智能相机的异构软件框架设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·智能相机系统的发展 | 第8页 |
| ·智能相机组成部分 | 第8-10页 |
| ·本课题背景及意义 | 第10-13页 |
| ·国内外现状 | 第10-11页 |
| ·智能相机核心技术 | 第11-12页 |
| ·课题研究意义 | 第12-13页 |
| 第二章 智能相机系统设计 | 第13-23页 |
| ·多处理器框架 | 第13-15页 |
| ·系统架构选型 | 第15-18页 |
| ·智能相机系统硬件选型与软件开发 | 第18-23页 |
| ·硬件架构 | 第18-20页 |
| ·软件架构 | 第20-23页 |
| 第三章 智能相机框架的模块设计与实现 | 第23-39页 |
| ·视频采集模块 | 第23-30页 |
| ·V4L2视频采集原理 | 第23-26页 |
| ·视频采集具体实现 | 第26-30页 |
| ·视频处理模块 | 第30-32页 |
| ·达芬奇技术的软件处理具体流程 | 第30-32页 |
| ·视频显示模块 | 第32-36页 |
| ·函数封装以及三者联系 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-39页 |
| 第四章 智能相机框架的算法应用 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·目标识别简介 | 第39-44页 |
| ·基本的图像目标识别概念 | 第39-41页 |
| ·稀疏表示识别算法简介 | 第41-44页 |
| ·算法仿真实验 | 第44-46页 |
| ·数据训练 | 第44-45页 |
| ·测试实验结果 | 第45-46页 |
| ·嵌入式识别系统 | 第46-48页 |
| ·达芬奇平台识别演示系统 | 第46-47页 |
| ·PC平台下QT识别系统 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·本文总结 | 第49页 |
| ·工作展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 硕士期间研究成果 | 第57-58页 |
