基于红外图像的服务器工况分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·数据中心环境特点及环境要求 | 第10-12页 |
| ·数据中心环境特点 | 第10-11页 |
| ·数据中心环境要求 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·章节安排 | 第14-16页 |
| 2 红外成像原理与红外图像特征 | 第16-22页 |
| ·红外辐射基本理论 | 第16-18页 |
| ·红外辐射与红外光谱 | 第16-17页 |
| ·红外辐射基本定律 | 第17-18页 |
| ·红外成像原理 | 第18-19页 |
| ·红外图像基本特征 | 第19-21页 |
| ·红外图像特点 | 第19-20页 |
| ·红外图像与可见光图像的区别 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 感兴趣区域(ROI)的提取 | 第22-35页 |
| ·常见的图像边缘检测方法 | 第22-25页 |
| ·常见的图像边缘检测方法 | 第22-24页 |
| ·机柜及服务器边缘检测实验结果与分析 | 第24-25页 |
| ·机柜区域与背景的分割 | 第25-27页 |
| ·机柜内服务器边缘检测 | 第27-31页 |
| ·机柜内服务器边缘检测存在的困难 | 第27-28页 |
| ·基于灰度差值的服务器边缘检测算法 | 第28-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-34页 |
| ·基于阈值分割的机柜区域提取实验结果及分析 | 第32-33页 |
| ·基于灰度差值的服务器边缘检测实验结果及分析 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 服务器工况特征提取 | 第35-48页 |
| ·服务器工况分类 | 第36-37页 |
| ·基于空域的服务器工况特征提取 | 第37-38页 |
| ·基于小波分析的服务器工况特征提取 | 第38-43页 |
| ·小波变换基本原理 | 第38-42页 |
| ·基于小波分析的特征提取 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-47页 |
| ·基于空域的特征提取实验结果及分析 | 第43-45页 |
| ·基于小波变换的特征提取实验结果及分析 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5 服务器工况分类 | 第48-55页 |
| ·Fisher分类器 | 第48-50页 |
| ·支持向量机 | 第50-52页 |
| ·最优分类面 | 第50-51页 |
| ·支持向量机 | 第51-52页 |
| ·多类别分类 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
