嵌入式视频监控系统与自动摔倒检测的实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第13-14页 |
| ·课题研究的现状 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-17页 |
| ·论文的章节说明 | 第17-18页 |
| 2 嵌入式系统平台 | 第18-27页 |
| ·嵌入式系统的硬件组成 | 第18-20页 |
| ·嵌入式系统的软件架构 | 第20-21页 |
| ·本文嵌入式系统的搭建 | 第21-26页 |
| ·交叉编译环境的构建 | 第21-22页 |
| ·Bootloader的移植 | 第22-23页 |
| ·Linux系统内核编译与移植 | 第23-25页 |
| ·根文件系统制作 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 嵌入式视频监控系统的设计 | 第27-44页 |
| ·基于ARM的视频采集模块的设计 | 第27-31页 |
| ·Linux环境下USB摄像头驱动的设计 | 第27-29页 |
| ·视频数据的采集 | 第29-31页 |
| ·视频数据的压缩 | 第31-38页 |
| ·H.264压缩算法 | 第32-37页 |
| ·H.264压缩编码在ARM平台下的优化 | 第37-38页 |
| ·视频流的无线传输 | 第38-40页 |
| ·视频流的接收与显示 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 4 自动摔倒检测系统的设计 | 第44-52页 |
| ·摔倒检测系统的组成 | 第44页 |
| ·运动目标检测 | 第44-46页 |
| ·基于GMM的人体目标提取算法 | 第46-49页 |
| ·基于GMM的背景建模 | 第46-48页 |
| ·基于改进GMM背景模型的人体目标分割 | 第48-49页 |
| ·人体摔倒检测算法 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 系统的总体设计与实验 | 第52-62页 |
| ·系统的总体设计 | 第52-55页 |
| ·系统的硬件设计 | 第52-53页 |
| ·系统的软件设计 | 第53-55页 |
| ·实验结果及实验分析 | 第55-61页 |
| ·视频监控画面 | 第55页 |
| ·改进的GMM算法与原算法的对比测试 | 第55-57页 |
| ·摔倒检测 | 第57-60页 |
| ·不同角度摔倒测试 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
