I.J. Education and Management Engineering, 2018, 1, 22-29
Published Online January 2018 in MECS (https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,)
DOI: 10.5815/ijeme.2018.01.03
Available online at https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,/ijeme
Intelligent Tour Planning System using Crowd Sourced Data Md. Saef Ullah Miah a, Md. Masuduzzaman a, Williyam Sarkar a,H M Mohidul Islam a, Faisal
Porag a, Sajjad Hossain a
a Dept. of Computer Science and Engineering, American International University–Bangladesh, Dhaka-
1213,Bangladesh
Received: 22 October 2017; Accepted: 19 November 2017; Published: 08 January 2018
Abstract
To observe the beauty of nature and to visit various places around the world, a vast number of tourists visit different countries and many tourist attraction sites now-a-days. But Most of the tourist places have failed to introduce itself as a tourist destination to the visitor due to lack of proper information and proper guideline to visit there. This paper tries to focus on some problems in the tourism industry and try to solve those problems using crowd sourced data with some customized algorithms. Some of the main problems are the lack of information about a destination tourist spot, combination on budget to visit the spot, time of travels etc. We proposed a customize algorithm which will provide maximum suggestion to visit a place with nearest all sub place based on user destination within their given budget and time. Using our method, user can choose the most suitable plan for them to visit those places.
Index Terms: Data Crowdsourcing, Tourist, BFS, DFS, Dijkstra, Tour Planner, Route Suggestion.
? 2018 Published by MECS Publisher. Selection and/or peer review under responsibility of the Research Association of Modern Education and Computer Science.
1.Introduction
Crowdsourcing is known as the operation of snatching job or capitalization. From a group or crowd of people, crowdsourcing is usually done by online or offline. Innovation, problem solving, or efficiency are the common intention for engaging a 'crowd' or group of people is the main practice of it. In general crowdsourcing is a process of work done by a crowd of people. In tourism crowd sourcing is intended to perform the collaborative updating of the tourism resources knowledge base system considering the tourists and tourism businesses [1]. Gathering more and more information is the base of a tourism system. Every country of this * Corresponding author.
E-mail address: saef@https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,, masud.prince@https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,, williyam.sarkar@https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,, mislam6789@https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,, faisal.porag@https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,, sajjadasif82@https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,
world has been taken this issue seriously so that this information can be easily increased and developed day by day [2].
We tried to find out some widespread problem in the tourism sector. Inevitably the tourism industry is also affected by the information technological revolution. According to research paper of strategic use of information technologies in the tourism industry [8], tourism is inevitably influenced by the business process re-engineering experienced due to the technological revolution. The impact of information technologies on businesses over 60%. On other research of Rich Harrill et al. [3] Tourists become sophisticated and more demanding to constitute their tour outline easier. A map with regional attraction is potentially useful in terms of attracting tourist to remote areas and this could counteract effort to reduce the distance of travel [4]. Therefore, effective tourism marketing requires [5]. Sharing information through technology can create a phenomenon to receive adequate attention in tourism. A successful tour depends on planning in most of the cases. Moreover, planning is blamed as a failure if proper plan implementation is interrupted anyhow [7]. Tourist also wanted to make their tour successful within their desired budget. But budget and time always conflict with each and others [6]. If tourist can get a proper idea or suggestion considering their plan, this will give comfort to millions of people in this world. Even later they can share their tour information with others so that everyone might get some idea before planning a tour.
A few researchers have investigated the relationship between urban space and attitudes toward tourism development. They also try to generate connections between tourism zones and the physical distance between residents and tourists in specific residential area. Based on the variables of size, distance and location, the attachment gets weaker as the population and density increase [8]. Tourism has become an extremely dynamic system. Economic globalization, fast changing customer behavior, development of transport system and information technologies, modifications in the forms of organizations and labor, all of them are strongly influence the industry. In this scenario, the intensified marketing efforts of all tourism organizations have led to
a more effective and positive approach. [9]
2.Related Work
However to get the solution, first we analysis some research paper of DFS algorithm [10][11][12]. The depth first search algorithm is a recursive algorithm which uses the idea of backtracking. If we consider all node as a location then DFS can visit of all the location by going ahead, if there are no more location available then it normally searches by backtracking. All the possible location will be visited on the current path till all the unvisited location have been traversed. But the problem of DFS is, it normally searches by moving forward but not by considering cost. We also analysis breadth first search algorithm [14] and heuristic search [13] algorithm to get out expected result. To get the optimized cost base solution, we analysis Dijkstra's Algorithm [14]. Dijkstra algorithms generally follows Greedy approach. It can find the minimum cost required to visit from one location to another location. But getting final cost visiting all location and return to source is not possible by Dijkstra algorithms. Dijkstra uses a priority queue, implemented with a heap.
Then we analysis Brute force algorithm. To get the best combination we try to use brute force algorithm. Because it consists of systematically enumerating all possible combination for the solution and checking whether each combination satisfies the problem's statement [16]. Our focus is to get the best combination of tourism cost and required time to travel and to get all possible combination we choose a pretrial part of brute force algorithm and DFS. And with the combination of both, we proposed out algorithms which provide our expected output.
3.Proposed Methodology
We cast the problem of visiting places as a graph with a group of nodes that connected to its neighbor node and consider path cost as its weight.
Our first algorithm finds all possible path to travel all node at least one time as well as calculate the total cost
of the path. And using same procedure second algorithm find all paths to return to the source place from where the visiting of mode start. Thus, we describe below our algorithms using DFS algorithm and Brute force algorithm method to find the path and return to the source, this procedure repeated as many times as required until its find out the all possible path.
3.1. Description of the Core Algorithm
Our algorithm extends to DFS algorithm. It’s a deep-down recursive algorithm. At each recursion generate a path and calculate the cost.
At first, we initialize the graph of the place and define the source place from where the recursion will start, define path index and cost as zero. At the beginning, it makes the source node as visited, add source node to the path and add cost to the total cost and increase the path index. Then it checked that all node visited or not, if all node visited then show the path and total cost of that path, if all node not visited, then find all the unvisited neighbor of the source node and iterate with all the node one by one, at the time of iteration unvisited node define as source node. After both operations make the source unvisited and deduct the cost as well as decrease the path index and return to its parent. This procedure will iterate repeatedly as many time as needed to find all path to visit all node from the source node.
The second algorithm works as the same as the first algorithm, iteration condition same. But it checked source node and destination node is same or not, if same then show the path and total cost of path. If not then find all the unvisited neighbor of the source node and iterate with all the node one by one, at the time of iteration unvisited node define as source node. And this will continue to find all path to return to the source.
3.1.1. Algorithm of the First Approach
Input: Weight graph G, start node
Output: all possible paths to visit all node from start node and total cost for all path
1 VisitAllNode (source, VISITED, PATH, pathIndex, cost)
2 VISITED [source] = visit
3 PATH [pathIndex] = source
4 pathIndex = pathIndex + 1
5 totalCost = totalCost + cost
6 if visited.allNodeVisited
7 Print PATH
8 Print totalCost
9 else
10 for each node in source.allAdjacencyNode
11 if node.notVisited
12 VisitAllNode (node,
VISITED, PATH, pathIndex, sourceToAdjacentNodeCost)
13 pathIndex = pathIndex - 1
14 VISITED [source] = unvisited
15 totalCost = totalCost – cost
3.1.2. Algorithm of The Second Approach
Input: Weight graph G = (V, E, p), source node, destination node.
Output: all possible path to go to destination node from source node and calculate total cost for all path
1 Algorithm ReturnToSourceNode(source, destination,
VISITED, PATH, pathIndex, cost)
2 VISITED[source] = visit
3 PATH [pathIndex] = source
4 pathIndex = pathIndex + 1
5 totalCost = totalCost + cost
6 if source = destination
7 print PATH
8 print totalCost
9 else
10 for each node in source.allAdjacencyNode
11 if node.notVisited
12 ReturnToSourceNode (node, destination, VISITED,
PATH, pathIndex, sourceToAdjacentNodeCost)
13 pathIndex = pathIndex - 1
14 VISITED[source] = unvisited
15 totalCost = totalCost – cost
4.Experiments and Results
Here we are presenting our algorithms output with experimental data and result.
Fig.1. A graph with Five Node and Path Weight
Suppose we have use a graph scenario in Figure 1, for evaluating our approach. In the graph, there are five nodes [A, B, C, D and E]. In this scenario, we take A as start node. Using the first algorithm we find 6 possible paths to visit all node with deferent cost. The result has been shown in Figure 2.
Fig.2. All Path to Visit All Node from A
For the second algorithm, we consider C as the source node and destination node is A. Here we find 4 possible way to reach A. result shows in Figure 3.
Fig.3. All Path from C to A
If we take source node as D and destination node is A, here we find 7 possible ways to reach A. Result has been shown in Figure 4. Similarly, all return path will be calculated using the procedure of this algorithm.
Fig.4. All Path from D to A
Finally, our algorithm will be suggested for visiting path of source to destination and return destination to source. Result has been shown in figure 5.
Fig.5. Decision Taking
5.Future Work
We want to implement our Artificial Intelligence and Expert System through a tourism website, which will include all information based on crowd sourced and overall cost of a tour for the desired place. A perfect result will be generated through more data of information, we will suggest best tour place to the user within his/her budget. We will use map API to get proper direction. Our main future goal is to implement our algorithm through a mobile application which automatically takes the user locations using GPS and system will take the suggestion from user also. Transport cost price and hotel cost price will be automatically updated with our API provided to hotel and transport service provider.
6.Conclusion
In this paper, we proposed a new method for travel. Contrary to previous work based on the graph traversing we proposed a very efficient method, which extends DFS algorithm. Among the benefits, our approach was to find the maximum results to visit all the place for the tourist to make his/ her own tour plan that which route will be best for his/her. And suggest the best path within given cost.
7.Limitation
Our algorithm gives multiple path to visit all node which is achieved, but our algorithm cannot give the lowest total cost to travels all node.
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detection. The VLDB Journal—The International Journal on Very Large Data Bases, 14(2), pp.211-221 Author s’ Profiles
Md. Saef Ullah Miah is currently working as an Assistant Professor in the Computer Sceince
department of American International University-Bangladesh (AIUB). Besides teaching, he
Possesses real life experience of software development and project management. He has
completed MSC and BSC from AIUB. His research interest includes data management,
pattern recognition, brain computer interfacing and security in information system design. He
serves open source projects and does voluntary works for student and developers community.
Website: http://saefs.xyz
LinkedIn: https://https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,/in/mohammad-saef-ullah-miah-08912b71/
Md. Masuduzzaman is a citizen of Bangladesh and currently working as a lecturer in the
dept. of Computer Science at American International University-Bangladesh (AIUB). He
has received his Masters degree specialized in Computer Networks and Architecture in 2015
and received his Bachelors degree in Computer Science and Engineering in 2013 from
American International University-Bangladesh (AIUB). His areas of interest includes
Computer netwoks and architecture, Information and Network Security,Cloud Computing
and Internet of Things (IoT). He is also involved in some different sports sector and voluntary work in his country.
LinkedIn Profile: https://https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,/in/masud-prince/
H. M. Mohidul Islam completed his B.Sc. degree in Computer Science & Engineering
(CSE) in 2017 from American International University-Bangladesh (AIUB). Now he is
pursuing his Mast er’s degree in Information Technology (IT) at University of Dhaka. At the
same time, he is working as a software engineer in ICT Layer (a software company of
Bangladesh). His research interest includes data structures, algorithms, machine learning,
artificial intelligence, data mining, and bioinformatics.
LinkedIn Profile: https://https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,/in/mohidul31/
Williyam Sarkar Completed his B.Sc. degree in Computer Science & Engineering (CSE)
in 2017 from American International University-Bangladesh (AIUB). Now he is applying
different foreign university to do his post-graduation. At the same time, he is working as a
software engineer at Oscillosoft PTY LTD (a software company of Bangladesh). His
research interest includes image processing, data structures, algorithms, artificial
intelligence and optimization.
LinkedIn Profile: https://https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,/in/tonmoy-sarkar-3b41305a
Sajjad Hossain Completed his B.Sc. degree in Computer Science & Engineering (CSE) in
2017 from American International University-Bangladesh (AIUB). He has completed his
Internship at Grameenphone Ltd. Now he is applying different foreign university to
complete his masters. His research interest includes pattern recognition, human computer
interaction, artificial intelligence and optimization.
LinkedIn Profile: https://https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,/in/sajjad-asif-688339109/
Faisal Porag Completed his B.Sc. in Computer Science & Engineering (CSE) in 2017 from
American International University-Bangladesh (AIUB). Now he is pursuing his M.Sc in
CSE at Jahangirnagar University, Dhaka. His research interest includes wireless sensor
network, image processing, virtual reality and network security.
LinkedIn Profile: https://https://www.doczj.com/doc/ef16344618.html,/in/faisal-porag-fpdev
How to cite this paper: Md. Saef Ullah Miah, Md. Masuduzzaman, Williyam Sarkar, H M Mohidul Islam, Faisal Porag, Sajjad Hossain,"Intelligent Tour Planning System using Crowd Sourced Data", International Journal of Education and Management Engineering(IJEME), Vol.8, No.1, pp.22-29, 2018.DOI: 10.5815/ijeme.2018.01.03
智能化设计方
案 壹、网络监控系统需求方案 一、项目背景 随着社会发展以及管理水平的逐步提高，人们对管理自动化以及自身安全的关注程度也在逐步加强。本着“以人为本、科学发展”的原则，中心在提高工作人员的素质以及服务意识的同时，通过拥有一套技术先进、高度智能化的视频监控管理系统，实现物防、人防、技术防范三者之间的协调统一，实现中心现代社会管理。 二、系统实现的功能要求： 设计原则： 1、监控效果好、无死角 2、录像保存时间达到-----天 3、统一前台监控软件，具备网络监控功能 4、集中管理/统一控制平台：可集中管理摄像机视频数据，可在监控中心完成如：远程设置、远程控制、远程信息及状态查询等多种管理设置工作。
5、远程监看：通过网络授权，实现远程监看 整个工程的安全性和可靠性；应用产品的可靠性和兼容性；系统具有未来的可扩展性；集中控制、布局合理；施工方便、价格合理、外形美观；架构合理、低成本、低维护量，具体要求如下： ?实时对各楼层进行高清晰视频监控 ?实时对各个楼梯出入口进行高清晰视频监控 ?可录制各点的视频录像以备安防查用 ?调节镜头焦距可以清晰的观测到大厅窗口和工作间的工作具体细 节 ?系统监控中心通过电脑实现高度智能化控制管理，包括前端网络智 能球的云台镜头控制、多画面同屏分割显示、画面分组自动轮巡切 换、图片抓拍、电子地图等功能，提供实时、定时、报警触发、随 时启停等多种录像模式以及对录像资料的智能化快速回放查询； ?系统监控中心要求实时显示所有图像，并且可以任意调用、放大指 定的图像、自动将报警对应的图像切换；视频图像达到四级以上质 量等级； ?系统网内的主控管理电脑和经授权的电脑可以任意调用视频图像 的录像资料； ?远程集中监控：各前段设备的远程视频情况全部集中到监控中心， 动态检测录像会自动集中到中心监控。也可以实现传统视频监控系 统的功能（防盗监控、管理监控）；远程WEB配置管理、使用方
浅谈智能视频监控系统的现状及相关技术 摘要：目前，智能视频监控系统逐渐替代了人力，出现在我们生活中。本文主要介绍了智能视频系统的现状、主要技术及发展前景。 英文摘要：Nowad ays, the Intelligent Video Surveillance Systems are gradually replacing the human resource. This paper is mainly describing the status, the main technology and the development prospects of the Intelligent Video Surveillance System. 1引言 智能视频监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术，通过在监控系统中增加智能视频分析模块，借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动识别不同物体，分析抽取视频源中关键有用信息，快速准确的定位事故现场，判断监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作，从而有效进行事前预警，事中处理，事后及时取证的全自动、全天候、实时监控的智能系统[1]。 如今，智能视频监控系统现在已经广泛的应用于我们的生活。道路，机场，生活小区等许多场合，也越来越多的运用到。 对于普通视频监控系统，一个人必须坐在监视屏前面，眼睛要盯着甚至不止一台显示器，因此，若发生异常情况，人眼注意到它可能就需要几秒时间，更别说反应过来启动警报系统了。在关键时刻，时间是很重要的，争分夺秒，不容浪费。更何况，人眼容易疲惫，在需要长期集中注意力的环境下，可能不大适合。而智能视频监控系统则很好的解决了这个问题。机器之所以能取代人力，很重要的一点就是它们“不知疲惫”。它们能持续不断的进行运转！还有，相较于人眼，CPU的运转速度显然更快。对于异常情况，只需几十毫秒，甚至更快，就能有所察觉，并立即报警。对于安全来讲，消息传递的及时性是很重要的一个指标。因此，智能视频监控系统目前正处于高速的发展期。随着监控系统应用的领域越来越大，监控的范围越来越广，所用的摄像机、显示器等硬件设备越来越先进，监控系统对于监控内容的检测、识别、跟踪、分析的要求也越来越高。 2智能视频监控系统的现状 智能视频监控是以数字化、网络化为基础的更高端的视频监控应用。它能识别出不同的物体，若发现监视器画面上出现异常情况，能立即通知警报系统并提供有用信息，因此可以实现更加安全可靠的用户环境。智能视频监控系统主要应用于以
智能实时监控管理系统 中国电力公司王峰 摘要：随着网络技术的发展，网络速度的加快，远程控制技术支持将逐渐占据技术支持的主流。本文研究智能实时监控系统主要围绕“数据钻取”这个核心开展研究，通过研究目前电网公司各类信息系统，建立数据中心平台，实现信息共享、工作过程可视化、智能告警、辅助决策等告警智能应用的智能实时监控系统。基于Windows而开发的远程控制程序，用到了WinSock的API技术。对远程控制涉及的技术和方法等进行了函数原型级的详细解释，可以很容易的理解。 关键词：；智能监控；数据钻取；winsock 1 引言 远程控制是在网络上由一台电脑（主控端Remote/客户端）远距离去控制另一台电脑（被控端Host/服务器端）的技术，这里的远程不是字面意思的远距离，一般指通过网络控制远端电脑，不过，大多数时候我们所说的远程控制往往指在局域网中的远程控制而言[1]。当操作者使用主控端电脑控制被控端电脑时，就如同坐在被控端电脑的屏幕前一样，可以启动被控端电脑的应用程序，可以使用被控端电脑的文件资料，甚至可以利用被控端电脑的外部打印设备（打印机）和通信设备（调制解调器或者专线等）来进行打印和访问互联网，就像你利用遥控器遥控电视的音量、变换频道或者开关电视机一样。 2 系统研究目标 从设备、人员、电网综合管理角度出发，梳理输电运行管理内容和需求，建立一个基于生产实时数据集成和钻取的输电智能实时监控管理系统。具备输电运行辅助决策分析功能的输电运行智能化管理和监控平台。 项目研究拟通过对输电线路生产实时数据的集成与钻取，解决各类设备数据采集、传输、转化、交互等技术问题，通过集成统一的数据服务平台为全景窗提供全面的、高质量的业务数据，研究数据集成与钻取功能需求和人机界面等[2]。 建立以线路为核心的输电运行管理规则，通过采集各个信息系统的数据，全面整合至数据中心平台，通过指标与评价体系，全面实时监控输电线路及现场作业的状态，从而提高输电运行水平。 研究各类评价、指标等各类体系，运用新技术、新的管理模式，以构建更为安全可靠的线路为目标，以降低人员工作强度为目的，建立评价模型，科学固化评价标准和评价周期，以人工智能管理评价系统取代传统人工评价方式，使输电工作迈向智能化。钻取与挖掘线路各类数据，智能分析出线路趋势，进行辅助领导决策[3]。 实现输电线路运行全景数据数字化的实时采集和集成共享，全面解决全站线路状态在线监测，多视窗多维度的检测，为线路管理提供“一站式”、智能化的输电运行辅助分析及监控管理平台[4]。 研究输电线路静态及历史动态数据，建立设备全生命周期评估体系。基于从第三方系统获取的静态输电线路数据或通过本系统导入的输电线路静态属性及历史动态属性，及实时的输电线路运行动态数据，根据输电线路等不同设备的特性及运行状态，建立输电线路等不同设备的全生命周期评估体系。 3系统功能分析
毕业设计（论文）论文题目：基于网络的数据采集系统
摘要 “数据采集”是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集转换成数字量后，在由计算机进行存储、处理、显示或打印相应的系统称为数据采集系统。 本文简要介绍了嵌入式TCP/IP协议单片机在网络通信中的数据传输技术。将TCP/IP协议嵌入到单片机中，借助网卡芯片ZNE--100 实现了单片机在局域网内和通过局域网在因特网上的数据传输。用户终端以单片机系统板为媒介，通过网络与远程数据终端实现数据通信。 关键词：TCP/IP协议单片机因特网局域网网卡芯片
ABSTRACT "Data Acquisition" refers to the temperature, pressure, flow, displacement, such as analog-digital conversion acquisition, by the computer storage, processing, display or print the corresponding system known as the Data Acquisition System. This paper introduces the embedded TCP / IP protocol SCM in the data communications network transmission technology. Will be TCP / IP protocol embedded in the microcontroller, with chip card ZNE - 100 realization of the SCM in LAN and through LAN Internet data transmission. User terminals to SCM system board for the media, through the network and remote data terminals for data communications. Key words: TCP / IP microcontroller Internet LAN card chip
智能手机终端的数据采集及分析系统 主要功能如下： 采集使用数据采集程序手机的手机号码：数据采集程序必须开通GPRS，实时传输采集数据及监听服务端指令；所以会有一定的数据量。为解决用户因GPRS传输采集数据产生的费用，所以记录用户的手机号码。 采集GPS信息：经纬度，时间，速度； 采集无线网络状况信息：GSM，GPRS网络情况； 获取的无线网络信息并附加GPS信息，帮助数据分析专家系统分析处理； 数据采集终端的主要功能如下： 实时诊断网络信息； 诊断分为空闲时诊断与使用时诊断； 空闲时诊断：根据运营商的相关规定设定网络异常指标；当手机处于空闲状态时，指定频率（秒）获取无线网络的基本参数，如CID，LAC，BSIC，BCCH，RxQuality，RxLevel，C/I，C/A,TxPower,TA,TS等；根据设定的异常指标来判断是否出现异常;如果出现异常则保存本次信息，并获取此时此地的GPS信息、本手机的手机号码一并发送至指定服务器，由“数据分析专家系统”分析处理。 发送数据内容：本手机的手机号码+无线网络基本参数+GPS信息； 数据格式：XML文件格式； 传输方式：使用GPRS进行数据传输； 使用时诊断：用户使用手机时，检测用户使用过程中无线网络的状况；如手机数据下载过程中，检测总的下载量，下载时间，是否下载成功，如果不正常则记录本次使用过程； 诊断项： 2通话：未接通、掉话、呼叫时延； 2短信（SMS），彩信（MMS）：是否发送或接受成功、发送或接受时间； 2GPRS Attach：Attach是否成功、Attach成功的时长PDP激活，PDP激活是否成功、激活成功的时长； 2WAP数据传输：WAP登陆测试；WAP登陆是否成功；WAP登陆成功时长； 2WAP刷新测试：WAP刷新是否成功；WAP刷新成功时长；
数据中心综合监控解决方案 随着高速发展的信息化建设，以及云计算、云存储技术广泛应用，大型数据中心也如雨后春笋般出现，如今新一代的数据中心，不仅仅只是单一的动力和IT设备的集成，还包括绿色能源的整合应用、系统的智能控制、运维管理的自动化、数据的冗余热备等一系列新技术新产品的集成 详细方案展示 方案概述 方案特点 系统拓朴图 对数据中心机房综合监控系统而言，保证数据中心安全稳定运行已经不是唯一目标了，还需要在节能、减排、智能化、自动化等方面，为用户创造实实在在的效益。纵横通大型数据中心的机房监控系统解决方案，主要包含以下几个部分内容： 动力环境及安防报警监控 动力监控：动力区的变压器、发电机、高压配电柜、低压配电柜、交（直）流配电柜、ATS、STS、UPS、蓄电池等动力设备监控，通过这些设备自带的通讯接口或外置传感器接口，可以监控动力设备的工作参数和工作状态。 环境监控：主要监控数据中心机房的温度、湿度、水浸、粉尘、空调、新风等参数和工作状态。除此以外，需要在风口和通道安装风速、风量、气压传感器，将采集到的这些数据作为数据中心节能控制的依据。数据中心一般分为核心数据机房和普通数据机房，对核心机房内的机柜微环境也需要监控，监控内容包括温
湿度、机柜门禁、机柜内配电参数等。 安防监控：包括对数据中心的门禁、消防、防盗、视频、巡更等系统的监控，为数据中心提供安全保障。 IT设备监控 IT设备监控：包括对数据中心网络设备、服务器、计算机等设备的监控，监控IT设备的工作状态。 资产管理 对数据中心的所有资产进行统计编码并做好电子标签，即可对数据中心的资产进行统一管理。资产管理包括资产信息统计、供应商管理、出入库管理、维修管理、配件管理、分类报表等功能。 运维管理 数据中心传统的运维管理方式是：发现问题→分析（定位）问题→维修派单→维护工程师上门处理→设备维修→故障排除。传统方法不仅过程繁琐，维护周期长，到真正出现问题时，还不一定能完全解决，在维修过程中如果遇到需要更换配件的话，其故障维护周期将更长。纵横通机房监控系统的云运维管理平台，自身建有运维知识库系统，其中的“故障预处理”功能，在设备未发生故障前，就可以判断出该设备出故障的机率，提前通知机房管理人员做好巡检预案。当机房设备出现故障时，系统能够依据知识库内容，做出建议性判断，并自动进行派修派单。 运维管理功能包括：派单管理、问题与事故管理、值班管理、告警管理、员工服务质量管理、员工绩效管理、知识库等功能，从运维的服务、流程、质量、绩效上进行全方面的管理控制。 能耗管理 通过在各级配电柜安装电能计量仪表，分别统计数据中心的照明、空调、动力以及特殊用电等各个部分用电数据，对能耗数据进行编码，分析计算数据中心机房的能耗指标。能耗管理功能包括能耗数据监测、预警与预报、能耗数据报告和报表管理、能耗业务数据建模、能耗数据查询、统计和分析、节能数据分析、节能管理等。
视频监控系统设计方案 摘要：生产经营管理的高效性、实时性直接影响到企业的生产效益和成本控制。当前，工厂的建设、管理正向着信息化、智能化的方向发展。通过在企业内部安装一整套局域网上的网络视频监控系统，安全生产人员可实时监控各个设备的运行状况，安保人员可实时监控厂区的出入口、道路、重点建筑等重要场所的人员流动情况，企业相关部门的领导也可以在办公室随时监控整个企业的运作情况。 一、工程说明 1.1 工程需求分析 根据用户的实际要求和现代监控系统的特点对本项目的需求进行了认真的分析。 1. 防范目的 通过安装在工厂辖区的摄像机，可以对现场的人员、车辆及设备的工作情况进行实时监视，监控室能够及时观察到现场的情况，并能够将相关图像进行实时的录像。在充分保证客人及业主隐私的基础上，加强工厂的安全保卫工作，同时提高工作效率，实现科学的管理。 2. 布防要求 根据现场的实际情况加以安装，以便最能有效地监控现场图像，不留死角。 3. 安全可靠性 为使整个监控系统充分发挥其安全防范的作用，应从以下几个方面确保系统安全可靠： ⑴前端设备品质必须高度可靠，尽量选用性价比高的名牌产品，同时充分考虑到特殊且恶劣的环境因素对设备的影响。 ⑵必须按照国家标准及工艺要求进行施工。 ⑶控制系统应采用可靠性高、功能全的产品 ⑷严格的管理制度，规范的操作。 ⑸操作简便。具有一定的扩容和升级能力。
二、方案设计的原则和思想 2.1 系统应具有的特性 2.1.1 先进性 当今科学技术发展迅速，若花巨资建成一个几年之内就要淘汰的落后系统，不仅是一种极大的浪费，而且将严重影响工厂的声誉。所以设计方案首先就要确保设计技术和应用技术的先进性，同时也要保证整个系统的最佳性能价格比。 2.1.2 灵活性和兼容性 随着科学技术的发展，不可能保证一个系统永远处于领先地位。为此在设计方案时，必须考虑到系统升级扩容的灵活性和兼容性，这就需要采用模块化、开放式、集散型、分布式的控制系统。使得不改变原有设备，在不损失前期投资的情况下，就能方便的升级和扩容，确保系统不过时。 2.1.3 经济实用性 先进性与经济性往往会产生矛盾，这就需要在制定总体设计方案时： 一、要选择性能价格比最佳的产品和系统。高科技现代化时代，经济性衡量的唯一标准是性能价格比，既不是单纯性能，也不是单纯的价格，若不顾性能，而单纯追求价格，势必会陷入不正当的价格竞争战。那么系统事故所造成损失和影响用经济是补偿不了的。 二、善于充分利用软件来实现系统功能，尽可能减少硬件开支，达到降低系统总成本的目的。 三、充分了解其它子系统的功能，并与之进行有机结合，避免功能重复。 四、要善于从实际出发，突出实用功能，去掉“华而不实”的无用功能，降低总体投资，求得先进性与经济性的完美统一。 2.1.4 可靠性 可靠性是系统设计中的关键，不可靠的系统不仅根本谈不上什么先进性，而且由于系统的瘫痪导致重大的损失会给用户带来巨大的负担和耗费。为此总体方案的设计和产品的选用时： 一、既要考虑技术的先进性，又要考虑技术的成熟性。
物联网与数控机床远程智能监控系统探讨参考文本 In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each Link To Achieve Risk Control And Planning 某某管理中心 XX年XX月
物联网与数控机床远程智能监控系统探 讨参考文本 使用指引：此安全管理资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 计算机技术的高速发展带来了传统制造业的变革，世 界上的工业大国纷纷加大科研资金，对现代制造技术进行 全面的研究，终于提出了全新的方案。本篇文章提到的将 先进的物联网技术引入到数控机床监控系统中，通过现有 的网络技术来对数控机床进行监控和故障诊断等，大大提 高了我国数控机床的监控水平，增强了精准度，提高了工 作效率。 作为新兴行业的物联网，经过不断的发展，技术已经 越来越成熟，逐渐被越来越多的人所认可并广泛应用到众 多领域当中，其中包括：工业、医疗、航天、消防等。它 作为一种创新型的技术，瞬间在全世界引起了轰动。相信
在不久的将来，物联网将得到空前的发展，将对整个世界的经济起到推动的作用。 物联网和数控监控系统 物联网是由四个主要的部分构成的，自上而下依次是应用层、中间层、接入网络层和物联网感知层。什么是物联网感知层呢？就是对数据信息进行采集和感知，感知到的对象既可以是单独存在的物体，也可能是一个区域。网络层的功能主要是数据处理，对数据进行融合，连接到核心网络。而位于应用层下面的是中间层，它的功能是把传输的数据存在适当的互联网服务器上，它主要含有管理型服务器、存储资源的服务器和中间件等设备。位于顶端的应用层则是物联网的应用功能，像智能医疗、智能电网和现代农业等方面。 随着计算机技术的发展，物联网的技术水平也在随之
三维可视化机房数据中心智能监控管理系统随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。尤其是近年来，云技术的突飞猛进，计算机机房数据中心所承受的压力越来越大:机房计算机系统的数量与日俱增，其环境设备也日益增多，机房环境设备(如供配电系统、UPS电源、空调、消防系统、保安系统等)，由于各类设备各自独立，如果没有统一的监控系统进行管理，主要是依靠值班人员的定时巡检来进行系统监控，由于值班人员知识面和安全管理的问题，值班人员不可能详细地检查每套系统，所以存在较大的安全生产隐患。 因此，为满足工作需要，提高机房维护和管理的安全性，北京金视和科技股份有限公司建立一套“可视化、智能化、远程化”的监控系统，为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。系统简介 三维可视化机房数据中心智能监控管理系统(3DDCIMMS)对机房实现远程集中监控管理，实时动态呈现设备告警信息及设备参数，快速定位出故障设备，使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。突破性的三维仿真技术是智能可视化数据中心建设的一个重要的组成部分，机房设备具有数量大、种类多、价值高、使用周期长、使用地点分散、缺少实时性管理、管理难度大等特点。全三维可视化监控平台，形象化的虚拟场景和真实数据相结合，增强机房设备、设施数据的直观可视性、提高其利用率。 系统特点 三维虚拟可视化平台 在现有资源管理系统数据库的基础上，以三维虚拟现实的形式展现数据中心的运行情况。实现可视化管理和服务器设备物理位置的精确定位。三维虚拟现实方式
WEB数据采集系统 一.概述 面对互联网海量的信息，政府机关、企事业单位和研究机构都迫切希望获取与自身工作相关的有价值信息，如何方便快捷地获取这些信息就变得至关重要了。如果采用原始的手工收集方式，费时费力且毫无效率，面对越来越多的信息资源，劳动强度和难度可想而知。因此，现代的政府和企业都迫切需要一种能够提供高质量和高效运作的信息采集解决方案。 本系统针对不同行业用户的应用需求，以抓取互联网为目的，实现在用户自定义规则下，从互联网中抓取指定信息。抓取的信息可存入数据库或直接入库发送至指定栏目，实现网站信息及时更新和数据量提升，从而使得搜索引擎收录量提升，扩大企业信息宣传推广力度。 二.典型应用 1. 政府机关 ●实时跟踪、采集与业务工作相关的信息来源。 ●全面满足内部工作人员对互联网信息的全局观测需求。 ●及时解决政务外网、政务内网的信息源问题，实现动态发布。 ●快速解决政府主网站对各地级子网站的信息获取需求。 ●全面整合信息，实现政府内部跨地区、跨部门的信息资源共享与有效 沟通。 ●节约信息采集的人力、物力、时间，提高办公效率。
2. 企业 ●实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。 ●及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。 ●为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。 ●大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存 储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。 ●提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管 ，是提高企业核心竞争力的神经中枢。 理为核心的“竞争情报数据仓库” 3. 新闻媒体 ●快速准确地自动采集数信息。 ●支持每天对数万条新闻进行有效抓取。 ●支持对所需内容的智能提取、审核。 ●实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。三. 系统构架 工作过程描述 采集的目的就是把对方网站上网页中的某块文字或者图片等资源下载到自己的站网上，这个过程需要做如下配置工作：下载网页配置，解析网页配置，修正结果配置，数据输出配置。如果数据符合自己要求，修正结果这步可省略。配置完毕后，把配置形成任务(任务以XML格式描述)，采集系统
智能化监控系统设计方案 一、系统组成 本项目智能化监控系统由视频监控子系统、智能门禁子系统、车辆出入管理子系统、可视对讲子系统、周界防卫子系统、公共广播子系统、巡更子系统7个子系统组成。 系统总体结构如下图所示： 二、多媒体综合监控系统整体设计方案 监控中心平台作为本监控系统的核心，是一个基于TCP/IP协议的监控管理系统，主要包括中心管理平台和业务应用平台。本监控中心平台具备媒体浏览、控制、存储等业务功能外，同时具有系统用户管理、设备管理、控制管理、存储管理、调度管理、告警管理等系统管理功能，实现区域综合监控系统集中、统一管理。 1、实现了权限的集中管理 2、所有子系统共用网络系统，在监控中心实现统一管理。 3、所有子系统全部信息（视频信息、车辆信息、门禁信息、告警信息、广播信息、巡更信息等）全部存储在监控中心，实现统一存储。
三、系统传输方案 选用LAN网络来进行监控的媒体信息传输，通过TCP/IP网络传输到监控中心。监控点采用多媒体接入单元实现对媒体信息进行编码压缩和远程管理。 组网方式如下图所示：
四、各子系统设计方案 1、视频监控子系统 以IP网络为基础，将分散、独立的现场采集点进行联网，实现跨区域、统一监控和统一管理。它由监控现场、网络设备及监控中心三部分组成。 （1）监控现场 监控现场的监控设备主要包括：多媒体接入单元、摄像机、各类报警探头等，主要负责监控现场现场视频及环境告警信息的采集，并且执行监控中心的控制指令。 监控现场的典型设备连接示意图如下：
在监控现场，由摄像机、报警探头等设备采集的所有现场信息，在多媒体接入单元经过数字化编码压缩处理后，直接上传至上级监控中心。监控中心将以IP单播/组播的方式实现一对多（一个业务/管理客户端同时连接监控多个监控现场内的监控目标）和多对一（多个业务/管理客户端同时监控一个监控现场内的监控目标）的远程实时监控功能。 当发生特定的报警情况时（如：人员非法入侵、设备状态变化及故障、消防报警等），系统将接收相应的报警信息，并根据预先设定的联动策略，联动相应的摄像机转动到指定的预置位，进行录像、抓图等相关操作。报警信息能与录像、抓图无缝结合，即可由报警信息检索回放相应的现场录像与抓拍图片，以便作为日后事故追忆和调查的有力辅助手段。 监控现场内同时发生多点报警时，系统将按报警级别高低和时间优先的原则进行处理：先上传严重报警点的视音频等告警信息，同等级别的报警将按时间优先顺序上传。 另外，根据实际需要，可配置话筒、扩音器、音箱、音柱等音频对讲设备，将它们通过多媒体接入单元的语音对讲接口与音频输入接口接入监控系统，以实现监控中心和监控现场的双向语音对讲与中心语音广播，以便在发生异常、设备故障时，进行及时的沟通、指导，满足调度指挥的需要。 （2）网络设备 监控现场与监控中心设备均部署在同一IP局域网下，如果采用
智能综合监控系统可行性研究报告 近年来，随着电力系统管理体制的深化改革，变电所的自动化技术在不断进步。目前很多变电站已逐步实现无人值班或值守。另一面供电系统各部门、各单位也都有了相应的专用网络，随着供电系统的全面改革，对于变电所，除了常规的自动化系统之外，远程视频/环境监控系统已逐步成为无人值班变电所新增的而且是一个十分必要的自动化项目，是其他自动化手段所不可替代的。通过远程视频/环境监控系统，安全值班人员、企业领导可以随时对电站的重点部位进行监控和监视，以便能够实时、直接地了解和掌握各电站的安全情况，并及时对发生的情况做出反应。 针对电力系统运行中的情况，我公司开发了一套变电所智能综合监控系统，该系统针对各变电所的特点实现一体化的监控解决案。根据实际运行需求，该系统将能实现变电所设备运行环境和辅助设备进行综合监控和管理，系统实施使得变电所的管理迎合了电网向自动化、综合化、集中化、智能化的向发展，在辅助设备运行时可能出现一些异常的危险等，系统会进行自动处理和报警，尽量为变电所设备运行减少损失，提高劳动生产率，增加经济效益，保障设备的正常运行，可以大大提高了变电所管理水平。 1设计依据和设计原则 1.1指导思想 根据《图像监控系统技术规格书》的要求，结合现场实际情况，综合运用电
子信息技术、计算机网络技术、安全防技术等，并遵照相关安全防技术规的要求，以技术和系统的先进、可靠、合理、适用的原则，来设计构成该图像监控系统技术案。本技术案将结合电业局管理运行机制，建设一个基于网络环境的、远程的、实时的、可视化的、信息共享的变电所视频监控平台。 本着“统一规划、分步实施”的原则，充分利用资源，结合电业局的具体情况和电业局监控系统的发展框架进行设计，在将来长时间保持系统的先进性和可靠性，保护用户投资。 在技术上充分发挥变电所监控系统的功能，实现电力安全生产管理的科学化，保障系统建设的整体性、实用性、先进性、安全性、开放性、可扩展性和连续性，使系统具有长久的生命力。 充分兼顾兼容其它应用系统，给将来其它系统的建设留有标准的接口和容量。 追求最优的系统性能价格比。 1.2设计原则 根据国外变电所电视监控技术的发展趋势，结合本公司丰富的实践经验，在对整个系统进行案设计时遵循：“技术先进，实用可靠，扩展性好，有利管理，投资合理”的原则。 先进性 系统的规划一定要兼顾眼前和未来的应用需求，要用长远的眼光，以保证规划的科学性、先进性，保证所选用的硬件设备和软件系统的实用性和先进性，并具有较长的生命期和先进水平。
目录 摘要 第１章引言 (3) 第２章研华ADAM模块简介 (4) 第2.1节 ADAM4017模拟量输入模块 (4) 第2.2节 ADAM-4520 隔离转换器 (4) 2.2.1 RS-232接口和RS-485接口 (5) 第3章监控组态软件概述 (7) 第3.1节组态与监控组态软件 (7) 第3.2节组态王6.5的介绍 (7) 3.2.1 组态王6.5的程序组成 (8) 3.2.2 组态王6.5变量和命令语言 (10) 第4章数据采集系统的总体结构 (12) 第4.1节数据采集系统的硬件结构 (12) 第4.2节数据采集系统的监控界面设计 (13) 4.2.1 通讯组态 (13) 4.2.2 画面组态 (19) 第5章结论 (24) 参考文献 (26) 致谢 (27)
摘要 文章介绍了以数据采集模块，通讯模块和监控组态软件为基础的多通道模拟量数据采集系统。系统采用研华ADAM40178通道A/D模块进行现场数据的采集，通过研华ADAM4520模块传输到计算机，利用组态王软件对数据进行分析处理,并实时显示数据。 本系统数据库技术、计算机图形接口技术于一体, 实现了系统的动态显示、报警、数据记录, 并提供友好的人机界面, 可靠性高、可维护性强。 关键词：数据采集系统；ADAM4017；ADAM4520；组态王软件 Abstract This article introduced a data acquisition system based on data acquisition module，communication module and monitoring and control configuration software.It use YanHua ADAM4017 PLC to make acquisition of those field data.Then we use YanHua ADAM4520 module to transmite to the computer making data processing and analysis with Kingview softwre and at the same time ，displaying the data. This system includes control technology，database technology and computer graphics interface technology，it achieves dynamic display and warning，data records. In addition，our system provides friendly man-machine interface with advantages such as high reliability and good maintainability. Keywords：data acquisition system，ADAM4017，ADAM4520，Kingview softwre
工业4.0智能数据采集解决方案 近些年在“工业4.0”，“智能制造”，“工业互联网”的大背景下，工业现场设备层的数据采集逐渐成为一个热门话题，实现工业4.0，需要高度的工业化、自动化基础，是漫长的征程。 工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。 华辰智通工业互联网-工业数据采集方案： 大家都认识到实时获取设备层数据、消除自动化孤岛现象是实现智能制造、工业互联网的重要基础环节。但是，工业现场的设备种类繁多，各种工业总线协议并存，这也就导致了数据采集这项工作是一件非常个性化的事情，很难总结出一套放之四海而皆准的方案来。 数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整，所以不论智能制造发展到何种程度，工业数据采集都是生产中最实际最高频的需求，也是工业4.0的先决条件。
1.工业数据采集工具： 工业数据网关称为工业采集网关，也可以称为工业数据采集网关；它通过以太网接口：RJ45 接口；串行接口：RS485/RS232/RS422接口可以连接西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川、和利时、松下、永宏、海为和MODBUS 系列等。PLC、制器、输入/输出等设备，安全准确传输数据。 HINET 系列数据网关由湖南华辰智通科技有限公司自主研发生产，该网关采用高性能工业级32 位处理器和工业级无线模块，以嵌入式实时操作系统为软件支撑平台，是一款高性能、高性价比、适用于工业互联网便于大规模部署的工业数采终端。HINET 系列数据网关自带PLC 等工业控制器协议，一次性解决工业设备联网、工业设备数据采集及传输等难题。 HINET 系列数据网关是一款单协议单接口的工业数采终端，根据不同的型号HINET 数据网关支持的PLC 品牌包含西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、汇川、和利时、松下、永宏、海为和MODBUS 系列等。 2.对工业生产设备数据采集：
智能化监控系统设 计方案
智能化监控系统设计方案 一、系统组成 本项目智能化监控系统由视频监控子系统、智能门禁子系统、车辆出入管理子系统、可视对讲子系统、周界防卫子系统、公共广播子系统、巡更子系统7个子系统组成。 系统总体结构如下图所示： 二、多媒体综合监控系统整体设计方案 监控中心平台作为本监控系统的核心，是一个基于TCP/IP协议的监控管理系统，主要包括中心管理平台和业务应用平台。本监控中心平台具备媒体浏览、控制、存储等业务功能外，同时具有系统用户管理、设备管理、控制管理、存储管理、调度管理、告警管理等系统管理功能，实现区域综合监控系统集中、统一管理。
1、实现了权限的集中管理 2、所有子系统共用网络系统，在监控中心实现统一管理。 3、所有子系统全部信息（视频信息、车辆信息、门禁信息、告警信息、广播信息、巡更信息等）全部存储在监控中心，实现统一存储。 三、系统传输方案 选用LAN网络来进行监控的媒体信息传输，经过TCP/IP网络传输到监控中心。监控点采用多媒体接入单元实现对媒体信息进
行编码压缩和远程管理。 组网方式如下图所示： 四、各子系统设计方案 1、视频监控子系统 以IP网络为基础，将分散、独立的现场采集点进行联网，实现跨区域、统一监控和统一管理。它由监控现场、网络设备及监控中心三部分组成。 （1）监控现场 监控现场的监控设备主要包括：多媒体接入单元、摄像机、
各类报警探头等，主要负责监控现场现场视频及环境告警信息的采集，而且执行监控中心的控制指令。 监控现场的典型设备连接示意图如下： 在监控现场，由摄像机、报警探头等设备采集的所有现场信息，在多媒体接入单元经过数字化编码压缩处理后，直接上传至上级监控中心。监控中心将以IP单播/组播的方式实现一对多（一个业务/管理客户端同时连接监控多个监控现场内的监控目标）和多对一（多个业务/管理客户端同时监控一个监控现场内的监控目标）的远程实时监控功能。 当发生特定的报警情况时（如：人员非法入侵、设备状态变化及故障、消防报警等），系统将接收相应的报警信息，并根据预先设定的联动策略，联动相应的摄像机转动到指定的预置位，进行录像、抓图等相关操作。报警信息能与录像、抓图无缝结合，即可由报警信息检索回放相应的现场录像与抓拍图片，以便作为日后事故追忆和调查的有力辅助手段。 监控现场内同时发生多点报警时，系统将按报警级别高低和时间优先的原则进行处理：先上传严重报警点的视音频等告警信息，同等级别的报警将按时间优先顺序上传。
当前，随着国际国内形势的变化，安全已经成为人们日益关注的问题，出于反恐安保的需要，智能视频监控已经广泛运用在奥运会、世博会、青奥会等大型赛事活动安保工作中。不仅国家安全需要智能视频监控，社会安全也需要视频监控系统，当前在工厂、酒店、超市、码头、学校、家庭、政府部门、银行等等，都广泛采用了智能视频监控系统保障人身安全、财产安全和交通安全。 视频监控技术主要经历了三个发展阶段，第一阶段是人力现场监控，即通过肉眼和人脑对现场情况进行监控，这是几千年来的传统做法，能起到一定的效果，但需要耗费大量的人力物力，而且限于人的视力和脑力，起到的监控效果受到很大的限制。第二阶段是传统视频监控，即通过机器眼和人脑进行监控，即通过摄像机或者其他视频采集设备获取现场视频，然后靠人脑对视频对判断处理，这种方式极大的提升了视频的采集能力，基本能做到全天候、无死角的还原现场情况，但受限于人脑的数据处理能力，没有能力将视频获取的海量数据进行实时处理分析，限制了监控效果的进一步提高。第三阶段是智能视频监控，就是利用计算机对摄像机或者其他视频采集设备获取的现场视频自己进行内容分析，从而自动检测与识别出需要掌握的信息，并给出相应的预警预报信号。 三个阶段图 实验表明：在盯着视频画面仅仅22分钟后，人眼会对画面里面95%以上的活动视而不见。
1997年，卡内基梅隆大学牵头，麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目VSAM启动，主要研究用于战场及普通民用场景监控的自动视频理解技术。1999年，康奈尔大学设计了一套航拍视频检测与持续跟踪系统，该系统能够对多运动目标实现长时间的准确跟踪，即使发生短时间内目标被遮挡或目标时静时动的情况仍可以完成跟踪，这点对于空中侦察或者追踪意义重大。2003年法国的SILOGIC 公司和英国雷丁大学等机构参与研究的AVITRACK项目，检测和跟踪机场停机坪出现的飞机、汽车以及行为等运动目标，辅助机场管理人员进行管理和调度，不仅可以提高机场利用率，而且可以提高机场安全管理水平。 目标跟踪就是将视频中的每一帧图像中确定出要检测的运动目标位置，并把各个帧中同一运动目标对应起来。 主要难度来源于局部遮挡、姿势变化、运动模糊、光照变化等因素 一般跟踪选择颜色特征、边缘特征、光流、或者纹理，代表性的方法有均值漂移法（Meanshift）:无参核密度估计。卡尔曼滤波：线性、高斯。扩展卡尔曼滤波（EKF）：非线性、高斯。粒子滤波（PF）：非线性、非高斯。 几个代表性目标检测与跟踪算法 帧差法：适合摄像头固定的场景，利用建立的背景模型来生成背景 图像的像素值，然后将当前帧与背景图像求差，差值较大的像素区域
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文为大家介绍一下大数据智能分析系统平台。 现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。
公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。
毕业设计（论文）课题基于物联网技术的数据采集终端的设计学院电子信息工程学院 专业（方向）应用电子技术 班级电子112 学号 7 姓名尹露露 完成日期2013-11 指导教师束慧
基于物联网技术的数据采集终端的设计 摘要 目前，数据采集一直是工业控制设备的主要组成部分，设计高精度的AD采集终端，对系统的性能很重要，目前随着物联网技术的不断发展，为现场信号采集和传输提供了一种新的方法，本课题在于探索和研究一种基于物联网技术的数据采集终端。本系统由单片机控制模块、AD采集模块、液晶显示模块、时钟模块、温度模块、无线通讯模块等组成，可实现现场数据的实时准确采集。 关键词：物联网技术，高精度，数据采集，通讯 Abstract At present,?the data acquisition?is the main?part of?industrial control equipment. The performance of AD?acquisition terminal?design of high precision?for the system?is very important. At present,?with the?continuous development of?the Internet of things technology. It provides a?new?method for?data acquisition?and transmission. This paper?is to explore?and study?a?IOT based?data acquisition terminal. The system is composed of MCU control module,?AD?data acquisition module, LCD module,?clock module,?temperature?module,?wireless?communication module. It can realize accurate?real-time?field data. Keywords: Internet of things technology, High precision, Data acquisition, Communication