网络监测系统范例

摘要：

随着经济的快速发展以及居民生活水平的提高，居民对于文化生活的需求也越来越大。电视和广播电视节目作为居民文化生活的重要载体，先后涌现出了一大批优秀的节目极大地丰富了居民的文化娱乐生活。但是也出现了一些不和谐的因素，为此，应当建立起广播电视节目内容的检测系统，通过运用现今先进的数字压缩、网络通信、视/音频对比以及关键词检索/识别等的技术，并通过采用不同的组网方案，实现对于电视和广播电视节目内容的监测。本文将对电视和广播电视节目内容监测系统的设计方案进行分析阐述。

关键词：

电视和广播电视；节目内容监测；系统设计

电视和广播电视节目是居民娱乐文化活动的重要来源之一，同时也是党和国家做好对于居民宣传工作的重要渠道。为更好地满足民众日益增长的精神文化需求，需要加强对于电视和广播电视节目内容的监测，提高电视和广播电视节目的阐述质量，从而使得广大民众能够接收到优质的电视和广播电视节目，同时，做好电视和广播电视节目内容监测系统的应用还能够有效地对广播电视的播出行为进行规范，提高电视和广播电视节目的播出质量。

1电视和广播电视节目内容监测系统的构成

电视和广播电视节目内容监测系统主要是由中心平台和下级各子系统的监测前端等组成，整个电视和广播电视节目内容监测系统通过网络构建成一个有机的整体，依靠网络进行实时的数据通信，通过各级前端对所播出的电视和广播电视节目内容进行监测、获取、保存等并将其传回见监控中心，由数据中心对传回的前端数据进行管理和维护以及数据分析，同时，通过使用电视和广播电视节目内容监测系统还能够在数据中心向监测的前端下达指令任务，做好电视和广播电视节目播出的沟通与协调。各级前端拥有查看本地电视和广播电视节目音频、食品的信号和监测数据的权限。电视和广播电视节目内容监测系统由应用服务器、Web服务器、存储服务器以及多画面显示器等部分组成，并通过网络与各级前端进行数据通信与交换。

【内容摘要】针对移动互联网和网络视听节目的飞速发展，本文提出了一种较为全面的省级传统广播电视与网络视听节目的融合监管平台，通过前端设备对相关信息的采集，以系统自动比对和人工审查的方式，对广播电视台制作的节目和互联网上各类热点音视频节目进行监测，并提出了主要功能要求。

【关键词】广播电视；新媒体；监听监看；系统设计

中国互联网络信息中心（CNNIC）日前发布了《第48次中国互联网络发展状况统计报告》，《报告》中提出，截至2021年6月，我国网民规模为10．11亿，互联网普及率已高达71．6％，手机网民规模达10．07亿，网络视频（含短视频）用户数9．44亿、网络新闻用户数7．60亿。网民数不断增长，且移动互联网成为更流行的上网方式。伴随着移动互联网的快速发展，即时通信成为最受网民欢迎的互联网应用之一。截至2021年6月，我国即时通信用户规模达9．83亿。除了对传统广播电视节目的监测监管外，进一步加强对互联网电视、IPTV、手机电视等采用专网及定向传播网络传输节目的监管和微信、微博等互联网视听内容的监测监管成为当前及今后工作的新重点。因此，建设一套集传统广播电视与新媒体于一体的全媒体融合监管平台势在必行。

一、系统整体架构

从系统构成上看，整体划分为三大类：平台业务系统、平台支撑系统、监测前端系统。其中，平台业务系统包括广播电视监测系统、IPTV监测系统、全媒体内容评议系统、互联网视听节目监管系统等；平台支撑系统主要包括融合用户管理平台、全媒体监管平台门户、综合网管系统等；监管前端系统主要包括广播电视信号监测前端、IPTV节目监测前端、互联网视听节目监测前端等。监测的内容主要分为两大类，第一类是广播电视信号，包括有线字电视信号、地面数字电视信号、卫星信号、中波广播信号、调频广播信号等。第二类是网络视听节目，包括互联网音视频、微博、微信等基于公共互联网的媒体形态，以及IPTV等采用专网及定向传播网络传播的音视频节目。

二、系统主要功能

（一）平台业务系统。

摘要：当前国内不少天然气净化企业的能耗管理水平还处于传统的人工抄表阶段，监控力度有限，能源损耗大，针对这种落后的能耗管理现状，并结合当前的信息化技术设计了一套天然气净化过程中电耗实时监测系统，该系统通过智能电力数据采集设备和网络传输技术实现天然气净化过程中各项电耗数据的实时采集和电耗装置的远程控制。重点阐述了天然气净化过程中电耗实时监测系统的设计方案，该实时监测系统能及时获得天然气净化过程中各种装置设备的电耗数据，实现对天然气净化生产中装置设备的电耗状态的实时监测，为天然气净化行业的电耗管控和电耗优化提供数据支撑和决策支持。

关键词：天然气净化；电耗；实时监测系统；智能电力数据采集

0引言

当前信息化技术和工业智能化高速发展，但是不少企业的信息化建设依然滞后。有人采用灰色关联分析法分析了一次能源消费与国民经济发展的关系，认为与国民经济发展关系最大的是石油，其次为电力，最后是煤炭[1]。当前关于能效管理的研究领域也较多，但总体上以提高能源使用效率和用户的设备管理效率为主[2]。天然气净化企业是属于高耗能的企业，耗能主要表现在水、电、气三方面。随着国家节能减排政策的推进，很多企业和单位都建立了相关的能耗运行管理制度。先进的能耗管理既能帮助工业用户掌握自身电力设备的运行状况，又能监测生产过程中的电力使用分布情况，使得用户可以及时更换高耗能低效率的设备以及调整生产过程中不合理的方案，使整个系统高效经济地运行，为用电单位能源网络的设计、优化、改造提供全面的基础数据和分析数据，为企业的安全、可靠、高效地用电提供全面的科学指导[3]。在线监测主要是通过在工作流程或业务流程的关键点上安装监测仪器，采集所需监测的数据并实时发送到接收终端的过程。在线监测业务就是对监测过程中实时采集到的相关数据进行分析，了解运行情况，为改进生产流程和业务及提高企业管理水平提供帮助。当前能耗监测技术正向着信息化、智能化的方向发展，但是不少天然气净化企业的能耗管理水平还处于传统的人工抄表阶段，监控力度有限，能源损耗大。本文设计了一套天然气净化行业电耗实时监测系统，通过智能电力数据采集设备和有线网络传输技术实现天然气净化过程中电耗数据的实时采集和电耗装置的远程实时监控。

1系统需求分析

设计天然气净化行业电耗实时监测系统的目的是为了通过利用该系统实现天然气净化行业电耗能效数据的实时监控，节约企业电力资源，降低企业生产成本，提高企业能源优化水平和管理水平。

1.1系统业务需求

摘要:大数据技术是网络信息时代下产物。广播电视监测中有效应用大数据技术可以推动我国广播电视监测系统领域的发展。本文主要分析了大数据技术在广播电视监测中的应用情况，如下表述。

关键词:广播电视监测;大数据技术;应用方法

广播电视行业在我国社会经济高速发展的背景下，涉及的业务领域越来越多。广播电视节目的播放质量和节目效果，需要电视台对其进行全方位的监测，以便为今后的节目录制起到参考性的作用。目前广播电视监测会涉及庞大的数据量，增大了广播电视监测的难度。大数据技术是网络化信息时代下的产物，将其应用到广播电视监测中可提高监测效果，满足当前广播电视发展的要求。

1大数据关键技术分析

(1)数据预处理技术。抽取和清洗是数据预处理的主要方式，其中抽取数据的过程就是数据集成的过程，所谓数据集成主要是促使结构化数据和复杂形式的非结构化数据发生同质化，以便对后期的数据分析起到支持作用。所谓数据清洗就是清除掉可有可无的数据，留下比较重要的数据。(2)数据存储和管理技术。数据存储和管理离不开计算机硬软件的支持，依靠计算机上的硬软件可以采集、存储、处理数据。在数据管理技术的支持下可以全面展示出数据的功能。数据管理技术伴随科技的快速发展，经历了三个不同的发展阶段，如人工管理模式、文件系统管理模式以及数据库系统管理模式。不断发展的管理技术使得数据的独立性、安全性以及完整性更高，数据管理效率也明显提升。(3)数据挖掘和分析技术。数据挖掘涉及的内容较多，如机器人学习、人工智能、统计学分析、模式识别等。数据挖掘就是计算机借助相应的算法，从大量的数据信息中找到有用的数据信息，并对其进行统计、分析和处理的过程。数据挖掘和分析技术被广泛应用在各个领域，如企业的生产控制、商务管理、工程设计、市场分析等领域［1］。

2广播电视监测中存在的问题

(1)监测业务较为复杂。当前的广播电视监测系统涉及的内容较多，如监听监视系统、安全播出系统、广告监管系统以及WAP监管系统等，各个系统都融入广播电视监管系统中，使得监测的内容更为复杂。在服务器过多的情况下，会增加监测任务量，增加广播电视监测工作的困难程度。(2)资源利用不均衡。当前广播电视监测系统中普遍存在的问题就是主机资源得不到有效的利用。通常情况下，轻量级应用主机在应用时，I/O资源和计算资源常常处于闲置状态，并且在固定的一个主机上运行的任务也较为单一，出现部分主机被闲置的问题，难以合理配置资源，造成资源浪费。(3)缺少备用系统。备用系统缺水是广播电视监管系统在运行中普遍存在的问题，其原因就是广播电视监测人员不重视启用备用系统，对备用系统的重要性缺少全面的认识。一旦广播电视监测系统出现故障时，在没有备用系统的情况下，会阻碍监测系统的正常运行，难以及时发现广播电视播出中存在的问题，影响了监测的效率和质量。(4)平台升级不及时。广播电视监控系统软硬件更新不及时也是普遍存在的问题，在硬件更新不及时的情况下，与之配套的数据库和操作系统也得不到更新，影响到了监测系统的升级，不利于维持系统业务运行的稳定性。加上目前硬件配置和软件版本没有统一的标准，也影响到了广播电视监测系统的正常运行［2］。

摘要:为了及时掌握塔里木河流域地下水动态变化，研究项目在塔里木河流域周边11个辖区县共布设79个地下水监测站点，主要依靠B/S网络结构模式、Net操作平台架构集成技术、结构化查询语言（SQL）、C#语言编程等技术，实现塔里木河流域地下水监测管理系统设计。

关键词:塔里木河流域；地下水；监测管理系统

水是生命之源，是自然界进行生态循环的重要资源。随着经济社会的发展用水需求量加大，一些地区地下水开采过度，形成地下水漏斗，进而造成地面沉降、水资源减少、水质下降等问题，影响周边居民及生态安全。为了保护生态环境并及时掌握地下水的动态变化，针对塔里木河流域干旱区进行地下水监测，该研究在塔里木河流域周边11个辖区县共布设了79个地下水监测站点，以保证采集到的塔里木河流域地下水数据能及时传输接收到中央处理器上。监测系统分为采集层、传输层和数据处理中心，采集层主要负责主动采集监测位置的地下水埋深、水温等数据信息，并将采集到的信息进行存储。传输层主要负责监测点采集信息的传输，由于此研究涉及到的地域非常广泛，所以选择GPRS技术作为监测系统连接的通讯方式，实现GPRS信号的研究区域覆盖，保证监测数据能及时传输到数据终端。数据处理中心主要负责地下水监测数据的整合分析处理。

1.监测系统设计

1.1监测系统总体结构设计

塔里木河流域地下水监测系统总结构设计采用B/S结构，B/S结构系统又分为3个物理结构模式：一是数据层，主要负责数据库的建立及数据的存储，采用分布式结构形式对数据进行管理，实现数据层内储存数据的读取及检索功能。数据库的存在为系统进行决策分析提供一线的地下水监测数据资料，数据库也是存储数据进行编码、分类、运行等分类管理的重要场所。二是逻辑层，又称为应用层，主要负责系统软件的计算机处理，主要模块包括地下水基础信息服务模块、地下水统计分析模块、系统管理模块。所有监测数据逻辑计算均在逻辑层进行，数据层将采集到的一线地下水监测数据传输到逻辑层，逻辑层根据提前设置好的算法对所得数据进行计算分析，然后将计算分析后的数据传输到表现层。三是表现层，又称为客户服务层，主要提供人机交换数据服务，通过建立的人性化用户服务界面，指导用户提出服务请求，从而实现各种监测数据的获取或指令的下达。

1.2监测系统软件设计

摘要：快速发展的互联网在带来便利的同时使网络规模快速增大，对网络行为特性测量与分析工作提出了更高的要求。互联网规划设计及管理工作离不开网络行为特征分析的支撑，为了满足对网络行为的监测需求，对网络行为特征分析的网络监测过程进行了研究和设计。在网络行为特性分析现状的基础上，完成了网络监测系统的设计及IP网络行为评价指标体系的构建，有机结合了网络监测技术和数据分析技术，详细介绍了系统的功能架构和实现路径，具有良好的可扩展性，使实时监测网络行为的各项要求得以有效满足。

关键词：网络行为；特性分析；检测系统；网络管理预测

0引言

快速发展完善的计算机网络技术使互联网得以大规模普及，进入了信息化时代对互联网络提出了更高的要求，网络设备的处理能力不断增强，网络行为特征受到不断出现的各类新应用及不断提高的链路速度的影响也发生了显著的变化，面临着提升服务质量的巨大挑战，为有效满足互联网的发展需求，最大程度降低人为因素造成的损失、确保网络稳定运行是互联网领域研究的重点之一。网络行为学随之逐渐发展和完善起来，在发现网络中各种行为模式的基础上，研究运行的网络行为特征，寻找关键因素和相变点，对网络状态做出预测和控制。本文主要对网络行为特征分析的网络监测过程进行了研究和设计，及时了解各类网络行为，使实时监测网络行为的各项要求得以有效满足。

1现状分析

目前研究网络行为的常用方法主要包括：（1）测量分析，对实际网络的性能进行测试，实现对定量的网络及测量数据的精确捕捉，课据此对发展趋势进行预测。（2）仿真模拟，针对网络设备和网络链路通过统计模型的建立（使用模拟软件），完成对网络流量传输过程的模拟及网络行为数据的获取，为网络设计或优化提供依据。（3）模型分析，网络模型通过使用数学方法完成构建（如自相似流量模型、吞吐量模型等）。但随着网络复杂程度的不断提升，需考虑的因素不断增加，增加了建立网络模型的难度，网络测量成为研究的主要途径，目前已发展出较多的方法，在网络监测过程中，反映网络状态的数据通过网络管理设备进行收集，但同数据采集技术相比其分析采集数据的能力较差，难以从数据中获取网络的运行规律，导致大量网络行为的理论模型得出的结论的说服力不足。本文主要对网络行为特征分析的网络监测过程进行了研究，并完成了网络监测系统的设计，有机结合了网络监测技术和数据分析技术，以各类行为（流量、端到端、路由、业务）为依据完成了评价指标及测量方法的设计，在筛选统计指标数据的基础上实现网络行为基本特征的提取及网络行为的数学模型的构造。

2系统设计

［摘要］为了能够准确掌握井下通风机运行系统的运行状况，确保风量满足生产作业要求，以新村煤业井下通风改造项目为例，利用BP神经网络对通风监测和预判系统进行了设计，后期应用及检验结果表明，该系统的各项性能均能满足设计要求，实现了对井下通风系统的实时监测，通过对监测的各项数据进行采集分析，预判和预测系统是否存在故障，确保了井下通风系统的安全稳定。

［关键词］通风系统；通风机；监测系统；BP神经网络；数据采集

0引言

实现对通风系统状态的及时或超前预判，对保障煤矿井下安全生产具有十分重要的意义。因此，在煤矿井下开采过程中，建立一套井下通风监测系统和通风状态预判机制是十分必要的，它可以提高对井下通风系统状况的监测和预警能力，提升矿井安全管理水平。本文以新村煤业通风系统改造项目为例，利用BP神经网络拟合分析能力，提出了矿井通风监测系统设计方案，实现了对新村煤业井下通风系统运行状况的实时监测和预判。

1BP神经网络

因煤矿井下开采条件极其复杂，各种不确定因素影响较多，风机在运行过程中经常会出现风机停机、不能自动倒台等故障问题，实现对通风机运行系统各项功能的有效监测、分析及管控，可以减小因通风机故障影响造成的矿井损失。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络［1-2］，利用网络计算机数据分析功能，结合通风机系统运行数据，BP神经网络通过对通风机系统数据的输入，将各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出，计算网络实际输出与期望输出的误差［3］，可以拟合分析出通风机运行系统的一般规律。当前煤矿使用的通风机系统监测预警控制平台的使用方法较为单一，利用神经网络对数据进行模糊处理，可以对数据进行筛选、甄别和分析，基于对通风机运行期间存在的故障问题，建立系统故障预测模型。神经网络的主要作用就是模拟人的思维，在解决处理某个问题时，通过对数据的不断学习训练，从而达到对一些问题的自主处理能力，并且能够通过网络的学习，实现对问题处理方法的优化调整，从而减少下次犯同样错误的可能性，其本身具有容错、学习和联想的特性。BP神经网络算法是目前应用最为广泛的神经网络算法之一，它的学习过程由信号正向传播与误差的反向回传2部分组成。其中在正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符的信号，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小，经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围［4］。其结构如图1所示。

2通风监测与预测系统设计方案

1系统建设质量难以控制

由于水利工程建设项目的质量受多方面因素的影响，工程质量与施工单位的施工技术、管理能力及监理单位的监理力度等方面有关。由于水利工程在很大程度上受施工人员的技术及施工单位人员流动性较强等因素的直接影响，导致有效的水利自动化监督控制工作难以开展，而施工单位缺乏能力较强的技术人员及监督管理人员，导致水利自动化监控系统建设的质量检测技术仍较为落后。水利自动化监督控制涉及到多方面的知识，要求技术人员必须具备工程管理、自动化管理以及自动化控制等综合性知识，然而这种综合性人才比较缺乏，导致水利自动化监控系统建设的质量难以得到有效保障，技术人员的缺乏在很大程度上制约着我国水利建设的发展。

2无线通信技术在水利自动化监控系统中的应用

在技术不断更新与发展的年代，无线通信技术也在不断发展，水利自动化监控系统在技术的支持下也迅速发展。目前我国无线通信技术正在不断发展与完善，实现了水利监控系统的智能化与自动化。无线通信技术在水利监控系统中的应用越来越广泛，在水利监控系统中，包括水利工控监控系统、水利水情自动化监测系统、水利综合监控系统，而这三大系统中又包括多个子系统，因此水利自动化监控系统具备明显的复杂性。

2.1在水利水情自动化监控系统中的应用

水利水情自动化监测系统将农村的雨水、水利情况等情况作为监测对象，因此监控系统建设一般设置在农村或者深山区。水利水情自动化监控系统包括雨水情自动化监测系统及农田水利自动化监测系统，这两个子系统之间既有联系也有一定的区别。前者主要是根据雨水量及雨水期等相关情况对汛期各时段的水位进行监督控制，从而为防汛工作提供重要的数据资料。雨水情自动化监测系统将监控的相关信息上传到上级防汛指挥部门，通过不同的网络间的数据交换系统。而水利水情自动化监测系统中的农田水利自动化监测系统的监测对象具体包括水流的地理位置、水流速度、风速、土壤的含水量、降水量等，这些监测对象所获取的数据具有一定的集中性与分散性，监控点之间的距离较短。由于农村的条件有限，系统规模一般较小，限制了水利水情自动化监控系统的发展，采用无线通信技术能有效地弥补落后地区系统监测数据量少的缺点，发挥无线通信技术的优势。由于建设条件有限，因此系统建设必须一次性完成，因此可以将无线局域网络通信技术与有线网络通信技术相结合，从而组建出数据通信网络，避免高额建设，减少了监控系统的建设费用。

2.2在水利工控自动化监控系统中的应用