基于计算机网络技术的监控系统应用

涉密计算机信息系统网络安全监控技术的运用在当今信息化社会，计算机和网络已经渗透到了各个行业和方面，对我们的生产生活带来了极大的便利。

然而，随着信息技术的快速发展，网络安全问题也愈加严峻。

特别是涉密计算机信息系统，由于其所处理的信息具有重要的机密性，保护其安全性就显得尤为重要。

为了应对网络安全威胁，我们需要使用涉密计算机信息系统网络安全监控技术。

这一技术能够实时监测和防范系统内外的安全威胁，及时发现并解决潜在的安全隐患，确保系统的正常运行和信息的安全性。

首先，为了保护涉密计算机信息系统的安全，我们需要在系统中安装入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）。

这些系统能够监控系统中的各类信息流量，及时发现异常行为并采取相应的措施进行防御。

例如，当系统中出现未经授权的访问行为时，IDS会立即报警并记录相关信息，IPS则会对异常流量进行拦截和阻断，保护系统内部的数据不被泄露或篡改。

其次，为了保证涉密计算机信息系统的网络安全，我们还需要进行入侵行为监控和日志审计。

入侵行为监控系统（IM）能够对系统内外的行为进行持续监控，对异常行为进行实时检测和报警。

而日志审计系统能够对系统内的各类操作进行记录和审计，确保系统内部的操作符合安全规范，并且能够追踪和分析系统中的安全事件。

除了以上技术手段，我们还可以运用现代密码学技术来加强涉密计算机信息系统的网络安全。

密钥管理是其中重要的一环，通过合理的密钥管理和分发机制，可以确保数据的机密性和完整性。

同时，采用先进的加密算法来保护数据的传输和存储，能够有效防止数据被窃取或篡改。

此外，涉密计算机信息系统网络安全监控技术还可以运用于安全审计和风险评估。

通过对系统的安全性进行全面的审计和评估，可以及时发现系统中的潜在风险，采取相应的措施进行风险防范和应急响应。

同时，合理的安全策略和风险管理机制也是确保系统安全的重要手段。

总之，涉密计算机信息系统网络安全监控技术的运用对于保护系统安全、防范网络攻击具有重要意义。

计算机网络监控系统的应用与故障处理3鲁欣南(长兴发电有限责任公司,浙江长兴313100)摘　要:介绍了计算机网络监控系统在我厂实际运行的情况,总结了计算机网络监控系统的特点,并对电厂网络监控系统的发展做了展望.关键词:计算机网络监控系统;应用;故障处理中图分类号:TN919.2文献标识码:A文章编号:100921734(2008)S0201712040　引言电力工业历来围绕两大主题开展工作,一方面是安全运行,稳发稳供,保障人民用电;另一方面是节能和环保,减少能源消耗和对环境的污染,从而实现电力工业的可持续发展.目前,我国火电领域的技术得到快速发展,大容量、高参数火电机组逐步得到推广应用,单元机组的容量已从300MW发展到600MW,900MW的机组也得到了成功应用.机组效率较之常规机组有了较大提高.因此,对电厂自动化控制技术、设备也提出了更高要求.电厂计算机网络监控系统是电厂自动化控制组成部分之一,是集通信技术、控制技术和计算机技术为一体的综合自动化系统.电厂计算机网络监控系统在提高设备稳定性、减轻劳动强度等方面,都有十分显著的经济效益和社会效益.1　我厂计算机网络监控系统概况我厂现在运行的计算机网络监控系统是在一期的基础上扩建而成的,系统拓扑结构如图1所示.图1　系统拓扑结构该计算机网络监控系统由上位机(或称为操作员站)、站级控制单元(A K )、现地控制单元(AM ,图中未示出)、通讯网络几部分组成.一个站级控制单元或一个现地控制单元功能相当于一台计算机,其CPU 采用的是工业级386芯片.系统主要功能是开关站三遥(遥测、遥信、遥控,含五防闭锁逻辑)和机组三遥(遥测、遥信、遥调,即A GC ),系统通过远动屏和省调通信,也是调度自动化和自动发电控制(A GC )不可或缺的一环.2　系统特点2.1　分层分布开放式结构计算机监控系统结构大体上分为集中式计算机监控系统结构和分布式计算机监控系统结构.集中式计算机监控系统结构就是指一台计算机全部承担整个电厂的监控任务,系统的可靠性和利用率依赖一台计算机.显然,此种系统结构自然存在可靠性差等问题.早期的计算机监控系统由于当时计算机的价格较高,通常都采用这种监控系统结构.随着计算机控制设备价格的下降,大、中型电厂一般都采用分布式计算机监控系统结构.分布式计算机监控系统结构分为分层分布式计算机监控系统结构和全分布式计算机监控系统结构.全分布式计算机监控系统结构把系统的数据库分布到各个计算机的节点上,使某个节点的故障对整个系统的影响降低到最低,这种结构可靠性高,同时具有良好的可扩充性,是目前计算机监控系统结构发展方向.分层分布式计算机监控系统结构把凡是不涉及全系统性质的功能安排在底层实现,加速了控制过程的实现,减轻了控制中心的负担,减少了大量的信息传输.当部分功能发生故障停止工作时,不影响系统其他部分功能正常工作,具有相当高的可靠性,同时可以适应被控制生产过程的变更和扩大,便于扩展,具有一定灵活性.鉴于上述分层分布式系统相对于集中式计算机监控系统的优点,因此我厂计算机网络监控系统结构采用分层分布式计算机监控系统结构.从图1可知,我厂计算机网络监控系统分为3层:主控层(上位机)、站控层(站级控制单元A K )、现地控制层(现地控制单元AM ).主控层为电站实时监控中心,负责全厂自动化功能、历史数据处理以及全厂的人机对话等;现地控制层所负责的是本单元生产过程的实时数据采集及预处理、状态监视、控制操作以及与站控层的通信等;站控层负责现地控制层和主控层之间的规约转换,避免信息的大批量传输,减轻主控层的负担,同时还完成冗余切换的功能,提高通信可靠性并方便维护.2.2　冗余模块配置我厂网络监控系统的操作员站、站级控制单元、远动屏、光纤以太网通信介质与通信接口、光纤现场总线通信介质与通信接口都采用了硬件冗余配置.系统出现硬件或软件故障,会自动判断并进行切换,大大提高了系统运行可靠性.2.3　双光纤现场总线、双光纤以太网通信现场总线是以单个分散的数字化智能化的测量和控制设备作为网络节点,用总线相连接实现相互交换信息,共同完成自动控制功能的网络系统与控制系统.双向数字通信的现场总线技术把自动控制系统和设备带进了监控网络之中,成为电厂网络监控系统的底层,从而为实现电厂自动化提供了可行的基础.现地控制单元AM 与站级控制单元之间采用光纤介质的现场总线通信,站级控制单元与上位机之间采用光纤介质的以太网通信.光纤通信具有抗干扰性能好、传输距离远的优点,通信可靠性大大提高.特别对高压电力设备控制系统来说,如果使用普通电缆或双绞线,同时又和动力电缆、控制电缆混在一起布放,其受辐射干扰、传导干扰、耦合干扰的影响几率大大增加,系统可靠性大大降低,干扰严重的话,系统将不堪使用.为了进一步增加可靠性,还应用了双光纤现场总线、双光纤以太网,互为备用.一旦一路光纤发生故障时,系统可自动切换到没有故障的那一路光纤.2.4　标准的IEC 通信规约通信规约是信息交互的接口.随着软硬件技术的发展,通信规约也在不断地变化和发展.国际和国内使用的规约多种多样,即使对于同一种规约,其传输格式也会因不同国家 不同生产厂家而不同;此种规约不兼容的问题势必造成调试费时耗力,更严重的可能会影响系统的可靠性,给电厂稳定运行带来不利影响.271湖州师范学院学报 第30卷2012-05-18########################2012-05-18########################2012-05-18为此,国际电工委员会TC 257技术委员会制定了一系列远动规约的基本标准,并在此基础上制定了IEC60870252101远动规约(我国在此规约的基础上制定了相应的配套标准DL/T63422000).IEC60870252101为了提高通信的实时性,采用了只有物理层、数据链路层、应用层3层的增强性规约结构,应用层直接映射到数据链路层,加强了信息的实时性.IEC 260870252104规约适于以太网通信,其实际上是将IEC60870252101与TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol )提供的网络传输功能相组合,使得IEC60870252101在TCP/IP 内各种网络类型都可使用.它使用的参考模型源于开放式系统互联的ISO 2OSI 参考模型,但它只采用其中的5层.它由应用规约控制信息(A PCI )和应用服务数据单元(AS 2DU )组成,和IEC 260870252101的帧结构相比,其中应用服务数据单元是相同的.相异之处在于IEC 260870252104使用应用规约控制信息(A PCI ),而IEC 260870252101使用链路规约控制信息(L PCI ).相比而言,国内产品101和104规约不如国外产品规范和标准.举个例子,101和104规约的应用层报文中都有品质描述符,如N T (非当前值)、IV (无效)位,如这两位被置“1”时,则该报文中包含的模拟量或开关量信息可能不能正确反应当前设备的运行状态.在监测或控制时,必须将品质描述符考虑进去,否则会产生错误结果.国内产品101、104规约一般不处理品质描述符,这是一个缺陷.再比如,模拟量上传可以用归一化值(如TI =34)、标度化值(如TI =35)、浮点数(如TI =36)三种格式.同样设点命令也可以用归一化值(如TI =48)、标度化值(如TI =49)、浮点数(如TI =50)三种格式.如果用归一化或标度化值,要做量程转换,精度也没有浮点数格式的高,但国内很多产品的101、104规约不支持浮点数的报文格式.2.5　自诊断与远程维护功能系统自诊断与自恢复功能是提高系统可靠性的重要措施.我厂网络监控系统具备完善的自诊断与自恢复功能.诊断分硬件诊断与软件诊断,硬件检测包括板卡CPU 、输入输出通道、电源、通讯接口等;软件检测包括软件异常中断、通信链路故障等.系统可将异常情况及时报警,并根据情况自动切换.另外,系统还具有完善远方诊断及远方维护功能,既方便了维护,又提高了维护效率.2.6　维护工具规范、使用方便现地控制单元厂家提供的产品组态与维护工具TOOLBOX 是基于模块化机构、面向对象的一套应用软件,其功能齐全,结构清晰,组态方便,文档备份简单可靠,具有实时监测、仿真功能;组态过程不涉及算法语言的编写,使得产品功能规范,统一性好,便于使用.其中逻辑编程子工具非常实用,编程方便,基本可实现顺序控制、过程控制工业领域所有的控制逻辑.在这一点上,值得国内监控产品厂家大力学习.国内产品如果牵涉到逻辑或参数更改,一般都要厂家技术人员到现场做计算机算法语言的更改,不同的技术人员更改一段算法语言,统一性差,日常维护不方便,且不便于电厂维护人员学习使用(因为不可能要求电厂维护人员都掌握算法语言的编写).3　系统完善为了保证设备的可靠运行,两个站级控制单元(A K )是基于冗余设计的.正常情况下的某一时刻,只有一个A K 在主用状态,另一个A K 则处于备用状态.两个A K 通过通信的方式比较各自的板卡工作状况和通信状况,采取优胜劣汰、竞争的方式决定哪个A K 将处于主用状态,并自动进行切换.由于没有设置冗余切换装置,两个A K 的切换通过上述通信、竞争的方式进行,没有第三方的参与.在刚上电工作的一段时间内,如果两个A K 的板卡和通信都很正常,会出现过度竞争的现象,两个A K 不断争取使己方处于主用状态,来回切换,会引起与操作员站和省调的通信中断,有时这个过程会长达数分钟之久.从而影响设备的正常运行,也给网络监控设备的参数维护带来很大的不方便.由于上述原因,我厂网络监控A K 经常出现死机现象,现地控制单元AM 出现现地操作故障且无法复归,影响我公司与省调的通讯,且影响网络监控的安全运行.技术人员经多方排查,在两个A K 之间增加一个冗余切换装置,当处于自动方式时,该冗余切换装置获取两个A K 的板卡和通信情况,根据优胜劣汰的方式自动切换A K 的主用备用状态.由于是通过冗余切3712008年 鲁欣南:计算机网络监控系统的应用与故障处理2012-05-18########################2012-05-18########################2012-05-18换装置第三方来切换,不存在过度竞争的现象,因此在刚上电时,两个A K 的状态很快就稳定下来.同时,冗余切换装置还有手动切换方式,可以手动切换两个A K 的主用备用状态,非常方便参数维护,不会引起与操作员站和省调的通信中断.4　故障处理实例由于计算机网络监控系统是靠通信的方式建立起来的,因此硬件故障造成的影响并不大,硬件故障只会引起小范围网络中断,而提高通信可靠性显得尤为重要,因为它关系到整个计算机网络监控系统可靠运行.自2007年7月始,网络监控刷新速度很慢,特别是在进行220kV 设备操作时网络监控容易死机,联系厂家处理数次都未见好转.9月下旬,结合二山2P76线改造和启动进行再次检查.用DA TA FLOW TEST 工具查看报文,当后台下遥控命令时,A K 收到遥控命令并转发给AM ,遥控命令可以被执行,AM 面板上的开关状态已经变位.但后台没有收到开关变位信号,并且过1～2分钟后台即报A 或B 网中断,数据不刷新.结合开关操作,并由后台录下原始报文,分析报文发现:在遥控之前,A K 每发给后台2～4帧报文,后台即发给A K 一个确认帧报文;当遥控命令下达后,A K 返给后台一个确认帧报文,随后遥控命令被执行,开关变位;A K 将该开关变位的SO E 报文送给后台,但后台没有发给A K 确认帧报文,之后A K 发一个测试帧给后台,后台回一个测试确认帧,随后后台发STA R TD T 报文,A K 回确认,紧接着A K 发一个后台多帧SO E 报文,该SO E 报文显示开关变位是在该遥控命令发出之前的开关变位,之后后台又没有回SO E 的确认帧报文,并重复5～7步.如此几个回合后,后台即报通信中断,后台主从切换.最终技术人员分析认为,造成通信中断的原因可能是:A K 发给后台的SO E 报文在规定时间内没有被后台确认,A K 认为与后台的通信中断,随后即发测试帧,当重新启动数据传输后,A K 将之前没有确认的存放在缓冲区中的SO E 报文又发给后台,后台又没有确认,如此反复造成通信中断,后台主从切换.技术人员更改了后台程序,模拟开关的分合闸信号,后台收到报文,画面能立即刷新,故障消除.继续更改A K 参数,清楚通信中断后缓冲区的数据.5　结语从我厂计算机网络监控系统的应用情况来看,该系统运行可靠,便于扩展,维护方便,为我厂机组稳定运行提供了坚实的基础.电厂计算机网络监控系统将更普遍采用分层分布开放式结构,现场总线技术在电厂网络监控系统中也将得到更广泛应用.光纤介质通信在抗干扰方面有其它电缆介质通信无可比拟的优势,也将有更广泛的应用.因此可以说,系统自诊断与自恢复功能是提高系统可靠性的重要措施.471湖州师范学院学报 第30卷2012-05-18########################2012-05-18########################2012-05-18专 业 推 荐↓精 品 文 档。

基于计算机视觉的智能交通监控系统设计与实现智能交通监控系统是一种基于计算机视觉技术的高效、准确、实时监控系统，它可以通过视觉传感器、图像处理算法和智能分析系统对车辆和行人的行为进行实时监测和分析，从而帮助交通管理部门有效管理交通流量，提高交通安全性和效率。

本文将介绍智能交通监控系统的设计与实现。

1. 引言智能交通监控系统的设计与实现是利用计算机视觉技术处理交通图像，并通过智能分析算法对交通场景进行建模、车辆行为识别、异常行为检测等核心功能来实现的。

本文旨在探讨如何设计和实现一种高效可靠的智能交通监控系统。

首先，我们将介绍系统的整体架构和主要功能模块，然后详细讨论每个模块的设计与实现细节，最后给出实验结果和系统的性能评估。

2. 系统架构智能交通监控系统的整体架构主要包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、目标检测与识别模块、异常行为检测模块和用户界面模块。

图像采集模块负责采集交通场景的图像或视频，图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强和校正等预处理操作，特征提取模块提取交通场景中的关键特征，目标检测与识别模块对图像中的车辆和行人进行检测和识别，异常行为检测模块对交通场景中可能存在的异常行为进行识别，用户界面模块用于交互展示系统的运行结果和提供参数调节功能等。

3. 模块设计与实现3.1 图像预处理图像预处理模块主要包括图像去噪、增强和校正等操作。

去噪可以通过滤波器方法，如中值滤波或高斯滤波，对图像进行平滑。

图像增强可以采用直方图均衡化或对比度拉伸方法，提高图像的清晰度和对比度。

图像校正主要利用摄像机标定矩阵或特定几何关系，将图像的畸变进行校正，以保证后续处理算法的准确性。

3.2 特征提取特征提取模块主要负责从预处理后的图像中提取车辆和行人等关键特征。

对于车辆，常用的特征包括颜色、形状和尺寸等；对于行人，常用的特征包括人体轮廓、行走姿势和衣服颜色等。

可以使用机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），训练分类器来实现特征提取。

基于计算机视觉技术的智能监控系统设计与实现智能监控系统是一种基于计算机视觉技术的先进监控系统，它利用计算机视觉算法和技术，实现对监控场景进行实时检测、分析和跟踪，并提供智能化的监控功能。

本文将探讨智能监控系统的设计与实现。

一、智能监控系统的设计1. 监控场景的选择与布局智能监控系统的首要任务是选择合适的监控场景，并合理布局摄像头。

监控场景应根据实际需求确定，例如室内监控、室外监控、公共场所监控等。

同时，还应考虑监控覆盖范围、摄像头的数量以及摄像头的安装高度和角度等因素。

2. 摄像头的选择与设置摄像头是智能监控系统中的关键设备，应根据需求选择合适的摄像头。

例如，低光级摄像头适合于弱光环境下的监控，高清摄像头适合于对细节要求较高的场景。

同时，还应设置摄像头的参数，如画面分辨率、帧率、曝光度等，以达到最佳的监控效果。

3. 图像采集与传输智能监控系统需要实时采集图像，并将图像传输到后端处理系统进行分析。

采集图像可通过网络摄像头或视频采集卡等设备实现，传输图像一般通过有线网络或无线网络进行。

在设计中，应确保图像传输的稳定性和实时性，以保证监控系统的高效运行。

4. 图像处理与分析图像处理与分析是智能监控系统最关键的环节，它通过计算机视觉算法对图像进行检测、识别和分析。

常用的图像处理与分析技术包括移动物体检测、人脸识别、车牌识别等。

通过这些技术，系统可以实现异常事件的自动识别、目标跟踪等功能。

5. 警报与报警智能监控系统在检测到异常事件后，应能够及时发出警报与报警，以提醒工作人员或相关部门。

警报方式可以是声音报警、短信通知、邮件通知等，具体方式应根据实际情况而定。

此外，还可以将异常事件的图像或视频实时传送给相关人员进行快速响应。

二、智能监控系统的实现1. 硬件设备的选购与安装智能监控系统的实现需要选购和安装相应的硬件设备，例如摄像头、服务器、存储设备等。

在选购过程中，应注意设备的品牌、性能和可靠性等因素，以保证系统的稳定性和可靠性。

基于云计算的远程监控系统设计一、引言在当今数字化和信息化的时代，远程监控系统在各个领域的应用越来越广泛，从工业生产到智能家居，从环境监测到医疗保健。

传统的远程监控系统往往受到硬件设备性能、网络带宽、数据存储和处理能力等方面的限制，难以满足日益增长的需求。

云计算技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。

基于云计算的远程监控系统具有强大的计算能力、海量的数据存储、灵活的扩展性和高可靠性等优势，能够实现对远程设备和环境的实时、高效、精准监控。

二、云计算技术概述云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算任务分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。

这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

云计算具有以下几个主要特点：1、超大规模：云计算平台通常拥有大量的服务器和存储设备，能够提供强大的计算和存储能力。

2、虚拟化：通过虚拟化技术，将物理资源抽象为逻辑资源，实现资源的灵活分配和管理。

3、高可靠性：采用数据冗余和容错技术，确保服务的连续性和数据的安全性。

4、通用性：云计算可以支持多种不同的应用和业务场景，具有广泛的适用性。

5、高可扩展性：能够根据用户的需求动态地调整资源配置，轻松应对业务的增长和变化。

三、基于云计算的远程监控系统架构基于云计算的远程监控系统通常由感知层、网络层、云计算平台和应用层组成。

感知层负责采集被监控对象的各种数据，如温度、湿度、压力、图像等。

这一层通常由各类传感器和数据采集设备组成。

网络层负责将感知层采集到的数据传输到云计算平台。

可以采用有线网络（如以太网）或无线网络（如 WiFi、蓝牙、移动网络等）进行数据传输。

云计算平台是整个系统的核心，负责对数据进行存储、处理和分析。

它包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三个层次。

IaaS 提供服务器、存储和网络等基础设施；PaaS提供平台环境和开发工具；SaaS 则直接为用户提供应用服务。

计算机监控系统计算机监控系统是一种用于监视、控制和管理计算机系统的技术。

它通过实时收集和分析数据，帮助管理员监测计算机的运行状态，发现并解决潜在的问题。

本文将介绍计算机监控系统的原理、应用以及未来发展趋势。

一、计算机监控系统的原理计算机监控系统的原理是通过在计算机系统中安装监控软件，实时监测计算机的各项指标和运行状态。

监控软件可以收集和记录CPU使用率、内存占用、磁盘空间、网络流量等数据，并将其展示在一个统一的监控平台上。

监控系统利用数据采集和分析技术，将收集到的数据进行处理和整合，生成可视化的数据报告和图表，管理员可以通过这些报告和图表来了解计算机系统的运行状况。

当计算机系统出现异常或超过预设的阈值时，监控系统会发出警报通知管理员，以便及时采取措施解决问题。

二、计算机监控系统的应用1. 硬件监控：计算机监控系统可以监测计算机硬件的温度、电压和风扇转速等指标，及时发现硬件故障或异常，预防硬件故障引发的系统崩溃。

2. 网络监控：计算机监控系统可以监测网络流量、带宽利用率，及时发现网络拥堵和异常，提高网络性能和稳定性。

3. 安全监控：计算机监控系统可以监测计算机系统的安全漏洞和入侵行为，及时发出警报并采取措施保护计算机系统的安全。

4. 性能优化：计算机监控系统可以分析计算机的性能瓶颈和优化建议，提升计算机系统的运行效率。

三、计算机监控系统的未来发展趋势1. 人工智能技术的应用：随着人工智能技术的发展，计算机监控系统将能够更加智能地分析和预测计算机系统的运行情况，提供更精准的监控和管理。

2. 云监控的兴起：随着云计算技术的普及，越来越多的计算机系统迁移到云平台上。

云监控技术将在云平台上提供全方位的监控和管理，为用户提供更便捷的服务。

3. 自动化管理：未来的计算机监控系统将越来越自动化，能够自动发现和解决问题，减轻管理员的工作负担。

4. 大数据分析：计算机监控系统将通过大数据分析技术，提取更有价值的信息和洞察，为管理员提供更全面的决策依据。

NVR的原理及应用引言网络视频录像机（Network Video Recorder，简称NVR）是一种利用计算机网络技术进行视频录像和存储的设备。

本文将介绍NVR的基本原理和广泛应用。

NVR的原理NVR是一种基于计算机网络的数字视频录像和存储设备，其原理可以分为以下几个方面：1.视频采集和编码技术：NVR通过视频采集卡或网络摄像机将模拟视频信号或数字视频信号转换为数字信号，并使用编码技术将视频信号压缩为较小的数据流，以便存储和传输。

2.网络传输和存储技术：NVR通过网络传输技术将经过编码的视频数据传输到计算机网络中的存储设备或远程服务器。

常见的传输协议包括TCP/IP、RTSP和RTP等。

3.存储和管理技术：NVR使用计算机硬盘或网络存储设备存储采集到的视频数据。

通过存储系统和管理软件，NVR可以实现视频数据的录像、回放和管理等功能。

NVR的应用NVR作为一种强大的视频录像和存储设备，已经在各种场景中得到广泛应用。

下面将介绍NVR在不同领域的具体应用：家庭安防现代家庭安全的重要组成部分之一就是视频监控系统。

NVR可以与家庭摄像头配合使用，实现对家庭的实时监控和录像存储。

当有可疑活动发生时，NVR可以给用户发送警报通知，帮助家庭保持安全。

商业安防在商业环境中，NVR广泛应用于各种场所，如商场、银行、酒店和办公楼等。

它可以录制监控区域的视频，并在需要时进行回放和分析。

NVR还可以与其他安全系统集成，如门禁系统和报警系统，提供全面的安防解决方案。

智能交通NVR应用于智能交通系统，可以实时监控道路交通情况、车辆违规和事故发生情况等。

NVR能够准确记录交通事件，提供可靠的证据，协助交通管理部门进行交通管理和事故调查。

教育和学校安全NVR在教育领域的应用也非常重要。

它可以帮助学校监控校园安全，提供实时的视频监控和录像存储，防止校园欺凌和其他安全问题的发生。

另外，NVR还可以与学校的门禁系统集成，确保学生和员工的安全。

基于IP网络的智能化视频监控技术探讨摘要：视频监控技术随着计算机编解码技术及网络传输技术的进步也经历了飞跃的发展，其正朝着ip网络化、智能化方向发展。

同时，与其它技术的融合，视频监控技术广泛地应用用各行各业。

为此，本文就基于ip网络的智能化视频监控技术进行了探讨。

关键词：ip网络；智能化；视频监控技术；应用中图分类号：tn941.2 文献标识码：a 文章编号：1.引言随着科学技术的进步和计算机网络的传输与存储技术、视频数字编解码技术的发展，使视频监控系统在安防行业的应用有了一个飞跃性的发展。

安防视频监控业界通常把视频监控技术的发展划为模拟监控、数模结合监控以及全数字智能化监控几个阶段。

ip网络智能化视频监控技术，作为在网络技术基础上发展起来的新一代视频监控技术，它不但可以充分利用现有网络系统提供的得天独厚的网络条件，迅速构建低成本、分布式、网络化的安防监控体系，而且可以大大提高安防监控和管理水平，成为构建“安全社会、文明社会”的一个重要的基础手段。

2. ip网络智能化视频监控技术随着安防行业的数字化技术形成潮流，目前大多数的录像设备基本上都采用了数字硬盘录像机。

但在整个视频监控系统中，摄像机信号传输仍然采用了模拟方式，给整个系统的构建带来诸多的不便。

从技术发展的方向上看，视频监控系统必将走向全数字化和智能化，摄像机前端应该采用全数字处理和传输技术，这将会是一场安防产业的一次新的技术浪潮。

ip网络智能化视频监控的优点是克服了模拟闭路监控的局限性，具有如下优点：节约系统布线成本由于ip视频监控的所有信号（包括视频信号、录音信号、报警信号、前端设备控制信号）都可通过ip网络传输实现，数字视频可利用计算机网络联网，网络带宽可复用，无须重复布线。

省去了大多数模拟系统中必定使用的视频线、音频线、报警信号线、控制线等线缆的布线要求，大大节约了布线成本和减低了布线难度。

节约设备成本ip视频监控在监控中心无需安装视频分配器、矩阵、dvr等设备，所有相关功能都由软件平台实现，相对来说节约了采购设备的成本。

探究我国计算机网络技术在远程监控系统中的实践应用
赵良玉;张嘉铭
【期刊名称】《科技资讯》
【年(卷),期】2024(22)6
【摘要】近年来,计算机网络技术的发展和完善,为远程监控系统应用创造了良好条件。

借助于远程监控系统,人们能完成对千里之外事物的检测工作,在提升工作执行力和效率同时,让人们生活变得更加便捷,降低检测失误等问题出现的概率。

通过对计算机网络技术在远程监控系统中的实践应用进行展开,论述了我国计算机网络技术在远程监控系统中的具体应用内容。

【总页数】3页(P67-69)
【作者】赵良玉;张嘉铭
【作者单位】广州市受助人员安置中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.计算机网络技术在远程监控系统中的应用
2.计算机网络技术在远程监控系统中的应用分析
3.计算机网络技术在远程监控系统中的应用
4.基于计算机网络技术的远程监控系统应用探究
5.计算机网络技术在远程监控系统中的应用分析
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于深度学习的智能视频监控系统设计与实现智能视频监控系统是一种基于深度学习技术的创新应用，通过利用计算机视觉和模式识别技术，实现对视频图像的实时分析和智能判断。

它在安防领域有着巨大的应用潜力，能够提高监控系统的安全性和可靠性，减少人力资源的浪费。

本文将探讨基于深度学习的智能视频监控系统的设计与实现。

首先，一个有效的智能视频监控系统需要有高性能的图像处理和识别能力。

深度学习技术作为一种强大的模式识别算法，能够自动学习和理解复杂的图像特征。

因此，通过深度学习的方法，我们可以实现对监控视频中的人物、车辆和其他物体进行准确的识别和分类。

其中，深度卷积神经网络（CNN）是最为常用的深度学习神经网络模型，具有较好的图像分类和目标检测能力。

其次，一个智能视频监控系统需要具备实时性和高效性。

在设计和实现系统时，我们可以充分利用图像处理和深度学习算法的并行计算能力，并通过GPU加速技术来提高系统的实时性和处理性能。

此外，通过对摄像头的布置和设置合理的区域划分，我们可以进一步减小系统的运算量，提高整个系统的响应速度。

智能视频监控系统还应当具备远程监控和警报功能。

通过网络连接，用户可以随时随地远程监控监控区域的视频，并实时获取处理结果。

当系统检测到异常情况时，例如入侵、移动物体等，系统会自动发出警报，并将相关信息发送给用户。

这大大提高了监控系统的可用性和警报及时性。

此外，为了提高智能视频监控系统的稳定性和可靠性，我们可以设计冗余检测机制和错误处理机制。

例如，在系统中使用多个摄像头进行同步录制，以防某个摄像头的故障导致整个系统的瘫痪。

同时，我们还可以设计监控系统的容错能力，即当监控和处理节点发生故障时，系统可以自动切换为备用节点，确保系统的稳定运行。

最后，智能视频监控系统还应具有可扩展性和灵活性。

随着监控区域的扩大和系统需求的变化，我们需要能够方便地增加和调整监控节点以适应不同的场景需求。

同时，我们还可以将智能视频监控系统与其他安防系统进行集成，例如门禁系统、人脸识别系统等，进一步提升整体的安防能力。

关于计算机网络安全监控系统的研究与实现计算机网络安全是现代社会和经济发展中不可或缺的一部分，网络攻击、黑客入侵等安全事件的发生已成为我们日常工作和生活中的重要安全隐患。

为了避免这些安全隐患，保障计算机网络系统的稳定和安全性，网络安全监控系统应运而生。

本文将探讨计算机网络安全监控系统的研究与实现。

计算机网络安全监控系统是一种在计算机网络规模中对网络设备、通信流量、网络操作系统、应用程序等不同层次的数据进行集中监控、记录以及分析的计算机软、硬件系统。

其主要目的是保证网络安全、防范网络攻击、减少网络故障、提升网络运行效率，确保计算机网络系统的稳定性和安全性。

（1）实时监控网络设备：网络设备（包括路由器、交换机、防火墙等）是计算机网络系统的基础设施，对其进行实时监控可以时刻掌握网络的稳定性和安全性。

监控的内容包括设备的正常运行、网络链路的状况以及设备与网络之间的通信情况等。

（2）实时记录网络流量：网络流量是计算机网络中数据传输的重要指标，对网络流量进行实时记录可以监控网络的使用情况，掌握网络的负载状况以及检查网络流量是否受到恶意攻击等。

（3）检测异常操作行为：异常操作行为指的是用户在网络中进行的非正常、危险的操作行为，例如网络钓鱼、拒绝服务攻击等行为。

监控、分析并记录异常操作行为，能够及时发现网络风险，减少安全威胁。

（4）报警机制：安全报警机制是监控系统重要的功能之一，只有在网络遇到危险的情况时，安全报警机制才会发挥作用。

当监控系统发现网络威胁或者安全事件出现时会发出声音或者邮件通知管理员，以便及时采取措施。

（1）网络流量分析技术：网络流量分析是一种非常重要的技术，用于监控网络流量、分析威胁，并进行异常流量识别。

使用网络流量分析技术，能够在网络流量中发现潜在的、安全威胁的指标。

（2）日志记录技术：日志记录技术是计算机网络安全监控中必不可少的技术之一。

日志可以记录网络的各种操作行为，包括用户的操作记录、防火墙的安全日志、网络设备的日志等。

基于深度学习的智能化家用监控系统研究随着智能化技术的不断发展，家用监控系统已经不再是简单的摄像头拍摄和存储视频的设备，它已经转变为基于深度学习的智能化家用监控系统。

这种新型监控系统可以通过深度学习算法和人工智能技术，实现更加智能化、自动化和人性化的功能。

本文将探讨基于深度学习的智能化家用监控系统的研究发展和应用前景。

一、深度学习技术在家用监控系统中的应用深度学习技术是人工智能技术中的一种，它的主要作用是通过神经网络的结构，从数据中学习到一种特征表达方式。

新型的智能化家用监控系统将深度学习技术引入到监控系统中，可以提高监控系统在物体识别、行为分析、事件检测等方面的精度，从而满足人们更加高端、多样化的需求。

在物体识别方面，深度学习技术可以对图像进行识别和分类，从而对监控画面中的物体进行识别。

在行为分析方面，深度学习技术可以对行为进行分析和检测，从而对人员行为进行预测和识别。

在事件检测方面，深度学习技术可以对监控画面进行监测和分析，从而对异常事件进行检测和警报。

基于深度学习的智能化家用监控系统可以通过数据的学习和分析，提高监控系统识别力和应用价值。

二、智能化家用监控系统的实现方式智能化家用监控系统的实现方式需要具备深度学习算法和人工智能技术。

深度学习算法主要是通过神经网络的结构对数据进行学习和分析。

神经网络是一种人工智能模型，它的基本单元是神经元，神经元之间通过权重进行连接。

通过多层神经网络的结构，可以提高监控系统的精确度和稳定性。

人工智能技术主要是包括机器学习、自然语言处理、图像处理、语音处理等多方面的技术。

机器学习技术可以通过对数据进行学习和分析，从而让计算机可以自主的进行决策和预测。

自然语言处理技术可以通过对文本的语义分析，从而实现计算机与人类之间自然的交流。

图像处理技术可以通过对图像的特征提取和分析，从而实现图像识别和分类。

语音处理技术可以通过对声音波形的分析，从而实现语音识别和命令执行。

基于深度学习算法和人工智能技术的智能化家用监控系统，将实现更加精确和可靠的监控系统，从而在应用中发挥更大的作用。

基于云计算平台的智能化监控系统设计与实现云计算技术的快速发展和普及，为人们的生产、生活、学习等方面带来了更为丰富、便利的服务和应用。

在多种应用场景下，云计算平台已然成为人们处理数据、存储数据等业务活动的重要基础设施。

而在一些企业、组织、机构、学校等机构，更是得到了广泛应用。

和监控系统结合起来，更是拓展了安全监控以及电力系统运行监测等领域的实现。

本文就基于云计算平台，讲讲智能化监控系统的设计和实现。

一、智能化监控系统的概述随着信息化技术的不断发展和普及，传统的监控系统已经不能满足人们对于监管的需求。

基于此，出现了智能化监控系统。

智能化监控系统是一种集成了多种技术、主要包括网络化、计算机和通讯技术、图像处理技术、智能算法等，实现设备状态和过程监控的一种技术系统，它能够有效地促进设备的安全、生产效率的提高。

二、云计算平台的优势传统的监控系统在存储容量、处理能力、管理弹性、可扩展性等方面都存在瓶颈。

并且，传统的监控系统依赖于专有的设备和软件，需要长期维护和更新，成本较高。

而云计算平台作为一种新型的计算机信息处理和存储系统，具有以下几点优势：1.大规模、高可靠性云计算平台具备大规模、高可靠性，能够为智能化监控系统提供更为合理、完善的服务。

2.弹性伸缩云计算平台提供动态伸缩的处理能力，能够根据系统负载自动调整，避免系统出现资源浪费。

3.成本可控基于云计算平台，可以避免传统监控系统在更新设备、维护软件、列支费用等方面的高成本。

三、基于云计算平台的智能化监控系统设计基于云计算平台的智能化监控系统设计和实现需要认真分析平台的优势和劣势，确定云计算平台是否能够满足监控系统的需求。

具体来讲：1.设备控制与总线控制云计算平台可以采用现代数据总线控制系统，通过现代数据总线，集成监控设备，实现智能化管理。

2.通信系统基于云计算平台的智能化监控系统可采用多元化、多通道的通信方法，透过网络将监控信息传输到云端。

3.图像处理与分析通过深度学习等新技术的引进，基于云计算平台的智能化监控系统也可以实现图像处理与分析，为安全监管提供更为全面、深入的数据支持。