基于数字化校园的图像分析型VDC服务器的设计与实现

发布时间：2017-11-23 02:00

  本文关键词：基于数字化校园的图像分析型VDC服务器的设计与实现

  更多相关文章： 动态过滤 均值HASH HOG特征 分类器 图像模式识别

【摘要】：随着国家对高校仪器设备投入的增加,各高校也越来越重视大型仪器设备的开放和共享,要合理有效地利用仪器,管理并统计仪器的使用状况,为决策者提供可靠而准确的数据依据,就必须采集大量的真实的数据。在这些数据中,实验过程的图像信息可以作为管理的可靠数据源。而大量的图像信息占据的存储空间非常庞大,因此需要筛选出有效的信息实现动态过滤,节省存储空间。VDC(虚拟数据中心)服务器是大型仪器共享管理系统的一个组成部分,本论文为VDC服务器的设计与实现,重点研究实验过程的图像信息的传输与接收以及图像信息的动态过滤,同时对实验者参与实验过程的轨迹方法进行了初步探究,为今后自动识别实验过程的研究打下基础。主要研究成果如下：第一、信息采集终端与服务器之间的图像信息传输：采用了一套基于TCP/IP的应用层图像解析协议,使用socket建立了实验图像信息从终端向服务器的传输任务。第二、采用了图像相似度匹配技术完成了图片信息的动态过滤：通过现有的基于感知Hash算法的图像匹配的研究,并结合了服务器对于处理速度以及处理精度的实际要求,设计了均值hash算法实现图像的相似度匹配,完成了对服务器上静态无效图像的过滤功能。第三、完成了对图像模式识别的探究：根据课题的实际要求,选择了基于HOGSVM的人体识别算法,通过合适的正负样本集完成了检测分类器的训练,实现了图像中人体的检测。通过对一组人体图像中的目标区域进行轮廓角点提取,并计算出其位置特征点,生成目标人体在背景图像中的运动轨迹。并将这组有人体运动轨迹的实验图像作为一个真实实验过程的可靠依据。本文在实验环境下对图片的传输与接收以及动态过滤做了相关测试,实验结果表明VDC服务器能够有效的过滤静态图片,节约存储空间,同时在对图像模式识别的探究,实现了图像人体的检测、定位以及运动轨迹生成,完成了对实验过程的大致评估,满足大型仪器共享系统对VDC服务器的设计要求。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G647;TP391.41

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