基于云平台的智能家居生态与安防系统设计与研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 安防技术演变 | 第9-11页 |
| 1.1.2 智能家居安防监控系统 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展现状和发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外安防监控研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外云技术的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 1.3.1 智能监控系统开发与研究 | 第15-16页 |
| 1.3.2 安防监控图像处理算法研究 | 第16页 |
| 1.3.3 感知数据优化传输 | 第16页 |
| 1.4 论文的总体框架与组织结构 | 第16-19页 |
| 1.4.1 论文的总体框架 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 系统关键技术概述 | 第19-29页 |
| 2.1 电力线载波通信技术 | 第19页 |
| 2.2 嵌入式技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 嵌入式分类 | 第20页 |
| 2.2.2 嵌入式系统概述 | 第20-21页 |
| 2.3 Android简述 | 第21-23页 |
| 2.3.1 HTTP协议简述 | 第22-23页 |
| 2.3.2 JSON数据格式论述 | 第23页 |
| 2.4 第三方软件概述 | 第23-28页 |
| 2.4.1 Qt技术概述 | 第23-25页 |
| 2.4.2 OpenCV图像处理技术 | 第25-26页 |
| 2.4.3 JavaEE Web开发 | 第26-27页 |
| 2.4.4 MySQL数据库应用 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 系统方案和硬件架构设计 | 第29-36页 |
| 3.1 系统总体设计方案 | 第29页 |
| 3.2 硬件整体架构设计 | 第29-30页 |
| 3.3 核心板硬件介绍 | 第30-33页 |
| 3.3.1 微处理器概述 | 第31页 |
| 3.3.2 电源模块设计 | 第31-32页 |
| 3.3.3 以太网模块设计 | 第32-33页 |
| 3.4 底板电路硬件设计 | 第33-34页 |
| 3.4.1 USB接口设计 | 第33-34页 |
| 3.4.2 SD卡接口设计 | 第34页 |
| 3.4.3 串口设计 | 第34页 |
| 3.5 电力线载波组网设计 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 系统软件开发环境搭建 | 第36-48页 |
| 4.1 宿主机开发环境配置 | 第36-39页 |
| 4.1.1 交叉编译环境配置 | 第36-37页 |
| 4.1.2 Qt运行库的编译 | 第37-38页 |
| 4.1.3 OpenCV库的编译 | 第38-39页 |
| 4.2 嵌入式Linux系统移植 | 第39-45页 |
| 4.2.1 系统Bootloader的移植 | 第40-41页 |
| 4.2.2 Linux内核的移植 | 第41-42页 |
| 4.2.3 根文件系统的构建与移植 | 第42-45页 |
| 4.3 云服务器环境配置 | 第45-47页 |
| 4.3.1 云服务器远程操作基本配置 | 第45-46页 |
| 4.3.2 Tomcat和MySQL安装与设置 | 第46-47页 |
| 4.3.3 云服务器开发程序部署 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 安防监控系统软件设计 | 第48-70页 |
| 5.1 系统软件架构 | 第48-49页 |
| 5.2 嵌入式Qt应用程序开发 | 第49-56页 |
| 5.2.1 用户登录注册页面设计 | 第49-51页 |
| 5.2.2 串口数据采集 | 第51-53页 |
| 5.2.3 V4L2视频图像采集 | 第53-56页 |
| 5.3 Qt云服务器程序开发 | 第56-62页 |
| 5.3.1 云平台数据接收程序设计 | 第57-58页 |
| 5.3.2 云平台数据处理程序设计 | 第58-59页 |
| 5.3.3 云平台数据存储程序设计 | 第59-62页 |
| 5.4 云平台JavaEEMVC架构设计 | 第62-68页 |
| 5.4.1 模型层程序设计 | 第63-64页 |
| 5.4.2 控制层程序设计 | 第64-65页 |
| 5.4.3 视图层程序设计 | 第65-68页 |
| 5.5 安卓页面设计和功能实现 | 第68-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 图像处理算法研究 | 第70-81页 |
| 6.1 研究背景介绍 | 第70页 |
| 6.2 运动目标检测算法 | 第70-74页 |
| 6.2.1 帧间差分法检测原理 | 第70-72页 |
| 6.2.2 基于OpenCV的帧间差分法算法实现 | 第72-73页 |
| 6.2.3 帧间差分法结果分析 | 第73-74页 |
| 6.3 基于Hog+SVM人体特征识别算法 | 第74-78页 |
| 6.3.1 Hog+SVM检测原理 | 第74-76页 |
| 6.3.2 Hog+SVM人体识别算法实现 | 第76-77页 |
| 6.3.3 实验过程和结果分析 | 第77-78页 |
| 6.4 改进后快速人体检测算法 | 第78-80页 |
| 6.4.1 算法改进思想 | 第78-79页 |
| 6.4.2 改进后结果分析 | 第79-80页 |
| 6.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第七章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 7.1 全文总结 | 第81-82页 |
| 7.2 未来展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附录 项目情况 | 第86-87页 |
