| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究动态 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内研究动态 | 第15-16页 |
| 1.3 目前存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要研究内容和组织结构 | 第17-21页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 危险环境小型移动机器人运动系统设计 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 移动探测机器人本体机械设计 | 第21-23页 |
| 2.2.1 机器人移动平台 | 第21-22页 |
| 2.2.2 机器人车载机械臂 | 第22-23页 |
| 2.3 移动探测机器人运动建模 | 第23-25页 |
| 2.4 机器人运动控制系统的硬件实现 | 第25-27页 |
| 2.4.1 控制系统的硬件体系结构 | 第25-26页 |
| 2.4.2 无线通信电台 | 第26-27页 |
| 2.5 机器人运动控制系统的软件实现 | 第27-29页 |
| 2.5.1 机器人下位机软件设计 | 第27-28页 |
| 2.5.2 人机交互系统设计 | 第28-29页 |
| 2.6 机器人运动系统测试与参数 | 第29-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-33页 |
| 第三章 基于RTP实时流的可靠视频传输框架 | 第33-49页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 基于RTP实时流可靠视频传输框架 | 第33-34页 |
| 3.3 视频采集 | 第34-35页 |
| 3.4 H.264视频压缩 | 第35-40页 |
| 3.4.1 H.264压缩原理 | 第35-36页 |
| 3.4.2H.264编码器：X264 | 第36-40页 |
| 3.5 RTP/RTCP实时视频流传输 | 第40-46页 |
| 3.5.1 RTP与RTCP协议 | 第40页 |
| 3.5.2 RTP数据包头部 | 第40-41页 |
| 3.5.3 数据封包 | 第41-43页 |
| 3.5.4 JRTPLIB库的使用 | 第43-44页 |
| 3.5.5 RTP时间戳增量 | 第44-45页 |
| 3.5.6 自适应网络传输控制 | 第45-46页 |
| 3.6 实验测试与验证 | 第46-48页 |
| 3.6.1 H.264视频峰值信噪比PSNR | 第46-48页 |
| 3.6.2 RTP/RTCP传输质量测试 | 第48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 主从式移动探测机器人监控系统 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 主从式视频监控系统架构 | 第49-50页 |
| 4.3 服务端软件设计与实现 | 第50-52页 |
| 4.3.1 服务端软件设计流程图 | 第50-51页 |
| 4.3.2 服务端与客户端间的Socket连接 | 第51-52页 |
| 4.3.3 服务端权限管理 | 第52页 |
| 4.4 基于Android的机器人监控软件设计与实现 | 第52-60页 |
| 4.4.1 软件基本架构 | 第52-53页 |
| 4.4.2 软件UI设计 | 第53-55页 |
| 4.4.3 视频解码播放与JNI | 第55-57页 |
| 4.4.4 用户控制方式 | 第57-58页 |
| 4.4.5 机器人位置信息显示 | 第58-59页 |
| 4.4.6 机器人3D姿态显示 | 第59-60页 |
| 4.5 实验测试与验证 | 第60-62页 |
| 4.5.1 基本实验 | 第60-61页 |
| 4.5.2 视频延时测试 | 第61页 |
| 4.5.3 相同环境下最大可发送帧率测试 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于机器人视觉特征的火焰检测 | 第63-83页 |
| 5.1 引言 | 第63-64页 |
| 5.2 图像处理 | 第64-66页 |
| 5.2.1 图像的滤波处理 | 第64-65页 |
| 5.2.2 图像的形态学处理 | 第65-66页 |
| 5.3 视频序列中的火焰静态特征 | 第66-73页 |
| 5.3.1 火焰颜色特征 | 第66-70页 |
| 5.3.2 火焰圆形度 | 第70-71页 |
| 5.3.3 火焰矩形度 | 第71-73页 |
| 5.4 视频序列中的火焰前景提取 | 第73-78页 |
| 5.4.1 光流法 | 第73-75页 |
| 5.4.2 帧间差分法 | 第75-76页 |
| 5.4.3 背景消减法 | 第76-78页 |
| 5.5 基于机器人视觉特征的火焰检测实现 | 第78-82页 |
| 5.5.1 OpenCV简介 | 第78-79页 |
| 5.5.2 算法流程图 | 第79-80页 |
| 5.5.3 实验验证与测试 | 第80-82页 |
| 5.6 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83页 |
| 6.2 展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 作者在学期间的成果 | 第91页 |