实时海洋浮游生物目标智能识别系统设计
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目次 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景和意义 | 第9-13页 |
| ·背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·发展趋势 | 第13页 |
| ·主要研究内容和论文组织结构 | 第13-16页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相关技术介绍 | 第16-28页 |
| ·模式识别 | 第16-18页 |
| ·模式识别理论概述 | 第16-17页 |
| ·模式识别方法概述 | 第17-18页 |
| ·基于OPENCV的图像处理 | 第18-21页 |
| ·图像模式识别的一般过程 | 第21-24页 |
| ·图像预处理 | 第21-22页 |
| ·目标分割 | 第22-23页 |
| ·特征提取 | 第23页 |
| ·目标分类 | 第23-24页 |
| ·多核并行处理 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 系统总体设计 | 第28-37页 |
| ·主要创新点 | 第28-29页 |
| ·系统整体方案设计 | 第29-33页 |
| ·方案设计原则 | 第29页 |
| ·系统总体设计方案 | 第29-31页 |
| ·系统硬件架构 | 第31-32页 |
| ·系统软件架构 | 第32-33页 |
| ·功能模块划分 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 系统关键算法设计 | 第37-58页 |
| ·图像预处理 | 第37-38页 |
| ·快速的目标帧筛选 | 第38-39页 |
| ·基于背景减算法的快速目标分割 | 第39-50页 |
| ·背景减算法提取前景像素 | 第40-44页 |
| ·目标标示 | 第44-50页 |
| ·特征库选取 | 第50-51页 |
| ·自适应特征选取的快速线形分类器 | 第51-53页 |
| ·AdaBoost分类器 | 第51-52页 |
| ·目标分类 | 第52-53页 |
| ·目标一致性匹配 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 多核多线程设计和并行处理 | 第58-69页 |
| ·系统线程结构 | 第58-63页 |
| ·系统线程划分 | 第58页 |
| ·系统线程结构 | 第58-60页 |
| ·线程异常检测 | 第60-63页 |
| ·并行处理 | 第63-68页 |
| ·并行处理设计原则 | 第63-65页 |
| ·并行处理详细设计 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 系统实验结果 | 第69-74页 |
| ·识别率测试 | 第69-70页 |
| ·实时性测试 | 第70页 |
| ·分割效果测试 | 第70-71页 |
| ·负载均衡测试 | 第71-72页 |
| ·系统界面功能测试 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 7 总结和展望 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 作者简历 | 第79页 |
