博碩士論文 995302021 詳細資訊




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姓名 陳宥銘(Yu-ming Chen)  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊工程學系在職專班
論文名稱 基於雲端計算的智慧型視訊監控
(Video Surveillance based on Cloud Computing)
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摘要(中) 為了解決當前視訊監控系統整合不易、開發耗時、佈署困難等問題,本研究致力於建置一個基於雲端計算的智慧型視訊雲端監控平台。此一平台包含了GVM虛擬機器、GPP編輯器、視訊監控軟體、及OpenCV中介軟體服務。
開發者可以藉由我们設計的視訊監控軟體,對網路攝影機做遠端視訊監控和管理,隨時掌握監控環境的變化,同時可以很容易的將GPP應用系統佈署於雲端的任意位置,無論是在私有雲、公有雲或是混合雲的環境。開發者也可以藉由GVM中介軟體的OpenCV函式服務,開發客製化影像處理和分析應用,以及採用GPP編輯器撰寫GPP應用程式,產生編碼表,透過網路送往佈署於雲端的GVM虛擬機器,完成編碼表所有離散狀態、動作和條件轉移的解譯和執行,可快速且即時的開發視訊監控應用系統。
經由應用範例實作和驗證,可以知道採用此一平台可大幅簡化開發設計的困難度。開發者即使不是專業的程式設計師,也可以很容易、快速的完成GPP應用程式開發,縮短研發時間,配合GVM虛擬機器可以隨時更新隨處佈署、功能易擴充、使用彈性大、系統維護容易的特性,系統的整合和佈署也將變的更容易。
摘要(英) In order to solve the problem of integrating, deploying, and time-consuming developing video surveillance system, this research is to conduct a cloud computing-based intelligent video monitoring platform which includes GVM, GPP editor, video surveillance software, and OpenCV middleware services.
Developer is able to monitor web cam remotely and receive the change of monitoring area via our video surveillance software. And, the tool helps to apply GPP application system on cloud, no matter in the environment of private clouds, public clouds or hybrid clouds. Additionally, developer is able to develop customized image processing and analysis via OpenCV function from GVM middleware. You can also use GPP editor to write GPP application program and generate coding table which will be sent to GVM over the network. Then, GVM kernel will interpret the coding table and execute all the discrete state, actions and transfer conditions.
After validation, adopting this platform simplifies the difficulty of design and deployment system. Even developer is not professional programmer, he can implement GPP application development quickly. With GVM, developer posts updates any time and expand functions.
關鍵字(中) ★ 雲端運算
★ 視訊監控
★ 虛擬機器
關鍵字(英) ★ Cloud Computing
★ Video Surveillance
★ OpenCV
★ GRAFCET
論文目次 摘 要 i
Abstract iv
目 錄 v
圖目錄 viii
表目錄 x
第一章、緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 3
第二章、相關技術與文獻回顧 4
2.1 OpenCV 4
2.2 雲端運算與遠端監控 5
2.2.1 雲端運算的五個基本特徵 6
2.2.2 雲端運算的四種佈署方式 8
2.2.3 雲端運算的三個模式 9
2.3 遠端視訊監控 11
第三章、智慧影像雲端監控平台 18
3.1 GRAFCET虛擬機器(GVM) 18
3.2 OpenCV中介軟體 21
3.3 整合GVM與OpenCV視訊監控雲端服務 24
3.4 遠端行動平台的監控界面 25
3.5 視訊監控GPP應用程式開發 29
第四章、智慧雲端視訊監控 32
4.1 GVM智能視訊網路閘道器 33
4.2 網路視訊監控 38
4.2.1 視訊監控 38
4.2.2 GPP編輯軟體 40
第五章、智慧雲端影像監控應用 43
5.1 環境變動偵測 43
5.2 人臉偵測 47
5.3 火燄偵測 50
第六章、結論與未來研究方向 54
6.1 結論 54
6.2 未來方向 54
參考文獻 56
參考文獻 [1]Open Source Computer Vision Library:2012年6月1日,取自 http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
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[3]I. Foster, “The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations,” IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid, pp. 6-7, 2001
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[7]陳慶瀚, “GRAFCET離散事件建模,” MIAT實驗室講義, Sep. 2009
[8]彭顗霖, “遺失物偵測且具回報能力之視訊監控系統,” 國立中央大學資訊工程學系碩士論文,2009
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[12]彭聖傑, “以全域及區域特徵基礎之煙霧偵測,” 國立交通大學生醫工程研究所碩士論文,2010
[13]高政良, “具火災偵測之追蹤式數位錄影系統之研究,” 南台科技大學電子工程研究所碩士論文,2002
指導教授 陳慶瀚(Ching-Han Chen) 審核日期 2012-7-23
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