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基于电子透明理念的A柱盲区消除系统研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究的来源及背景第10-12页
    1.2 A柱盲区消除现状分析第12-13页
    1.3 视频图像处理的发展第13-15页
        1.3.1 视频图像处理系统的发展历程第13-15页
        1.3.2 DSP在视频图像处理中的应用第15页
    1.4 DSP处理器与DSP技术现状及其特点第15-16页
    1.5 人脸检测和人眼定位研究第16-17页
    1.6 总结第17-18页
第2章 系统硬件结构与实现第18-35页
    2.1 系统方案设计第18-20页
        2.1.1 系统工作原理第18-19页
        2.1.2 系统方案的研究内容第19-20页
    2.2 视频知识简介第20-23页
        2.2.1 电视图像的基本原理第20页
        2.2.2 复合消隐、复合同步和复合电视信号第20-21页
        2.2.3 数字帧组成结构第21-23页
    2.3 核心处理模块TMS320DM642功能分析第23-25页
        2.3.1 TMS320DM642性能分析第23页
        2.3.2 TMS320DM642片上资源分析第23-25页
    2.4 TMS320DM642的视频口第25-26页
    2.5 TMS320DM642的EDMA控制器第26-27页
        2.5.1 EDMA控制器参数RAM第27页
        2.5.2 EDMA传输方式第27页
    2.6 I~2C模块第27-28页
    2.7 视频编码与解码芯片功能电路第28-30页
    2.8 系统板载功能支持电路分析第30-32页
        2.8.1 系统时钟电路第30-31页
        2.8.2 复位电路第31-32页
        2.8.3 JTAG接口电路第32页
    2.9 系统总成第32-34页
    2.10 本章小结第34-35页
第3章 视频人脸识别和驾驶员人眼定位研究第35-49页
    3.1 人眼定位方案分析第35-37页
    3.2 图像预处理第37页
    3.3 人脸肤色检测第37-44页
        3.3.1 色彩空间第37-40页
        3.3.2 肤色模型第40-42页
        3.3.3 图像形态学处理第42-43页
        3.3.4 驾驶员人脸检测处理第43-44页
    3.4 驾驶员人眼定位第44-48页
        3.4.1 眉眼区域定位第45-46页
        3.4.2 虹膜中心定位第46-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第4章 系统软件实现及其效果第49-56页
    4.1 系统开发平台第49-53页
        4.1.1 集成开发环境CCS第49-50页
        4.1.2 功能函数第50-53页
    4.2 实验效果第53-56页
        4.2.1 双通道采集效果第53-54页
        4.2.2 实验的运行效果第54-56页
第5章 结论和展望第56-58页
    5.1 工作总结第56页
    5.2 工作成果第56-57页
    5.3 工作展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第63页

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