【开题报告】springboot基于B_S架构的视频监控系统的设计与实现4jbbp计算机毕设_王亚东;李晓霞.

本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境，文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

开题报告

研究背景： 随着社会的发展和科技的进步，视频监控系统在各个领域得到了广泛应用。传统的视频监控系统往往采用集中式架构，存在着诸多问题，如单点故障、带宽消耗大、实时性差等。为了解决这些问题，基于B/S架构的视频监控系统应运而生。

研究意义： 基于B/S架构的视频监控系统具有分布式部署、易于维护、资源共享等优势，能够提高系统的可靠性和可扩展性，满足不同用户的需求。因此，对于设计和实现这样一种系统具有重要的理论和实践意义。

研究目的： 本研究旨在设计和实现基于B/S架构的视频监控系统，通过充分利用云计算、大数据、人工智能等相关技术，提高系统的性能和功能，以满足用户对于视频监控的需求，并且减少系统的维护成本和管理复杂度。

研究内容： 本研究的主要内容包括以下系统功能：

1. 用户管理：实现用户注册、登录、权限管理等功能，确保系统的安全性和可控性。

2. 动物分类：通过图像识别和深度学习算法，对监控视频中的动物进行分类，提高系统的智能化水平。

3. 动物信息管理：对于已经识别出的动物，记录其相关信息，如种类、数量、行为特征等，为后续分析和决策提供依据。

4. 设备信息管理：管理监控设备的基本信息，包括设备型号、位置、状态等，确保系统的正常运行。

5. 系统日志：记录系统的操作日志、报警信息等，方便管理员进行故障排查和系统优化。

拟解决的主要问题： 在设计和实现基于B/S架构的视频监控系统时，我们将重点解决以下问题：

1. 系统的可靠性和实时性：通过合理的系统架构和优化算法，提高系统的响应速度和稳定性，确保监控数据的及时性和准确性。

2. 用户隐私和数据安全：采用加密技术和权限管理机制，保护用户的隐私和数据安全，防止未授权访问和信息泄露。

3. 大规模数据处理和存储：利用云计算和大数据技术，实现对海量视频数据的高效处理和存储，提高系统的扩展性和性能。

4. 智能分析和决策支持：结合人工智能和机器学习算法，实现对监控视频的智能分析和决策支持，提供更多有价值的信息和预警功能。

研究方案和预期成果： 本研究将采用系统设计和开发的方法，结合相关技术和工具，设计和实现基于B/S架构的视频监控系统。预期的成果包括：

1. 完整的系统架构和功能模块设计，满足用户的各种需求。

2. 高效的视频数据处理和存储方案，保证系统的实时性和可靠性。

3. 智能化的动物分类和信息管理算法，提高系统的智能化水平。

4. 安全可靠的用户管理和权限控制机制，保护用户隐私和数据安全。

5. 实际应用场景下的系统测试和评估结果，验证系统的性能和可行性。

进度安排：

2022年9月至10月：需求分析和规划，进行用户需求调研和分析，确定系统功能和目标。

2022年11月至2023年1月：系统设计和开发，完成系统架构设计和技术选型，并开始编写代码。

2023年2月至3月：测试和优化，进行单元测试和集成测试，修复问题并优化系统性能。

2023年4月至5月：文档编写和培训，编写用户手册和系统文档，并进行相关人员的培训。

2023年5月：上线部署和维护，将系统部署到生产环境中，并定期进行维护和升级。

参考文献：

[1]王振华.SpringBoot在教学效果评估系统中的应用[J].电子技术,2023,(05):67-69.

[2]王明泉.基于SpringBoot远程热部署的探索和应用[J].信息与电脑(理论版),2023,(07):1-4.

[3]王亚东,李晓霞,陈强强,剡美娜.基于SpringBoot的需求发布平台设计[J].信息与电脑(理论版),2023,(01):105-107.

[4]陈新府豪.基于SpringBoot和Vue框架的创新方法推理系统的设计与实现[D].导师：黄静.浙江理工大学,2022.

[5]霍福华,韩慧.基于SpringBoot微服务架构下前后端分离的MVVM模型[J].电子技术与软件工程,2022,(01):73-76.

[6]韩策,张娜,王松亭,张凯,何方,袁峰.SpringBoot OPC客户端设计与研究[J].电子世界,2021,(19):25-26.

以上是本项目程序开发之前开题报告内容，最终成品以下面界面为准，大家可以酌情参考使用。要源码参考请在文末进行获取！！

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