| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容和关键点 | 第15-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 图像识别与采集技术介绍 | 第18-35页 |
| 2.1 霍夫变换 | 第18-21页 |
| 2.1.1 霍夫线变换 | 第18-20页 |
| 2.1.2 霍夫(椭)圆变换 | 第20-21页 |
| 2.2 OpenCV图像算法库 | 第21-23页 |
| 2.3 视频图像格式介绍 | 第23-25页 |
| 2.4 V4L2视频采集技术 | 第25-28页 |
| 2.5 Android Studio下JNI使用概述 | 第28-35页 |
| 2.5.1 启用JNI功能 | 第29-31页 |
| 2.5.2 在Java中使用JNI | 第31-32页 |
| 2.5.3 在C/C++中编写JNI | 第32-35页 |
| 第3章 特定物件检测算法的设计与优化 | 第35-55页 |
| 3.1 待测物件的特征 | 第35-36页 |
| 3.2 检测算法的设计与实现 | 第36-51页 |
| 3.2.1 帧间差分计算 | 第37-40页 |
| 3.2.2 基于步进的ROI区域定位 | 第40-44页 |
| 3.2.3 直径计算及其优化 | 第44-51页 |
| 3.3 与硬件相关的算法优化 | 第51-53页 |
| 3.3.1 基于SIMD的优化 | 第51页 |
| 3.3.2 基于流水线的优化 | 第51-52页 |
| 3.3.3 通用优化手段 | 第52页 |
| 3.3.4 优化效果 | 第52-53页 |
| 3.4 算法模拟结果 | 第53-55页 |
| 第4章 Android系统下物件检测系统的设计与实现 | 第55-71页 |
| 4.1 Android系统架构分析 | 第56-61页 |
| 4.1.1 Linux内核层 | 第56-57页 |
| 4.1.2 硬件抽象层 | 第57-59页 |
| 4.1.3 系统运行库层 | 第59-60页 |
| 4.1.4 应用程序框架层 | 第60-61页 |
| 4.1.5 应用层 | 第61页 |
| 4.2 系统整体功能设计 | 第61-67页 |
| 4.2.1 视频采集及解码模块 | 第62-63页 |
| 4.2.2 图像处理模块 | 第63-64页 |
| 4.2.3 外设控制模块 | 第64-66页 |
| 4.2.4 UI模块 | 第66-67页 |
| 4.3 系统特色 | 第67-68页 |
| 4.4 基于Android系统的优化 | 第68-71页 |
| 4.4.1 针对YUV视频解码为灰度图的优化 | 第68-69页 |
| 4.4.2 传递图像矩阵时的优化 | 第69-71页 |
| 第5章 测试与分析 | 第71-86页 |
| 5.1 测试环境 | 第71-75页 |
| 5.1.1 硬件平台 | 第71-73页 |
| 5.1.2 待测器件与检测环境 | 第73-75页 |
| 5.2 软件交互界面 | 第75-82页 |
| 5.2.1 主界面 | 第75-78页 |
| 5.2.2 背景预览与设定界面 | 第78-79页 |
| 5.2.3 关注区域设定界面 | 第79-82页 |
| 5.3 功能测试与分析 | 第82-86页 |
| 5.3.1 单器件识别率测试 | 第82-84页 |
| 5.3.2 多器件通过率与识别速度测试 | 第84-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 论文总结 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 附录一 作者在学期间所取得的科研成果 | 第91页 |
| 附录二 作者在学期间所取得的奖项 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92页 |