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基于嵌入式视觉的实时火灾探测系统的研究与开发

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-21页
   ·研究背景第15页
   ·传统火灾探测器第15-16页
   ·图像型火灾探测器的研究现状第16-18页
   ·嵌入式视觉系统第18页
   ·并行计算第18-19页
   ·课题的研究内容第19-21页
第2章 火灾图像的采集第21-27页
   ·红外图像介绍第21页
   ·红外相机/传感器选型第21-23页
   ·基于滤镜的近红外图像采集第23-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 火灾事件探测算法研究第27-41页
   ·基于全局亮度特征的探测算法第27-28页
     ·主要流程第27-28页
     ·Lb、Lth 的取值方法第28页
   ·基于局部几何特征的探测算法第28-38页
     ·热源区域提取第28-30页
     ·帧间热源匹配算法第30-31页
     ·匹配算法参数的测定第31-33页
     ·几何特征提取第33-35页
     ·多特征融合的热源区域分类算法第35-37页
     ·多重采样降低错误率第37-38页
   ·探测算法总流程第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第4章 嵌入式火灾探测系统实现第41-57页
   ·DSP 工业一体化相机介绍第41-44页
   ·任务并发与同步第44-46页
   ·探测器与上位机通信第46-48页
   ·探测器与火灾报警控制器通信第48-49页
   ·辅助对焦功能第49-52页
   ·二次开发出现的问题第52-54页
     ·DSP 移植通用问题第52页
     ·视野偏小的问题第52-53页
     ·触发方式的选择与任务间通信的改进第53-54页
   ·程序烧入 FLASH第54-55页
   ·本章小结第55-57页
第5章 火灾探测算法的并行快速实现第57-69页
   ·并行计算介绍第57页
   ·快速不变矩算法描述第57-59页
   ·算法的并行性分析第59-60页
   ·基于 CPU 的并行计算第60-62页
     ·OpenMP 开发框架第60页
     ·基于 OpenMP 框架的并行实现第60-62页
   ·基于 GPU 的并行计算第62-66页
     ·CUDA 开发框架第62-63页
     ·基于 CUDA 框架的并行实现第63-64页
     ·基于 CUDA 框架的性能优化第64-66页
   ·CPU 与 GPU 并行技术对比与总结第66-67页
   ·以计算机为中央控制节点的探测系统第67页
   ·本章小结第67-69页
第6章 实验结果与分析第69-79页
   ·火灾事件探测算法实验第69-72页
     ·方案设计第69页
     ·数据与分析第69-72页
   ·嵌入式图像型火灾探测器实验第72-73页
     ·方案设计第72页
     ·数据与分析第72-73页
   ·快速不变矩并行计算实验第73-76页
     ·方案设计第73-74页
     ·数据与分析第74-76页
   ·本章小结第76-79页
结论第79-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第85-87页
本研究课题获得知识产权情况第87-89页
致谢第89页

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