一、6.6厘米高的USB接口摄像头（论文文献综述）
邵晓纯[1]（2019）在《计量自动化终端智能化装置的研究与应用》文中研究指明计量自动化终端是实现公、专变用户电能数据远程自动化采集的重要计量设备,本论文介绍的是以计量自动化终端为研究对象而设计出来的一套软硬件设备。目前计量自动化终端参数配置普遍采用人工方式,工作效率低下,出错率高。故本论文提出了服务于计量自动化终端的一种智能化综合管理的基本结构和实现方式,设计且构建了计量自动化终端智能化综合管理装置。本论文的内容主要是论述计量自动化终端智能化的重要性,然后着重结合实际工作遇到的情况,以计量自动化终端参数配置为主,以计量自动化终端数据抄读为辅,设计出相应功能的智能化综合管理装置。通过测试,验证了用计量自动化终端智能化综合管理装置进行计量自动化终端参数配置和数据抄读智能化的可行性和优越性。该装置眼下已完成功能测试,并配发到广东电网有限责任公司汕头供电局供电服务中心计量运维班组在工作中进行该智能化综合管理装置的实际应用,且申请在南方电网有限责任公司推广使用。本论文研究的计量自动化终端智能化综合管理装置,包括硬件平台和软件系统。集“端口检测,参数配置,模板管理,数据抄读,记录查看”五个功能为一体,主要应用于计量自动化终端通信参数的配置、检查,以及各种电能量数据的采集、导出。实现计量自动化终端参数一键配置、现场数据一键抄读两大功能,具体细分为:计量自动化终端参数一键配置;多功能电能表参数一键抄读,并可将抄读的多功能电能表参数一键配置到需采集该多功能电能表数据的计量自动化终端中;计量自动化终端参数检查,并对发现异常的参数一键修正;现场各种电能量数据的一键抄读。该装置的应用,可全面替换现有的计量自动化终端参数配置方式,极大减少人工操作的繁琐性和出错率,大幅压缩计量自动化终端参数配置时间,提高了计量自动化终端调试成功率和工作效率。有助于拉高计量自动化终端数据采集完整率和上线率,提升计量自动化系统智能化管理,具有推广意义。其参数检查和数据抄读、导出功能,可以快速进行计量自动化终端参数故障检查处理,大大增加现场故障数据的直观性,协助故障分析处理及电量退补计算,提高计量自动化终端运行维护的工作效率。最后,论文对于一些尚未完全实现的部分,如数据上送至电力企业计量自动化主站的问题,提出了基本的设想和实现方案,就其功能和技术做出了进一步的展望,为今后计量自动化终端智能化综合管理装置的升级及大规模的推广奠定了研究基础。本文所探究和讨论的问题,因笔者知识、能力水平的有限,缺点和错误在所难免。恳请各位导师、专家批评指正。
况逸群[2]（2019）在《面向社会机器人的3D手势建模、识别与学习》文中研究指明社会机器人（Social Robots）未来可能重塑整个社会,而自然人机交互技术是其核心技术之一。手势交互作为一种自然的人机交互方式,被广泛应用于社会机器人交互系统之中。然而,现有的手势识别算法需求大量的高质量训练数据、模型学习过程复杂、扩展性差,难以应用于社会机器人真实应用场景。本文紧密围绕社会机器人手势交互技术,重点研究如何利用少量的有标记数据,甚至单个样本数据进行手势学习,以及如何建模融合多模态信息以提升手势识别的性能。本论文的主要工作和成果归纳如下:针对因手部是一种高自由度的链式结构使得关节点数据标注非常困难,从而造成现有的基于有监督学习的方法学习成本极高的问题,本文提出了一种基于多视图投影的半监督学习方法。该方法将无标记三维手势点云图投影至三个坐标平面,利用自编码器学习投影视图之间的隐空间编码,作为手势姿态的隐式表征,进而利用有标签数据学习隐式表征到手部姿态的直接映射。实验表明,该方法不仅有效地减少了对标记数据的依赖,且在手姿态估计数据库上,将最好结果从19.60毫米提升到了17.04毫米。针对现有一次学习手势识别算法存在以下缺点:1)常用的运动特征只关注运动部分信息,造成手势描述的不连续,丢失了手势保持时期的信息;2)特征提取未关注于有效的手部区域,造成身体摆动等无效运动的干扰;3)识别算法丢失了特征的时空位置信息,本文提出了一种简单有效的基于上下文信息的显着性特征提取方法。该方法能够完整地保留手势的动静态信息,从而获得更丰富、更鲁棒的特征表达。其次,本文提出了一种基于特征匹配的动态规划算法,该算法利用特征匹配的稠密性及准确性度量两帧的相似性,而后采用动态规划算法求取两手势序列最优匹配距离。该算法保证了手势描述的连续性、准确性,并且充分利用了特征的时空位置信息。本文提出的算法在无需复杂的特征设计的情况下,得到了和当前基于复杂特征设计的算法相当的效果。针对基于深度学习的多模态手势识别算法需要谨慎的网络结构设计,繁琐的网络训练,且新的数据需要重新训练问题,本文提出了一种统一的多模态信息融合构架,称为VDTW（Voting based Dynamic Time Warping）。该算法通过利用三维隐形状模型建模各模态特征的时空结构信息,而后通过一致性投票将特征映射至统一的概率空间,形成对各帧时空分布的概率估计,以此构建对齐代价矩阵。此外,本文还提出一种基于概率的快速上界求取方法,能够减少不必要的动态规划计算过程,从而加速计算。这些优点使得VDTW算法能够适用于大样本多模态手势分类任务,在Chalearn IsoGD多模态手势数据库上,获得了和基于深度学习的算法相当的结果。在上述算法研究的基础上,搭建了一套社会机器人系统JIAJIA,用于验证真实场景下的手势交互效果。多位志愿者受邀参与系统测试,使用体验方面得到较高评价,其次,量化的识别结果也验证了系统的实用性。
高智伟[3]（2016）在《面向偏瘫患者的步态康复训练机器人控制方法研究》文中认为随着人口老龄化速度加快,由心脑血管疾病和神经系统疾病以及工伤、自然灾害等因素导致的偏瘫患者急剧增加,但我国康复专业技术人员缺口较大。此外,传统康复医疗存在诸多缺陷。因此研制人性化智能康复机器人提高偏瘫患者生活质量、减轻患者家庭负担不仅具有重要的学术意义,同时具有重要的社会意义。在总结了国内外下肢康复机器人以及相关领域的研究现状基础之上,提出针对偏瘫患者实现其个性化特征步态的康复训练机器人控制方案,改变一味以标准步态进行康复训练的现状。同时针对具有一定运动能力但无法完成完整行走动作的患者,提出通过检测患者运动能力并自动进行康复策略切换的控制方案。设计了偏瘫患者健肢步态信息实时采集系统。在偏瘫患者健肢侧张贴标识,训练时通过摄像头对患者健肢进行实时图像采集,经图像处理后建立具有患者个性化特征的步态信息。针对不同康复阶段患者的不同需求设计了相应的康复策略。当偏瘫患者患肢没有运动能力时,采用被动康复策略,由下肢外骨骼带动患者患肢进行完整周期的步行运动。偏瘫患者能自主运动时,采用半主动康复训练,下肢外骨骼跟随患者患肢运动。控制系统根据患肢与下肢外骨骼之间的相互作用力,判断患者是否具有主动运动能力,进而在控制策略之间进行切换,满足患者训练需求。基于对步态康复训练机器人运动学与动力学的研究,针对不同康复策略设计了相应的控制方案。被动康复策略下主要解决非线性时变系统的轨迹跟踪问题,采用了智能控制中的模糊控制方法;半主动控制策略主要解决人机交互问题,采用了力/位控制中基于位置的阻抗控制算法。搭建了步态康复训练机器人实验系统,编写了多线程交互控制程序,对健肢步态数据采集进行了实验研究、对被动康复训练模式下利用模糊控制实现非线性时变系统的轨迹跟踪进行了实验研究,对半主动康复训练模式下利用阻抗控制实现力/位控制进行了实验。验证了控制系统的稳定性与各控制策略的正确性。
姚雨婷[4]（2014）在《浙江省第二监狱物联网整合系统的设计与开发》文中研究指明监狱是国家重要的刑罚执行机关,维护社会稳定,预防和减少犯罪的重要功能。随着计算机网络、通信、多媒体技术的快速发展,在监狱管理中使用新兴技术已成为趋势,加快监狱信息化管理的建设已经成为一个重要的研究内容。监狱信息化（PrisonInformationization）,是通过有效地利用计算机技术、通讯技术、网络技术等现代化技术和设施,对监狱管理的各系统、各项工作进行创新性结合。传统的监狱系统的管理机制、组织结构、人员素质等其他许多方面进行优化、改造、重组、整合,从而实现监狱工作更科学、更公正、更安全、更高效地执行监管改革任务,全面满足监狱在安全防范、公正执法、高智能化、管理水平等方面的需要,更好地发挥监狱的功能。近年来,我国监狱系统开展了以狱政管理为主的应用系统重点建设,监狱综合信息技术工程建设全面启动。为信息传输、更新数据、办公自动化、安防监控和应急指挥等各业务系统的有效应用,提供了安全、高效的网络服务。结合当今新形势,科学地做好罪犯的管理、改造工作,完善监狱自身各体系的建设至关重要。现有的信息化建设相对比较落后,因此开发出一个能高效运行,降低民警工作量,科学可靠的监狱物联网系统迫在眉睫。此系统的开发与实现对监狱信息化整合具有极大的意义和价值。本文在依据浙江省第二监狱的实际业务需求的基础上,深入了解了监狱民警的工作概况,分析了狱警工作内容和管理流程,设计一个能代替人工进行复杂情况数据采集的系统,并进行进一步分析,以最简约的状态呈给狱警的物联网整合系统,减轻狱警平时的工作量,更好地利用人力。针对安防系统优化的关键点与难点,浙江省第二监狱安防系统智能化的需求,我们提出了浙江省第二监狱物联网系统整合系统的总体设计方案。并通过视频监控开发平台以及智能识别系统实现了基于RFID的浙江省第二监狱物联网整合系统。本文通过理论分析和实际运用,设计出一套可靠的监狱物联网整合系统。该系统由原先独立运作的数据采集、数据分析、应用等系统组成。通过与其他系统相连,对采集到的视频信号、RFID及传感器数据等各种数据进行存储、分析、处理,并根据结果采取相应措施处理。从而达到改善和提升监狱信息化管理质量的目的。大幅度提高现有智能信息系统和自动化水平,减少一线警察可重复性和机械工作,提高民警的工作效率,整体提高监狱管理水平和安全度,使警力分配更趋于合理化、科学化。减少监狱警察工作的压力。在此基础上,完成论文的撰写工作。目前,该系统已经在浙江警官职业学院模拟监狱实地运行。实践证明,该系统设计大大提高了日常警力工作效率,具有良好的实用效果。为浙江省第二监狱的物联网整合系统的智能化做出了有意义的尝试。
罗辰[5]（2017）在《高时空分辨电子回旋辐射成像诊断技术的研究》文中研究说明本论文主要研究了具有高时空分辨特性以及二维大尺度直接测量优势的电子回旋辐射成像（ECEI）诊断的技术实现及其在国际上数个中型托卡马克装置上的应用。工作重点是集成国际上最新的微波诊断技术成果,在东方超环（EAST）装置上设计集成可调变焦前端耦合光路以及新型宽带电子学系统的新一代384道ECEI诊断系统,并实现对该装置内电子温度的大尺度、高精度和高时间分辨的实时二维测量。射电天文学领域中已较为成熟的毫米波天线混频阵列以及准光学技术应用于微波等离子体诊断后即成为ECEI诊断系统的雏形,其中准光学技术的应用在保证成像的灵活性以及毫米波波段的宽带处理能力的同时大大降低了建造难度和成本,。上世纪末基于微带和印刷电路技术以及二次下混频思路的宽带电子学系统的集成则进一步将ECEI诊断拓展为实时二维测量。标准多通道高速同步数据采集系统的应用该系统其与MDSplus服务器的高速通信能力则在提升系统最大时间分辨率的同时降低了国际交流合作的门槛。本文重点讨论EAST装置上新一代384道ECEI系统的研制,该系统集成了近年来微波诊断技术的最新结果。具体从准光学耦合,宽带电子学以及多通道高速同步数据采集这三个子系统的角度展开讨论。EAST装置上的384道ECEI系统中电子学部分中预期将同时输出的384路、最高400kHz带宽的模拟电压信号,为了实现对384道视频信号的实时高速数据采集和处理,我们研制了一套384道高速数据采集子系统。采集系统硬件方面首先通过12块定制的具备高共模抑制比的高速数模转换器模块以及大容量板载存储的的采集卡实现了384通道的高速连续数据数据采集,接着通过多道高精度触发和时钟信号分路器解决了全部384通道的时序同步难题,配套光隔后可直接接入EAST装置的外触发和时钟信号;另外高速传输内网的搭建使得每次放电后至少高达7.6GB的总数据量仅需半分钟即可传输到数据服务器。同时软件方面通过对基本命令的脚本集成实现了多种采集模式的快速切换以及全自动无人值守采集,其中多种远程监控方式以及异常处理能力也充分保证了系统的稳定度和连续工作能力。最后该套384道高速数据采集子系统成功用于EAST装置上的384道ECEI系统中,满足了EAST装置上常规10s放电以及30s长脉冲放电的采集需求,并取得了多种放电参数下具有高采样深度,高采样率,且时序同步的384道数据。为实现二维温度测量中径向的大尺度连续覆盖,我们为EAST装置上的384道ECEI系统开发了一套新型宽带中频电子学子系统,其带宽是国际上其他ECEI系统的2倍以上,对应托卡马克小截面上超过两倍的径向覆盖范围;另外其视频带宽可达400kHz,能够分辨快离子引发的一些高频模式。该套新型宽带中频电子学子系统已于2011年年底完成了测试,并作为EAST装置上384道ECEI系统的关键组成部分成功应用于2012年EAST装置的物理实验中,其中高带宽带来的径向大范围连续采样能力为大尺度现象的研究提供了平台。本文最后重点讨论在超导托卡马克装置的毫米波成像诊断中准光学技术的应用。具体为EAST装置上的384道ECEI系统设计了 一套可调变焦的毫米波准光学成像子系统。光路设计中克服了真空窗口到等离子体区达2m以上的长距离带来一系列问题,仍实现了垂直方向达l.lcm的最小空间分辨率;同时还集成了远程可控的调变焦特性:光路在托卡马克等离子体端的焦平面在具备达80cm的大尺度径向调节能力,且变焦后垂直方向覆盖能力最大达80cm。经过多次平台实验的检验后,该套成像光路已经应用于2012年的EAST装置的物理实验中,实验中光路可以分辨磁流体动力学模式演化的空间精细结构,且焦平面可跟随EAST装置上各种纵场配置情况下取样区的变化,另外垂直方向覆盖范围也可满足空间大尺度物理对象的研究需求。新一代384道ECEI系统搭建完成后成功应用于EAST装置并得到了初步的成像结果,应用中各子系统的优势得到了对应体现,也为在未来EAST更高参数运行以及更复杂辅助加热及诊断布局的情况下ECEI系统的运行提供了经验。
邹修国[6]（2013）在《基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究》文中研究表明针对稻田合理喷药需要知道害虫密度的问题,研究了稻飞虱现场实时识别技术,包括稻田现场拍摄稻飞虱图像的方法,对拍摄的图像用不变矩提取形状特征值,用灰度共生矩阵提取纹理特征值,以及用仿生算法改进BP神经网络对稻飞虱进行识别并计数。具体研究是采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,灰度化后用大津法二值化,再用数学形态学滤波；对二值图像采用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和Krawtchouk矩四种不变矩分别提取特征值,再用BP神经网络进行训练和测试,以此检测四种矩的提取效果,具体操作是用Matlab2008运行算法,对白背飞虱、灰飞虱和褐飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明Krawtchouk矩提取稻飞虱图像形状的6个特征值的识别率最高,其中对褐飞虱的识别率达到了100%,但是对白背飞虱和灰飞虱的误识别率较大。针对这一情况,进一步采用改进灰度共生矩阵提取背部纹理的4个特征值来识别三种稻飞虱,训练结果是白背飞虱和灰飞虱的识别率要高于Krawtchouk矩提取的特征值,而褐飞虱的识别率低于Krawtchouk矩提取的特征值,于是将这两种提取特征值的方法结合起来,这样最终确定了10个特征值。在此基础之上,采用遗传算法和参数选择改进粒子群算法优化神经网络分别训练和识别三种稻飞虱,通过对比和分析,遗传算法和粒子群算法各有优缺点,于是采用遗传算法改进粒子群算法优化BP神经网络,实验结果得到白背飞虱的正确识别率为90%,灰飞虱为95%,褐飞虱为100%,通过分析适应度曲线和训练误差曲线表明这一算法搜索效率高,求解速度快,训练时间比遗传算法的提高了52.7%,比粒子群算法的提高了24.1%,更加满足本文提出的实时性要求。按前面选择的算法编完软件后,现场实验的结果表明可以识别稻飞虱并计数,为适时适量的稻田喷药提供了依据。论文的主要研究内容及成果如下：（1）研究稻飞虱现场实时识别技术。使用移动小车,分别拍摄白背飞虱100个样本,灰飞虱100个样本,褐飞虱100个样本,拍摄其背部图像,无线传回远程PC机,由设计的软件实时识别。（2）设计现场稻飞虱活体图像采集装置。采集装置核心采用三星嵌入式处理器S3C2440,配备台湾显泰的USB接口工业相机,相机镜头变倍比15：1,采集图像大小定为640×480像素,通过嵌入式系统由USB无线网卡传回远程计算机。（3）预处理稻飞虱图像。对稻飞虱图像进行灰度化、二值化、数学形态学滤波、高斯滤波、平滑滤波等处理,得到质量比较好的去掉背景的二值图像；再通过二值图像的坐标计算得到去掉背景的灰度图像；最后采用改进的分水岭算法分割稻飞虱,将一幅图像中的多头稻飞虱分离到160×160像素的各子图像中,以便进一步处理。采用的算法计算简单,稳定有效,耗时最少,满足实时性的要求。（4）用四种不变矩提取稻飞虱形状特征值。用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和Krawtchouk矩四种不变矩分别提取特征值,再用BP神经网络训练和测试,经过Matlab2008实验对比,Krawtchouk矩提取的6个特征值不仅反映出全局特征,而且展现了更好的局部性,对于稻飞虱的识别分类明显好于其它不变矩,其中对褐飞虱的识别率达到100%,但是对白背飞虱和灰飞虱误识别率较高。（5）采用改进灰度共生矩阵提取稻飞虱背部纹理特征值。找到稻飞虱的重心,以重心为中心,选取多重环形路线构建灰度共生矩阵,解决稻飞虱图像的方向性问题,再计算灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩和相关等4个特征,用神经网络训练和测试,白背飞虱的识别率达到80%,灰飞虱的识别率达到90%,这两种稻飞虱的识别率要高于Krawtchouk矩提取的特征值,而褐飞虱的识别率为95%,低于Krawtchouk矩提取的特征值,于是将这两种提取特征值的方法结合起来,最终确定了10个特征值。（6）优化神经网络识别稻飞虱。将上面确定的10个特征值结合起来作为BP神经网络的输入,再将遗传算法和粒子群算法相结合,把粒子群算法中的极值跟踪法改为遗传算法的交叉和变异操作,采用粒子分别与个体极值和群体极值进行交叉运算,粒子自己变异运算搜索最优解,以此保持个体之间信息交流和种群的多样性,提高搜索效率,加快求解速度,训练时间是0.4071秒,比遗传算法的0.86085秒提高了52.7%,比粒子群算法的0.53599秒提高了24.1%,更加满足本文提出的实时性要求。（7）设计稻飞虱识别软件。软件的流程是打开由无线采集小车实时传回的稻飞虱图像,经过一系列处理,提取不变矩特征值,最后通过GAIPSO神经网络识别稻飞虱并计数。（8）现场实验。在南京农业大学卫岗水稻试验站对系统进行现场测试,将采集幕布放置在田块之间的观测路上,小车放置在幕布前,远程控制其自由运行。将小车调整到最佳拍摄位置,通过工业相机拍摄稻飞虱图像,再通过无线网卡传回远程计算机进一步处理。现场实验表明系统可以正常工作,并能够实现实时识别并计数。
李亚品[7]（2013）在《传染病信息实时采集与应急处置系统研究》文中提出1.研究背景和目的进入新世纪以来，新发传染病不断出现，2003年的SARS疫情，2009年的甲型H1N1流感疫情，以及2013年2月中国出现的H7N9禽流感疫情等不断威胁人类健康。地震、飓风、洪水、干旱等自然灾害频发，在一些经济欠发达地区，由于医疗卫生条件有限，通讯手段落后，对传染病突发疫情不能及时监测，获取现场疫情信息困难且滞后，这些极易造成传染病的大面积流行，严重威胁人类健康。在一些偏远地区，由于专业设备欠缺，疾病预防控制人员对突发传染病疫情处置能力相对不足，容易造成疫情的扩散。对突发传染病疫情的有效控制有赖于传染病现场信息的快速获取和采取及时有效的干预措施，对传染病疫情暴发地点自然情况和历史传染病发病情况以及传染病防控专业信息的掌握，有助于传染病防控人员根据现场情况制定合理的防控措施，及时控制传染病突发疫情。因此，建立一套方便易操作、灵活多用的传染病防治及应急处置决策支持系统非常必要。本研究立足中国发展实际，依托先进的计算机硬件技术和软件技术，为应对突发传染病疫情和及时获取传染病现场信息和标本提供方便廉价的工具，建立一套软硬件结合的、完善的传染病防治和应急处置决策支持系统平台，系统平台的有效应用可以增强传染病现场调查和疫情应急处置的效率，为突发传染病疫情和其它公共卫生事件的处置提供有效的工具。2.研究内容本研究综合应用无线通讯技术、网络技术、WebGIS技术、计算机硬件集成技术建立基于网络、电脑、手机的传染病防治及应急处置决策支持系统，包括硬件和软件两个部分。软件主要为基于WebGIS的传染病防治及应急处置决策支持系统，采用浏览器/服务器架构（B/S结构），建立基于PC和PDA两个版本，满足传染病现场调查需求。本研究综合应用无线通讯技术、网络技术、WebGIS技术建立基于网络和手机的传染病防治及应急处置决策支持系统。该系统是集传染病现场调查与信息采集、卫生流行病学信息支持、卫生流行病学统计分析、传染病疫情处置指南、流行病学调查表定制、流行病学专业知识查询等功能于一体的传染病防治及应急处置决策支持系统平台。系统平台的有效应用可以快速有效地获取现场流行病学调查信息并进行统计分析，可以为流行病学相关从业人员提供专业指导，提高突发传染病疫情处置效率，避免传染病疫情的快速扩散。本系统应用方便廉价，通过用户名和密码访问网站（PC用户访问www.geoepi.com；手机用户访问m.geoepi.com）即可获得相应服务，适用于经济条件相对落后的国家和地区。本系统分为PC端和移动便携端两个入口，PC端可以通过台式机、笔记本电脑进行访问，移动便携端可以通过PDA或手机进行访问，系统操作简单，用户通过GPS定位或系统快速定位功能可以快速确定疫情的地理位置并对疫情当地的自然情况和历史传染病发病情况进行侦察。信息采集功能可以实现传染病现场调查数据实时上报与分析，并可以通过站内消息实现前方流调人员与后方专家或决策人员实时交流，后方专家可以实时指导现场流行病调查工作，提高传染病疫情的处理效率。本系统可以为传染病相关人员提供有效服务，为传染病现场调查和传染病疫情应急处置提供有效的工具和平台。硬件主要为便携式传染病现场应急作业箱，包括电子模块和医学模块两个箱体。主要应用于突发传染病疫情以及其他突发公共卫生事件的现场调查以及标本的采集、储存运输等。电子模块由自制加固计算机、风速风向仪、PDA、照相机、录音笔、内置无线网卡等一系列电子设备构成，可实现对传染病现场相关信息实时采集、分析和传输，可采集音频、视频、图片、调查表等现场资料，通过电子模块还可以实现流行病学调查前后方交互，后方专家和决策者可以实时指导现场工作，为现场工作人员提供技术支持。医学模块包括酒精灯、试剂瓶、不锈钢消毒盒、各种标本采集管、止血钳以及防护服护目镜等个人防护用品等。可用于采集动物脏器标本、昆虫、人和动物各种体液、大小便等标本，可以进行简单的试验操作并对采集的信息进行标准化处理。医学模块箱体内部结构采用模块化设计，可根据每次现场调查任务进行组合以携带不同的物品，应用方便快捷。3.方法系统中历史传染病数据资料来源于中国CDC传染病监测系统数据，包括中国各县（市）多年的传染病发病种类以及发病人数等信息，主要用于流行病学侦察，让用户了解不同地区的传染病发病情况。搜集中国所有县（市）的宿主动物数据，用于了解当地的宿主动物分布信息。搜集中国所有县（市）的气象信息，包括年/月平均温度、最高温度、最低温度、平均湿度、平均气压、降雨量等信息，为传染病的防控提供决策支持信息。搜集所有县（市）内的道路交通、地形地貌、人口特征和人口构成等信息数据。所有这些数据都应用于流行病学信息支持系统。提供传染病病原体经气溶胶施放危害评估、现场流行病学调查表定制、现场信息采集上报、疾病智能判断等功能。系统通过PC和手机两个入口进行访问，与地理信息相关信息查询以Google Map为地理显示平台、用户通过关键字查询、GPS定位等功能确定地理位置，根据地理位置查询相关地区的卫生流行病学信息、气候气象情况、宿主动物及地形地貌等基础信息，并可以通过文本、图片、调查表等方式上报当地的流行病学调查信息，并对上报的调查表信息进行实时统计分析，通过站内消息后方专家可以及时了解现场流调人员的情况，并可以对现场工作进行指导。便携式传染病现场应急作业箱可分为电子模块和医学模块两个箱体。电子模块由自制加固便携计算机、随机附件、防水安全箱3部分。流调箱绝大部分功能集成在加固计算机上，无法集成的功能设备作为随机附件，加固计算机和随机附件全部放置在定制防水安全箱中。医学模块主体也为防水安全箱，内部采用模块化设计，包括采血模块、不锈钢消毒盒、排泄物采集管、昆虫盒、动物器官标本采集管、防护模块、储运模块等。用户可以根据每次调查和采集标本任务的不同合理携带不同的物品。便携式传染病现场应急作业箱采取自主设计，现场测试定型，专业工厂代为生产的方式进行。4.结果建立了能够通过PC和PDA两个入口进行访问的传染病防治及应急处置决策支持系统，并申请域名进行了部署，PC用户通过访问http://www.geoepi.com获得服务，手机用户通过访问http://m.geoepi.com获得相关服务。4.1传染病调查现场信息实时采集上报和分析用户可以通过电脑、PDA或手机等采集传染病调查现场的调查表信息、文本信息、图片信息以及音视频信息等，这些信息可以通过无线网络实时发送至数据库。后方专家和决策者可以对现场上报的数据进行实时的统计分析，通过分析了解突发传染病疫情的发展动态、现场病人的时空分布、受影响的人群以及可能的危险因素等。系统中集成200多种传染病个案调查表和疫情调查表，当现有调查表不能满足需求时，系统提供调查表定制功能，满足现场流行病学调查人员实际需求。在现场调查中，调查者的位置信息是非常重要的，本研究中位置信息通过GPS定位模块和快速定位关键字查询获得，经纬度信息会集成在调查者上报的数据中。用户通过对上报的信息进行统计分析，可以实时绘制现场调查病例空间分布地图、流行曲线，年龄性别职业分布等也可以快速通过饼图、条图等进行展示。当系统内置分析功能满足需求时，用户可以将调查数据导出为Excel格式，而后利用STATA、SPSS等专业软件进行进一步分析。4.2以Google Map为地理信息显示平台的全国卫生流行病学信息支持了解传染病疫情当地的相关信息可以为传染病疫情处置提供有效的信息支持，提高疫情处置效率。用户通过GPS定位和系统提供的快速定位功能可以快速确定自己所处的地理位置，现场疫情处置人员可以通过系统了解传染病疫情现场的基本情况，用户位置信息以及当地流行病学信息会在Google Maps平台上进行展示。这些信息包括传染病既往流行情况、地形地貌特征、宿主动物分布、气候信息、交通状况、医疗卫生机构分布等。根据传染病疫情现场处置需求，搜集并整合了传染病相关专业知识并建立了数据库，传染病相关从业人员及传染病疫情处置人员可以通过电脑手机随时检索查阅，可以丰富传染病相关从业人员专业知识、为传染病疫情应急处置人员和卫生部门决策者提供信息支持。包括专业信息、应急预案、经典案例、防护防疫保障、文书指南、专业技能信息、法律法规、卫生资源等信息。可以为疾病预防控制相关从业者提供专业的技术支持。4.3基于Google Maps API可视化方法的传染病病原体经气溶胶施放危害评估利用Google Map API （谷歌地图应用程序开发接口）提供的绘图和空间分析功能，结合现有的传染病病原体经气溶胶施放扩散模型和全国人口密度数据，实现对病原微生物通过气溶胶施放所造成的危害范围、受影响人数的快速评估，并在地图上进行动态的可视化模拟与展示。该方法可以在发生通过气溶胶施放生物危害事件时对不同种类病原微生物危害的范围、人数等进行快速评估，为快速制定防控措施、减少生物危害后果提供决策支持依据。4.4传染病突发疫情处置指南本研究集成突发传染病疫情和突发公共卫生事件应急处置流程图，包括重大传染病处置流程、新发传染病应急处置流程、食物中毒、核化生危害应急处置以及其它公共卫生事件应急处置流程。现场处置人员和决策者可以获得多种突发公共卫生事件的处置流程，也可以获得不同应急事件的相关专业信息，包括相关传染病预防控制信息、传染病实验室诊断信息、相关法律法规、相关卫生服务信息以及消毒、杀虫、灭菌等信息。4.5流行病学调查表定制功能本研究实现了流行病学调查表现场定制功能，系统管理员用户可以管理现有的调查表，可以对现有调查表进行优化，也可以定制新的调查表。普通用户具有输入、浏览、修改、查询、以及对调查表数据进行分析以及导出为Excel文件的权限。现场调查处置人员可以根据现场需要快速定制新的调查表。定制调查表的表项在系统中容易获得而且容易填写，主要包括单选项、多选项、文本、表格、时间等类型。用户可以根据填写调查表的设备（PC或PDA）合理设置所定制调查表的格式，使得用户易于在线填写、发送及浏览。用户上报的调查表信息直接写入数据库，具有相应权限的用户可以对这些信息进行实时统计分析并将结果反馈给现场调查人员，有助于现场调查和疫情处置的有效开展。4.6便携式传染病现场应急作业箱本研究根据现场流行病学调查的需要，研制出新一代的便携式传染病现场应急作业箱，调查箱包含电子模块和医学模块两个箱体，能够实现现场流行病学调查作业的集成化、信息化和模块化，实现调查现场到指挥中心的快速沟通，进一步提高现场流行病学调查工作的实时性和科学性。5.结论传染病防治及应急处置决策支持系统和新一代流行病学现场调查作业箱构成一套完整的流行病学现场调查作业平台，平台集现场信息采集与传输、现场标本采集与储运、数据分析、流行病学调查表定制等功能于一体。携带方便、使用灵活、成本低廉，适合多种级别的用户进行流行病学调查和标本采集。系统平台的有效应用可以提高我国现场流行病学调查的信息化水平和效率，为传染病防控和突发公共卫生事件处置提供强有力的工具。
王东利[8]（2012）在《面向空间站舱内冗机器人系统的研究及实现》文中研究说明在近几年来,空间机器人技术得到了各国航天部门的高度关注,太空的恶劣环境和昂贵的载人航天费用使得发展空间机器人技术很有必要性,本课题来源于总装国家航天921项目“面向空间站科学实验的遥操作概念研究”,本文研究工作紧密结合该项目,主要研究了空间站舱内冗余机器人模拟系统的总体设计和系统集成,重点研究了冗余机器人的运动学、轨迹规划和控制系统搭建。实验验证了该模拟系统在大时延的情况下,地面操作员能够稳定和精确地操作空间舱内机器人。本文的主要研究内容有如下几个方面：（1）首先综述了空间站舱内机器人实验平台的研究背景和国内外的研究现状,系统分析了舱内机器人的关键技术,包括冗余机器人的运动学分析和模块化机器人的构建。（2）对冗余机器人建立运动学模型,本系统冗余机器人由移动式导轨、七自由度模块化关节机器人和灵巧手组成。采用D-H法对冗余机器人建立正运动学模型,通过MATLAB仿真软件对正运动学方程进行验证。逆运动学的解法包括解析法和广义扩展雅克比矩阵法。（3）阐述了冗余机器人的整体控制算法,包括运动学逆解、轨迹规划算法和避障算法研究。由于解析法运算量比较大,不适合做实时控制,只能通过广义扩展雅克比矩阵法对其运动学求逆解,本系统机器人是冗余机器人,其雅克比矩阵不可逆,引入雅克比矩阵的伪逆,通过梯度投影法对伪逆解优化。用解析法求得的公式对结果验证,可有效避开机器人的奇异状态。轨迹规划算法采用定时插补法,在轨迹规划中加入避障算法,完成对冗余机器人的稳定安全控制。（4）研究了空间舱内冗余机器人系统的总体设计方案和硬件构成,包括导轨控制系统、七自由度模块化关节机器人系统、手控器系统、灵巧手系统、视觉系统和空间站模拟系统。（5）分析研究了空间舱内机器人系统的整体算法设计和结构组成,主要包括手控器控制算法、灵巧手控制算法、冗余机器人控制算法、主动视觉控制算法、Kinect视觉控制算法和虚拟现实技术。上位机负责监视和控制机器人系统,下位机负责接收上位机控制命令,向设备发送控制命令和向上位机返回数据信息,包括力反馈和视觉信息。最后,对已开展的工作进行总结,并对今后开展的工作进行了展望。
李锐[9]（2008）在《并联机构型多履带式移动机器人姿态检测及控制系统研究》文中指出移动机器人移动平台的设计与运动控制技术的研究是整个移动机器人系统研究的两大重要组成部分,它将为移动机器人更高层次的理论与方法研究提供一个可靠的实验平台及基础。开发研究以工业、国防及服务业等领域为应用背景的,且易于用户二次开发的移动机器人平台具有很好的市场潜力和研究意义。本文介绍了一种并联机构型多履带式移动机器人移动平台的设计和基于嵌入式工控机与DSP运动控制卡的运动控制系统具体实现方案,并对移动机器人的运动控制方法进行了研究。具体内容有:首先,创新性地提出了一种关节履带加履带足的复合移动机构,它将自主变位履带结构应用到关节履带机器人上,不仅具有关节履带机器人的诸多优点,而且克服了关节履带机器人无法自主越障以及越障高度低的缺陷,提高了机器人的越障自主性和障碍通过能力;并且机器人可以通过独立控制四条摆腿的摆动实现机器人自主水平姿态调整,提高了机器人的越障平稳性,保证了车身设备的正常工作。其次,提出了一种基于嵌入式工控机+DSP运动控制卡+驱动器的运动控制系统,采用分级控制的策略,它将运动控制系统的规划+伺服闭环+放大器有层次、模块化地体现出来,在决策规划、任务分级控制、实时性等方面其优势非常明显。介绍了机器人基于无线局域网（WLAN）技术的遥操作系统,对机器人多种运动模式进行了分析比较,并给出了基于三维数字罗盘的姿态调整控制策略。接着,介绍了采用模块化思想开发的控制系统软件程序设计,包括用C语言编写的DSP数据采集、PI速度闭环和基于RS-232的串口通信程序以及用VC语言编写的移动机器人人机交互界面程序。最后,论文对移动机器人系统进行了相关实验,实验结果证明了机器人的硬件系统和软件系统的有效性,同时验证了移动机器人的各项运行指标达到任务指标,结合实验结果提出了进一步的改进方案。
赵梦[10]（2007）在《大城小室 ——武汉市小户型住宅室内设计研究》文中指出本文根据国家出台的政策规范,把当前住宅市场上两室以内、面积在60㎡以下,供人数在三人以下家庭居住的住宅定义为小户型住宅,并以此为研究对象,从房产市场和室内设计角度进行解析。论文共分八章。第一章是对小户型住宅的界定以及对国内外关于小户型住宅设计研究的分析;第二章对小户型住宅市场调查资料的总结和整理,并分析其人们当代生活模式及需求;第三章则对小户型住宅室内设计提出大体的设计原则;第四章通过对小户型的室内环境进行细致分析和目前小户型住宅室内设计总结的基础上,具体研究设计方法和要点;第五章则对今后小户型住宅的室内设计进行预测,并总结了一套较为前沿、创新的设计理念;第六章为对经典优秀的小户型住宅设计进行评析,以求对今后设计和研究有借鉴之用;第七章是根据市面上有代表性的楼盘户型进行虚拟设计,并结合一个实际工程进行小户型住宅的室内设计的改造;第八章是结语,总结出对小户型住宅设计理念的认识,倡导环保、节能、易居、集约的小户型设计。
二、6.6厘米高的USB接口摄像头（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、6.6厘米高的USB接口摄像头（论文提纲范文）
（1）计量自动化终端智能化装置的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本课题研究的背景 |
| 1.2 本课题研究的意义和目的 |
| 1.3 国内情况及应用现状 |
| 1.3.1 国内情况 |
| 1.3.2 应用现状 |
| 1.4 论文的研究内容及结构安排 |
| 1.4.1 课题来源及研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 工作难题分析 |
| 2.1 工作难题详情 |
| 2.1.1 人工操作容易按错 |
| 2.1.2 参数内容多样 |
| 2.1.3 现场无法查历史数据 |
| 2.2 工作难题分析 |
| 2.2.1 针对人工操作容易按错工作难题 |
| 2.2.2 针对参数内容多样工作难题 |
| 2.2.3 针对现场无法查历史数据工作难题 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 装置设计方案 |
| 3.1 装置设计思路 |
| 3.2 硬件选择设计 |
| 3.2.1 通信配件硬件 |
| 3.2.2 装置主体硬件 |
| 3.3 软件编程设计 |
| 3.3.1 端口检测 |
| 3.3.2 模板管理 |
| 3.3.3 参数配置 |
| 3.3.4 数据抄读 |
| 3.3.5 记录查看 |
| 3.3.6 软件信息 |
| 3.4 设计方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 装置硬件介绍 |
| 4.1 装置主体硬件 |
| 4.2 通信配件硬件 |
| 4.2.1 主件TP-BT-IEC蓝牙接口光电头 |
| 4.2.2 配件TP-GS通用光电头活动支架 |
| 4.2.3 配件蓝牙接口光电头配套通信线缆 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 装置软件介绍 |
| 5.1 功能介绍 |
| 5.2 操作说明 |
| 5.2.1 端口检测 |
| 5.2.2 参数配置 |
| 5.2.3 模板管理 |
| 5.2.4 数据抄读 |
| 5.2.5 记录查看 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 装置测试分析 |
| 6.1 通信测试 |
| 6.1.1 测试条件 |
| 6.1.2 主要测试装置和其他测试所用设备 |
| 6.1.3 技术要求及注意事项 |
| 6.1.4 测试方法 |
| 6.1.5 测试结果 |
| 6.2 准确度测试 |
| 6.2.1 测试条件 |
| 6.2.2 主要测试装置和其他测试所用设备 |
| 6.2.3 技术要求及注意事项 |
| 6.2.4 测试方法 |
| 6.2.5 测试结果 |
| 6.3 时间测试 |
| 6.3.1 测试条件 |
| 6.3.2 主要测试装置和其他测试所用设备 |
| 6.3.3 技术要求及注意事项 |
| 6.3.4 测试方法 |
| 6.3.5 测试结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 装置应用效果 |
| 7.1 装置应用已取得效果说明 |
| 7.1.1 管理效益 |
| 7.1.2 经济效益 |
| 7.1.3 社会效益 |
| 7.2 推广应用前景描述 |
| 7.3 装置知识产权情况 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（2）面向社会机器人的3D手势建模、识别与学习（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 社会机器人研究现状 |
| 1.2.2 人-机器人交互研究现状 |
| 1.2.3 基于手势的人机交互研究现状 |
| 1.3 研究目标及主要内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 3D手势识别综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 手势的分类 |
| 2.3 3D动静态手势识别综述 |
| 2.3.1 静态手势识别综述 |
| 2.3.2 一次学习动态手势识别综述 |
| 2.3.3 多模态动态手势识别综述 |
| 2.4 3D手势识别相关数据库 |
| 2.4.1 3D感知设备 |
| 2.4.2 3D静态手势数据库 |
| 2.4.3 3D动态手势数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多视图投影的半监督静态手势识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 手部关节结构 |
| 3.3 基于半监督学习的算法框架 |
| 3.4 手部分割与多视图投影 |
| 3.5 手姿态估计 |
| 3.6 算法结构及实现 |
| 3.6.1 自编码器 |
| 3.6.2 基于自编码器的手姿态估计 |
| 3.7 实验及结果分析 |
| 3.7.1 数据库与实验设置 |
| 3.7.2 实验结果分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于一次学习的动态手势识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 一次学习手势识别中的典型特征分析 |
| 4.2.1 全局特征-EMHI特征 |
| 4.2.2 局部特征-MFSK特征 |
| 4.3 预处理 |
| 4.4 基于双向搜索参考帧的显着性特征 |
| 4.5 基于DTW的手势识别 |
| 4.6 实验及结果分析 |
| 4.6.1 数据库与实验设置 |
| 4.6.2 实验结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于VDTW的多模态动态手势识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 DTW算法及优化方法分析 |
| 5.2.1 传统动态时间规整算法 |
| 5.2.2 DTW算法优化及加速 |
| 5.3 多模态动态手势识别框架 |
| 5.4 多模态底层特征提取 |
| 5.5 三维隐形状模型的建立 |
| 5.6 基于一致性的投票机制 |
| 5.7 手势识别及加速方法 |
| 5.8 实验与结果分析 |
| 5.8.1 实验数据库 |
| 5.8.2 实验设置 |
| 5.8.3 实验结果 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 JIAJIA社会机器人及其应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 JIAJIA社会机器人 |
| 6.2.1 系统框架 |
| 6.2.2 系统设计 |
| 6.3 3D手势交互应用 |
| 6.3.1 静态手势交互应用 |
| 6.3.2 动态手势交互应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 本文研究内容总结 |
| 7.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（3）面向偏瘫患者的步态康复训练机器人控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究意义及目的 |
| 1.2 下肢康复机器人研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 康复机器人的发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 康复机器人总体方案研究 |
| 2.1 人体下肢运动机理 |
| 2.1.1 人体下肢解剖学结构 |
| 2.1.2 人体步态分析 |
| 2.2 康复机器人结构方案 |
| 2.3 步态康复训练机器人运动学及动力学分析 |
| 2.3.1 人体下肢简化模型 |
| 2.3.2 康复训练机器人运动学分析 |
| 2.3.3 康复训练机器人动力学分析 |
| 2.4 康复训练机器人控制方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 健肢步态信息及患肢侧力信息采集与处理 |
| 3.1 健肢步态 |
| 3.1.1 概述 |
| 3.1.2 关节识别方法 |
| 3.1.3 Hough变换原理 |
| 3.1.4 Hough变换梯度法 |
| 3.1.5 健肢步态信息采集实验 |
| 3.2 力信息的采集 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 步态康复训练控制方法 |
| 4.1 康复阶段分类 |
| 4.2 被动康复训练控制方法 |
| 4.2.1 模糊控制原理 |
| 4.2.2 被动康复训练控制器设计 |
| 4.2.3 模糊控制器仿真研究 |
| 4.3 半主动步态训练控制方法 |
| 4.3.1 阻抗控制原理 |
| 4.3.2 基于位置的阻抗控制器建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验研究 |
| 5.1 实验系统建立 |
| 5.1.1 硬件系统 |
| 5.1.2 软件系统 |
| 5.2 被动康复训练实验 |
| 5.3 半主动康复训练实验 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（4）浙江省第二监狱物联网整合系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外现状与发展 |
| 1.2.1 国内现状与问题 |
| 1.2.2 国际现状与发展 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.4 组织结构安排 |
| 第二章 浙江省监狱物联网整合系统的相关技术与理论 |
| 2.1 物联网技术的相关概念 |
| 2.2 RFID无线射频技术的相关概念 |
| 2.3 视频分析的相关概念 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 相关技术系统的需求分析 |
| 3.1 系统建设的目标 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 用户需求分析 |
| 3.2.2 项目可行性分析 |
| 3.2.3 功能需求分析 |
| 3.3 系统非功能需求 |
| 3.4 系统运行环境需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 浙江省第二监狱物联网整合系统总体设计 |
| 4.1 系统设计目标及原则 |
| 4.2 分析系统总体设计 |
| 4.2.1 物联网技术在监狱中的应用 |
| 4.3 物联网整合系统功能设计 |
| 4.4 物联网整合功能应用 |
| 4.5 物联网整合系统功能应用说明 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 关键模块及核心算法设计与实现 |
| 5.1 RFID及智能视频分析功能 |
| 5.2 主要模块详细设计 |
| 5.2.1 RFID及视频分析算法 |
| 5.2.2 智能视频分析系统的详细设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试概述 |
| 6.2 系统的单元测试 |
| 6.2.1 客户端测试 |
| 6.2.2 服务器端测试 |
| 6.2.3 网络规模测试 |
| 6.2.4 测试用例 |
| 6.2.5 测试方面结果 |
| 6.3 功能模块测试测试结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 进一步工作的方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）高时空分辨电子回旋辐射成像诊断技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 序言 |
| 1.1 能源问题和受控聚变 |
| 1.2 托卡马克装置应用于磁约束聚变研究 |
| 1.3 本论文主要内容提要 |
| 第二章 电子回旋辐射诊断和电子回旋辐射成像诊断 |
| 2.1 电子回旋辐射诊断 |
| 2.1.1 从单电子回旋辐射谱到温度诊断 |
| 2.1.2 聚变领域ECE诊断的早期理论和实验工作 |
| 2.1.3 ECE诊断的硬件发展和技术进步 |
| 2.1.4 ECE诊断和汤姆逊散射得到的温度之间的分歧 |
| 2.1.5 ECE诊断的近期发展 |
| 2.2 电子回旋辐射成像诊断 |
| 2.2.1 ECEI系统的硬件组成 |
| 2.2.2 ECEI系统应用中的关键技术发展 |
| 2.2.3 国际各大装置上的ECEI系统的准光学设计格局 |
| 第三章 384道高速数据采集子系统的研制 |
| 3.1 高性能数据采集系统的设计需求 |
| 3.1.1 对采集时序同步的要求 |
| 3.1.2 数字采样的参数需求 |
| 3.1.3 传输线、差分输入、共模抑制比的参数需求 |
| 3.1.4 数据传输和存储方面的需求 |
| 3.2 384道高性能数据采集系统的硬件配置 |
| 3.2.1 高性能数据采集系统的硬件单元 |
| 3.2.2 时序同步相关组件 |
| 3.2.3 数据传输网络及存储相关组件 |
| 3.3 384道高性能采集系统的实现机制及应用 |
| 3.3.1 单张采集卡的工作模式及基本应用 |
| 3.3.2 384道时钟和触发同步 |
| 3.3.3 384道高速同步数据采集系统的命令脚本配置 |
| 3.3.4 384道高速同步数据采集系统的其他特性 |
| 3.3.5 384道高速同步数据采集系统在EAST装置上的应用 |
| 第四章 新型宽带中频电子学子系统的开发 |
| 4.1 ECEI系统中频电子学技术的发展 |
| 4.1.1 TEXT-U装置上ECEI系统采用的直接检波方案 |
| 4.1.2 TEXTOR装置上的ECEI宽带中频电子学 |
| 4.1.3 TEXTOR装置上的第二代ECEI宽带中频电子学 |
| 4.1.4 DIII-D装置上的第三代ECEI宽带中频电子学 |
| 4.2 EAST装置上的384道ECEI系统的电子学设计 |
| 4.2.1 中频带宽拓展方案 |
| 4.3 新型宽带电子学的性能测试 |
| 4.3.1 ECEI系统电子学测试的一般方法 |
| 4.3.2 DIII-D装置上ECEI系统的电子学测试 |
| 4.3.3 EAST装置上384道ECEI系统的电子学测试 |
| 第五章 可调变焦准光学成像技术在EAST装置上的应用 |
| 5.1 384道ECEI系统成像准光学的设计思路 |
| 5.1.1 ECEI系统成像准光学设计的第一步 |
| 5.1.2 EAST装置上384道ECEI系统成像光学的设计流程 |
| 5.2 EAST装置上384道ECEI系统的窗口需求 |
| 5.2.1 ABCD传输矩阵方法 |
| 5.2.2 不同面上的束半径和总阵列高度的比值 |
| 5.2.3 ECEI系统光阑面参数的选取 |
| 5.2.4 EAST装置上384道ECEI系统的窗口需求 |
| 5.3 EAST装置上384道ECEI系统的前端光路设计 |
| 5.3.1 径向焦平面调节特性的设计实现 |
| 5.3.2 垂直方向变焦特性的设计实现 |
| 5.3.3 H-Plane上聚焦和准直的设计实现 |
| 5.4 EAST装置上384道ECEI系统的本振光路设计 |
| 5.4.1 本振光路设计的出发点 |
| 5.4.2 本振光路的具体设计方案 |
| 5.5 EAST装置上384道ECEI系统光路设计的性能分析 |
| 5.5.1 射线追迹分析 |
| 5.5.2 高斯束追迹分析 |
| 5.5.3 衍射束传输分析 |
| 5.6 成像准光学子系统的搭建和测试 |
| 5.6.1 光路平台测试实验组件 |
| 5.6.2 光路平台测试实验布局及结果 |
| 5.7 成像准光学子系统的应用 |
| 5.7.1 窗口和诊断平台布局 |
| 5.7.2 利用大口径成像数据获得锯齿反转面位置 |
| 5.7.3 锯齿前兆振荡空间结构演化的研究 |
| 5.7.4 利用二维温度变化率判断ICRF功率沉积位置 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 微波成像诊断相关工作总结 |
| 6.1.1 数据采集子系统的相关工作总结 |
| 6.1.2 宽带电子学子系统的相关工作总结 |
| 6.1.3 成像光学子系统的相关工作总结 |
| 6.2 微波成像诊断的未来工作 |
| 6.2.1 EAST装置上384道ECEI系统的可能系统升级方案 |
| 6.2.2 J-TEXT装置上的3D-ECEI系统 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
| 个人简历 |
（6）基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 机器视觉技术在农业害虫识别中的应用 |
| 1.2.1 机器视觉技术的引出 |
| 1.2.2 机器视觉主要技术和识别算法 |
| 1.2.2.1 采集图像光谱 |
| 1.2.2.2 数字图像处理技术 |
| 1.2.2.3 模式识别技术 |
| 1.3 基于机器视觉的害虫识别国内外研究现状 |
| 1.3.1 直接用可见光的害虫识别研究现状 |
| 1.3.1.1 国外研究现状 |
| 1.3.1.2 国内研究现状 |
| 1.3.2 近红外用于害虫识别的研究现状 |
| 1.3.2.1 国外研究现状 |
| 1.3.2.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 其它光谱用于害虫识别的研究现状 |
| 1.3.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.4 支持向量机用于害虫识别的研究现状 |
| 1.3.4.1 国外研究现状 |
| 1.3.4.2 国内研究现状 |
| 1.3.5 神经网络用于害虫识别的研究现状 |
| 1.3.5.1 国外研究现状 |
| 1.3.5.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究内容和技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 参考文献 |
| 第二章 稻飞虱图像现场采集系统的设计 |
| 2.1 图像采集系统总体设计 |
| 2.2 诱集幕布装置设计 |
| 2.3 采集小车设计 |
| 2.3.1 小车硬件设计 |
| 2.3.1.1 S3C2440芯片 |
| 2.3.1.2 L298电机驱动芯片 |
| 2.3.1.3 摄像头仰角控制模块 |
| 2.3.1.4 电源模块 |
| 2.3.1.5 SunTime200A工业相机 |
| 2.3.1.6 SunTime T100工业镜头 |
| 2.3.2 小车软件设计 |
| 2.4 远程控制软件设计 |
| 2.5 系统特点 |
| 2.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于不变矩的稻飞虱图像特征值提取 |
| 3.1 稻飞虱图像预处理 |
| 3.1.1 图像灰度化 |
| 3.1.1.1 RGB颜色系统 |
| 3.1.1.2 RGB转换成灰度 |
| 3.1.2 图像分割 |
| 3.1.3 数学形态学去噪 |
| 3.1.3.1 数学形态学基本运算 |
| 3.1.3.1.1 二值图像腐蚀运算 |
| 3.1.3.1.2 二值图像膨胀运算 |
| 3.1.3.1.3 二值图像开运算 |
| 3.1.3.1.4 二值图像闭运算 |
| 3.1.3.2 稻飞虱二值图像去噪 |
| 3.1.4 平滑滤波 |
| 3.1.4.1 高斯滤波 |
| 3.1.4.2 中值滤波 |
| 3.1.5 多个稻飞虱图像分割 |
| 3.1.5.1 分水岭算法 |
| 3.1.5.2 改进分水岭算法分割稻飞虱图像 |
| 3.2 稻飞虱图像特征值提取 |
| 3.2.1 特征提取方法选择 |
| 3.2.2 基于Hu矩的特征值提取 |
| 3.2.2.1 Hu矩概念 |
| 3.2.2.2 Hu矩提取稻飞虱特征值 |
| 3.2.3 基于改进Hu矩的特征值提取 |
| 3.2.3.1 改进Hu矩概念 |
| 3.2.3.2 改进Hu矩提取稻飞虱特征值 |
| 3.2.4 基于Zernike矩的特征值提取 |
| 3.2.4.1 Zernike矩概念 |
| 3.2.4.2 Zernike矩提取稻飞虱特征值 |
| 3.2.5 基于Krawtchouk矩的特征值提取 |
| 3.2.5.1 Krawtchouk矩概念 |
| 3.2.5.2 Krawtchouk矩提取稻飞虱特征值 |
| 3.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 最佳不变矩的选择和纹理特征的提取 |
| 4.1 BP神经网络选择最佳不变矩 |
| 4.1.1 神经网络基本概念 |
| 4.1.2 BP神经网络基本概念 |
| 4.1.3 BP神经网络测试4种不变矩稻飞虱分类识别 |
| 4.1.3.1 确定识别稻飞虱的BP神经网络结构 |
| 4.1.3.2 BP神经网络参数的选择 |
| 4.1.3.3 BP神经网络对Hu矩特征值训练测试 |
| 4.1.3.4 BP神经网络对改进Hu矩特征值训练测试 |
| 4.1.3.5 BP神经网络对Zernike矩特征值训练测试 |
| 4.1.3.6 BP神经网络对Krawtchouk矩特征值训练测试 |
| 4.1.3.7 四种不变矩特征值测试结果对比 |
| 4.2 三种稻飞虱纹理特征提取 |
| 4.2.1 改进灰度共生矩阵 |
| 4.2.2 灰度共生矩阵生成特征值 |
| 4.2.3 基于灰度共生矩阵的稻飞虱纹理特征值提取 |
| 4.2.3.1 提取灰度图像 |
| 4.2.3.2 压缩灰度级 |
| 4.2.3.3 选择步矩 |
| 4.2.3.4 选择方向 |
| 4.2.3.5 运算结果 |
| 4.2.4 BP神经网络对纹理特征值训练测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 遗传算法和粒子群算法优化神经网络识别稻飞虱 |
| 5.1 遗传算法优化BP神经网络识别稻飞虱 |
| 5.1.1 遗传算法基本概念 |
| 5.1.2 遗传算法基本原理 |
| 5.1.3 遗传算法优化BP神经网络 |
| 5.1.4 遗传神经网络识别稻飞虱 |
| 5.2 粒子群算法优化BP神经网络识别稻飞虱 |
| 5.2.1 粒子群算法的基本概念 |
| 5.2.2 用参数选择法改进粒子群算法 |
| 5.2.3 IPSO优化BP神经网络 |
| 5.2.4 IPSO优化BP神经网络识别稻飞虱 |
| 5.3 遗传算法改进粒子群算法优化BP神经网络识别稻飞虱 |
| 5.3.1 GAIPSO优化BP神经网络 |
| 5.3.2 GAIPSO优化BP神经网络识别稻飞虱 |
| 5.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 稻飞虱识别软件的设计与现场实验 |
| 6.1 稻飞虱识别软件的总体结构 |
| 6.2 稻飞虱识别软件的设计 |
| 6.2.1 打开图像 |
| 6.2.2 图像灰度化 |
| 6.2.3 高斯滤波和二值化 |
| 6.2.4 形态学去噪和平滑滤波 |
| 6.2.5 图像分割 |
| 6.2.6 提取特征值 |
| 6.2.7 数据导出 |
| 6.2.8 识别结果 |
| 6.2.9 “About”信息显示 |
| 6.3 现场实验 |
| 6.3.1 实验目的 |
| 6.3.2 实验准备 |
| 6.3.3 实验过程 |
| 6.3.4 实验结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 后续工作 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
（7）传染病信息实时采集与应急处置系统研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 1. 研究背景和立题依据 |
| 2. 国内外研究现状 |
| 3. 研究目的和意义 |
| 4. 本文主要研究内容 |
| 参考文献 |
| 第一部分 传染病信息实时采集与应急处置系统平台架构设计 |
| 1. 系统总体架构模式 |
| 2. 软件部分功能设计和开发策略 |
| 2.1 系统总体应用框架 |
| 2.2 管控端功能模块设计 |
| 2.3 地图可视化功能模块设计 |
| 2.4 系统开发工具 |
| 3. 硬件部分功能设计和开发策略 |
| 3.1 硬件基本架构设计 |
| 3.2 加固计算机功能设计 |
| 3.3 随机附件功能设计 |
| 第二部分 基于 WEB 的现场流行病学信息支持 |
| 1. 技术背景和需求分析 |
| 2. 功能实现 |
| 2.1 GPS 定位和基础地理信息查询 |
| 2.2 防护防疫保障信息查询 |
| 2.3 专业信息查询 |
| 2.4 专业技能查询 |
| 3. 应用与讨论 |
| 第三部分 基于 Ontology 的流行病学调查表定制的设计与实现 |
| 1. 技术背景和需求分析 |
| 2. 研究对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 实现方法 |
| 3. 结果 |
| 3.1 流行病学调查表定制基础架构和流程 |
| 3.2 流行病学调查表 Ontology 库的建立 |
| 3.3 流行病学调查表定制应用模式 |
| 3.4 流行病学调查表定制功能实现 |
| 3.5 调查表管理与维护 |
| 3.6 调查表数据导出 |
| 3.7 流行病学调查过程中的质量控制 |
| 4. 应用与讨论 |
| 参考文献 |
| 第四部分 基于 WEB 的传染病信息实时采集和统计分析 |
| 1. 技术背景和需求分析 |
| 2. 功能实现 |
| 2.1 功能架构和技术方案 |
| 2.2 功能实现 |
| 3.应用与讨论 |
| 第五部分 基于 Google MapAPI 的传染病病原体经气溶胶施放危害评估方法的建立 |
| 1. 技术背景和需求分析 |
| 2. 基本原理与功能实现 |
| 2.1 伯努里曲线气溶胶动态扩散模型 |
| 2.2 伯努里动态扩散模型参数和取值 |
| 3. 基于 GoogleMaps API 的生物危害评估过程 |
| 3.1 Google Map 和 GoogleMaps API 简介 |
| 3.2 采用 GoogleMaps API 实现动态伯努里评估曲线绘制 |
| 3.3 基于动态伯努里曲线实现气溶胶施放影响范围与人数估算 |
| 4. 应用与讨论 |
| 4.1 评估参数设定 |
| 4.2 动态绘制气溶胶施放影响范围 |
| 4.3 评估结果 |
| 参考文献 |
| 第六部分 便携式传染病现场应急作业箱的研制 |
| 1. 技术背景和需求分析 |
| 2. 技术方案和结构设计 |
| 3. 设备功能实现 |
| 3.1 箱体外观设计 |
| 3.2 电子模块功能图解与设计 |
| 3.3 医学模块功能图解与设计 |
| 4. 应用与讨论 |
| 第七部分 传染病信息实时采集与应急处置系统功能集成与应用 |
| 1. 前言 |
| 2. 系统使用手册及主要功能介绍 |
| 2.1 传染病现场调查与信息采集 |
| 2.2 卫生流行病学基础信息支持 |
| 2.3 传染病病原体经气溶胶施放危害评估 |
| 2.4 卫生流行病学统计分析 |
| 2.5 疾病智能判断 |
| 2.6 流行病学专业技能信息支持 |
| 2.7 疫情处理指南 |
| 2.8 系统管理 |
| 2.9 网站部署与配置 |
| 3. 传染病防治及应急处置决策支持系统在 2009 年甲型 H1N1 流感疫情中应用 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 研究对象与方法 |
| 3.3 结果 |
| 3.4 讨论 |
| 参考文献 |
| 结论 |
| 附录 1 致谢 |
| 附录 2 个人简历 |
| 附录 3 博士期间发表的论文目录 |
| 附录 4 博士期间取得专利情况 |
| 附录 5 博士期间取得软件着作权情况 |
| 附录 6 综述 |
| 参考文献 |
| 附录 7 在学期间发表的与学位论文密切相关的代表性论着 |
（8）面向空间站舱内冗机器人系统的研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号和缩略词说明 |
| 图表索引 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题的研究背景与意义 |
| 1.3 国内外空间舱内机器人实验平台研究现状 |
| 1.4 国内外空间舱内机器人关键技术研究现状 |
| 1.4.1 冗余机器人运动学 |
| 1.4.2 模块化机器人 |
| 1.5 本文研究内容及章节安排 |
| 第二章 冗余机器人运动学 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 运动学建模 |
| 2.2.1 坐标变换 |
| 2.2.2 欧拉角 |
| 2.2.3 齐次矩阵变换 |
| 2.3 运动学正解算 |
| 2.4 运动学仿真 |
| 2.5 运动学逆解算 |
| 2.5.1 解析法 |
| 2.5.2 广义扩展雅克比矩阵法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 冗余机器人控制算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 总控制算法设计 |
| 3.3 逆解优化算法 |
| 3.4 轨迹规划算法 |
| 3.4.1 直线位置插补轨迹规划 |
| 3.4.2 直线姿态插补轨迹规划 |
| 3.5 避障算法 |
| 3.5.1 障碍物处理 |
| 3.5.2 碰撞检测 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 机器人硬件控制系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机器人硬件总体设计 |
| 4.3 导轨控制系统硬件设计 |
| 4.3.1 线性控制器 |
| 4.3.2 导轨伺服驱动电机 |
| 4.3.3 电机驱动单元 |
| 4.3.4 PMAC运动控制卡 |
| 4.4 模块化关节机器人硬件设计 |
| 4.4.1 机器人旋转关节模块 |
| 4.4.2 模块化机器人结构设计 |
| 4.4.3 模块化机器人电源系统设计 |
| 4.5 手控器系统硬件设计 |
| 4.5.1 手控器结构设计 |
| 4.5.2 手控器电路设计 |
| 4.6 灵巧手系统硬件设计 |
| 4.6.1 灵巧手工作原理 |
| 4.6.2 力矩传感器 |
| 4.6.3 触觉传感器阵列 |
| 4.7 视觉系统硬件设计 |
| 4.7.1 主动视觉系统硬件设计 |
| 4.7.2 Kinect视觉系统硬件设计 |
| 4.8 空间站实验舱模拟系统硬件设计 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 机器人软件控制系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机器人软件总体设计 |
| 5.3 上位机软件总体设计 |
| 5.3.1 手控器软件设计 |
| 5.3.2 灵巧手软件设计 |
| 5.3.3 冗余机器人软件设计 |
| 5.3.4 主动视觉软件设计 |
| 5.3.5 Kinect视觉软件设计 |
| 5.3.6 虚拟现实软件设计 |
| 5.4 下位机软件总体设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）并联机构型多履带式移动机器人姿态检测及控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 移动机器人的研究概况 |
| 1.2 移动机器人移动机构研究概况 |
| 1.3 移动机器人运动控制技术研究 |
| 1.3.1 移动机器人运动控制概述 |
| 1.3.2 移动机器人运动控制系统的设计要求 |
| 1.3.3 几种运动控制系统实现方法的比较 |
| 1.4 课题研究的背景、意义和内容 |
| 1.4.1 课题研究的背景 |
| 1.4.2 课题研究的意义 |
| 1.4.3 课题研究的内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 机器人的机械系统特性及要求 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器人机械结构总体设计 |
| 2.2.1 机械结构设计 |
| 2.2.2 机构设计创新点 |
| 2.2.3 机器人的结构尺寸 |
| 2.3 功率计算和电机系统的选择 |
| 2.3.1 驱动电机的选取 |
| 2.3.2 摆腿电机的选取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 控制系统设计 |
| 3.1 控制系统总体方案设计 |
| 3.1.1 功能特性说明 |
| 3.1.2 控制系统方案可行性研究 |
| 3.1.3 控制系统体系结构 |
| 3.1.4 控制方式的选择 |
| 3.2 运动模式和控制策略研究 |
| 3.2.1 运动模式及其特性分析 |
| 3.2.2 姿态调整的控制策略研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 移动机器人控制系统硬件设计 |
| 4.1 控制部件选型 |
| 4.1.1 嵌入式工业级计算机 |
| 4.1.2 DSP多轴运动控制卡 |
| 4.1.3 电机驱动器 |
| 4.1.4 电池的选型 |
| 4.1.5 传感器的选型 |
| 4.2 电源管理控制电路设计 |
| 4.2.1 电源控制板 |
| 4.2.2 电源扩展板 |
| 4.2.3 侧面板 |
| 4.2.4 信号扩展板 |
| 4.2.5 ATX电源和DC/OC电压变换器 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 移动机器人控制系统软件设计 |
| 5.1 机器人控制程序概述 |
| 5.2 组织级系统 |
| 5.2.1 运动和摆腿控制 |
| 5.2.2 无线通信 |
| 5.2.3 传感器信息 |
| 5.2.4 串口通信 |
| 5.3 协调级系统 |
| 5.3.1 主控程序 |
| 5.3.2 电机调速控制 |
| 5.3.3 传感器系统 |
| 5.3.4 串口通信 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 移动机器人实验 |
| 6.1 闭环参数选择 |
| 6.1.1 采样时间 |
| 6.1.2 闭环PI参数 |
| 6.2 驱动器电流环设定 |
| 6.3 移动机器人运行实验 |
| 6.3.1 最大直线运行 |
| 6.3.2 爬坡实验 |
| 6.3.3 越障实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 7.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文、专利及学科竞赛情况 |
| 致谢 |
（10）大城小室 ——武汉市小户型住宅室内设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 课题研究内容及方法 |
| 1.2 有关概念的界定 |
| 1.3 我国住宅小户型设计发展历程及转变 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.5 课题研究目的与意义 |
| 1.6 论文框架 |
| 2. 当代社会背景与居住模式及需求 |
| 2.1 当代社会背景 |
| 2.2 居住者需求与需求层次 |
| 2.3 小户型住宅需求原因 |
| 3. 小户型住宅室内设计原则 |
| 3.1 小户型装修的概念 |
| 3.2 小户型住宅室内设计原则 |
| 4. 当代小户型住宅室内环境设计 |
| 4.1 住宅室内空间设计要点 |
| 4.2 小户型住宅室内界面设计 |
| 4.3 小户型住宅室内色彩设计 |
| 4.4 小户型住宅室内灯光设计 |
| 4.5 小户型住宅室内家具设计 |
| 5. 小户型室内设计新理念 |
| 5.1 节约、集约 |
| 5.2 向空间要面积 |
| 5.3 向时间要面积 |
| 5.4 向室外要空间 |
| 5.5 向设施要空间 |
| 5.6 向科技要空间 |
| 6. 优秀案例 |
| 6.1 设计师张智强的家 |
| 6.2 设计师朱玉晓的家 |
| 7. 个人设计案例 |
| 7.1 鹏程.蕙园“玉玲珑”户型设计 |
| 7.2 新域.柠檬特区A 户型设计 |
| 7.3 新域.柠檬特区B 户型设计 |
| 7.4 汉润里老式小户型住宅改造 |
| 8. 结语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 图表来源 |
| 图片来源 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 |
四、6.6厘米高的USB接口摄像头（论文参考文献）
- [1]计量自动化终端智能化装置的研究与应用[D]. 邵晓纯. 广东工业大学, 2019(02)
- [2]面向社会机器人的3D手势建模、识别与学习[D]. 况逸群. 电子科技大学, 2019(01)
- [3]面向偏瘫患者的步态康复训练机器人控制方法研究[D]. 高智伟. 河北工业大学, 2016(02)
- [4]浙江省第二监狱物联网整合系统的设计与开发[D]. 姚雨婷. 电子科技大学, 2014(03)
- [5]高时空分辨电子回旋辐射成像诊断技术的研究[D]. 罗辰. 中国科学技术大学, 2017(02)
- [6]基于机器视觉的稻飞虱现场识别技术研究[D]. 邹修国. 南京农业大学, 2013(07)
- [7]传染病信息实时采集与应急处置系统研究[D]. 李亚品. 中国人民解放军军事医学科学院, 2013(11)
- [8]面向空间站舱内冗机器人系统的研究及实现[D]. 王东利. 太原理工大学, 2012(09)
- [9]并联机构型多履带式移动机器人姿态检测及控制系统研究[D]. 李锐. 东华大学, 2008(01)
- [10]大城小室 ——武汉市小户型住宅室内设计研究[D]. 赵梦. 华中科技大学, 2007(06)