基于Kinect和Jetson TK1的嵌入式顶视人流统计系统
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 人流统计系统的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于计算机视觉的人流统计算法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 人流统计系统硬件平台的构建 | 第16-27页 |
| 2.1 人流统计系统的硬件组件 | 第16-19页 |
| 2.1.1 视频采集装置 | 第17-18页 |
| 2.1.2 运算装置 | 第18-19页 |
| 2.2 人流统计系统平台的配置 | 第19-24页 |
| 2.2.1 视频采集装置的初始化配置 | 第19-20页 |
| 2.2.2 运算装置开发环境的配置 | 第20-24页 |
| 2.3 通信平台软件环境的配置 | 第24-25页 |
| 2.3.1 软件开发环境 | 第24-25页 |
| 2.3.2 通信接口驱动 | 第25页 |
| 2.4 采集装置与运算装置的通信机制 | 第25-27页 |
| 第3章 基于深度信息的顶视人流统计算法 | 第27-42页 |
| 3.1 基于深度图像的图像预处理 | 第27-28页 |
| 3.2 基于深度图像的顶视前景提取 | 第28-30页 |
| 3.2.1 背景差分法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 混合高斯背景建模 | 第29-30页 |
| 3.3 基于深度图像的头部分割算法 | 第30-33页 |
| 3.4 基于深度图像的头部跟踪计数算法 | 第33-37页 |
| 3.5 系统实验结果 | 第37-38页 |
| 3.6 对比实验结果 | 第38-42页 |
| 3.6.1 人流统计系统的对比实验 | 第39-40页 |
| 3.6.2 人流统计算法的对比实验 | 第40-42页 |
| 第4章 人流量移动显示端的设计与实现 | 第42-48页 |
| 4.1 移动显示端的硬件设计 | 第42-46页 |
| 4.2 移动显示端数据传输的实现 | 第46-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第54-55页 |
| 附录 A 移动显示端硬件设计原理图 | 第55-56页 |
| 附录 B 移动显示端PCB顶层封装图 | 第56-57页 |
| 附录 C 移动显示端PCB底层封装图 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
