基于MEC的智能视频管理系统研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 智能视频管理系统发展背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 智能视频管理系统研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 视频分析技术发展现状 | 第13页 |
| 1.2.2 基于MEC的视频分析应用发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 移动边缘计算 | 第17-23页 |
| 2.1 移动边缘计算背景 | 第17页 |
| 2.2 移动边缘计算特性 | 第17-18页 |
| 2.3 移动边缘计算架构 | 第18-20页 |
| 2.4 移动边缘计算相关平台 | 第20-22页 |
| 2.4.1 微云计算(CLOUDLET) | 第20-21页 |
| 2.4.2 无线应用云服务器(RACS) | 第21页 |
| 2.4.3 WICLOUD平台 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 智能视频管理系统设计 | 第23-39页 |
| 3.1 SDC需求 | 第23-25页 |
| 3.1.1 SDC背景 | 第23-24页 |
| 3.1.2 SDC应用需求 | 第24-25页 |
| 3.2 SDC模型设计 | 第25-34页 |
| 3.2.1 SDC特征 | 第25-26页 |
| 3.2.2 SDC关键技术 | 第26-31页 |
| 3.2.3 SDC应用场景 | 第31-33页 |
| 3.2.4 SDC实现方案 | 第33-34页 |
| 3.3 智能视频管理系统设计 | 第34-38页 |
| 3.3.1 智能课堂视频管理技术分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 智能视频管理系统模型 | 第35-36页 |
| 3.3.3 系统认知策略设计 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 智能视频管理系统实现与测试验证 | 第39-61页 |
| 4.1 系统实现 | 第39-51页 |
| 4.1.1 摄像头配置 | 第39页 |
| 4.1.2 视频分析和管理 | 第39-47页 |
| 4.1.3 WEB接口 | 第47-51页 |
| 4.2 测试环境搭建 | 第51-52页 |
| 4.3 系统功能测试验证 | 第52-56页 |
| 4.3.1 环境测试 | 第52-53页 |
| 4.3.2 登录界面 | 第53页 |
| 4.3.3 摄像头的控制 | 第53-54页 |
| 4.3.4 视频分析 | 第54页 |
| 4.3.5 视频检索 | 第54-56页 |
| 4.3.6 打分机制 | 第56页 |
| 4.4 系统性能测试验证 | 第56-60页 |
| 4.4.1 系统实时性测试 | 第56-57页 |
| 4.4.2 系统准确度测试 | 第57页 |
| 4.4.3 WEB压力测试 | 第57-60页 |
| 4.5 系统问卷评估 | 第60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 下一步工作和挑战 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
