流量統計
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流量統計范文第1篇
社會經濟在不斷發展，城市人口和機動車輛在不斷增加，交通監控管理越來越受到社會各方面的廣泛重視。應用先進的監控技術，建立完善的道路交通監控管理系統，實現城市道路的現代化管理，從而有效地規劃城市道路和抑制交通事故的發生，也可以減輕道路工作人員的負擔，減少社會財產的損失，這個問題已成為各地交通管理部門最為關注的問題。對交通的監控應該在不同的環境、天氣和光照條件下都能正常有效地工作，對道路做到完全的實時監控，完善夜間道路的監控系統是非常重要的。為達到此目的，檢測思想和算法也在不斷的改進和革新。有基于檢測線的［1－2］、檢測窗口的［3］，以及整幅圖片的，大部分算法都是基于整幅圖片的研究［4］。夜間，很多中小城市道路的光照條件還不是很好，運動車體大部分不可見，車輛的顯著特征就是車頭燈以及它的投射光束，還有道路兩旁的路燈和道路上的斑馬線［5］，并且夜間的背景和這些特征的亮度差別很大。在夜間光照條件不是很充分的情況下，根據以上特征對視頻序列圖像進行閾值化，然后通過形態學分析便可以提取出車燈輪廓，最后根據車頭燈之間一定的距離分離出車燈對，將其作為運動目標，對其進行跟蹤來統計車流量，甚至可以通過車燈之間的距離估計出車型。
2車頭燈對的檢測過程
2．1視頻序列圖像預處理
根據夜間道路的顯著特征，對目標檢測影響較大的因素主要是車燈投射的光束，通過預處理盡量消除此因素是關鍵。有通過“浮雕”［6］做處理，如圖1(b):計算圖像的每一個像素與其左上方像素之差，最后提取車體，從圖中可以看到車燈明顯突出，而在兩輛車靠近時車體連接在一起。因此車燈提取是最簡單的方案。實驗研究中所用數據是三通道彩色圖像序列，整個過程是對單通道做處理。通過閾值化將背景和前景分開:當圖像的像素值f(x，y)大于設定的閾值T時就把該像素賦值為255，否則賦值為0(如式1)。分離出來的前景包括車燈、車燈投射的光束以及一些小的噪聲，形態學分析里的腐蝕可以去除小的噪聲，也可以把一些輪廓分開，本文采用3×3的算子進行了2次腐蝕(如圖1(c))。最后通過對連通區域的最小值進行設置，去掉一些較小的噪聲，找出輪廓的連通區域(如圖1(d)連線在下文介紹)。該預處理效果很好，利于后期研究的進行。
2．2車頭燈對的檢測
檢測運動目標常用的算法是幀差分和背景差分［7］算法，前者在靜態時目標信息被差去無法檢測，后者對光照特別敏感，以及將二者進行或［8］的運算。有基于顏色和運動信息［9］來檢測車流量的，此方法在車輛有一個車燈駛出拍攝范圍時受到限制。該過程的目的就是從圖像序列中將車頭燈的輪廓提取出來。從圖1可以看到預處理結果中只有車燈、車燈投射的光束以及疑似車燈的輪廓。通過對多組數據的觀察與研究發現一般車燈的輪廓接近圓形或矩形，且其長寬和面積都在一定范圍之內，這樣可以把一小部分干擾剔除掉，再根據兩個車頭燈之間的距離，以及車輛無論是在靜止、直行還是拐彎時兩個車頭燈輪廓的縱坐標位置，就可以很準確地把兩個車頭燈輪廓進行配對。由于車輛有可能有一些裝飾燈(除了主燈之外)，所以此過程也將一些能提取出來的裝飾燈進行配對。根據主燈的面積大于裝飾燈，把主燈的輪廓信息存儲以備后續研究應用。此部分的閾值都是根據視頻序列圖像的具體情況而設定的。為了能直觀地看到車頭燈檢測以及配對效果，在輪廓的連通區域圖像上將主燈和裝飾燈都分別配對連線(如圖1(d))，在原始序列圖像上只對主燈進行連線(如圖2)。對于一些拐彎的車輛只留一個主燈在攝像范圍內，可以根據主燈離圖像邊緣的距離猜測是否它的車牌大部分還在圖像中，如果是就把該主燈和邊緣處連線表示此車也被檢測到。所有被配對成功的車頭燈對的信息包括當前幀數、輪廓的中心點、輪廓區域、輪廓面積都被放在車燈對鏈中為下一步的跟蹤做準備，如果是對單個車燈進行配對，那么信息中有一個輪廓的區域為0，面積是該車燈面積。
3車輛跟蹤和車流量統計
3．1車輛跟蹤
夜間車體基本上不可見，車輛跟蹤主要是對車頭燈對的跟蹤。正常情況下車道上車輛的運動狀況只有向前運動，拐彎和靜止，異常情況會有倒車等現象，研究只針對于正常情況:(1)車體運動時車燈也在運動(2)車體靜止時車燈的位置不會變化根據以上兩種情況對車燈對進行跟蹤，即對當前幀的車燈對鏈(新鏈)TrackBlock［track］與上一幀的車燈對鏈BlockOld［old］(舊鏈)中的信息進行判斷:Track是新配對的車燈對數目，old是上一幀配對數目，新舊鏈中每一對車燈對的輪廓連線中心點分別為p2、p1，面積分別為area2，area1a．如果兩個中心點橫坐標差的絕對值|p2．x－p1．x|在閾值(Dx1，Dx2)之內，判斷兩個中心點的縱坐標b．若其縱坐標p2．yp1．y，車輛向前運動或靜止;或者Dy1＜(p1．y－p2．y)＜Dy2，由于光照影響造成輪廓大小變化也屬正常。符合上述兩種情況轉(c);否則轉(d)c．若area1＜area2＜k×area1，新鏈中的車燈對已經存在;否則為新目標。d．判斷下一車燈對。在每次判斷完之后都把新鏈中的信息存儲在舊鏈中。把當前幀的車燈對鏈中的信息和舊的車燈對鏈中的信息進行對比判斷后，當前幀的車燈對鏈中的部分信息(幀數)會被修改，用來標記該車燈對是否已經存在。判斷結果如圖2:藍、綠線表示新增車輛，紅、黃線表示已經存在的車輛，紅、綠線表示兩個車燈都在圖像上，藍、黃線表示只有一個車燈留在圖像上的車輛。
3．2車流量統計
在對車燈對進行跟蹤完后，新增車輛和已經存在的車輛已經完全分開而且明顯地標注出來，每畫一條紅或黃線計數器Num就會自動加一，方便從檢測到的目標中減去已經存在的目標。最后對車流量進行統計，從開始幀到當前幀的車流量的相關計算過程為:設從開始幀到第i幀的車流量為carNum1，到第i+1幀的車流量為carNum2從上述中可知第i+1幀的新增車輛為:(track+1)/2－Num2則:carNum2=carNum1+(track+1)/2－Num2.
4實驗結果及分析
采集到的實驗數據是在夜間光照不充足的場景下，以兩個車道上車輛為主，其他車道車輛為輔，采用幀大小為1616×1232，幀速為25fps，像素類型為8位的RGB視頻序列圖像。實驗結果如表1所示。表1實驗測試表實際(輛)檢測(輛)檢測率(%)3939100949297．8從上述圖中可以看出車輛的車頭燈被完整地提取，車燈對被準確的配對及跟蹤，從表中可以得出統計數據都超過97%，這對以后的夜間車輛檢測和跟蹤進一步改進打下了良好的基礎，不過由于車燈投射光束及天氣變化的影響，使得結果還不是很精確，還有待進一步改善。
流量統計范文第2篇
關鍵詞：網絡監控 WinPcap 嗅探 PDH
中圖分類號：TP39
文獻標識碼：A
文章編號：1007-3973（2012）003-075-02
1 WinPcap的功能
Winpcap(windows packet capture)是Windows平臺下一個免費的SDK，它為win32應用程序提供訪問網絡底層的能力。Winpcap不能阻塞、過濾或控制其他應用程序數據報的發收，它僅僅只是監聽共享網絡上傳送的數據報。
它提供了以下的各項功能：
(1)捕獲原始數據報，包括在共享網絡上各主機發送/接收的以及相互之間交換的數據報；
(2)在數據報發往應用程序之前，按照自定義的規則將某些特殊的數據報過濾掉；
(3)在網絡上發送原始的數據報；
(4)收集網絡通信過程中的統計信息。
2 WPcap.dll
動態鏈接庫wpcap.dll。它也是提供給開發者的API，它輸出一組與系統有關的函數，用來捕獲和分析網絡流量。
3 主要設計與開發的內容
本系統實現的功能主要實現網絡流量監測與統計分析。在用戶方面，該系統實現了計算網絡流量與網絡協議分析等具體功能；在整個項目方面，該系統作為網絡異常告警與智能分析的基礎模塊。
流量監測是以圖形的方式實時顯示出流量的大小。
流量統計分析包括ARP數據包統計、TCP數據包統計、UDP數據統計、ICMP數據包統計、廣播數據包統計等。包括的子項有：
(1)每個數據包的時間、源IP地址、源MAC地址、目的IP地址、目的MAC地址、端口號、數據包大小。
(2)統計一段時間內某種協議的數據包個數及總大小。
(3)按源IP和目的IP統計某個IP地址到另一個目的IP的某種協議的數據包時間、源IP地址、源MAC地址、目的IP地址、目的MAC地址、端口號、大小。
(4)按源IP或者目的IP統計某個IP地址的某種協議的數據包總大小及總大小。
4 總體設計方案
整個軟件分為三個子模塊。三個模塊為：數據包統計分析模塊、流量監測模塊、用戶模塊(界面模塊)。
統計分析模塊主要基于WinPcap捕包原理，通過截獲整個網絡的所有信息流量，根據信息源主機，目標主機，服務協議端口等信息按照ARP、TCP、UDP、ICMP、廣播協議過濾分析、統計。
本模塊要將網絡中各種層次中的協議進行對比分析，對已知數據字段進行分析，這種分析是逐層進行的。因為數據包的結構都是自頂向下層層的添加數據包頭，而且每層的包頭都有固定的長度，所以根據特定位置來判斷協議類型也就變得簡單。在本系統中，采用的是網絡中的OSI標準，即網絡的七層結構。
流量監測是流量的短期分析。該模塊主要實現如下功能：網絡總流量的實時查看，網絡輸出流量的實時查看，網絡輸入流量的實時查看。
用戶模塊（界面模塊）本系統主要采用Visual studio 2008平臺來設計用戶界面，使其界面與Windows保持最大的一致。
5 統計分析模塊詳細設計
編寫WinPcap應用程序首先獲得主機的所有網卡。WinPcap用函數pcap_findalldevs()來實現，該函數返回一個pcap_if的鏈表，鏈表中包含了每一個網卡的詳細信息。
打開設備的函數是pcap_open()，它有三個參數snaplen、flags和to_ms。snaplen參數用來制定捕獲包的特定部分。如果網卡設置成混雜模式，Winpcap能獲得其他主機的數據包。to_ms 參數指定讀數據的超時控制，超時以毫秒計算。當在超時時間內網卡上沒有數據到來時，對網卡的讀操作將返回。
當設備被打開，調用函數pcap_dispatch()來捕獲數據包。pcap_dispatch()可以不被阻塞。這個函數都有返回的參數，一個指向某個函數的指針，Libpcap調用該函數對每個從網上到來的數據包進行處理和接收數據包。另一個參數帶有時間戳和數據包長度等信息，最后一個是含有所有協議頭部數據包的實際數據。MAC的冗余校驗碼一般不出現，因為當一個幀到達并被確認后網卡就將它刪除。
當對網絡數據包的分析的時候，必須先分析鏈路層，其次分析網絡層，之后是傳輸層，最后分析應用層。
由于本程序只分析以太網的協議，所以去掉以太網協議的部分，剩下的就是IP協議的數據；IP協議部分包括 TCP和UDP協議的數據包；之后分析TCP和UDP等傳輸層的協議，將傳輸層協議部分舍去，留下來的是應用層協議；最后解析應用層協議。
基于以太網協議內容的進行分析，判斷以太網類型的值：如果是0x0806，表示ARP協議，則分析ARP協議；如果是0x0800，表示協議為IP協議，則分析IP協議,在分析IP協議時，根據協議類型的值判斷傳輸層協議類型：如果IP協議類型字段的值是6，表示協議為TCP協議，則分析TCP協議。
統計分析模塊將分為五個功能的詳細設計分別是ARP數據包統計、TCP數據包統計、UDP數據統計、ICMP數據包統計、廣播數據包統計。
6 流量監測模塊詳細設計
網絡流量監測的思想是：對流入和流出網卡的數據包進行檢測并對數據包的長度進行累加，從而得到流量數據。由于Windows NT/2000/XP/7提供了一個系統性能的接口（注冊表），所以需要做的就是訪問這個接口，得到數據流量。
具體實現通過PDH和讀取注冊表中的系統性能數據來實現流量的監測模塊。PDH是英文Performance Data Helper的縮寫。隨著PDH逐漸成熟，為了使該數據庫的使用變得容易，Microsoft開發了一組Performance Data的API函數，包含在PDH.DLL文件中。使用PDH API基本上包括5個步驟。
創建一個查詢；向查詢中添加計數器；搜集性能數據；處理性能數據；關閉查詢。
在本系統中將采用查詢注冊表的方式完成PD的查詢。本系統中用到了一個注冊表函數RegQueryValueEx，該函數根據一個開放的注冊表鍵值和一個具體的名字值查找相關的類型和數據。
參考文獻：
[1] 劉敏,過曉冰,伍衛國,等.針對網絡掃描的監測系統[J].計算機工程,2002,28(2):77-78.省略/Class/winpcap/index.html.
[3] Joao B.D. Cabrera,Lundy Lewis,Raman positive Detection and Classification of Intrusions and Faults using,2002.
流量統計范文第3篇
[關鍵詞]交通；視頻；檢測
中圖分類號：TM743 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）26-0261-01
0 前言
交通擁擠堵塞以及由此導致的一系列交通事故越趨頻繁，環境污染加劇，是我國城市面臨的極其嚴重的“城市病”之一，而且它已經演變成了制約國民經濟發展的瓶頸，給我國城市道路交通問題提出了嚴峻考驗。交通系統是一個復雜的大系統，單獨從車輛方面或道路方面考慮，都很難完善的解決交通問題。必須依靠高科技來進行有效的交通管理，將道路情況檢測出來，提取預防交通堵塞，才有可能從根本上解決問題。在此把道路和車輛綜合起來的解決交通問題的智能交通系統油然而生。交通流量檢測是智能交通系統中的重要組成部分，交通信息的收集是智能交通系統的基礎，實時、可靠的基本交通信息是我們判斷交通狀況的根本依據，是智能交通系統科學控制和管理人、車、路的前提。
1 車流量檢測系統
交通流檢測依賴于交通檢測設備，而交通檢測通常采用線圈檢測、脈沖檢測、雷達監測等手段，獲得道路上交通流的交通參數。通過特點對比得知，視頻檢測器所具有的大區域檢測、安裝方便、后期維護量少必將取代目前市場占有率最大的線圈檢測器和超聲波檢測器成為交通信息采集檢測器的主流。因此本文通過視頻檢測車流量。車流量即交通流量，是指在給定的單位時間內，通過道路某一斷面或某一點的運行單元。按時間分類有：日交通流量、高峰小時交通流量（輛/小時）等等；按交通運行單元分還可以分為機動車交通流量、自行車交通流量等等。
基于視頻的車流量統計的方法可分為虛擬檢測線法和車輛跟蹤法兩大類。將虛擬檢測線應用于視頻檢測中，主要功能就是代替傳統的物理環形感應線圈實現交通參數檢測。在非視頻檢測中獲得交通參數的方法主要包括環形感應線圈、超聲波、微波及紅外等幾種方法，而當前被交通管理部門廣泛使用的仍為環型感應線圈檢測，交通部門通過鋪設在路面下的感應線圈來獲得交通參數，這種方法雖然獲得的交通參數準確度高，但其維護難度十分大。
2 車流量監測過程
本文采用的基于視頻的車流量統計的方法為虛擬檢測線法，其工作原理類似于地埋式線圈檢測器。用戶在圖像上定義檢測區域位置，當車輛經過該區域時，必然引起局部區域的視覺信息變化，系統通過虛擬檢測線變化強度來判斷車輛經過與否，進而可以計算車流量。該方法運算量小，能夠在滿足實時要求的前提下完成流量檢測，同時也未能充分利用圖像信息，降低了系統的可靠性。目標的檢測流程為圖像采集、預處理、背景提取、目標檢測、形態學處理、提取車輛、車輛計數。
虛擬檢測線的設置應垂直于車道且水平放置在車道中軸線上，在水平方向主要考慮車的寬度，在垂直方向考慮車的行駛速度。監測過程：對實時的交通圖像設置虛擬檢測線，經過圖像濾波和初始背景得到圖像的背景差，經過形態學處理從而提取車輛信息，檢測是否有車輛通關檢測線并循環檢測。
3 提取車輛信息
當車輛經過檢測線時，檢測線上的圖像灰度將發生變化，對當前幀的灰度跟背景幀的灰度相減，利用檢測線上運動象素的個數來確定是否有車輛通過，通過該算法計算車流量，非常簡單快捷。車流量的統計是以檢測出目標車是否存在于檢測區域為前提的，然后再對目標車輛進行無重復的統計。本文設計中，將車輛存在性判斷和車流量統計合并實現。通過前面章節描述的方法獲得車輛目標的灰度圖像。當車輛經過檢測線時，檢測線上的圖像灰度將發生變化，對當前幀的灰度跟背景幀的灰度相減，利用檢測線上運動象素的個數來確定是否有車輛通過。該方法計算車流量，算法非常簡單快捷。
由于車輛有一定的寬度，車輛通過時必然會在圖像上留下記錄。對一維函數進行統計分析，形成曲線。在這條曲線上可以看到一些連續的值為“1”的點，表示有車輛出現；連續的值為“0”的點，表示沒有車輛出現。根據虛擬檢測線上車輛的位置和相鄰幀間的運動關系來進行車輛的計數。用flag=1表示信息位為1，flag=0表示信息位為0。鄰幀間的運動關系可以描述為：
（1）當前幀某位置為flag=1時：
如果上一幀中該位置為flag=1，則表明有車正通過檢測區；
如果上一幀中該位置為flag=0，則表明車輛剛進入檢測區。
（2）當前幀某位置為flag=0時：
如果上一幀中該位置為flag=1，則表明有車剛離開檢測區；
如果上一幀中該位置為flag=0，則表明無車進入檢測區。
計數算法：通過上面的幀間關系可以看出，統計幀間車輛信息的上升沿，并且是連續出現的“1”。當“1”的個數達到某個長度時即認為該位置有新車到來，進行計數。
4 結果分析
為了驗證本文算法有效性，針對多組實驗視頻進行測試，此處只列出部分實驗圖片，原拍攝實驗視頻格式為AVI30fps利用WinAVI軟件將視頻解碼為適合在matlab中使用的格式ZJMedia Uncompress RGB24。對寬度為640，高度為221像素的視頻圖像序列進行處理，算法實現基于Windows 7系統，采用matlab作為軟件平臺。
由此可得出基于視頻的車流量檢測可以準確、快速的顯示當前交通流量，該方法的應用有利于根據實時交通量得知當前交通情況，從而有效的預防交通擁堵，并且可以對交通進行統計預測，如遇到假日或上下班高峰期等可根據交通狀況進行交通調節，可提前對道路進行了解，交通廣播對車輛進行誘導，使其較方便的到達目的地。實驗證明可以利用利用視頻處理獲取車流量，對數據的分析可知基于視頻的方法可以較好的提取交通參數，統計交通流量。
5 結語
本文講述了計算車流量的一種方法，主要是利用設置虛擬檢測線的方式，對經過車輛進行統計，得到單位時間內，該路段的車流量信息，最后通過人工統計平均速度和占有率，通過這些交通參數還可以判別交通的擁擠程度。
采用基于虛擬檢測線方法提取用于擁擠判別的主要交通參數----車流量、速度和時間占有率，通過合理的設置虛擬檢測線的長度和位置，利用虛擬線上像素點的灰度變化來判斷車輛目標的存在，同時記錄當前檢測車輛目標的位置，并在此基礎上計算當前路段的交通流量、車輛的平均速度以及車道的時間占有率能夠增加參數提取的準確性和可靠性，
參考文獻
[1] 基于視頻圖像處理的交通流檢測方法[J].長安大學學報：自然科學版，2005.
[2] 何最紅. 基于視頻流的交通流參數檢測方法研究[D]. 廣東工業大學碩士學位論文，2006.6.
[3] 羅欣. 基于圖像處理技術的車輛檢測流量統計技術研究[D].電子科技大學碩士學位論文，2005.
[4] 劉懷強. 基于視頻的車輛檢測與跟蹤技術研究[D]. 中國海洋大學碩士學位論文， 2006.6.
流量統計范文第4篇
關鍵詞：霍爾流量傳感器 廢水比 單片機
中圖分類號：TD524 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）02（a）-0173-01
目前市面上小型純水機系統種類繁多，特別是目前小型純水機系統大多以開環為設計思路，這種設計方案缺點是出水后的廢水被大量的排放掉。此外，目前的系統中廢水比大多是固定的，這跟現場環境的變化導致的廢水比效率改變不能匹配，因而，如何通過改變廢水比來實現在不同情況下，系統仍然處于最好的出水狀態，這是整個純水機系統設計需要進一步考慮的。在當今日常生活中，流量計的使用范圍越發廣泛。工程中使用的流量計有很多種，例如電磁流量計、渦輪流量計等[1]。這些流量計的優點是精度很高，但是這些流量計采用的是高速處理芯片，成本較高，這對于家庭用小型純水機顯然是不劃算的[2]。
1 改進系統設計方案
為解決廢水排放的問題，本設計增加了廢水閉環回路，如圖1所示，從RO反滲透膜分流出來的廢水一路是經過三通作為沖洗系統的支路，另外一路是經過流量計、可調節廢水比進入自來水水管的三通，這樣可以重復利用廢水。自來水的最大進水壓力為0.18 MPa，本設計選定的增壓泵型號是三角洲EC-101-50：其進水壓力是不大于0.2 MPa，工作壓力是0.45 MPa，對于本設計來說基本符合要求。
在本系統的純水出水端和廢水出水端各安置了一個霍爾流量傳感器，用來實時記錄當前的純水和廢水的流量比例。由于本設計RO反滲透膜最大的反滲透壓是 0.8 MPa，所以在調節廢水比時，要記錄不同變比下的數據，然后做出曲線圖，找出最優值，盡量選擇一個對反滲透膜較小的進水壓力差。主要注意的是：如果膜元件的水通量過大，或回收率過高，鹽分和膠體滯留在膜表面上的可能性就越大[3]。
本設計選用的霍爾傳感器頻率與水流量的關系為：
F=40×Q（L/min）
其中：F為脈沖信號頻率，單位：Hz；
Q為水流量，單位：L/min。
2 控制電路設計
2.1 電源電路
采用變壓器將交流電220 V降壓為24 V直流電。通過LM2575芯片將24 V直流電壓降為5 V，通過LM117芯片將5 V電壓進一步降為3.3 V。其中5 V直流電壓供霍爾傳感流量計驅動電壓，3.3 V直流電壓供控制主芯片MSP430F149、LCD1602等模塊驅動。
2.2 控制芯片MSP430F149和液晶顯示
本控制電路控制芯片選用TI公司的MSP430F149，該芯片最大的優點是功耗低，能夠工作在不同的功耗模式下；能夠滿足長時間斷電存儲信息不流失。
液晶顯示選用YLF1602D顯示屏，驅動電壓是3.3 V，功耗低，市面上常見，價格較低廉，能夠同時顯示32個字符。
2.3 其他模塊設計
包括晶振和鍵盤的選定等。
3 控制分析及設計
純水和廢水通過霍爾流量傳感器分別產生脈沖信號，單片機分別接收。然后單片機分別計數。通過簡單的函數運算，得到廢水和純水的流量。最后將這兩個數據實時的傳送到1602液晶顯示屏上。
這部分的程序設計模塊包括：定時器初始化，應用層的LCD顯示程序和脈沖頻率采集程序等。
中斷部分函數：定時器A的中斷服務函數，在這里通過設置中斷讀取計數器的脈沖個數，然后計算流量。
4 數據實驗
在1602顯示器上會實時顯示接收到每個脈沖后的流量，廢水比由最大開始，每旋轉到一個位置，該位置盡可能小，下一次的旋轉量需要跟這次相同，記下當前的顯示屏上的流量數據，純水流量和廢水流量；依次旋轉廢水比，記下下一次數據。然后將所有的數據列表，用MATLAB畫出數據統計曲線，找到該曲線的拐點即為該廢水比最優選擇位置，也是當前環境下的最好的工作狀態。
5 結語
通過上述改進，純水機系統的純水出水有了更高的出水效率，特別是霍爾流量計的使用，其精度可以達到0.01 ml，這個精度對于日常生活中的流量統計已經足夠。更重要的是，通過本設計，對于任何環境下，包括在不同自來水水溫，自來水水壓等條件下，通過調節廢水比，可以找到符合該環境條件下的最好工作狀態，這種方式更加靈活，有很大的研究性和應用性。
參考文獻
[1] 梁國偉，蔡武昌.流量測量技術及儀表[M].北京：機械工業出版社，2002.
流量統計范文第5篇
一、下載聯通手機營業廳客戶端，進入“我的”菜單，“我的業務”，“號卡激活”。如果找不到此菜單，請將手機營業廳客戶端升級到最新版本。
二、關注中國聯通公眾微信號，進入“優惠·激活”，“號卡激活”，對號卡進行激活。
聯通純流量卡，此卡是聯通公司的正規流量卡，有全程使用4G流量不限速，無論使用多少流量都是當地聯通的最高網速，不會因為使用流量太多而限速到2G網絡和不綁定網絡設備，可以隨便更換網絡設備使用，而且可以開熱點使用的優點。
（來源：文章屋網 ）
