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 |