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基于OpenCV的嵌入式烟雾识别系统的研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 视频监控技术研究现状第11页
        1.2.2 国外烟雾检测研究现状第11-12页
        1.2.3 国内烟雾检测研究现状第12-13页
        1.2.4 基于OpenCV的烟雾识别系统研究的意义第13页
    1.3 研究内容和技术路线第13-16页
        1.3.1 本文研究内容和技术路线第13-14页
        1.3.2 关键技术第14页
        1.3.3 研究内容安排第14-16页
2 相关技术简介第16-27页
    2.1 嵌入式系统第16-19页
    2.2 Ubuntu-Linux概述第19-20页
    2.3 OpenCV概述第20-22页
        2.3.1 OpenCV模块组成第20-21页
        2.3.2 OpenCV特征第21页
        2.3.3 OpenCV功能第21-22页
    2.4 小波变换理论基础第22-26页
        2.4.1 短时傅里叶变换第22-23页
        2.4.2 小波变换第23-26页
    2.5 本章小结第26-27页
3 图像视频识别算法研究第27-47页
    3.1 图像滤波算法第27-33页
        3.1.1 均值滤波第27-28页
        3.1.2 中值滤波第28-30页
        3.1.3 直方图均衡第30-31页
        3.1.4 图像滤波效果比较第31-33页
    3.2 运动目标检测算法第33-40页
        3.2.1 光流法第34-35页
        3.2.2 帧间差分法第35-36页
        3.2.3 背景减除法第36-37页
        3.2.4 高斯混合模型第37-38页
        3.2.5 基于帧间差的图像识别与提取第38-40页
    3.3 运动跟踪算法研究第40-43页
        3.3.1 CAMShift算法第41-42页
        3.3.2 卡尔曼滤波算法第42-43页
    3.4 烟雾图像的特征提取第43-45页
        3.4.1 烟雾形状特征第43-44页
        3.4.2 烟雾扩散特征第44页
        3.4.3 烟雾颜色特征第44-45页
    3.5 本章小结第45-47页
4 基于OpenCV的烟雾识别系统设计第47-62页
    4.1 系统平台软硬件第47-48页
        4.1.1 系统软硬件环境第47-48页
        4.1.2 系统开发技术流程第48页
    4.2 视频烟雾检测系统算法流程第48-49页
    4.3 微型计算机环境下OpenCV的安装及软件调试第49-52页
        4.3.1 Windows环境OpenCV安装及软件调试第49-50页
        4.3.2 Ubuntu-Linux环境调试第50-51页
        4.3.3 Ubuntu-Linux环境OpenCV安装及软件调试第51-52页
    4.4 嵌入式环境下OpenCV的安装及软件调试第52-60页
        4.4.1 嵌入式平台第52页
        4.4.2 交叉编译工具的安装第52-54页
        4.4.3 交叉编译依赖库第54页
        4.4.4 OpenCV的交叉编译及移植第54-60页
    4.5 OpenCV图像、视频处理函数第60-61页
    4.6 本章小结第61-62页
5 嵌入式平台的搭建及实现第62-67页
    5.1 嵌入式平台第62-63页
    5.2 基于OpenCV的嵌入式“人脸识别”实验第63-64页
    5.3 基于OpenCV的嵌入式“烟雾识别”实验第64-66页
        5.3.1 基于烟雾的去干扰烟雾识别第64-65页
        5.3.2 烟雾检测与跟踪实验第65-66页
    5.4 本章小结第66-67页
6 总结与展望第67-70页
    6.1 本文主要研究内容及结论第67-68页
    6.2 主要创新点第68-69页
    6.3 研究展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
附录A 攻读学位期间的相关研究工作第75-76页

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