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NLBWMON:利用简易Conntrack进行流量计数

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简介:
NLBWMON是一款基于简易Conntrack技术开发的工具,专门用于网络流量监控与分析,能够高效统计和展示数据包及连接信息。 nlbwmon 是一个基于简单 conntrack netlink 的流量统计工具,在 Linux 路由器上可以用来监视网络主机使用的带宽。它可以收集网络统计数据并存储在数据库中,而客户端实用程序 nlbw 可以查询守护进程来获取当前的统计信息。 默认情况下,nlbwmon 从每个月的第一天开始跟踪一个月内的使用情况,并为此期间保留一个数据库,默认最多保存10个这样的数据库,在超过这个数量后会删除最旧的一个。它可以根据 IP 版本(IPv4/IPv6)、IP 地址、MAC 地址和第7层协议(即端口号)来追踪流量。 所有跟踪的信息都会被存储在数据库中,而默认的协议文件包含了大约 45 种不同的端口定义。用户可以按照需要在这个文件里添加或删除这些端口定义。对于那些与已定义端口不匹配的所有其他流量,则会被归类为“其他”。 如果用户对第7层协议的信息没有兴趣,并且从协议文件中移除了所有关于协议的设置,那么所有的网络流量都会被分类到“其他”类别里。

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客服
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  • NLBWMONConntrack
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    NLBWMON是一款基于简易Conntrack技术开发的工具,专门用于网络流量监控与分析,能够高效统计和展示数据包及连接信息。 nlbwmon 是一个基于简单 conntrack netlink 的流量统计工具,在 Linux 路由器上可以用来监视网络主机使用的带宽。它可以收集网络统计数据并存储在数据库中,而客户端实用程序 nlbw 可以查询守护进程来获取当前的统计信息。 默认情况下,nlbwmon 从每个月的第一天开始跟踪一个月内的使用情况,并为此期间保留一个数据库,默认最多保存10个这样的数据库,在超过这个数量后会删除最旧的一个。它可以根据 IP 版本(IPv4/IPv6)、IP 地址、MAC 地址和第7层协议(即端口号)来追踪流量。 所有跟踪的信息都会被存储在数据库中,而默认的协议文件包含了大约 45 种不同的端口定义。用户可以按照需要在这个文件里添加或删除这些端口定义。对于那些与已定义端口不匹配的所有其他流量,则会被归类为“其他”。 如果用户对第7层协议的信息没有兴趣,并且从协议文件中移除了所有关于协议的设置,那么所有的网络流量都会被分类到“其他”类别里。
  • MATLAB
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    本项目运用MATLAB软件开发了一套高效的车流量统计系统,通过图像处理技术自动识别并计数道路上的车辆,为交通管理和规划提供了精确的数据支持。 Mean Shift算法有两个缺点:一是使用的模板不会更新;二是窗口宽度(核函数)是固定的。针对这两个问题进行了改进:通过数学形态学对目标边缘进行检测,得到与目标相匹配的窗口宽度,从而使核函数的大小能够自适应地跟踪目标。在遇到遮挡或噪声干扰等情况下,利用粒子滤波预测目标位置,并实时更新Mean Shift算法中的模板。 总的来说,这种方法是用数学形态学获取目标轮廓信息,同时使用粒子滤波来预测和更新模板。这两个参数(即目标的位置预测以及其大小轮廓)被传递给Mean Shift算法进行跟踪处理。这样可以统计出视频中车辆的数量。
  • Python和OpenCV汽车
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库开发了一套高效的汽车流量监测系统,能够精准统计视频流中的车辆数量。 基于Python的OpenCV汽车流量计数项目使用了强大的图像处理库OpenCV来统计车辆数量。该项目不仅提供了完成车流量统计任务的源代码,还附带了一些示例视频,以便用户直观地理解算法的实际效果。 该压缩包中的文件包括: 1. 多个监控视频片段(如2.mp4、4.mp4等):这些视频用于训练和测试算法在不同光照条件、天气状况以及车辆数量下的性能。 2. 主源代码文件“2021-12-02--机器视觉实验之车流量统计案例.py”:该文件包含了使用OpenCV处理视频帧,识别并计数车辆的实现方法。 3. 使用指南或教程:“小程序员说明书.txt”,解释了如何运行项目以及所需的依赖环境。 此项目的几个关键技术点包括: 1. 视频读取与帧处理:通过OpenCV的VideoCapture模块读取和逐帧处理视频文件。 2. 图像预处理:可能涉及灰度化、直方图均衡化及高斯滤波等步骤,以提高图像质量并减少噪声干扰。 3. 车辆检测:采用如霍夫变换或Haar级联分类器、YOLO和SSD等模型进行车辆识别。 4. 运动物体跟踪:利用背景减除法、光流技术或Kalman滤波器来追踪移动中的汽车,确保连续帧间计数的准确性。 5. 计数与结果输出:统计视频中特定时间段内的车流量,并将结果显示在画面上或者保存为文本记录。 通过该项目的学习,参与者可以深入了解计算机视觉技术在交通监控领域的应用价值,并增强自身的Python和OpenCV编程能力。
  • WinPcap网络
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    简介:本文介绍了如何使用WinPcap工具对计算机网络中的数据包进行捕获和分析,以实现精确的网络流量统计。通过详细步骤指导读者掌握基本操作技巧。 本程序基于WinPcap开发包编写。有关WinPcap的使用,请参见相关文档。 平台要求:Windows XP, Visual C++ 6.0 和 WinPcap 驱动包;编译通过环境为VC2005,运行时需要安装VC6和WinPcap驱动包以及WinPcap开发包。 技术手段包括多进程编程及使用WinPcap进行网络数据捕获与统计:主程序负责维护用户界面的显示更新,而子进程则专门用于抓取局域网中的数据包并进行流量统计数据处理。
  • MATLAB手写字识别
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    本项目利用MATLAB实现对简单手写数字的识别。通过训练神经网络模型,可以对手写数字图像进行有效分类和识别,为用户提供便捷的手写数据处理方式。 基于MATLAB的手写数字识别系统利用样品库及特征提取技术实现了高识别率。
  • LabVIEW字图像处理
    优质
    本教程介绍如何使用LabVIEW软件实现基本的数字图像处理功能,包括图像读取、显示和简单的增强算法。适合初学者快速入门。 使用LabVIEW的VISION模块完成对灰度图片的简单处理,LabVIEW版本8.6,VISION版本8.6。
  • JavaIP统网站分析
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    本项目运用Java技术对网站流量中的IP数据进行统计与分析,旨在帮助用户了解网站访问情况和优化网站性能。 使用IP统计网站的流量源码可以帮助监测当前在线人数、总访问量以及总的页面访问量,这些都是制作网站时必不可少的功能。
  • 虚拟仪器速测
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    本研究探讨了运用虚拟仪器技术进行流速测量的方法与应用。通过软件定义的实验设备,实现了高效、灵活的数据采集和分析流程,为流体动力学的研究提供了新的视角和技术支持。 基于相关算法实现流速测量的功能包括:打开并读取流速传感器数据文件,在前面板上显示原始波形图;计算通道1与通道2信号的互相关,并找到相关结果的最大值;利用公式v=3.12/(t*ts)=156/ τ(其中两个传感器之间的距离为3.12mm,采样间隔时间为t, = 1/50000)来计算流体速度;最后显示计算得出的流速。
  • OpenCV实时交通检测
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    本项目旨在开发一种基于OpenCV的实时交通流量监测系统,通过视频流分析自动计算车辆数量和速度,为智能交通管理提供数据支持。 基于OpenCV的交通流量实时检测算法,在VC6.0+OpenCV环境下实现,能够达到98%以上的检测准确率。