基于物联网技术的山体滑坡监测及预警系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第7-11页 |
| ·山体滑坡监测及预警系统研究现状 | 第7-9页 |
| ·发展趋势 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 总体方案设计 | 第12-16页 |
| ·采集终端机方案设计 | 第13-14页 |
| ·数据采集终端机 | 第13页 |
| ·视频监控终端机 | 第13-14页 |
| ·主控制台方案设计 | 第14-15页 |
| ·报警终端机方案设计 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 硬件设计与实现 | 第16-41页 |
| ·数据采集终端机硬件设计与实现 | 第16-23页 |
| ·加速度、角速度采集终端机 | 第16-18页 |
| ·位移采集终端机 | 第18-22页 |
| ·电源模块设计 | 第22页 |
| ·数据采集终端机外观包装设计 | 第22-23页 |
| ·视频监控终端机硬件设计与实现 | 第23-36页 |
| ·芯片介绍 | 第23-26页 |
| ·Linux完整小系统的移植 | 第26-34页 |
| ·基于TQ2440网络摄像头的实现 | 第34-36页 |
| ·报警终端机硬件设计与实现 | 第36-40页 |
| ·硬件介绍 | 第36-38页 |
| ·报警终端机硬件实现 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 主控制台上位机软件设计 | 第41-55页 |
| ·山体滑坡位移监测 | 第41-42页 |
| ·Lyapunov指数时间序列预报模型 | 第42-46页 |
| ·重构相空间 | 第43页 |
| ·基于Lyapunov指数的预测算法 | 第43页 |
| ·可预测最大时间尺度 | 第43-44页 |
| ·滑坡位移预测事例 | 第44-46页 |
| ·视频图像处理 | 第46-51页 |
| ·基于信息融合的粒子滤波跟踪技术 | 第46页 |
| ·粒子滤波跟踪的算法流程 | 第46-47页 |
| ·目标模型 | 第47页 |
| ·算法描述 | 第47-49页 |
| ·算法步骤 | 第49-50页 |
| ·仿真结果 | 第50-51页 |
| ·上位机软件设计与实现 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55-56页 |
| ·研究中的不足 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-72页 |
