基于人体目标检测的家用智能监控系统
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-14页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 现状和发展趋势 | 第10-12页 |
1.2.1 视频监控研究现状 | 第10-11页 |
1.2.2 视频监控发展趋势 | 第11-12页 |
1.3 课题研究内容 | 第12页 |
1.4 章节结构与内容安排 | 第12-14页 |
2 家用智能监控系统总体设计 | 第14-21页 |
2.1 需求分析 | 第14-15页 |
2.2 系统总体架构设计 | 第15-16页 |
2.3 硬件平台 | 第16-18页 |
2.3.1 硬件结构 | 第16-17页 |
2.3.2 硬件设备选型 | 第17-18页 |
2.4 软件平台 | 第18-20页 |
2.5 本章小结 | 第20-21页 |
3 嵌入式系统环境的搭建 | 第21-28页 |
3.1 系统开发硬件环境的搭建 | 第21页 |
3.2 嵌入式交叉编译环境的搭建 | 第21-22页 |
3.2.1 交叉编译的目的与意义 | 第21页 |
3.2.2 交叉编译环境搭建步骤 | 第21-22页 |
3.3 嵌入式Linux系统的搭建 | 第22-25页 |
3.3.1 U-Boot的移植 | 第22-23页 |
3.3.2 Linux内核的移植 | 第23-24页 |
3.3.3 Yaffs文件系统的移植 | 第24-25页 |
3.4 外设驱动的移植和编写 | 第25-27页 |
3.4.1 摄像头驱动移植 | 第25-26页 |
3.4.2 无线网卡移植 | 第26-27页 |
3.5 本章小结 | 第27-28页 |
4 运动目标入侵检测的设计与实现 | 第28-45页 |
4.1 运动目标检测的主要方法 | 第28-32页 |
4.1.1 帧间差分法 | 第28-29页 |
4.1.2 光流法 | 第29页 |
4.1.3 背景差分法 | 第29-31页 |
4.1.4 三种检测方法实验对比 | 第31-32页 |
4.2 人体目标检测技术 | 第32-39页 |
4.2.1 特征信息提取 | 第32-36页 |
4.2.2 主流分类算法 | 第36-39页 |
4.3 基于Vibe的运动目标前景提取 | 第39-42页 |
4.3.1 图像预处理 | 第39页 |
4.3.2 Vibe算法处理 | 第39-41页 |
4.3.3 Vibe结果展示 | 第41-42页 |
4.4 人体目标检测的设计与实现 | 第42-44页 |
4.4.1 训练样本的选择 | 第42-43页 |
4.4.2 HOG+SVM行人分类器的训练 | 第43-44页 |
4.5 本章小结 | 第44-45页 |
5 应用层软件的设计与实现 | 第45-54页 |
5.1 应用软件总体设计 | 第45-46页 |
5.2 视频图像的采集、压缩和传输的设计与实现 | 第46-50页 |
5.2.1 基于V4L2的视频采集 | 第46-48页 |
5.2.2 基于MJPEG的图像的压缩 | 第48页 |
5.2.3 基于TCP协议的网络传输 | 第48-50页 |
5.3 Web服务的设计与实现 | 第50-53页 |
5.3.1 嵌入式Web服务器工作原理 | 第50-51页 |
5.3.2 嵌入式Web服务器移植 | 第51-52页 |
5.3.3 移植和配置CGIC库 | 第52页 |
5.3.4 客户端网页设计 | 第52-53页 |
5.4 报警模块的设计与实现 | 第53页 |
5.5 本章小结 | 第53-54页 |
6 系统测试与结果分析 | 第54-60页 |
6.1 测试环境搭建 | 第54-55页 |
6.1.1 测试环境 | 第54页 |
6.1.2 硬件设备连接 | 第54-55页 |
6.1.3 网络环境配置 | 第55页 |
6.2 入侵目标检测测试 | 第55-56页 |
6.2.1 运动目标的检测 | 第55页 |
6.2.2 人体形态检测 | 第55-56页 |
6.3 系统远程监控功能测试 | 第56-59页 |
6.3.1 登录验证测试 | 第56-57页 |
6.3.2 监控显示测试 | 第57-58页 |
6.3.3 邮件报警测试 | 第58-59页 |
6.4 测试结果分析 | 第59页 |
6.5 本章小结 | 第59-60页 |
7 总结与展望 | 第60-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-65页 |