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基于ARM平台的运动目标检测与跟踪系统的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-13页
 §1-1 课题研究的背景第8页
 §1-2 国内外研究现状第8-9页
 §1-3 嵌入式系统概述第9-10页
 §1-4 本课题系统框架第10-11页
 §1-5 运动目标检测与跟踪的常用算法第11页
 §1-6 本课题的主要研究内容和章节安排第11-13页
  1-6-1 论文的主要研究内容第11-12页
  1-6-2 论文的章节结构第12-13页
第二章 硬件系统第13-24页
 §2-1 整体硬件系统框架第13-14页
 §2-2 核心电路第14-17页
  2-2-1 处理器第14-15页
  2-2-2 LED 显示第15页
  2-2-3 Nand Flash 存储器第15-16页
  2-2-4 RAM 内存第16页
  2-2-5 接口设计第16-17页
 §2-3 外围扩展电路第17-23页
  2-3-1 内部供电模块第17-18页
  2-3-2 USB 模块第18-19页
  2-3-3 SD 存储器模块第19-20页
  2-3-4 串口模块第20-21页
  2-3-5 LCD 显示及触控模块第21-23页
 §2-4 外部硬件设备第23-24页
  2-4-1 外部电源第23页
  2-4-2 USB 摄像头第23-24页
第三章 软件平台的搭建第24-33页
 §3-1 Bootloader 程序第24-25页
 §3-2 定制 Linux 系统内核第25-28页
  3-2-1 Linux 系统内核的定制环境第25-26页
  3-2-2 Linux 系统内核的定制与移植第26-27页
  3-2-3 启动 linux 系统内核第27-28页
 §3-3 Linux 文件系统第28-29页
 §3-4 QTopia 平台的建立第29-33页
  3-4-1 QTopia 平台的介绍第29-30页
  3-4-2 QTopia 的安装第30-33页
第四章 基于 Mean-Shift 的目标跟踪算法第33-39页
 §4-1 Mean-Shift 算法的数学模型第33-34页
 §4-2 核函数第34-35页
 §4-3 Mean shift 数学模型的扩展第35-36页
 §4-4 Mean shift 算法的跟踪原理第36-37页
 §4-5 Mean shift 算法在目标跟踪上的应用第37-39页
第五章 目标跟踪系统设计第39-54页
 §5-1 开发工具的准备第39-43页
  5-1-1 OpenCV 的介绍第39-40页
  5-1-2 OpenCV 在 Linux 系统中的安装第40页
  5-1-3 OpenCV 的移植第40-43页
 §5-2 程序流程的设计第43-44页
 §5-3 图像的处理第44-51页
  5-3-1 中值滤波第44-45页
  5-3-2 图像的灰度化第45-46页
  5-3-3 帧间差分第46-47页
  5-3-4 运动物体的跟踪第47-49页
  5-3-5 图像的显示第49-51页
 §5-4 系统运行情况与结果分析第51-54页
第六章 结论第54-55页
 §6-1 课题总结第54页
 §6-2 课题展望第54-55页
参考文献第55-57页
致谢第57-58页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第58页

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