计算机网络课程设计——端口扫描器的实现 1．利用Socket通信机制实现一个多线程的端口扫描器。 2．设计要求： 2.1用户界面：用户可以输入IP地址或IP地址段；输入端口号或端口号范围；列表显示主机名、开放的端口及开放端口上相应的服务名称。 2.2端口的有效范围是1~65535，在该范围内使用多线程机制循环创建客户端套接字对象，对某一地址（段）的主机端口进行扫描，若套接字没有发生异常，说明该端口打开并提供服务，返回该开放端口的类型（如UDP端口还是TCP端口）。 2.3 采用Java网络编程包java.io中提供的编程接口实现。

随着汽车数量的增加，城市交通状 况日益受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。智能交 通系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的 目的。因此，它已成为世界交通领域研究的重要课题。 车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度。 拟定的课题名称为基于MATLAB的汽车出入库计时计费系统，带有丰富的人机交互GUI界面。传统的车牌识别，仅仅是对车牌照片进行识别，显得中规中矩

这个项目源于大三某课程设计。平常经常需要搜索一些电影，但是不知道哪些评分高且评价人数多的电影。为了方便使用，就将原来的项目重新改写了。当做是对爬虫技术、可视化技术的实践了。主要是通过从排行榜和从影片关键词两种方式爬取电影数据。

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可以识别万用表，压力表，电表，手表等的数字识别，包括小数点。带有一个GUI界面，流程为：灰度，二值化，定位，连通闭环，分割出数字区域，开闭运算，去除小面积，细化，精准定位，分割，识别。

本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。 二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度—

该课题为基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂，缺点是局限性大，因为对背景图片要求比较高。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

MATLAB车牌识别部分： 1、图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 2、车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 3、车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 4、字符识别： 神经网络：先用bp神经网络训练测试集中涉及到的字符，如粤、闽等，A-Z,0-9；进行比对识别； 模板匹配：来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。

该课题为基于MATLAB的肤色的人数统计系统，以地铁车厢为实际背景，通过预测的方式，结合肤色统计人脸得到车厢人数，从而估计拥挤度，将结果反馈给车站里的视频，让乘客得知每节车厢的拥挤程度，从而合理分配车厢乘客，避免资源浪费和拥挤，本设计带有一个GUI交互界面。是一个人数统计类课题，该课题可以应用于教室人数统计，十字路口行人统计等等方面。

用GUI界面展现的图像配准，互信息精确到像素级别，可用于医学图像，是matlab程序