當(dāng)今社會,各個行業(yè)對軟件系統(tǒng)的長時間穩(wěn)定運行提出了較高的要求,機房的服務(wù)器作為軟件系統(tǒng)運行的基礎(chǔ)設(shè)施,在整個軟件系統(tǒng)的運行控制及信息的存儲和傳輸過程中具有極為重要的意義。為了保證軟件的服務(wù)質(zhì)量,后臺服務(wù)器系統(tǒng)也必須具有強大的可靠性。如果外部環(huán)境如電力系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等發(fā)生故障,或者服務(wù)器硬件老化失效,會使服務(wù)器運行中斷,對整個軟件系統(tǒng)的持續(xù)運行造成不良的影響,從而造成巨大的經(jīng)濟損失。因此對服務(wù)器的運行情況進行實時無間斷的監(jiān)控是十分必要的,及時準(zhǔn)確地檢測機房服務(wù)器的運行狀態(tài)、發(fā)現(xiàn)異常故障并發(fā)出相應(yīng)地警報信號,對后續(xù)的及時處理具有關(guān)鍵性的作用。服務(wù)器的健康狀態(tài)是通過服務(wù)器前面板上的信號燈來反映的,一般情況下,綠燈表示正常狀態(tài)、黃燈表示系統(tǒng)降級狀態(tài)、紅燈表示嚴(yán)重系統(tǒng)故障。早期服務(wù)器狀態(tài)的監(jiān)控工作是由人工定時巡查的方式進行的,這種方式不僅低效,而且很難保證反饋的及時性。后來出現(xiàn)了基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控方式,但是這種方式要求較高的經(jīng)濟成本,而且需要在機房建設(shè)之初進行完備的規(guī)劃。國內(nèi)外一些學(xué)者在交通燈自動識別方面的研究可以應(yīng)用到服務(wù)器的狀態(tài)檢測中來,其大體思路是提取信號交通燈的形態(tài)及HSV特征并結(jié)合一... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市211工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀研究
    1.3 研究目標(biāo)及主要內(nèi)容
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)技術(shù)與理論
    2.1 微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)
        2.1.1 傳統(tǒng)開發(fā)模式分析
        2.1.2 微服務(wù)架構(gòu)方式的關(guān)鍵思想
    2.2 深度置信網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論
        2.2.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)概述
        2.2.2 受限玻爾茲曼機
        2.2.3 深度置信網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程
    2.3 圖像特征值提取
    2.4 本章小節(jié)
第3章 服務(wù)器信號燈狀態(tài)檢測算法分析及研究
    3.1 相關(guān)檢測算法分析
        3.1.1 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的檢測方法分析
        3.1.2 基于圖像HSV特征的檢測算法分析
    3.2 基于RGBMR及DBN的檢測算法
        3.2.1 圖像RGBMR特征提取方法
        3.2.2 DBN識別算法
    3.3 實驗研究
        3.3.1 圖像RGBMR特征的提取實驗
        3.3.2 DBN建立及評估識別
        3.3.3 對比研究實驗
    3.4 本章小節(jié)
第4章 基于微服務(wù)架構(gòu)的服務(wù)器運行狀態(tài)檢測系統(tǒng)研究
    4.1 服務(wù)器信號燈檢測系統(tǒng)分析
        4.1.1 系統(tǒng)可行性分析
        4.1.2 系統(tǒng)需求分析
    4.2 服務(wù)器信號燈檢測系統(tǒng)總體設(shè)計
    4.3 服務(wù)器信號燈檢測系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計
        4.3.1 運維子系統(tǒng)及數(shù)據(jù)關(guān)系配置
        4.3.2 控制子系統(tǒng)設(shè)計
        4.3.3 視頻與圖像采集子系統(tǒng)設(shè)計
        4.3.4 分析子系統(tǒng)設(shè)計
    4.4 系統(tǒng)運行測試
    4.5 本章小節(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于小波變換的圖像融合算法研究[D]. 徐萌萌.哈爾濱理工大學(xué) 2014
[2]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別和分類[D]. 卜富清.成都理工大學(xué) 2010
[3]圖像特征提取方法的研究[D]. 延偉東.西北工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號：3637092