智能家居中的视频采集和分析技术研究
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第8-11页 |
插图索引 | 第11-13页 |
附表索引 | 第13-14页 |
第1章 绪论 | 第14-21页 |
1.1 选题背景和意义 | 第14-15页 |
1.2 相关技术的研究现状及趋势 | 第15-19页 |
1.2.1 视频采集的研究现状及趋势 | 第15-16页 |
1.2.2 智能家居的研究现状及趋势 | 第16-18页 |
1.2.3 视频分析的研究现状及趋势 | 第18-19页 |
1.3 论文的工作内容及安排 | 第19-21页 |
第2章 总体概述及视频采集端设计 | 第21-32页 |
2.1 总体概述 | 第21-22页 |
2.2 视频采集端设计 | 第22-31页 |
2.2.1 采集端硬件部分 | 第22-25页 |
2.2.2 摄像头驱动程序 | 第25-27页 |
2.2.3 嵌入式Linux系统软件 | 第27-31页 |
2.3 本章小结 | 第31-32页 |
第3章 视频采集端软件 | 第32-41页 |
3.1 视频采集 | 第32-34页 |
3.1.1 Linux视频设备API接口 | 第32页 |
3.1.2 视频采集程序设计 | 第32-34页 |
3.2 视频压缩 | 第34-37页 |
3.2.1 H.264视频编码 | 第34-35页 |
3.2.2 x264库移植 | 第35-36页 |
3.2.3 sx264视频压缩程序设计 | 第36-37页 |
3.3 视频传输 | 第37-40页 |
3.3.1 传输协议 | 第37-38页 |
3.3.2 服务器程序设计 | 第38-39页 |
3.3.3 客户端程序设计 | 第39-40页 |
3.4 本章小结 | 第40-41页 |
第4章 家居视频镜头分割及存储优化 | 第41-54页 |
4.1 基于压缩域多特征的镜头分割 | 第41-49页 |
4.1.1 H.264压缩域突变镜头边界特征 | 第42-45页 |
4.1.2 H.264压缩域渐变镜头边界特征 | 第45-47页 |
4.1.3 不平衡支持向量机 | 第47-48页 |
4.1.4 利用支持向量机检测镜头边界 | 第48-49页 |
4.1.5 镜头边界的修正 | 第49页 |
4.2 基于压缩域冗余帧的存储优化 | 第49-53页 |
4.2.1 H.264码流中冗余帧的检测 | 第50-52页 |
4.2.2 冗余帧的去除策略 | 第52-53页 |
4.3 本章小结 | 第53-54页 |
第5章 家居手势控制指令 | 第54-67页 |
5.1 OpenCV基础知识 | 第54-56页 |
5.2 手势识别技术 | 第56-58页 |
5.2.1 手势识别难点 | 第57页 |
5.2.2 手势识别方法分类 | 第57-58页 |
5.3 基于手势的智能家居控制方案 | 第58-60页 |
5.3.1 手势控制系统总体结构 | 第58页 |
5.3.2 手势指令集及菜单选项 | 第58-59页 |
5.3.3 手势指令识别 | 第59-60页 |
5.4 静态手势识别 | 第60-64页 |
5.4.1 图像平滑 | 第60-61页 |
5.4.2 颜色空间转换和灰度化 | 第61-62页 |
5.4.3 手势区域分割和图像二值化 | 第62-63页 |
5.4.4 基于几何的手势特征提取 | 第63-64页 |
5.4.5 静态手势识别 | 第64页 |
5.5 动态手势识别 | 第64-66页 |
5.5.1 手势跟踪 | 第64-66页 |
5.5.2 动态手势识别 | 第66页 |
5.6 本章小结 | 第66-67页 |
第6章 实验测试结果和分析 | 第67-78页 |
6.1 整体效果测试 | 第67-68页 |
6.2 镜头边界检测测试和分析 | 第68-71页 |
6.3 视频存储优化测试和分析 | 第71-73页 |
6.4 手势指令识别测试 | 第73-77页 |
6.4.1 OpenCV VS2008配置 | 第73-74页 |
6.4.2 静态手势特征库构建 | 第74-75页 |
6.4.3 静态手势识别测试和分析 | 第75-76页 |
6.4.4 动态手势识别测试和分析 | 第76-77页 |
6.5 本章小结 | 第77-78页 |
结论 | 第78-80页 |
参考文献 | 第80-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
附录A (攻读学位期间发表的学术论文) | 第85-86页 |
附录B (实物图及重要的数据结构) | 第86-87页 |