一、图像文件在数据库中的存取（论文文献综述）
胡皓翔[1]（2021）在《嵌入式目标检测平台架构设计与实现》文中进行了进一步梳理随着深度学习目标检测研究越来越深入,相关技术正逐步赋能于嵌入式设备,为其提供更强的计算分析能力。深度学习环境部署和目标检测模型训练对于嵌入式开发人员存在着一定的行业门槛。当前,公交运营监控管理中也逐渐应用嵌入式目标检测。因此,为了降低深度学习目标检测技术的应用难度,本文提出了一个嵌入式目标检测平台设计方案,从而提供了一个具备较强通用性的、操作流程简便化的嵌入式目标检测平台,使其可以用于多种公交监控管理相关的场景。该平台同时具备设备管理和目标检测模型训练能力。本文主要研究内容有:1.设计一个适用于公交运营监控管理的嵌入式目标检测平台本文设计的该平台应兼具设备（车载、路侧等设备,下同）管理能力和深度学习训练测试能力的平台,可适用于嵌入式目标检测场景。本文设计的该平台应具备在线推送模型、配置文件、参数的能力;设备快速注册到平台的能力;具备视频和文本形式展示目标检测结果的能力;具备简化的统一的清晰的模型训练流程的能力。2.实现平台各功能模块并在实际场景中进行验证首先,本文实现的该平台主要分为四个模块:中心服务端、嵌入式端、文件服务器、转发服务器。中心服务端主要提供了平台所需的相关服务和同用户交互的能力;嵌入式端主要提供了嵌入式目标检测能力和接收命令、上传检测结果能力;文件服务器主要提供了模型和配置文件储存和管理能力;转发服务器主要提供了转发检测后视频流能力。接着,本文针对平台中的四个模块进行了功能测试和模块测试,证明该平台提供的相关能力的可用性和稳定性。最后,本文针对公交站台监控场景和车内拥挤度检测场景,利用该平台进行了场景测试,证明该平台可以满足公交运营监控管理场景的相关需求。3.设计一种级联特征检测算法,解决车内拥挤度检测场景问题首先,为评价车内拥挤度,本文设计了一种级联特征检测算法。该算法先通过目标检测算法得到场景中的关键目标,在经过中间连接块转化为掩模图,最后通过分类网络得到拥挤度评价结果。接着,本文进行了最优检测算法选择的实验,Yolov3以67.9%的准确率和68.0fps,在精度和速度的综合考虑下优于其他算法;本文又进行了最优分类网络选择的实验,AlexNet以82.7%的准确率和512.90fps,在精度和速度的综合考虑下优于其他网络。最后,本文选择Yolov3和AlexNet作为级联特征检测算法中的检测算法和分类网络。
李杰[2]（2021）在《基于图像识别的非接触式凝胶分析仪研制》文中研究表明本课题选取在石油行业应用广泛的凝胶型堵水剂为研究对象,针对凝胶物理特性（主要包括粘度、剪切速率、启动压强梯度、抗压强度等）检测过程中出现的检测精度低以及仪器设备容易破坏凝胶结构特性等问题,提出一种非接触式的利用图像识别技术测量凝胶物理学特性的分析方法和仪器设计原理。整个系统分为硬件设计和软件设计两部分。硬件子系统设计结合凝胶型堵水剂在油层孔隙堵水中的具体实际情况和泊肃叶定理的应用条件,依次对硬件系统的主要模块如:压力驱替模块、机器视觉模块以及他辅助模块给出设计方案和选型标准;软件子系统设计采用C++为图像处理的核心算法语言和C#为图形界面搭建语言的模块化混合开发设计理念,通过利用动态链接库方法,实现凝胶图像采集及处理、数据存储和分析等功能。凝胶的物理特性分析是系统的核心内容,该方法根据凝胶在毛细管中移动的基本特征,首先对凝胶图像进行针对性预处理,然后采用一种广度搜索的自适应阈值分割方法,得到精准的凝胶凹液面,结合视觉位移法和泊肃叶定理,进而对凝胶的动态力学性质进行计算与分析。在进行广度搜索过程中,系统会根据分割结果自动检索毛细管边界内的所有曲线,寻找得出凝胶的凹液面,避免凝胶图像出现分割得到的内环边缘现象对凝胶物理特性分析的影响。系统会将采集和计算得到的凝胶物理特性的相关数据存储在数据库中,并具有可查询、可导出以及可汇总的优点。在完成系统联调后,本文利用中国石油某公司提供的凝胶溶液对本系统进行了实验测量,将实验结果并与自适应阈值分割计算得到的凝胶粘度值以及中国某公司的旋转粘度计的测量结果进行对比,实验表明,运用该方法分析凝胶的物理特性,平均误差率低于3%,具有较好的准确性和鲁棒性。
杨元敏[3]（2021）在《黄土地区地震滑坡数据库的建立与应用》文中认为我国黄土地区位于南北地震带的北段,地震频发,地震活动呈现出震级大、周期短、震害重等特点。历史上黄土地区出现了多次较为强烈的地震活动,诱发大量的滑坡、崩塌、地裂缝等地质灾害,其中最为严重的当属地震滑坡灾害,给震区百姓造成了毁灭性的打击,因此,研究黄土地区的地震滑坡灾害,对减轻黄土地区的地震灾害损失和探索黄土地震滑坡成灾机理具有重要的理论和实际意义。本文主要以海原特大地震诱发黄土滑坡为研究对象,在野外收集黄土地震滑坡数据资料的整理与校核的基础上,初步建立一个能实现黄土地震滑坡数据大量存储、录入、更新、查询与下载等功能的数据库管理系统。同时,利用该系统的数据初步分析了研究区黄土地震滑坡的分布规律。本文的工作可为开展黄土地震滑坡形成条件、地震诱发黄土滑坡的形成机理、黄土地区地震古滑坡的地形恢复以及地震场地研究等提供基础资料。完成的主要工作和研究成果如下:1、全面总结和介绍了海原特大地震的基本情况和有关研究成果。在收集和整理海原特大地震已有研究成果的基础上,系统地介绍了海原特大地震的发震时间、震中位置、震级和震源深度、人员伤亡和经济损失、结构震害和地震地质灾害等基本情况;从地形地貌、地层岩性、地质构造、历史地震活动概况、水文气象条件等五个方面概述了海原大地震的地质背景,简要分析了海原大地震黄土地震滑坡发育与地质环境的关系,为黄土地区地震滑坡数据库的建立提供背景材料。2、分析和对比了不同数据库的功能,对Access软件做了详细介绍。在现有资料的基础上,对数据库系统的组成、特点、以及主要的数据库系统类型（层次数据库系统、网状数据库系统、关系数据库系统、面向对象数据库系统和No SQL数据库系统）的优缺点以及其对应的典型软件系统进行了简单的分析与讨论;针对本文所采用的建库软件—Access软件系统的概述、优缺点和现阶段共有的13个版本特性的变更部分做了相应的说明,对于本研究所选取的Access 2019软件系统的表、查询、窗体、报表、宏和模块等六个工作对象进行重点介绍。这些工作为建立黄土地区地震滑坡数据库奠定了坚实的基础。3、完成了大量野外黄土地震滑坡资料的整理、校核、统一编码、标准化设计等工作。简要描述了黄土地震滑坡数据的收集工作,从滑坡点的经纬度坐标、名称、长度、宽度以及滑坡形状等方面详细介绍了原始数据的校核工作,对数据库的数据结构和统一编码进行了标准化设计,对数据库的结构和功能做了初步的设计,完成了黄土地区地震滑坡数据库建立的准备工作。4、利用Access 2019数据库软件完成了黄土地区地震滑坡数据库系统的建立工作。以作者所在的课题组实地调查的海原特大地震诱发的黄土地震滑坡资料为主,构建了黄土地区地震滑坡数据库的基本框架,初步实现了黄土地震滑坡数据的存储、录入、更新、查询与下载等功能;对数据库的维护和封装方法进行了简要的介绍。5、利用数据库调用数据库的属性参数,并统计分析了地震滑坡与滑坡长度、宽度、地震烈度、主要滑动方向、最大水平距离、最大垂直距离、原始斜坡坡向、原始斜坡坡角、相对震中距离、相对震中方位角、相对断层的距离等参数的分布特征。
薛梅婷[4]（2020）在《基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究》文中认为数据库是管理信息社会的重要工具。在“大数据”时代,临床医疗、公共卫生、医药研发、健康网络与媒体等行业均会产生大量在线数据。因而数据库系统面临着数据量庞大、数据结构多样以及数据处理实时化的要求,上述要求对依托于冯·诺依曼体系架构的同构计算模式提出了挑战。为了打破同构计算模式处理能力和数据增长速度之间的壁垒,以新一代高性能计算芯片为核心的异构并行计算体系架构开始得到人们的重视,以实现更高的性能。现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array,FPGA）作为一种可编程芯片,在流水线并行计算、响应延时等方面优于通用处理器。于是FPGA与CPU协同的异构加速架构开始在数据库领域中得到应用,基于FPGA的关系型数据库加速成为一个很有价值的研究方向。对关系型数据库的操作是通过结构化查询语言（structured query language,SQL）进行的。排序和连接操作是数据库领域中被频繁使用且非常耗时的两个操作,二者作为典型的计算与数据密集型操作,一直是数据库加速领域的重点研究对象。因此,本文以排序和连接操作为切入点,提出了基于FPGA的加速实现方法,并进一步提出了面向不同关系型数据库的异构加速系统架构。本文的研究内容如下:（1）以排序操作为核心的硬件加速器:在数据库中,诸如聚合、排序合并连接算法的实现都与排序密切相关,同时数据库多位宽数据类型的特点对排序算法的硬件实现提出了新的要求。因此,本文提出了一种排序操作硬件实现方法,以解决当前数据库多数据类型流水线执行的问题,并基于该方法给出了三种适用于不同情况的执行模型。该硬件排序方法支持连续、不同数据宽度的数据序列,符合数据库多数据类型的特征。除此之外,本文还实现了一种等值连接结构和选择过滤结构,在所提排序结构的配合下,该加速器可实现如排序、排序合并连接、选择过滤等数据库操作。（2）面向哈希连接算法的硬件加速:哈希连接算法是数据库中应用最广泛的连接算法之一。哈希连接算法硬件实现的性能深受哈希冲突解决方式和哈希表流水线访问方式的影响。基于这两个优化方向,本文给出了两种哈希连接硬件实现方法。对于连接属性不唯一的应用场景,提出了使用布谷鸟哈希算法加链表法的策略以解决哈希冲突,同时减少内存访问次数和提升哈希连接效率;对于连接属性唯一的应用场景,则提出了哈希表加内容寻址寄存器的方法以解决哈希冲突,同时完成了一种适用于该方法的串并行流水线策略,进一步提升连接效率。（3）数据库异构加速系统架构:在不同的应用场景中,多种异构技术各具优势。基于异构平台设计数据库加速方案时,在保证可扩展性与灵活性之余,需尽可能降低数据分析与用户间的通讯延时,同时提高数据处理速度。因此,本文提出了一种基于FPGA的数据库通用加速系统架构。该架构在硬件层面对不同的数据操作提出了针对性的优化方法,同时为不同的数据库软件提供了统一的调用接口,保证了与数据库软件的松耦合,适用范围更广。最后,在标准测试数据集上的多项实验证明了架构的有效性,与传统数据库软件相比达到了最高16倍的性能提升。
张帅[5]（2020）在《分布式移动网络环境下大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化研究》文中指出增强现实技术被广泛誉为下一代人机交互通用平台技术,近年来受到了国内外学界与产业界的重点关注,迎来了爆发式增长。智能手机i OS与Android平台纷纷推出各自底层增强现实API,ARKit与ARCore,使得全球万亿智能手机都成了增强现实设备。2016年AR游戏Pokemon Go刚上线就火爆全球,一个月内获得了13000万次下载,迅速得到全球70多个国家民众的热捧。增强现实技术能够呈现炫酷引人入胜的3D模型动画,但当前领域内对简单社交多媒体数据,如文字、图片、音频、视频等,的增强现实可视化体验关注不够,而社交媒体数据却是普通用户最容易生产的数字内容,必然伴随着增强现实技术应用的普及而大规模产生。因此,研究社交媒体数据在增强现实环境中可视化问题,对增强现实技术的进一步平民化普及具有重要意义。在如今的大数据时代,当社交媒体数据规模日渐庞大时,在分布式移动网络环境下,研究大规模社交媒体数据快速增强现实可视化问题有着极其重要的应用价值,可视化效率问题严重影响着增强现实前端的用户体验,而优良的数据组织机制、高性能的数据处理架构是增强现实前端快速可视化的首要问题,因此本文的研究重点在于利用大数据技术去支撑增强现实前端快速可视化。另一方面,与传统社交媒体应用不同,社交媒体数据增强现实可视化问题是在现实生活中真三维环境中呈现的,具有鲜明的地理空间属性,属于空间社交媒体数据,因此,大规模空间社交媒体数据增强现实可视化能否快速响应一个关键因素是能否有效利用地理空间信息。本文在前人的研究基础上,对大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化问题的研究,主要从以下几个方面展开:（1）针对大规模空间社交媒体数据的增强现实可视化数据特征,研究适合网络大规模数据传输的空间社交媒体数据规范,提出了Geo ARMedia数据模型规范。Geo ARMedia数据规范参考了现行gl TF与Geo JSON数据标准,定义了常见空间社交媒体的数据模型规范,明确了常见多媒体数据类型（文本、图片、音频、视频等）的存储表达规范。（2）面向分布式集群环境下的大规模空间社交媒体数据存取技术需求,构建了利于数据库跨尺度平滑读写稳态Z曲线算法,研究了大规模空间社交媒体数据基于稳态Z曲线的常见空间查询算法,提出了基于稳态Z曲线的大规模空间社交媒体数据的分布式数据划分策略,优化数据分布式存储结构,提高了空间社交媒体数据的分布式存取效率。（3）研究基于智能手机设备的移动增强现实前端可视化空间的构建,定义了空间社交媒体数据在移动增强现实前端的可视域以及三层空间交互架构,提出了空间社交媒体数据增强现实可视化的球面模型,同时研发了借助地理信息能够大幅提高增强现实识别图命中效率的大规模社交图片检索的时空耦合算法,有效提升了空间社交媒体数据在移动前端增强现实可视化效率。（4）为了在分布式移动网络环境下快速响应大规模空间社交媒体数据加载请求,保障前端增强现实可视化的效率与稳定性,本文提出了空间社交媒体数据增强可视化多级缓存机制,利用空间社交媒体数据的空间邻近性,提出了增强现实可视化前端缓存预调度机制,以及基于地理位置的热点数据云端探测与分布式缓存调度机制,有效保障了增强现实快速可视化的速度与高并发响应要求。（5）大规模空间社交媒体数据增强现实可视化伴随着海量的计算任务,本文研究了大数据技术以及高性能计算技术,研发了面向大规模空间社交媒体数据的并行处理计算框架,提出了一种大规模空间社交媒体数据并行处理的代数方法,能够简洁有效的描述并行处理任务,组织调度多个并行计算算子协同工作共同完成相关任务,支撑了大规模空间社交媒体数据快速处理。（6）结合当前流行分布式数据库、大数据技术、可拓展网络服务架构、移动前端3D引擎技术,依托前文的研究成果,本文设计并开发了大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化原型系统——视网么,详细讨论了常见空间社交媒体数据的增强现实交互与视觉设计,实现了前后端增强现实服务,同时研发了移动端社交媒体数据增强现实编辑器,大范围降低了社交媒体数据增强现实内容生产门槛,最后本文以南京大学仙林校区周边为例展开应用实验,测试表明视网么在应对TB级数据规模千万级并发访问的空间社交媒体数据前端增强现实可视化任务可以在1秒内完成前端响应,达到了理想的研究实验效果。
张舒[6]（2020）在《司法文本数据自动化生成系统的设计与实现》文中研究说明在我国智慧法院的建设背景下,司法机关纷纷将深度学习引入司法领域及法律服务领域。司法深度学习模型大多数以裁判文书或案情事实等司法文本作为输入,研究比较广泛的类型有自动量刑预测系统、法条及罪名预测系统、类案（相似案件）推荐系统等。文本数据的缺乏会对司法深度模型表现产生负面影响,在模型训练阶段,存在训练数据缺乏导致模型泛化能力差的现象;在测试阶段,存在测试指标单一化现象,缺乏结合司法行业特性设计的具有多维度测试功能的测试数据集。本文设计并实现了司法文本数据自动化生成系统,分为训练数据生成模块与测试数据生成模块。训练数据生成模块用于为司法深度学习模型提供数据扩增服务,增加高质量的司法文本训练数据,提高模型预测准确率。模块设计了基于规则与基于变分编码器两种生成方式。其中,基于规则的生成方式结合司法文本特性提出了针对于司法文本的扩增方式;基于变分编码器的生成方法将变分编码器应用在文本生成领域,学习高斯分布到数据分布的映射关系,重建具有相似分布的新文本。测试数据生成模块用于为司法深度学习模型的多维度评价提供测试数据,使模型的测试指标多元化。模块设计了含噪声项测试数据生成方法,用于评价深度学习模型的抗噪能力;设计了对抗攻击测试数据生成方法,通过对测试数据尽可能小的文本改动,对深度学习模型进行基于遗传算法的对抗攻击,经过对抗攻击的测试数据用于评价深度学习模型的抗对抗攻击能力。系统以基于Django框架的web应用为载体,支持用户自定义生成参数,生成的文本以文件形式返回给用户。系统使用HDFS作为文件管理系统,使文件存储具有可拓展性。实验证明,系统提供的训练数据生成方式可以使以Fast Text、Text CNN、LSTM为结构的罪名预测系统的准确率得到提升。系统提供的两种测试数据生成方式可以支持司法深度学习模型的多维度评估。
翟浩宇[7]（2020）在《面向模板影像学习的医学影像数据库构建研究》文中研究说明面对医疗大数据时代的海量医学影像资源,如何进行有效存储管理并进一步做好知识挖掘是亟需解决的难题。传统管理方法注重数据的存储与检索,忽略了对其中丰富解剖学和生理学信息的挖掘。另一方面,在医学影像的计算机辅助分析领域,特定人群的模板影像构建需要大量训练数据,急需从医学影像大数据库获取样本资源。模板影像是通过对大量样本影像进行机器学习获得的人群代表性影像,其中包含了样本人群的平均图像特征和不同个体之间的解剖形态和像素灰度差异。模板影像可被用来与个体病人影像进行配准,用于疾病诊断、人体仿真等领域。本研究以课题组常年与全国医院合作收集的大量医学影像为基础,构建数据库实现影像的存储与检索,并进一步研究算法实现海量影像的自动挖掘学习,构建不同身体部位、不同采集模式的代表性模板影像。本文研究内容包括以下三个方面:（1）构建医学影像数据库。基于课题组收集的396435幅医学影像数据设计医学影像数据库框架,实现依据图像采集信息、成像部位和病人信息的数据检索。采用MySQL搭建数据库后端提供数据存储的功能,使用Python编程实现医学影像数据的预处理与自动化存储,通过Django搭建基于Web的数据检索平台,提供医学影像数据在线查询、检索、修改与导出。（2）提出一种基于主动表观模型的模板影像生成方法,使用器官所在图像区域的变形场表示解剖形态变化,利用主成分分析法求解形状和灰度变化的主分量,进一步采用线性规划方法将这些主分量与人体生理参数相关联,最终构建了可以根据生理参数调节器官形态和像素灰度的模板影像。本方法对胸部和腰椎CT（Computed Tomography）、心脏PET（Positron Emission Computed Tomography）影像成功构建了模板影像,为不同生理特征的人群生成针对性的模板影像。（3）实现了一种基于深度学习算法的模板影像生成方法,采用无监督的Voxelmorph图像配准网络生成随人体生理参数变化的模板影像。实验结果展示了该方法可以成功生成随年龄而改变脑部结构形态的脑核磁模板影像。研究进一步对比了深度学习方法与前面的主动表观模型方法的性能,验证并分析了两种模板影像生成方法的优点与不足,主动表观模型方法具有更好的算法可解释性,深度学习方法的模型生成速度与精确度更高。本研究实现了医学影像数据库资源的有效利用,为生成中国人群的代表性医学影像奠定了初步技术基础。
谢地[8]（2020）在《基于HBase的海量图片存储与快速检索技术研究》文中认为Web2.0时代的到来使得越来越多的图片需要被存储到数据库中,海量的图片信息、非结构化的数据结构、频繁的读写操作都为数据存储提供了难度。如何高效的存储海量图片数据是一个值得关注的话题,大数据的出现为我们解决海量图片存储提供了新的思路。论文针对人脸海量图片的特点和存储需求以及对分布式存储框架的对比,提出了基于HBase的海量图片解决方案,并采用了Master/Slaver分布式存储结构。为了提高图片数据的可靠性,构建HA高可用架构提高系统的可靠性和容错性。在图片存储方面,为了提高海量图片的插入效率,针对不同的图片来源设计不同的表和入库方式。针对其中的大规模人脸抓拍数据以及非结构化的人物信息设计了分布式存储主键,成功的解决HBase在高并发情况数据不平衡的问题,提高了region各区域的负载均衡。由于人脸图片是小文件类型,过多会影响集群的存取效率,因此本文在Hadoop中现有的解决方案上进行优化,提出一种新的解决方案,首先提取人脸图片中的特征值,再利用k-means算法将相似度高的图片小文件合并到大文件中,提高Hadoop中block块的利用率。在文本检索方面,由于HBase缺乏二级索引,多条件查询效率低。为了弥补这方面的缺陷,本文提出一种新的解决思路,利用协处理器将Elasticsearch工具与HBase结合构建联合索引,提高HBase的检索效率。在相似图片搜索上,利用LSH算法将相似度高的图片数据映射到相同的桶结构中。最后,构建分布式集群从集群时空开销、检索效率等方面对优化方案进行测试。实验表明,在插入图片的数量一致时,通过小文件合并方案能降低集群内存的消耗,提高图片的写入速度。对rowkey的优化提高了Region的负载均衡,建立联合索引在牺牲一定的集群空间上大幅增加了数据的检索效率。
朱胜寅[9]（2020）在《爆炸残留物分析系统设计》文中研究说明爆炸案是一种极其严重的暴力犯罪,对公共安全和社会稳定危害极大,一直是世界各国打击的重点。目前国内对爆炸案件物证鉴定需要专家在各种检验数据的基础上进行综合鉴别,工作量大、对专家经验要求高;同时也缺乏操作简便、易于在各地部署使用的分析软件平台,不能满足当前快速侦破此类案件的要求。为解决此问题,本文设计并实现了能够综合爆炸残留物成分和形态数据进行分析研判的软件平台。随着宽带网络的普及与现代浏览器技术的发展,越来越多的软件应用放弃了桌面客户端的形式,转向浏览器环境,因此本文根据实际应用需求,设计了基于Web技术的爆炸残留物综合分析软件系统。具体成果包括:1.在系统总体架构设计方面,基于任务需求分析,完成了爆炸残留物综合分析系统的总体设计,即采用浏览器/服务器的架构,前后端分离的设计方案,使系统易于相关单位推广、部署和使用,以充分发挥其实用价值。2.在前端设计方面,设计并实现了爆炸残留物综合分析系统的前端模块和程序,使用Vue等Web技术开发,前端程序运行于浏览器中,以便可在各地灵活访问系统平台。3.在后端与数据库设计方面,基于Django框架与MySQL数据库,设计并实现了分析系统的后端模块程序,以及包含样本成分和形态的数据库部分,能正确有效响应前端发出的请求,完成各种系统功能。4.在系统核心电路板残片识别算法嵌入方面,本文使用改进的基于GrabCut的图像分割算法以及基于特征点/元器件结构关系的电路板残片识别算法实现了系统集成,并通过实验验证了有效性。本文设计并开发的综合分析研判平台经压力测试已上线运行。
任威[10]（2019）在《基于网页端的结构有限元分析前后处理平台搭建与应用》文中研究说明超高层结构的抗震设计中,通过数值手段对其进行动力弹塑性分析是重要的组成部分。目前使用较多的结构有限元分析平台多以桌面应用为主,对客户端设备的计算能力有较强的依赖性,且在使用上有一定的不便。相对于桌面应用,基于网页端开发的分析平台减少了对客户端设备性能的依赖性,且具有良好的跨平台能力。鉴于此,本文针对性的基于网页端开发了结构有限元分析前后处理平台,主要展开以下几点研究工作:基于网页端的有限元模型信息解析及存取设计。模型信息包括模型数据和结果数据,本文使用PHP语言提取INP文件中的节点、单元、材料、截面、荷载、边界条件等模型数据实现在网页端快速建模。基于Python完成结果数据提取功能,通过解析ODB文件获取结构位移响应数据和应力响应数据。在实现模型信息解析后,基于网页端使用MySQL数据库完成模型数据和结果数据的存取,并通过算例验证了模型信息解析及存取系统的功能。基于网页端的建筑结构可视化服务设计。通过使用Three.JS框架搭建了结构有限元前、后处理阶段可视化系统,以网页为载体实现了建筑结构的图像渲染。在前处理可视化系统中,实现了对结构节点、单元、荷载、边界条件的三维渲染。在后处理阶段,以不同颜色划分结果数值,建立结构应力响应云图渲染可视化系统,使用Tween库实现位移响应的动态渲染,建立结构位移响应动态渲染可视化系统。最后,使用6层框架—剪力墙作为算例,通过与ABAQUS软件中的图形渲染结果对比,验证可视化系统的正确性。基于网页端的结构有限元分析前后处理平台设计。为满足以浏览器为载体进行结构有限元分析的使用需求,开发了结构有限元前后处理平台的应用界面,包括注册登录、项目列表展示、前处理可视化和后处理可视化四大模块。为满足用户对模型的基本操作需求,在可视化模块中针对性的添加了交互功能,使用AJAX技术开发了单元点选、应力响应图片及位移响应动图生成、位移响应放大等功能。最后,以浏览器为载体使用结构前后处理平台完成12层框架—剪力墙算例的建立、存储、解析、可视化展示,对平台的功能进行验证。
二、图像文件在数据库中的存取（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、图像文件在数据库中的存取（论文提纲范文）
（1）嵌入式目标检测平台架构设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 论文的内容及章节安排 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 中心服务端相关技术 |
| 2.1.1 前端相关技术 |
| 2.1.2 后端相关技术 |
| 2.2 嵌入式端相关技术 |
| 2.3 模块间通信技术 |
| 2.4 目标检测相关算法 |
| 2.4.1 SSD算法 |
| 2.4.2 YOLO算法 |
| 2.4.3 相关分类网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 嵌入式目标检测平台架构设计 |
| 3.1 嵌入式目标检测场景需求分析 |
| 3.2 嵌入式目标检测平台架构 |
| 3.3 嵌入式目标检测平台分模块设计 |
| 3.3.1 目标检测平台中心服务端 |
| 3.3.2 嵌入式目标检测端 |
| 3.3.3 平台辅助服务端 |
| 3.4 模型、文件和参数推送模块设计 |
| 3.5 设备快速部署模块设计 |
| 3.6 检测结果评估模块设计 |
| 3.7 训练测试模块设计 |
| 3.8 其它功能模块设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 嵌入式目标检测平台实现 |
| 4.1 嵌入式目标检测平台接口设计 |
| 4.1.1 平台中心服务端微服务接口 |
| 4.1.2 嵌入式目标检测平台实体存储格式 |
| 4.1.3 中心服务端SofaRPC服务接口 |
| 4.1.4 目标检测视频流地址格式 |
| 4.1.5 MQTT上传与下发消息格式 |
| 4.1.6 模型、配置文件存储地址 |
| 4.2 嵌入式目标检测平台分模块功能测试 |
| 4.2.1 目标检测平台中心服务端 |
| 4.2.2 嵌入式目标检测端 |
| 4.2.3 平台辅助服务端 |
| 4.3 模型、文件和参数推送模块实现 |
| 4.4 设备快速部署模块实现 |
| 4.5 检测结果模块实现 |
| 4.6 训练测试模块实现 |
| 4.7 其他功能模块实现 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统验证 |
| 5.1 平台部署 |
| 5.2 公交站台场景验证 |
| 5.2.1 场景概述 |
| 5.2.2 平台应用 |
| 5.3 车内拥挤度场景验证 |
| 5.3.1 场景概述 |
| 5.3.2 算法设计 |
| 5.3.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）基于图像识别的非接触式凝胶分析仪研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题目的与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 凝胶物理特性分析仪的系统原理与分析 |
| 2.1 凝胶物理特性测量原理分析 |
| 2.2 泊肃叶定理 |
| 2.3 位移视差 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 凝胶物理特性分析仪的系统布局与硬件设计 |
| 3.1 凝胶物理特性分析仪系统功能要求 |
| 3.2 凝胶物理特性分析仪系统的总体布局 |
| 3.3 凝胶物理特性分析系统硬件结构设计 |
| 3.3.1 压力驱动模块设计 |
| 3.3.2 机器视觉模块设计 |
| 3.3.3 通信模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 凝胶物理特性分析仪的软件设计与开发 |
| 4.1 凝胶物理特性分析仪的软件结构设计 |
| 4.2 凝胶物理特性分析仪的软件开发环境 |
| 4.3 凝胶物理特性分析仪的软件设计与实现 |
| 4.3.1 凝胶物理特性分析系统软件接口技术设计 |
| 4.3.2 凝胶物理特性分析仪系统的客户端设计与实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 凝胶凹液面图像的分析与评价 |
| 5.1 凝胶图像噪声分析 |
| 5.2 凝胶图像对比度分析 |
| 5.3 凝胶图像边缘分析 |
| 5.3.1 常见的边缘模型 |
| 5.3.2 凝胶图像边缘特点 |
| 5.4 凝胶图像评价分析 |
| 5.4.1 常见图像评价方法 |
| 5.4.2 凝胶图像评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 凝胶图像处理及凹液面提取算法研究 |
| 6.1 凝胶图像滤波算法 |
| 6.1.1 常用的滤波算法 |
| 6.1.2 评价图像滤波算法实验 |
| 6.2 凝胶图像增强算法研究 |
| 6.2.1 常用的图像增强算法 |
| 6.2.2 评价图像增强算法实验 |
| 6.3 凝胶凹液面提取算法研究 |
| 6.3.1 常用的边缘检测算子 |
| 6.3.2 自适应阈值分割的凝胶凹液面提取算法 |
| 6.3.3 基于广度搜索的自适应阈值分割凝胶凹液面提取算法 |
| 6.3.4 凝胶凹液面提取算法评价实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 凝胶物理特性分析实验与误差分析 |
| 7.1 图像采集加压实验 |
| 7.2 图像处理实验 |
| 7.3 实验结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）黄土地区地震滑坡数据库的建立与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 数据库系统的发展过程 |
| 1.3 研究目标和主要内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.5 章节安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 海原特大地震及其震害 |
| 2.1 海原特大地震地震参数 |
| 2.2 海原特大地震的震害 |
| 2.3 海原特大地震区域地质背景 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据库系统及ACCESS数据库软件 |
| 3.1 数据库系统 |
| 3.2 Access软件系统 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 黄土地区地震滑坡数据库的设计与建立 |
| 4.1 黄土地区地震滑坡数据库的资料来源 |
| 4.2 资料预处理 |
| 4.3 黄土地区地震滑坡数据库的组成及基本功能 |
| 4.4 黄土地区地震滑坡数据库的标准化 |
| 4.5 黄土地区地震滑坡数据库的建立 |
| 4.6 数据库的压缩和修复 |
| 4.7 数据库系统的封装 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 数据库在黄土地震滑坡分布特征统计分析中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 滑坡所处烈度区域的统计分析 |
| 5.3 滑坡主要滑动方向的统计分析 |
| 5.4 滑坡最大水平距离、最大垂直距离的统计分析 |
| 5.5 滑坡原始斜坡坡向的统计分析 |
| 5.6 滑坡原始斜坡坡角的统计分析 |
| 5.7 滑坡形状的统计分析 |
| 5.8 滑坡距离断层的距离的统计分析 |
| 5.9 滑坡相对震中方位角的统计分析 |
| 5.10 滑坡距离震中的距离的统计分析 |
| 5.11 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 附录 黄土地区地震滑坡数据库的使用方法 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 数据库系统 |
| 1.2.2 异构加速平台 |
| 1.2.3 异构平台加速架构 |
| 1.3 研究目标与研究思路 |
| 1.4 论文主要工作和创新点 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 研究现状与相关技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据库查询执行技术研究现状 |
| 2.2.1 关系型数据库的发展 |
| 2.2.2 SQL语句执行流程 |
| 2.2.3 SQL语句的查询优化 |
| 2.2.4 SQL语句的查询执行 |
| 2.3 不同类型异构加速平台对比 |
| 2.3.1 异构加速平台 |
| 2.3.2 数据库异构加速系统性能指标 |
| 2.3.3 不同异构加速平台对比 |
| 2.4 异构平台加速数据库的研究现状 |
| 2.4.1 第三方数据库加速技术研究现状 |
| 2.4.2 异构平台排序操作加速研究 |
| 2.4.3 异构平台连接操作加速研究 |
| 2.4.4 异构平台过滤操作加速研究 |
| 2.5 异构平台并行计算相关技术 |
| 2.5.1 并行编程模型 |
| 2.5.2 Open CL编程模型体系结构 |
| 2.5.3 Open CL在 FPGA上的实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 以排序操作为核心的加速器 |
| 3.1 排序操作的硬件实现方式 |
| 3.1.1 排序网络结构 |
| 3.1.2 线性比较器结构 |
| 3.2 排序矩阵整体结构 |
| 3.2.1 基本排序单元 |
| 3.2.2 比较规则 |
| 3.2.3 排序矩阵 |
| 3.3 模块化排序矩阵工作模型 |
| 3.3.1 单路串行高位宽单层级模型 |
| 3.3.2 多路并行低位宽单层级模型 |
| 3.3.3 单路串行高位宽多层级模型 |
| 3.4 等值连接 |
| 3.5 选择过滤 |
| 3.6 加速器整体结构 |
| 3.7 实验分析 |
| 3.7.1 实验配置 |
| 3.7.2 实验结果与对比 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 面向哈希连接算法的硬件加速 |
| 4.1 硬件加速哈希连接的研究现状 |
| 4.2 哈希连接不同阶段性能瓶颈 |
| 4.2.1 哈希连接算法的构建阶段 |
| 4.2.2 哈希连接的探测阶段 |
| 4.3 面向连接结果不唯一应用场景的哈希连接结构 |
| 4.3.1 布谷鸟哈希算法 |
| 4.3.2 改进的布谷鸟哈希表 |
| 4.3.3 LCHJ结构系统组成 |
| 4.3.4 LCHJ结构不同阶段状态变化 |
| 4.4 面向连接结果唯一应用场景的哈希连接结构 |
| 4.4.1 改进的哈希冲突解决策略 |
| 4.4.2 改进的流水线访问方式 |
| 4.4.3 NLPHJ结构系统组成 |
| 4.4.4 NLPHJ结构构建阶段 |
| 4.4.5 NLPHJ结构探测阶段 |
| 4.5 性能分析 |
| 4.5.1 时间复杂度 |
| 4.5.2 内存占用 |
| 4.5.3 哈希冲突概率 |
| 4.5.4 内容寻址寄存器容量 |
| 4.6 实验分析 |
| 4.6.1 实验配置 |
| 4.6.2 实验结果与对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据库异构加速系统 |
| 5.1 数据库异构加速系统分类 |
| 5.1.1 基于用户自定义函数的异构系统 |
| 5.1.2 基于存储引擎的异构系统 |
| 5.1.3 基于可卸载插件的异构系统 |
| 5.2 查询语句异构平台执行流程 |
| 5.2.1 基于异构平台的查询语句执行 |
| 5.2.2 执行优化及需要解决的问题 |
| 5.3 数据库异构加速系统执行代价 |
| 5.3.1 数据传输代价 |
| 5.3.2 数据执行代价 |
| 5.3.3 可重构代价 |
| 5.3.4 加速效果 |
| 5.4 数据库异构系统加速架构组成 |
| 5.4.1 数据库交互层 |
| 5.4.2 通用加速库层 |
| 5.4.3 设备管理层 |
| 5.4.4 设备抽象层 |
| 5.4.5 设备驱动层 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 实验配置 |
| 5.5.2 实验结果与对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）分布式移动网络环境下大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 增强现实技术 |
| 1.1.2 大数据特征 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 户外增强现实技术 |
| 1.2.2 增强现实地图研究 |
| 1.2.3 相关研究进展分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与关键问题 |
| 1.3.2 研究思路与技术路线 |
| 1.3.3 论文组织结构 |
| 第2章 空间社交媒体数据存储规范 |
| 2.1 大规模空间社交媒体数据存储方案 |
| 2.1.1 关系型空间数据存储方案 |
| 2.1.2 分布式NoSQL数据存储 |
| 2.2 空间社交媒体数据NoSQL表达 |
| 2.2.1 空间数据的JSON表达 |
| 2.2.2 社交媒体数据的空间描述 |
| 2.3 典型空间社交媒体数据存储规范 |
| 2.3.1 文本数据类型存储规范 |
| 2.3.2 图像数据类型存储规范 |
| 2.3.3 音频数据类型存储规范 |
| 2.3.4 视频数据类型存储规范 |
| 2.3.5 三维模型数据类型存储规范 |
| 第3章 基于稳态Z曲线的空间社交媒体数据分布式存储 |
| 3.1 稳态Z曲线的编码构建 |
| 3.1.1 分布式数据库分片键值选择 |
| 3.1.2 空间数据划分的稳态Z曲线构建 |
| 3.2 基于稳态Z曲线的常见空间查询 |
| 3.2.1 K最近邻查询 |
| 3.2.2 点线面空间查询 |
| 3.3 基于稳态Z曲线的负载均衡划分方法 |
| 3.3.1 负载均衡数据划分方法 |
| 3.3.2 实验结果对比分析 |
| 第4章 移动增强现实前端可视化空间构建 |
| 4.1 空间社交媒体可视化空间 |
| 4.1.1 移动增强现实坐标系统 |
| 4.1.2 移动增强现实前端可视化空间构建 |
| 4.1.3 移动增强现实三层可视化空间 |
| 4.2 基于卡尔曼滤波的球面三维注册 |
| 4.2.1 空间社交媒体数据的球面投影 |
| 4.2.2 基于卡尔曼滤波算法相机姿态修正 |
| 4.3 大规模社交图片检索时空耦合算法 |
| 4.3.1 基于图像自然特征的增强现实可视化空间 |
| 4.3.2 社交图片搜索的时空耦合算法原理描述 |
| 4.3.3 图像检索算法测试案例 |
| 第5章 空间社交媒体数据增强现实多级缓存机制 |
| 5.1 增强现实多级缓存架构 |
| 5.1.1 分布式高速读写与高并发访问问题 |
| 5.1.2 增强现实多级缓存架构体系 |
| 5.2 基于空间邻近性的增强现实缓存管理 |
| 5.2.1 常见缓存管理策略问题分析 |
| 5.2.2 基于空间邻近性的缓存预调度策略 |
| 5.2.3 增强现实缓存策略试验与分析 |
| 5.3 增强现实云端热点探测与缓存调度 |
| 5.3.1 局部热点数据探测与缓存调度 |
| 5.3.2 云端缓存命中率测试与分析 |
| 第6章 大规模空间社交媒体数据并行处理框架 |
| 6.1 大数据时代的计算特征 |
| 6.1.1 大数据技术 |
| 6.1.2 云计算技术 |
| 6.1.3 高性能计算 |
| 6.2 大规模空间社交媒体数据并行计算方法 |
| 6.2.1 并行计算算法代数假设 |
| 6.2.2 并行计算算法代数定义 |
| 6.2.3 并行计算算法代数运算谓词 |
| 6.3 大规模空间社交媒体数据并行计算架构 |
| 6.3.1 空间社交媒体数据并行计算框架 |
| 6.3.2 计算任务主从并行调度模式 |
| 6.3.3 空间社交媒体数据并行处理实例 |
| 第7章 原型系统设计与实现 |
| 7.1 移动增强现实原型系统 |
| 7.1.1 原型系统概述 |
| 7.1.2 前后端架构设计 |
| 7.2 原型系统空间界面交互设计 |
| 7.2.1 增强现实人机交互设计 |
| 7.2.2 空间社交媒体数据界面设计 |
| 7.3 原型系统增强现实可视化测试 |
| 7.3.1 增强现实可视化效果演示 |
| 7.3.2 原型系统性能测试 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 前景展望 |
| 参考文献 |
| 已发表的研究成果 |
| 致谢 |
（6）司法文本数据自动化生成系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 文本数据扩增研究现状 |
| 1.2.2 深度学习模型多维度测试研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 技术综述 |
| 2.1 自然语言处理技术 |
| 2.1.1 中文分词技术 |
| 2.1.2 词向量技术 |
| 2.1.3 语言模型 |
| 2.2 变分编码器 |
| 2.3 Django框架 |
| 2.4 遗传算法 |
| 2.5 分布式存储技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与架构设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 数据交互需求分析 |
| 3.1.2 文本预处理需求分析 |
| 3.1.3 数据生成需求分析 |
| 3.1.4 用户文件管理需求分析 |
| 3.1.5 非功能性需求分析 |
| 3.2 系统架构设计 |
| 3.3 数据交互模块设计 |
| 3.4 文本预处理模块设计 |
| 3.5 数据生成模块设计 |
| 3.6 用户文件管理模块设计 |
| 3.7 数据库设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 文本预处理 |
| 4.2 数据生成 |
| 4.2.1 基于规则的训练数据生成 |
| 4.2.2 基于VAE的训练数据生成 |
| 4.2.3 含噪声项测试数据生成 |
| 4.2.4 对抗攻击测试数据生成 |
| 4.3 数据交互 |
| 4.4 用户文件管理 |
| 4.5 案例及实验分析 |
| 4.5.1 训练数据生成案例及实验分析 |
| 4.5.2 测试数据生成案例及实验分析 |
| 4.6 系统测试 |
| 4.6.1 测试环境 |
| 4.6.2 功能测试 |
| 4.6.3 性能测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 进一步工作 |
| 参考文献 |
| 简历与科研成果 |
| 致谢 |
（7）面向模板影像学习的医学影像数据库构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 医学影像数据库及模板影像学习基础理论与方法 |
| 2.1 医学影像数据库 |
| 2.1.1 数据库分类 |
| 2.1.2 医学影像存储结构 |
| 2.1.3 医学影像数据格式 |
| 2.1.4 数据库管理系统 |
| 2.2 模板医学影像 |
| 2.2.1 模板医学影像的定义 |
| 2.2.2 模板影像的应用 |
| 2.2.3 主动表观模型 |
| 2.2.4 图像配准 |
| 3 医学影像数据库的构建 |
| 3.1 影像数据介绍 |
| 3.2 医学影像数据库的构建 |
| 3.2.1 需求与功能分析 |
| 3.2.2 概念结构分析 |
| 3.2.3 逻辑结构设计 |
| 3.2.4 数据库实施 |
| 3.2.5 数据的入库操作 |
| 3.2.6 数据库的安全与维护 |
| 3.3 数据库的使用效果展示 |
| 3.3.1 数据库中的数据 |
| 3.3.2 数据检索平台 |
| 3.3.3 测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于主动表观模型的模板影像学习 |
| 4.1 实验数据 |
| 4.2 算法描述 |
| 4.2.1 形状建模 |
| 4.2.2 灰度建模 |
| 4.2.3 关联生理参数 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于深度学习的模板影像生成方法 |
| 5.1 实验数据 |
| 5.2 基于无监督的模板影像生成方法 |
| 5.2.1 Voxelmorph配准框架 |
| 5.2.2 模板影像生成方法 |
| 5.2.3 数据预处理 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验环境与参数设置 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.3.3 方法对比与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）基于HBase的海量图片存储与快速检索技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 基础环境与算法 |
| 2.1 相关技术与工具 |
| 2.2 关键算法 |
| 2.3 拟解决的问题 |
| 第三章 海量图片存储与检索优化 |
| 3.1 高效存储与快速检索难点分析 |
| 3.2 高效存储与快速检索的架构设计方案 |
| 3.3 海量图片存储优化 |
| 3.4 海量图片检索优化 |
| 第四章 实验与分析 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
（9）爆炸残留物分析系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 基于浏览器的Web应用程序 |
| 1.2.2 图像的分割与识别 |
| 1.3 论文研究成果 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 爆炸残留物分析系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Web应用相关技术理论 |
| 2.3 系统设计 |
| 2.3.1 设计综述 |
| 2.3.2 技术选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Vue的前端程序设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 界面布局与功能设计 |
| 3.2.1 界面基本布局 |
| 3.2.2 样本/物证管理模块界面设计 |
| 3.2.3 分析研判模块界面设计 |
| 3.2.4 研判结果模块界面设计 |
| 3.3 Vue开发相关技术理论 |
| 3.3.1 设计模式 |
| 3.3.2 Vue相关技术理论 |
| 3.4 前端程序开发 |
| 3.4.1 前端接口 |
| 3.4.2 Vue单文件组件 |
| 3.4.3 基于Vuex的状态管理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 后端程序设计 |
| 4.1 基于MySQL的数据库设计 |
| 4.1.1 数据库相关理论 |
| 4.1.2 数据库设计 |
| 4.2 基于Django的后端程序设计 |
| 4.2.1 Django开发相关理论 |
| 4.2.2 后端程序设计与开发 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 电路板残片图像识别及系统集成 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电路板残片图像识别 |
| 5.2.1 图像分割 |
| 5.2.2 残片图像比对识别 |
| 5.3 算法的系统集成 |
| 5.3.1 前端程序设计 |
| 5.3.2 后端程序设计 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）基于网页端的结构有限元分析前后处理平台搭建与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究目的和意义 |
| 1.2 本课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 有限元模型信息处理的研究现状 |
| 1.2.2 结构模型可视化系统的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 基于网页端的模型信息解析及存取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模型数据解析设计 |
| 2.2.1 节点及单元信息的提取 |
| 2.2.2 截面及材料信息的提取 |
| 2.2.3 边界条件和荷载信息的提取 |
| 2.3 结果数据解析设计 |
| 2.3.1 位移响应数据解析 |
| 2.3.2 应力响应数据解析 |
| 2.4 基于MySQL的模型信息存取服务设计 |
| 2.4.1 单元信息扩充 |
| 2.4.2 模型信息存储设计 |
| 2.4.3 模型信息读取及删除设计 |
| 2.5 解析及存取服务功能验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于网页端的结构模型可视化设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 前处理阶段结构模型的可视化设计 |
| 3.2.1 绘图标准简介 |
| 3.2.2 三维渲染组件搭建 |
| 3.2.3 单元、荷载及边界条件信息的三维渲染 |
| 3.3 后处理阶段建筑结构响应可视化设计 |
| 3.3.1 建筑结构位移响应可视化设计 |
| 3.3.2 建筑结构应力响应可视化设计 |
| 3.4 可视化服务功能验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于网页端的前后处理平台设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于网页端的交互模块设计 |
| 4.2.1 基于可视化系统的附加功能设计 |
| 4.2.2 基于ABAQUS的计算模块设计 |
| 4.3 基于网页端的用户应用界面设计 |
| 4.4 前后处理平台的功能应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、图像文件在数据库中的存取（论文参考文献）
- [1]嵌入式目标检测平台架构设计与实现[D]. 胡皓翔. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于图像识别的非接触式凝胶分析仪研制[D]. 李杰. 西安石油大学, 2021(09)
- [3]黄土地区地震滑坡数据库的建立与应用[D]. 杨元敏. 防灾科技学院, 2021
- [4]基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究[D]. 薛梅婷. 浙江大学, 2020(01)
- [5]分布式移动网络环境下大规模空间社交媒体数据快速增强现实可视化研究[D]. 张帅. 南京大学, 2020(10)
- [6]司法文本数据自动化生成系统的设计与实现[D]. 张舒. 南京大学, 2020(04)
- [7]面向模板影像学习的医学影像数据库构建研究[D]. 翟浩宇. 大连理工大学, 2020(02)
- [8]基于HBase的海量图片存储与快速检索技术研究[D]. 谢地. 长江大学, 2020(02)
- [9]爆炸残留物分析系统设计[D]. 朱胜寅. 北京邮电大学, 2020(05)
- [10]基于网页端的结构有限元分析前后处理平台搭建与应用[D]. 任威. 哈尔滨工业大学, 2019(12)