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基于物联网技术的社区戒毒康复信息化监控平台研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题背景与研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文主要研究内容与各章节安排第12-14页
第2章 社区戒毒康复信息化监控平台的总体设计思路第14-22页
    2.1 系统总体架构第14-15页
    2.2 前端数据采集设备第15-19页
        2.2.1 物联网技术第15页
        2.2.2 生理指标监测技术第15-18页
        2.2.3 GPS定位技术第18页
        2.2.4 三旋轴加速度传感器第18-19页
    2.3 无线传输技术第19-20页
    2.4 后台信息管理系统第20-21页
    2.5 本章小节第21-22页
第3章 社区戒毒康复信息化监控平台的理论基础第22-37页
    3.1 人工神经网络第22-27页
        3.1.1 特征工程第22-23页
        3.1.2 机器学习的概念第23-24页
        3.1.3 人工神经元模型第24-25页
        3.1.4 人工神经网络的分类和特点第25-26页
        3.1.5 BP神经网络第26-27页
    3.2 戒毒康复人员生理指标分析第27-30页
        3.2.1 T检验法第27-28页
        3.2.2 戒毒康复人员与健康人员生理指标的对比第28-29页
        3.2.3 健康人员极量运动后生理指标的变化第29-30页
    3.3 人体状态识别算法第30-32页
    3.4 电子围栏技术第32-36页
        3.4.1 定位技术第32-34页
        3.4.2 基于百度地图的定位技术第34-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 基于百度地图的电子围栏实时检测算法第37-52页
    4.1 电子围栏算法设计思路第37-41页
        4.1.1 电子围栏越界预警算法设计第38页
        4.1.2 电子围栏轮廓的多边形标定第38-39页
        4.1.3 轮廓区域最小绑定矩形的计算第39-41页
    4.2 点与多边形拓扑位置的判断第41-48页
        4.2.1 叉积判断法第41-42页
        4.2.2 夹角之和检验法第42-45页
        4.2.3 点与多边形位置关系的Q算法第45页
        4.2.4 传统的射线法第45-46页
        4.2.5 改进的射线算法第46-47页
        4.2.6 其他算法第47-48页
    4.3 百度地图可视化标注第48-49页
    4.4 仿真实验与结果分析第49-51页
        4.4.1 本文算法与传统算法的对比实验第49-50页
        4.4.2 多目标点下算法实时性对比第50-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 基于神经网络的戒毒康复人员生理指标模型设计第52-61页
    5.1 生理指标识别算法的设计第52-53页
    5.2 识别算法的详细设计第53-58页
        5.2.1 构建特征向量第53-56页
        5.2.2 数据的归一化第56页
        5.2.3 网络模型的设计第56-58页
    5.3 算法仿真与性能分析第58-60页
        5.3.1 隐含层节点数和训练参数第58-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第6章 社区戒毒康复信息化监控平台的实现第61-72页
    6.1 系统总体框架第61页
    6.2 开发环境简介第61-62页
    6.3 系统功能模块的设计第62-66页
    6.4 系统的实现和演示第66-71页
        6.4.1 登陆功能的实现第66页
        6.4.2 警报管理的实现第66-68页
        6.4.3 人员管理的实现第68-69页
        6.4.4 系统公告的实现第69页
        6.4.5 定位的实现第69-71页
        6.4.6 系统设置的实现第71页
    6.5 本章小结第71-72页
第7章 总结与展望第72-74页
    7.1 总结第72-73页
    7.2 工作展望第73-74页
参考文献第74-78页
攻读学位期间发表的学术论文和研究成果第78-79页
致谢第79页

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