Android架构的视频监控系统及其烟雾检测的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·课题目标 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-14页 |
| ·论文的工作 | 第10-11页 |
| ·关键技术 | 第11页 |
| ·论文的实现 | 第11页 |
| ·论文的结构 | 第11-14页 |
| 第2章 视频烟雾监控系统的关键技术 | 第14-34页 |
| ·Andriod 开发平台 | 第14-20页 |
| ·Android 平台的优点 | 第14-15页 |
| ·Android 的应用程序框架 | 第15-18页 |
| ·Android 开发环境的搭建 | 第18-20页 |
| ·JNI 技术 | 第20-29页 |
| ·概述 | 第20-21页 |
| ·加载 JNI 库 | 第21-22页 |
| ·注册 JNI 函数 | 第22-27页 |
| ·数据类型转换 | 第27-28页 |
| ·JNIEnv 介绍 | 第28-29页 |
| ·OpenCV | 第29-31页 |
| ·OpenCV 的特征 | 第29页 |
| ·OpenCV 的功能 | 第29-30页 |
| ·OpenCV 的模块 | 第30页 |
| ·OpenCV4Android | 第30-31页 |
| ·设备网络 SDK | 第31-33页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·主要功能 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于频度图像特征的烟雾检测技术 | 第34-44页 |
| ·频度图像 | 第34-38页 |
| ·频度图像的引入 | 第34-35页 |
| ·频度图像的制作方法 | 第35-36页 |
| ·时间序列上频度图像的制作方法 | 第36-38页 |
| ·相关性 | 第38-39页 |
| ·相关系数 | 第38-39页 |
| ·相关性分析 | 第39页 |
| ·缓慢流动的薄烟检测算法 | 第39-43页 |
| ·检测烟雾可能存在的窗口 | 第41页 |
| ·全局以及局部照明变化的误检测策略 | 第41页 |
| ·薄烟的判定方法 | 第41-42页 |
| ·基准图的更新 | 第42页 |
| ·检测状态变化的窗口 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 视频烟雾监控系统方案设计 | 第44-52页 |
| ·视频烟雾监控系统需求分析 | 第44-47页 |
| ·视频烟雾监控系统总体设计 | 第47-48页 |
| ·视频采集模块 | 第48页 |
| ·烟雾检测模块 | 第48-49页 |
| ·预警模块 | 第49-50页 |
| ·数据传输模块 | 第50页 |
| ·远程监控模块 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 视频烟雾监控系统的实现 | 第52-60页 |
| ·开发环境 | 第52页 |
| ·图形界面实现 | 第52-53页 |
| ·薄烟检测算法的实现 | 第53-56页 |
| ·流媒体传输 | 第56-57页 |
| ·系统测试 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第66页 |
