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基于Easydarwin平台的视频应急通信软件设计与研究

摘要第2-3页
Abstract第3页
第1章 绪论第6-10页
    1.1 选题背景第6页
    1.2 国内外研究现状第6-8页
    1.3 应急通信网络的构成第8-9页
        1.3.1 卫星通信简介第8页
        1.3.2 应急通信指挥车第8页
        1.3.3 流媒体服务第8-9页
        1.3.4 视频单兵系统第9页
    1.4 本论文的主要工作第9-10页
第2章 总体需求分析与设计及其相关技术支持第10-20页
    2.1 总体需求分析第10页
    2.2 总体需求设计第10-11页
    2.3 流媒体多路转发模块功能第11-13页
        2.3.1 技术需求第11-12页
        2.3.2 设计目标第12-13页
    2.4 文字通信功能第13-14页
        2.4.1 技术需求第13页
        2.4.2 设计目标第13-14页
    2.5 火灾监测功能第14-15页
        2.5.1 技术需求第14页
        2.5.2 设计目标第14-15页
    2.6 相关技术支持第15-18页
        2.6.1 流媒体平台Easydarwin第15页
        2.6.2 相关协议第15-16页
        2.6.3 视频编码标准第16-17页
        2.6.4 FFmpeg第17页
        2.6.5 语音识别第17-18页
        2.6.6 kaldi第18页
        2.6.7 目标检测第18页
        2.6.8 tensorflow第18页
    2.7 本章小结第18-20页
第3章 流媒体多路转发功能实现与测试第20-27页
    3.1 功能实现第20-21页
        3.1.1 RTSP交互流程第20-21页
    3.2 性能评价测试第21-26页
        3.2.1 环境搭建第21-23页
        3.2.2 性能评价测试第23-25页
        3.2.3 h264与h265比较第25-26页
    3.3 本章小结第26-27页
第4章 文字通信功能实现与测试第27-35页
    4.1 UDP协议的剖析第27页
    4.2 语音识别理论第27-32页
        4.2.1 声学特征提取第28页
        4.2.2 声学模型第28-31页
        4.2.3 语言模型第31页
        4.2.4 解码器第31-32页
    4.3 功能实现与性能评价测试第32-34页
    4.4 本章小结第34-35页
第5章 火灾检测功能的实现与测试第35-43页
    5.1 迁移学习第35页
    5.2 深度卷积神经网络与迁移学习第35-37页
        5.2.1 迁移学习训练火灾检测模型第36-37页
        5.2.2 火灾检测功能设计第37页
    5.3 实验部分第37-40页
        5.3.1 图片爬取第37-39页
        5.3.2 图片数据标注第39-40页
        5.3.3 生成tfrecord格式第40页
    5.4 功能实现与性能评价第40-42页
    5.5 本章小结第42-43页
第6章 总结与展望第43-45页
    6.1 总结第43-44页
    6.2 展望第44-45页
参考文献第45-47页
攻读学位期间取得的研究成果第47-48页
致谢第48-49页

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