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基于802.11n的无线应急视频监控系统设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-17页
    1.1 课题研究的背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 智能视频监控技术研究现状第9-11页
        1.2.2 搜救技术研究现状第11-12页
        1.2.3 无线通信技术研究现状第12-13页
        1.2.4 人脸检测技术研究现状第13-14页
    1.3 本文主要内容和结构安排第14-17页
        1.3.1 主要研究内容与创新点第14页
        1.3.2 文章结构安排第14-17页
第2章 视频监控系统硬件结构设计第17-24页
    2.1 引言第17页
    2.2 嵌入式系统介绍第17-18页
        2.2.1 VxWorks第17页
        2.2.2 Windows CE第17-18页
        2.2.3 μC/OS-Ⅱ第18页
        2.2.4 Linux第18页
    2.3 视频监控系统硬件结构第18-23页
        2.3.1 嵌入式处理器结构第19-20页
        2.3.2 电源模块第20-21页
        2.3.3 电机驱动模块第21-22页
        2.3.4 视频监控系统架构第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 视频监控系统软件结构设计第24-35页
    3.1 引言第24页
    3.2 交叉编译环境构建第24-26页
    3.3 Bootloader移植第26-27页
        3.3.1 Bootloader移植步骤第26页
        3.3.2 U-boot移植步骤第26-27页
    3.4 Linux内核开发第27-29页
        3.4.1 Linux内核分析第27页
        3.4.2 Linux内核移植第27-29页
        3.4.3 Yaffs根文件系统构建第29页
    3.5 Linux系统应用程序设计第29-33页
        3.5.1 V4L2 视频信号采集第29-31页
        3.5.2 视频压缩第31页
        3.5.3 无线网卡驱动第31页
        3.5.4 Socket编程第31-33页
    3.6 网络连接与通信测试第33-34页
    3.7 本章小结第34-35页
第4章 人脸检测技术在系统中实现方案第35-46页
    4.1 引言第35页
    4.2 人脸检测理论基础第35-36页
    4.3 Adaboost算法原理第36-40页
        4.3.1 分类器训练过程第36-39页
        4.3.2 Haar-Like特征第39-40页
        4.3.3 积分图第40页
    4.4 人脸检测实现过程第40-43页
        4.4.1 图像预处理第40-43页
        4.4.2 基于Adaboost算法的人脸检测第43页
    4.5 系统整体性能测试第43-45页
    4.6 本章小结第45-46页
结论第46-47页
参考文献第47-51页
致谢第51页

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