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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

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