企业级的网络设计方案的规划与测试
中海工业（江苏）有限公司作为一个大型的造船业基地，负责船舶工业的各项任务，而各项任务作为一个整体又需要各种数据信息的交流整合，因此公司的信息化建设是对于各项业务正常稳定进行的通讯保证，信息化网络的设计必须充分考虑到数字化使用和智能化管理的要求，遵循功能性、实用性、兼容性、前瞻性、安全性、扩展性和经济性的原则。素,并对大型企计算机企业网的建设提出了相应的方法和策略。在总结以往网络设计方案的基础上,提出了一种基于交换机组网模式和路由器组网模式相结合的网络设计方案,通过对核心层网络设计、汇聚层网络设计和接入层网络设计的方案设计的总结,使得网络设计方案能够将两个地域上分开的部分,采用通过各自的核心交换机连接的方式,保证线路和设备接口的稳定,并且保证数据能安全和可靠地传输。在计算机和通信內络系统的结构设计攴网络规划设计时,常常要进行大量的仿真分析,本文介绍的就是一种先进的网络仿真软件OPNET。文中介绍了 OPNET的组成、特点及其网络仿真的方法与步骤,并且给出了 OPNET在局域网规划和设计中的应用企业网,网络规划和设计,络仿真, OPNET第页第页第页附件四上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名;支训口期:208年2月必日附件五上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密口,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密M(请在以上方框内打学位论文作者签名,士X指导教师签名:龙多日期:208年10月28日日期>1年0月28为适应企业信息化的发展,满足日益增长的通讯需求和网络的稳定运行,如今的大型企业网络建设比传统企业网络建设提出更高的要求,主要表现在如下几个方间:)现代大型企业网络需要高带宽和高性能,以满足企业员工工日益增长的通讯需求。随着计算机技术的多样化发展,基于网络的各种应用日益增多,如今的企业网络已经发展成为一个多业务载平台,它不仅要继续承载企业的办公自动化和浏览等简单的数据业务,还要承载涉及个业生产运营的各种业务应用系统数据,以及带宽和时延都要求很高的电话、视频会议等多媒体业务,因此数据流量将大大增加,尤其是对核心网络的数据交换能力提出前所未有的要求)现代大型企业网终需要更高的可靠性和实时性,用以保障企业生产运营的止常进行。随着企业各种业务需要在计算机网络上进行操作,如何保障企业网络无屮断运行已经成为保证企业正常的生产运营的关键。现代人型企业网络在可靠性设计方面主要应从三方面考虑:首先是设备级可靠性设计,这里不仅要考察网络设备是否实现了关键部件的冗余备份,还要从网络设备整体设计架构、处理引擎种类笭多方面去考察;其次是业务的可靠性设计,这里要注意网络设备在故障倒换过程中是香对业务的正常运行有影响;再次是链路的可靠性设计,以人网的链路安仝来自于它的多路径选择,所以在企业网络建设时要考虑网络设备是否能够提供冇效的链路自愈手段和快速重路由协议的支持现代大型企业网络需要提供完善的端到端保障,以满足企业网多业务承载的需求。大型企业网络承载业务的不断增多,单纯的提高带宽并不能够有效的保縫数据交换的畅通无阻,所以如今的大型企业网络建设必须要考虑到网络应能够智能的识別应用事件的紧急和重要程度,如视频、音频、数据流,同时能够调度网终中的资源,保证重要和紧急业务的带宽、时延、优先级和无阻塞的传送,实现对业务的合理调度才是一个大型企业网络提供高效实用服务的保障。)现代大犁企业网络应提供更完善的网络安全解决方案,以阻击病毒和黑客的攻击,减少企业的经济损失传统个业网络的安全措施主要是通过部署防火墙、、杀毒软件以及配合交换机或路由器的访问列表来实现对于病毒和黑客攻击的防御,但实践证明这些第页被动的防御措施并不能有效的解决企业网络的全问题。在企业网络已经成为公司生产运营的重要组成部分的今天,现代企业网络必须要有一整套从用户接入控制,病毒报文识别到主动抑制的一系列安全控制于段,才能有效的保证企业网终的稳定运行。网络设计人员通常有能力创建出一个符合要求的企业网络,但当问题出现的时候,他们却不能采用构建网络时的思维来解决这些问题。每一次对网络的升级、打补」以及修改都会进一步增加网络的复杂性。这些问题可能导致网络难以被人理解,也不易于故障排除。随着时间的推移,可能导致网络不如预期的那样运行良好,随着网络规模的不断增长而不能很好的扩展,并且不能达到客户的需求解决这一问题的方法就是采用规范化、系统化的于段来构建企业网络。自顶向下的网络设计采用了结构化系统分析的思想。结构化系统分析的主要目标是能够更准确的描述用户需求,但在实际工作中,用户的需求常常被设计人员忽略或理解错误。另一个目标是将项目分解成更易被维护与修改的模块,使其便于管理。结构化系统分析有下列特性网络按照自顶向下的顺序设计。在设计期间,现有的许多技术和模型可以被用来刻划现有的系统、新的用户需求和将来的系统结构等特征。●理解薮据流量、数据类型以及能够访问或修改数据的进程。理解企业屮各阶层用户的定位和需求。●逻辑模型必须在物理模型之前被开发岀来。逻辑模型描述了功能划分和系统结构的基本组成模块。物理模型描述了设备的特定的技术和实现。对亍大型的网络设计项目,模块化显得十分必要。设计应该依功能划分,从而使项目更容易管理。在本文中,网络设计主要分成四个阶段,并以周而复始的方式执行1)需求分析。在这个阶段内,网终分析人员通过与用户和技术人员当面交流来获取对于新的或升级系统所需的商业和技术目标的一种理解。然后归纳岀当前网络的状况,包括逻辑和物理拓扑结构以及网络性能。这个阶段的最后一步是分析现在和将来的网络通信量,包括流量以及负载、协议行为和服务质量(QoS)的要求。2)逻辑设计。这个阶段需要设计新的或者升级网络的逻辑拓扑结构,网络层的编址,命名,交换机路由选择协议。逻辑设计也包括安全规划,网络管理设计,以及对服务提供商能够满足的广域网和远程访问的需求作初步调查。3)物理设计。在物理设计阶段,实垗逻辑设计的具体的技术和产品被选择第页出来。此外,在逻辑设计阶段开始对服务提供商的调查,必须在这个阶段完成。4)测试、优化、和记录文档。自顶向下网络设计的最后步骤是编写和实施测试计划,建造一个原型或者试验环境,优化网络设计,把所有网终设计的提议以及工作进程绘制成文档。当用户反馈的网络监测建议对网络加以提高或者需要增加新的应用时,这些主要网络设计阶段将不断周而复始地运行。图1-1显示了网络设计和实施循环周期。分析需求监测优化逻车设计网络性能实施及测试网终物埋设计测试,优化并记录设计图1-1网络设计和实施循环周期首先,作为该工程项目的参与人员之一,在阅读了大量企业网设计与规划方面的资料与文献后,逐渐认清了目前我国大型企业网络建设的研究背景及研究意义,然后和导师及同事们分析探讨了影响大型企业计算机企业网建设的主要因素,并对大型企业计算机企业网的建设提出了相应的方法和策略,在整个设计过程中釆用结构化的网络设计方法,将这个设计过程分为需求分析、逻辑设计、物理设计、测试等四步骤。其次,这个项目的客户是一家船舶制造单位,在详细研究了客户的招标文件中技术方的需求后,根据其业务流程表现出了其特定的网络建设的需求,我方在和客户充分的交流后,将客户的技术需求转化为各项网络技术目标,并得到了客户的认可再次,多次实地考察,结合实际情况和客户的需要,提出适合于该企业的组网模式,兼顾网络性能、安仝性、可管理性、可扩展性以及成本控制。在总结以往网络设计方案的基础上,提出了一种基于交换机组网模式和路由器组网模式相结合的网络设计方案,通过对核心层网络设计、汇聚层网络设计和接入层网络设第页
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基于视频的三维重建研究
这是一篇华中科技大学的硕士毕业论文，里面对三维重建技术的讲解很详细，适合作为综述来看独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集休已经发表或撰写过的研究成果。对木文的研究做出贡献的个人和集休,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关侏留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华屮科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口,在年解密后适用本授权书本论文属于不保密口。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名指导教师签名:日期:年月日日期:年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要基于视频的重建技术在计算杋视觉领域中扮演着非常重要的角色,而如何恢复场景的三维模型是目前研究的热点与难点问题。本文围绕基于视频的场景重建技术展开讨论,包括棊于单目视频的三维场景重建和于双目视频的视差图和场景流获取。由于单目包含的深度信息比较少,如何基于单目视频恢复相机的运动参数以及目标的深度信息是研究的重与难点。双目视频虽然包含了非常显著的深度信息,但是考虑到视频中场景的迕续性问题,如何使得恢复岀的深度图保持前后帧的连续性以及场景中运动日标的一致性,也是比较困难的问题。因此,针对上述所提到的问题进行了深入的研究,具体的研究工作如下第一,对三维重建研究进行了详细的介绍,介绍了对于特征点匹配的理解以及我们提出的基于特征引导偏向性高斯混合模型( Feature Guided Biased GaussianMixture model,FGBG);详细介绍立体视觉中立体匹配算法的原理、分类及评测标准,并在4个典型的数据集上对有代表性的局部、全局、半全局算法进行对比实验。此外,详细介绍运动恢复结构(SFM)的基本原理,并进行了实验分析。第二,提岀一种基于双目视频的视差图和场景流获取技术。基于双目视频,首先获得初始的视差图和2D特征点轨迹;在此基础上获得初始的3D稀疏运动轨迹,利用本文提出的 Object Motion Hypothesis(OMH)算法获得运动物体的致性假设采用 slanted-plane model以及参考图像与前后时间点图像对的约束关系,构建超像素和运动物体之间的能量模型,通过优化获得视差和场景流的估计结果。第三,提出一种棊于单目视频的动态场景重建系统。在获取特征点轨迹的基础上,基于运动信息获得特征点轨迹的聚类结果;提出一种基于超像素的多标记Graph-cut算法,得到每一个日标的精确边界;为每一个运动日标分配一个虚拟相机通过标准的SFM方法分别单独估计每个运动目标对应的虚拟相机的参数和稀疏三维点云,通过PMVS和泊松表面重建获得目标的稠密重建结果。关键词:三维重建、单∏视频、双目视频、视差、场景流万方数据华中科技大学硕士学位论文Abstract3D reconstruction based on video has play an important role in computer vision, andhow to recover 3D scene model has been paid much attention and is a difficult problemBased on the importance of 3D reconstruction, in this paper, the 3D reconstruction basedon video has been studied, including 3D scene reconstruction based on monocular videoand depth map and scene flow estimating based on binocular video. Since the monocularcontains much less depth information, how to recover the camera motion and depth maphas been a difficult problem. Besides, although binocular view contains significant depthinformation, it is difficult to keep the consistency of depth map and moving objectsTherefore, in view of the problems mentioned above the specific research works are asFirst. we introduce two directions of 3D reconstruction in computer vision: based onstereo vision method and based on structure from motion. The stereo matching method hasbcen introduced in detail, including algorithm principle, classification, and evaluationmethod. And, we compare the global, local and semi-global algorithm on four typicaldataset. In addition, we have made a detail introduction of structure from motion(SFM)and the experiment has been carried out to get 3D point cloudSecond, a method for depth map and scene flow estimation is proposed. First, inputbinocular video, initial disparity map is got by SGM, 2 point trajectories are got byoptical flow. Then the 3D tracks are got by disparity map and 2D point trajectories, get theobject motion hypothesis. Considering constraint between the reference image and theforward-backward images, the energy model based on super-pixel and object isconstructed using slanted plane model. Finally, the depth map and scene flow will be gotThird, a method for reconstructing monocular dynamic scene with multiple movingrigid objects captured by a single moving camera is proposed. First of all, feature pointsare matched through the video sequence via the optical flow method and the tracks "aregot based on these matches. Then the tracks are divided into several groups according totheir motion differences. An improved graph cuts based multi-label auto imagesegmentation method is used to acquire the accurate boundary of each moving object and万方数据华中科技大学硕士学位论文the static background. Then we assume a virtual camera for each moving object and thestatic background. The pose of these virtual cameras are estimated via the standardStructure from Motion(SFM) pipeline. Finally a dense point set and textured model isreturned for each virtual camera. We evaluate our approach on real-world video sequenceand demonstrate its robustness and effectivenessKey words: 3D reconstruction, monocular video, binocular video, disparity, scenefleOw万方数据华中科技大学硕士学位论文目录摘要Abstract绪论1研究的背景及意义2国内外研究现状1.3论文的主要工作及结构···································:··········.················4·2三维重建基本方法研究2.1引言.………8)2.,2线性摄像机模型(8)23基于特征点的图像匹配24运动恢复结构方法(12)2.5立体匹配与三维重建···.·.·······.·················:····.····················(15)26本章小结(22)基于双目视频的视差图与场景流估计3.1引言(23)3.2运动目标的提取(25)3.3双向约束场景流模型..31)34实验分析.333.5本章小结(444基于单目视频的三维重建研究(45)4.2目标分割(464.3三维场景估计(51)万方数据华中科技大学硕士学位论文4.4实验分析(52)4.5本章小结(55)5全文总结与展望5.1木文的主要页献与创新点(56)5.2工作展望…7)致谢S8)参考文献非D·非非··非。非(59)附录万方数据华中科技大学硕士学位论文绪论11研究的背景及意义视觉是人类的基本功能。通过视觉,人们能够感知外部世界中物体的大小,以及辨别物体之间的相对位置,并且了解它们之间的相互关系。人类把这种功能称为视觉功能。随着科学技术的不断创新,新兴的电子产品不断涌现,数码设备的成熟和计算机理论的涌现让人们越来越关注计算机视觉。人们开始利用摄像机采集视频或者图像,并将其转化为人类可理解的信号。即利用计算机实现模仿人类视觉的功能,计算机视觉也就随之六生。计算机视觉是个涵盖多种学科知识的新兴学科。其理论研究的最终目的是通过对采集到的视频或者图像进行处理,将二维图像或视频转化为三维信息,从而感知场景或物体的形状及运动。因此,计算机视觉吸引了越来越多的研究人员参与其中,包括图像处理与模式识别,应用数学,计算札科学与技术等等。三维场景重建作为计算札视觉中一个重要的研究方向,受到许多研究者的青睐。最近,获取三维场景信息的方式主要有以下三种:第一种,利川常见的建模软件3DMax、CAD等进行重建;第二种,利用深度扫描仪、红外或者激光测距仪器等设备进行三维重建;第三种,利用计算机视觉原理,基于视频或者图像获取场景的三位模型。在上述方法中,第一种是最为成熟的,但是第一种方法的操作步骤十分复杂,并且建模周期长。第二种方式能够获得物伓的髙精度几何模型,但是这些仪器价格昂贵,费时费力,并且对于重建大型场景非常局限。因此,第三种方式受到了普遍的关注,它可以重建复杂的室外大型场景,真实感强,价格低廉且方便携带。利用图像或者视频对场景进行重建,即从图像或视频中恢复场景或者物体的三维几何信息,构建三维模型,给人以视觉亨受。三维重建的用途十分广泛,它可以用于机器人导航,无人驾驶,医学图像分析,游戏等众多方向在众多的三维场景重建方法中,于视频的重建方法一直是一个研究热点。其中,从单目视觉的角度出发,基于单目视频的三维重建技术就是利用单个摄像札对万方数据华中科技大学硕士学位论文场景进行拍摄,研宄如何利用图像序列光流估计运动物体或场景的三维运动来重建三维模型。从双日视觉的角度出发,基于双∏视频的三维重建技术就是利用两个摄像机,从两个不同的角度对同一个场景进行拍摄,研究如何利用左右两个图像序列各自的运动信息,以及左右视图之间的视差信息,完成场景的三维重建。本文的基于视频的三维重建技术具有十分重要的研究价值。针对双目视频,提出了一种基于双目视频的视差图和场景流获取技术,目的是同时获得视差图和场景流信息、。针对单目视频,提出个完整的基于包含多个刚体运动目标的单目动态场景视频的重建系统。12国内外研究现状121基于单目视觉的三维重建研究现状近年来,3D静态场景的重建己经取得了显著性的突破。其中,大多数的研究都是遵循一个特定的步骤:首先从一组多视角的图像中提取特征点,然后对多视图中的特征点进行匹配,构建基础矩阵,恢复相机参数,从而得到玚景的三维结构凹。其中, Snavely N主要通过SFM( (structure from motion)从无序图像序列中恢复相机的位置以及获得场景的三维稀疏点云倒。除∫稀疏点云的重建之外,很多学者也集中研究场景的三维稠密重建四。其中, Seitz s m对多种立体匹配算法进行比较,并且是第一个提供已标定的多视图数据集。 Kolev K在前者的基础之上提出了一个全局能量模型,融合了轮廪信息和立体信息。值得一提的是,深度信息也是一种非常有前景的3D重建方法,主要思想是通过恢复图像的深度信息,融合多幅深度图逃行稠密重建η。此外,很多研究集屮于基于单个视频的稠密表面重建,主要包括基于场景流( scene flow)s, mesh- based稠密表面重建例, patch-base稠密表面重。但是,大多数捕获的视频中,动态场景视频比铰常见。而上述的研究只能用于处理静态场景,它们在应对多目标运动场景方面是十分有限的。最近, Tron r提出了一个包含动态运动目标的场景分割标准山,它是·个重要的3D运动估计和重建的预处埋过程视频重建主要有于两个视图12和基于多个视图314其中,HanM和万方数据
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