| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第7-10页 |
| 1.1.1 塔机视频监控利于提高施工安全性 | 第8页 |
| 1.1.2 塔机图像监控利于提高施工效率 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究任务 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 系统整体结构 | 第14-21页 |
| 2.1 图像监控终端 | 第15-17页 |
| 2.1.1 三星53C2440 处理器介绍 | 第15页 |
| 2.1.2 监控终端结构功能 | 第15-17页 |
| 2.2 终端控制程序 | 第17-18页 |
| 2.3 基于ASP.net 的Web 服务器. | 第18-19页 |
| 2.3.1 使用AJAX 技术的WEB 服务器 | 第18-19页 |
| 2.3.2 WEB 服务器与终端控制程序间的通信 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于嵌入式Linux 系统的图像采集与无线传输 | 第21-39页 |
| 3.1 塔机网络化图像监控发展及监控方案的建立 | 第21-23页 |
| 3.2 基于SAA7113 芯片的视频信号模数转换 | 第23-29页 |
| 3.2.1 SAA7113 芯片介绍 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于IIC 总线格式配置SAA7113 | 第24-27页 |
| 3.2.3 基于V4L 标准的采样驱动编写. | 第27-29页 |
| 3.3 基于V4L 的图像采集程序 | 第29-32页 |
| 3.3.1 V4L 的数据结构 | 第29-30页 |
| 3.3.2 图像采集方式 | 第30-32页 |
| 3.4 无线图像传输过程 | 第32-38页 |
| 3.4.1 GRPS 无线网络 | 第32-33页 |
| 3.4.2 基于TCP 连接的图像无线传输 | 第33-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 吊钩智能识别跟踪算法 | 第39-60页 |
| 4.1 嵌入式系统中的机器视觉应用与OpenCV 移植 | 第39-43页 |
| 4.1.1 嵌入式系统中机器视觉应用 | 第39-40页 |
| 4.1.2 OpenCV 简介 | 第40页 |
| 4.1.3 在嵌入式Linux 系统中移植OpenCV | 第40-43页 |
| 4.2 塔机吊钩智能跟踪监控方案的建立 | 第43-46页 |
| 4.3 塔机吊钩位置智能识别算法 | 第46-53页 |
| 4.3.1 Hough 变换简介及PPHT | 第46-48页 |
| 4.3.2 塔机吊绳特征分析 | 第48-49页 |
| 4.3.3 基于PPHT 的吊绳检测算法设计 | 第49-52页 |
| 4.3.4 算法的验证 | 第52-53页 |
| 4.4 吊钩距离智能识别算法 | 第53-57页 |
| 4.4.1 使用Camshift 算法判断吊钩大小 | 第53-55页 |
| 4.4.2 吊钩距离识别算法的实验验证 | 第55-57页 |
| 4.5 自动跟踪的云台控制策略 | 第57-59页 |
| 4.5.1 云台及摄像头控制协议 | 第57-58页 |
| 4.5.2 云台动作判定步骤 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 系统实现及平台调试 | 第60-65页 |
| 5.1 监控终端整体多线程运行机制 | 第60-61页 |
| 5.2 平台调试与安装 | 第61-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 全文总结 | 第65-67页 |
| 6.1 主要结论 | 第65-66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第70-73页 |
| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第73页 |
