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基于嵌入式和OpenCV的智能视频监控系统研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景和意义第11-12页
    1.2 智能视频监控系统的国内外研究现状第12-14页
    1.3 OpenCV简介及在嵌入式系统中的应用现状第14-15页
    1.4 论文研究内容和章节安排第15-17页
第2章 智能视频监控系统开发环境搭建第17-29页
    2.1 嵌入式处理器及操作系统选择第17-19页
        2.1.1 嵌入式处理器选择第17-18页
        2.1.2 嵌入式操作系统选择第18-19页
    2.2 PC宿主机环境搭建第19-20页
        2.2.1 交叉编译环境搭建第19页
        2.2.2 宿主机与目标机通信环境搭建第19-20页
    2.3 嵌入式Linux操作系统移植第20-24页
        2.3.1 Bootloader介绍与Uboot移植第20-21页
        2.3.2 Linux内核及相关驱动移植第21-23页
        2.3.3 Linux根文件系统移植第23-24页
    2.4 OpenCV函数库嵌入式平台移植第24-26页
    2.5 Qt嵌入式平台移植第26-28页
        2.5.1 Qt/Embedded移植第26-27页
        2.5.2 Linux平台下Qt开发平台搭建第27-28页
    2.6 本章小节第28-29页
第3章 智能视频监控系统算法分析与实现第29-51页
    3.1 视频图像预处理第29-35页
        3.1.1 图像灰度化处理第29-30页
        3.1.2 图像平滑处理第30-32页
        3.1.3 图像膨胀与腐蚀第32-34页
        3.1.4 图像二值化处理第34-35页
    3.2 车辆移位检测算法分析第35-46页
        3.2.1 帧间差分法第35-36页
        3.2.2 高斯混合背景差分法第36-41页
        3.2.3 高斯混合模型检测车辆移位的快速算法第41-45页
        3.2.4 光流法第45-46页
    3.3 车辆移位检测算法对比和确定第46-48页
    3.4 卡尔曼滤波算法预测移位车辆位置第48-50页
    3.5 本章小节第50-51页
第4章 智能视频监控系统设计与实现第51-71页
    4.1 系统总体设计第51-55页
        4.1.1 系统硬件方案设计第52-53页
        4.1.2 系统软件方案设计第53-55页
    4.2 视频采集模块第55-57页
        4.2.1 V4L2架构视频采集第55-56页
        4.2.2 图像格式转换第56-57页
    4.3 客滚船车辆舱车辆移位检测模块第57-63页
        4.3.1 客滚船车辆舱及警戒区域简介第57-59页
        4.3.2 视频图像矫正第59-62页
        4.3.3 车辆移位检测实现第62-63页
    4.4 视频报警模块第63-65页
        4.4.1 Madplay播放器移植第63-64页
        4.4.2 报警程序设计第64-65页
    4.5 网络通信模块第65-66页
        4.5.1 嵌入式Web服务器介绍第65页
        4.5.2 嵌入式Web服务器选取第65-66页
        4.5.3 boa服务器移植第66页
    4.6 视频显示模块第66-69页
        4.6.1 HTML界面和CGI程序设计第66-68页
        4.6.2 实时视频监控显示第68-69页
        4.6.3 人机交互界面设计第69页
    4.7 本章小节第69-71页
第5章 智能视频监控系统整体测试第71-83页
    5.1 系统开发平台测试第71-72页
    5.2 摄像头采集模块测试第72-73页
    5.3 车辆移位检测报警模块测试第73-77页
    5.4 Web网络界面测试第77-81页
        5.4.1 系统网络测试第77-78页
        5.4.2 PC端Web界面测试第78-81页
    5.5 本章小节第81-83页
第6章 总结与展望第83-85页
    6.1 论文工作总结第83-84页
    6.2 未来与展望第84-85页
参考文献第85-91页
致谢第91-93页
作者简介第93页

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