页 |
| 6.1.2 采集端创建 | 第65-66页 |
| 6.1.3 采集端开发和测试 | 第66页 |
| 6.1.4 采集端上线 | 第66页 |
| 6.1.5 采集端下线 | 第66-67页 |
| 6.1.6 采集模板管理 | 第67页 |
| 6.1.7 采集统计 | 第67-68页 |
| 6.2 集市管理的实现 | 第68-70页 |
| 6.2.1 分布集市管理 | 第68-69页 |
| 6.2.2 中心集市管理 | 第69页 |
| 6.2.3 集市服务管理 | 第69页 |
| 6.2.4 生命周期管理 | 第69-70页 |
| 6.3 统一鉴权的实现 | 第70-72页 |
| 6.3.1 服务实现 | 第70页 |
| 6.3.2 工作原理 | 第70-71页 |
| 6.3.3 优势特点 | 第71-72页 |
| 6.3.4 资料维护 | 第72页 |
| 6.4 系统管理实现 | 第72-73页 |
| 6.4.1 组织机构配置 | 第72-73页 |
| 6.4.2 权限配置 | 第73页 |
| 6.4.3 角色配置 | 第73页 |
| 6.4.4 用户配置 | 第73页 |
| 6.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
