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基于Android的采油井远程监控客户端的设计与实现

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 国外研究现状第12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
        1.2.3 研究现状小结第13页
    1.3 研究目的和内容第13-15页
        1.3.1 研究目的第13-14页
        1.3.2 研究内容第14-15页
    1.4 论文组织安排第15-16页
第二章 采油井远程监控客户端设计需求分析第16-26页
    2.1 业务需求分析第16-17页
    2.2 功能需求分析第17-23页
        2.2.1 建立标准状态模型库需求分析第17-18页
        2.2.2 状态分类与判断需求分析第18-19页
        2.2.3 系统辅助管理需求分析第19-21页
        2.2.4 系统信息交互需求分析第21-23页
    2.3 非功能需求第23-25页
        2.3.1 性能需求第23页
        2.3.2 安全需求第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 采油井远程监控客户端概要设计第26-34页
    3.1 系统设计原则第26页
    3.2 系统架构设计第26-28页
    3.3 系统功能设计第28-31页
        3.3.1 建立标准状态图像库第29页
        3.3.2 状态分类识别与判定第29-30页
        3.3.3 系统辅助管理设计第30-31页
    3.4 数据库概要设计第31-32页
        3.4.1 数据库设计原则第31-32页
        3.4.2 数据库关系设计第32页
    3.5 系统安全设计第32-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第四章 采油井远程监控客户端设计难点及解决方案第34-42页
    4.1 技术难点第34-35页
    4.2 基于Android模型和SIFT变换的特征提取解决方案第35-40页
        4.2.1 油井状态特征分析第35页
        4.2.2 SIFT变换算法第35-38页
        4.2.3 Android模型第38-40页
    4.3 基于K-means聚类的图像建库解决方案第40-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第五章 采油井远程监控客户端详细设计与实现第42-55页
    5.1 建立标准状态图像库的详细设计与实现第42-45页
        5.1.1 图像预处理第42-43页
        5.1.2 根据状态模型进行图像特征提取第43-44页
        5.1.3 生成图像特征金字塔进行标准状态图像分类第44-45页
    5.2 油井状态识别与判定的详细设计与实现第45-47页
        5.2.1 状态SVM支持向量机第45-46页
        5.2.2 油井状态检测第46页
        5.2.3 状态科目判断第46-47页
    5.3 系统辅助管理的详细设计与实现第47-49页
        5.3.1 用户信息管理第48-49页
        5.3.2 用户权限角色管理第49页
    5.4 数据库详细设计与实现第49-52页
    5.5 信息交互模块的详细设计与实现第52-54页
        5.5.1 ESB总线功能设计第53页
        5.5.2 客户端运行与监控管理设计第53页
        5.5.3 适配器功能设计第53-54页
    5.6 本章小结第54-55页
第六章 采油井远程监控客户端测试第55-63页
    6.1 测试目标第55页
    6.2 测试概述第55-57页
    6.3 测试内容第57-60页
        6.3.1 功能测试第57-59页
        6.3.2 性能测试第59-60页
        6.3.3 兼容性测试第60页
    6.4 系统运行情况第60-62页
    6.5 本章小结第62-63页
总结与展望第63-65页
参考文献第65-68页
在学期间的研究成果第68-69页
致谢第69页

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