摘要：针对当前大数据背景下企业日常生产产生的数据量日益增大,占用存储空间增大,利用效率低的现象,本文提出了一种基于NetFlow和Elastic Stack的人员网络行为监测分析平台,实现数据的收集存储,并进行分析,监测人员的网络行为,发现其中的网络安全隐患。

摘要：血液透析是终末期肾病的有效治疗手段,但是血液透析相关感染不容忽视[1]。研究表明,我国血液透析相关感染发生率高达14.2%~49.2%,其中20%的感染可致死亡[2]。因血液透析的长期性、有创性、患者免疫力低下等特点决定了血液透析患者是发生医院感染暴发的高风险人群。不规范的医疗行为是导致病原体在透析患者间传播的重要原因[3-4],通过严格落实患者隔离,减少物品共用,强化无菌操作,加强环境、手卫生、安全注射管理,杜绝药物共用等感染防控基本操作规程可以明显减少血液透析相关感染发生率[5-8]。

摘要：肉牛智慧养殖技术是肉牛养殖业由粗放型向集约型转型升级的关键技术,在提升养殖效益及管理效率上发挥越来越重要的作用。国内肉牛养殖业面临着智能化设备利用率低、养殖场管理效率低、养殖成本偏高等产业突出问题。本文从肉牛个体识别技术、智慧表型采集技术、智慧发情鉴定技术、自动化饲喂技术、疾病检测技术、以及牛舍环境监测与清洁等6个方面概述了当前肉牛智慧养殖技术的研究进展和现状,阐述了关键技术的应用和原理,并对今后肉牛智慧养殖技术的发展进行了展望,以期为我国肉牛养殖智慧化发展提供参考。

摘要：因传统监控领域存在监控成本高、需要大量人力投入等问题,普通监控模式已经难以满足社会发展需要,发展智慧监控迫不容缓。针对上述问题,提出一种基于深度学习的打架行为监测预警原型系统。该系统通过对开源人体姿态识别项目OpenPose进行简化改进,在确保一定准确率的情况下,精简网络结构,减少计算参数,进而压缩模型大小。同时配合人体打架行为识别人工规则,对二维视频中可能存在的打架行为进行预警,从而降低监控人员负担,提升监控效率,及时制止打架行为,避免暴力事件出现。实验结果表明,经简化过的系统输出模型准确度可达到原系统输出模型准确度70%以上,模型大小同比缩小50%以上,可以成功预警打架行为,并标明打架行为动作实施者,符合设计需求,达到实用标准。

摘要：提出了一种基于主动探测的eMule行为监测方法,并设计和实现了一个eMule行为监测系统.系统测试表明,本系统能够对eMule行为进行有效地监测,并获取eMule客户端特征信息,为eMule行为监管提供了有效的技术手段.

摘要：以准确检测出学生消极情绪并开展针对性心理干预治疗为目的,设计基于机器视觉的学生心理干预治疗及行为监测系统。系统由人脸检测识别模块获取目标图片,并进行灰度化预处理,去除外界环境干扰,利用Viola⁃Jones算法完成人脸识别,提取人眼张合度、侧脸、抬头与低头等特征;行为检测模块采用多核LV⁃SVM模式分类方法划分人脸特征识别结果为不同情绪;核心控制模块对结果为消极情绪的人脸特征予以报警;心理干预治疗模块依据报警结果,采取学校主导、家庭辅助、学生参与三种干预措施开展学生针对性心理干预治疗。实验结果证明,该系统的人脸特征检测准确率高、稳定性强,可以对存在消极情绪的学生进行心理干预治疗,且效果显著。

摘要：针对传统的鱼类行为观察方法的缺点,提出了一种基于计算机视觉的鱼类行为自动监测系统的设计与实现方法。系统利用摄像设备对鱼的行为进行24小时监控,通过监测鱼类体色与游动速度(加速度)的变化,自动发现由于应激或疾病等引起的行为异常。该文设计的方法对水产养殖业实施水产生物的自动化监测具有一定的借鉴意义。

摘要：目的探索利用现有行为监测数据,对吸毒者艾滋病干预项目进行定量评估的方法和可行性。方法采用准实验设计,设立干预地区和对照地区,干预前后监测吸毒者行为改变情况,并评估干预效果。结果干预地区吸毒者最近1次针具共用率从2003年的17.1%下降到2005年的7.0%;最近1个月针具共用率从42.4%下降到18.4%,对照地区没有下降;其他指标干预地区也好于对照地区。结论在设计较好的前提下,利用现有监测数据对吸毒者艾滋病干预项目进行定量评估是可行的,但应综合考虑各种因素。

摘要：矿井作业人员违章操作是矿井日常监测的重点和难点。为解决目前人工监测效率较低、范围有限等问题,设计一种基于机器视觉的矿井作业人员行为监测及违章识别系统。该系统采集矿井作业人员的个人信息,生成作业人员相对于现场工作岗位的违章概率及违章概率排名,并对排名满足预设要求的人员进行跟踪监测。经矿井现场作业验证,该系统实现了矿井作业人员违章操作的自动识别。

摘要：对亚洲象活动行为展开有效监测是保护亚洲象群的主要手段之一,也是避免野生亚洲象进入人类村庄的有效方法。为此,设计了自然保护区亚洲象活动行为监测方法:首先利用声音监测技术提取亚洲象的活动信号,然后融合视觉监控机器监测到的视频信息完成对亚洲象活动行为完整信息的采集和处理,最后应用人工神经网络技术进行行为分类和预测,从而完成对亚洲象活动行为的有效监测。通过对比实验证明了与传统监测方法相比:该方法坐标定位的误差更小、监测点位更加准确。