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基于DSP的运动目标识别与跟踪系统

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及现实意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 运动目标识别技术第10页
        1.2.2 运动目标跟踪技术第10-11页
        1.2.3 DSP处理技术第11-12页
    1.3 论文的主要工作第12-14页
第二章 运动目标识别与跟踪的理论基础第14-33页
    2.1 运动目标识别算法基础第14-15页
        2.1.1 中值滤波第14页
        2.1.2 相邻帧差法第14-15页
        2.1.3 自动阈值分割第15页
        2.1.4 腐蚀膨胀操作第15页
        2.1.5 垂直投影第15页
    2.2 运动目标跟踪算法基础第15-19页
        2.2.1 Cam-shift跟踪算法第16-18页
        2.2.2 Hu不变矩第18-19页
    2.3 DSP开发平台基础第19-33页
        2.3.1 TMS320DM642 介绍第19-20页
        2.3.2 DM642 视频VP接口第20-23页
        2.3.3 DSP中断技术第23-26页
        2.3.4 DSP芯片I2C通信技术第26-29页
        2.3.5 DSP芯片EDMA技术第29-31页
        2.3.6 CMD文件编写第31-33页
第三章 基于DM642 的视频信号处理第33-47页
    3.1 系统总体方案设计第33-34页
    3.2 视频信号采集模块第34-39页
        3.2.1 摄像头第34页
        3.2.2 视频解码器第34-37页
        3.2.3 BT.656 视频格式分析第37-39页
    3.3 视频信号传输模块第39-42页
        3.3.1 VP口EDMA传输实现第39-41页
        3.3.2 VP口EDMA完成中断第41-42页
    3.4 视频信号存储模块第42-47页
        3.4.1 EMIFA第42-44页
        3.4.2 SDRAM配置第44-45页
        3.4.3 FLASH配置第45-47页
第四章 系统DSP软件设计第47-57页
    4.1 系统软件总体流程第47-48页
    4.2 DSP及外设初始化第48-53页
        4.2.1 EMIFA初始化第48-49页
        4.2.2 中断向量表初始化第49-51页
        4.2.3 I2C总线初始化第51页
        4.2.4 视频编码器初始化第51-52页
        4.2.5 VP口初始化第52-53页
    4.3 运动目标识别算法的实现第53-54页
    4.4 运动目标跟踪算法的实现第54-55页
    4.5 单片机中的程序设计第55-57页
第五章 基于OpenCV平台的系统实现第57-61页
    5.1 OpenCV介绍第57页
    5.2 OpenCV中的Hu-Cam-shift算法实现第57-60页
        5.2.1 匹配准则函数第58页
        5.2.2 Hu-Cam-shift算法流程第58-59页
        5.2.3 Hu-Cam-shift算法程序设计第59-60页
    5.3 基于OpenCV的嵌入式改造第60-61页
第六章 实验结果与总结第61-67页
    6.1 运动目标识别与跟踪实验结果第61-65页
        6.1.1 OpenCV平台下实验结果第61-62页
        6.1.2 DSP平台下实验结果第62-65页
    6.2 精度分析第65页
    6.3 总结与展望第65-67页
参考文献第67-69页
发表论文和参加科研情况说明第69-70页
致谢第70页

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