异常监控论文-钟志明,汪杰

异常监控论文-钟志明,汪杰

导读:本文包含了异常监控论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:电力监控系统,虚拟沙箱,工控协议,模拟器

异常监控论文文献综述

钟志明,汪杰[1](2019)在《基于电力监控系统虚拟沙箱的异常攻击监测技术》一文中研究指出本文将虚拟沙箱技术应用到电力监控系统,提出了一种基于虚拟沙箱技术的电力监控系统未知威胁发现方法与装置,通过虚拟化技术实现对电力监控系统的一比一模拟,针对疑似的工业病毒、网络攻击、未知威胁进行模拟与监测研究,发现针对性的监测规则或方法,增强现有监控系统对新型工业病毒、新型网络攻击和未知威胁的监测预警能力,保证电网的安全稳定运行。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年11期)

熊磊,彭雪海,吴双[2](2019)在《摄像机视频中间隙歇性异常抖动自动监控方法》一文中研究指出视频图像画面的间歇性异常抖动会降低图像的质量,并导致视频中关键信息的丢失,针对传统自动抖动监控方法图像位移矢量偏差大,像素点PSNR值不易控制的缺陷,提出一种基于多帧预测编码的异常抖动自动监控方法研究。分解视图图像的编码层结构并对比相邻帧图像像素点位移的偏差,给出了预测编码与解码的通用流程,并提取出视频图像信息中的特征矢量;对原始图像进行灰度化处理提升视频图像画面的对比度,针对清晰度要求更高的视频图像则采用分块对比方式,最终实现对视频监控中异常抖动的自动监控。实验结果表明,提出自动监控方法的像素位移矢量值更接近于标准值,在像素点PSNR的控制方面提出监控方法能够将绝大部分像素值控制在[20~40]的区间范围内,性能明显优于传统的异常抖动自动监控方法。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年21期)

李洪波[3](2019)在《物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法》一文中研究指出为了准确识别物联网环境下舰船监控网络高维异常数据,针对当前识别方法存在的误差大、速度慢等不足,提出一种物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法。首先分析当前物联网环境下舰船监控网络高维异常数据识别的研究现状,指出各种方法的局限性,然后结合舰船监控网络异常数据的高维特点,引入解决了"维数灾"问题的支持向量机对舰船监控网络高维异常数据进行挖掘,找到舰船监控网络异常数据的变化趋势,最后通过仿真实验分析了其有效性和优越性。结果表明,本文方法提高了舰船监控网络高维异常数据识别正确率,误识率明显下降,减少了舰船监控网络高维异常数据识别时间,可以对大规模舰船监控网络高维异常数据进行处理,具有广泛的应用前景。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期)

游绍斌,杨清[4](2019)在《实时在线监控 电缆异常早发现》一文中研究指出8月8日,在重庆江北供电公司玉鸿电缆隧道内,几名供电员工沿着隧道顶部和低压电源线防火槽盒布置感温光纤。不久之后,新安装的感温光纤会接入电缆隧道综合监控系统,实现对电缆通道和低压防火槽盒温度及火源的实时在线监控。近年来,重庆经济社会快速发展,对电力(本文来源于《国家电网报》期刊2019-08-19)

郑惠哲[5](2019)在《计量装置异常监控作业指导》一文中研究指出计量装置的正常运行,是保证各类电能量数据准确性的基础,更是远程自动抄表结算准确性的保障。开展计量装置异常监控,对各类运行数据的表征进行综合分析,可预估计量装置的现场运行状态,采取措施进行异常处理,提高计量装置异常的监控效率、及时发现并消除计量装置故障。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年23期)

潘洋,杨卓宇,王新华,吴亚联[6](2019)在《异常行为监控预警系统的设计与实现》一文中研究指出针对家政服务行业出现的服务人员虐待幼儿和老人事件,设计了一款监控预警系统。基于机器视觉实时监测家庭运动对象,对家装摄像头获取的图像数据进行实时分析与处理,即对所采集的视频进行运动对象提取、追踪,再进行特征提取,将所提取的特征与异常行为特征进行比对,如果服务人员出现异常行为,系统将会给监护人发送预警信息。系统能在服务人员虐待老人、孩子时及时提醒监护人对突发事件进行干预,以免家人受到严重伤害或二次虐待。(本文来源于《物联网技术》期刊2019年07期)

郑浩,刘建芳,廖梦怡[7](2019)在《室内视频监控下基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法》一文中研究指出针对目前室内人体异常行为检测和识别中照明变化、遮挡、相机移动和背景等因素对检测准确性的影响,提出一种多技术混合跟踪方法。该方法基于连续自适应均值漂移(CAMS),引入校正背景权重直方图(CBWH)和无味粒子滤波(UPF)技术处理遮挡和相似颜色对象的干扰。采用基于稀疏表达的检测方式从多种场景对目标对象的异常行为进行检测和识别,并利用均方误差统计量评估所提方法的性能。同时在公开数据集UMN上进行仿真验证。实验结果表明,该方法在不同场景中有障碍物遮挡或是具有相似颜色的其他对象情况下都能准确检测和识别目标对象。此外,该技术还可能进一步改善复杂场景下多摄像机中目标对象的跟踪性能。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年07期)

曲永富[8](2019)在《电气设备在变电运行中的监控及异常诊断》一文中研究指出变电运行活动是电力企业进行供电管理工作的必要环节,各种变电设备在变电运行活动中发挥主要作用。为了可以满足变电运行工作的基本需求,很多新型的电气设备也被增加到基础变电过程中,变电工作人员不但要正确使用电气设备,还要监控电气设备,掌握其运行情况,并及时判断其异常运行状况。本文根据对现代变电设备以及电气设备的了解,分析相应的诊断以及监控工作情况。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年18期)

郑仁丹[9](2019)在《污染源自动监控中异常数据的分析与处置》一文中研究指出随着人民群众和环保部门对环境质量的要求和管理力度不断加强,安装污染源自动监控设备的企业也不断增多,数据量也逐渐增加,成效也越来越明显。然而在传输和分析过程中,因受到传输环境及仪器设备运行状态等因素影响,监控数据可能出现偏差。该文针对出现异常数据的情况,结合其检测和判别方法进行深入分析,并在此基础上给出提升准确性的建议和按照相关文件要求对异常数据的处置。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2019年12期)

[10](2019)在《科创板股票异常交易实时监控细则速递(下)》一文中研究指出编者按:虚假申报、拉抬打压股价等异常交易行为,严重影响科创板股票交易秩序,损害投资者合法权益。本期由中国证监会投资者保护局、上海证券交易所联合开设的“走近科创,你我同行”科创板投教专栏,将为大家继续介绍《科创板股票异常交易实时监控细则(试行)》(以下简称(本文来源于《证券日报》期刊2019-06-18)

异常监控论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

视频图像画面的间歇性异常抖动会降低图像的质量,并导致视频中关键信息的丢失,针对传统自动抖动监控方法图像位移矢量偏差大,像素点PSNR值不易控制的缺陷,提出一种基于多帧预测编码的异常抖动自动监控方法研究。分解视图图像的编码层结构并对比相邻帧图像像素点位移的偏差,给出了预测编码与解码的通用流程,并提取出视频图像信息中的特征矢量;对原始图像进行灰度化处理提升视频图像画面的对比度,针对清晰度要求更高的视频图像则采用分块对比方式,最终实现对视频监控中异常抖动的自动监控。实验结果表明,提出自动监控方法的像素位移矢量值更接近于标准值,在像素点PSNR的控制方面提出监控方法能够将绝大部分像素值控制在[20~40]的区间范围内,性能明显优于传统的异常抖动自动监控方法。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

异常监控论文参考文献

[1].钟志明,汪杰.基于电力监控系统虚拟沙箱的异常攻击监测技术[J].网络安全技术与应用.2019

[2].熊磊,彭雪海,吴双.摄像机视频中间隙歇性异常抖动自动监控方法[J].电子设计工程.2019

[3].李洪波.物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法[J].舰船科学技术.2019

[4].游绍斌,杨清.实时在线监控电缆异常早发现[N].国家电网报.2019

[5].郑惠哲.计量装置异常监控作业指导[J].科学技术创新.2019

[6].潘洋,杨卓宇,王新华,吴亚联.异常行为监控预警系统的设计与实现[J].物联网技术.2019

[7].郑浩,刘建芳,廖梦怡.室内视频监控下基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法[J].计算机应用与软件.2019

[8].曲永富.电气设备在变电运行中的监控及异常诊断[J].科学技术创新.2019

[9].郑仁丹.污染源自动监控中异常数据的分析与处置[J].中国新技术新产品.2019

[10]..科创板股票异常交易实时监控细则速递(下)[N].证券日报.2019

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