| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 前言 | 第8-11页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 植物病害监控技术的国内外发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构安排 | 第10-11页 |
| 2 系统方案的总体设计 | 第11-17页 |
| 2.1 系统的总体设计 | 第11页 |
| 2.2 主控芯片的选择 | 第11-12页 |
| 2.3 多媒体处理系统TMS320DM6446 | 第12-17页 |
| 2.3.1 TMS320DM6446概述 | 第12-13页 |
| 2.3.2 DM6446之DSP子系统 | 第13-15页 |
| 2.3.3 DM6446之ARM子系统 | 第15页 |
| 2.3.4 ICETEK-DM6446-EVMS开发板简介 | 第15-17页 |
| 3 构建系统的软件开发环境 | 第17-25页 |
| 3.1 嵌入式系统的类型选择 | 第17-18页 |
| 3.2 构建运行在PC机上的开发环境 | 第18-21页 |
| 3.3 ICETEK-DM6446-EVMS操作系统的移植 | 第21-25页 |
| 4 植物病害视频的采集与压缩 | 第25-32页 |
| 4.1 CCD摄像头 | 第25-26页 |
| 4.2 视频解码器TVP5146 | 第26页 |
| 4.3 植物病害视频采集的软件设计 | 第26-28页 |
| 4.4 H.264视频编码技术 | 第28-29页 |
| 4.5 植物病害视频的压缩编码 | 第29-32页 |
| 5 植物病害视频的传输与播放 | 第32-39页 |
| 5.1 流媒体技术和RTP传输协议 | 第32-33页 |
| 5.2 植物病害视频的传输系统 | 第33-36页 |
| 5.3 植物病害信息的获取 | 第36-39页 |
| 6 植物病害诊断系统的构建 | 第39-50页 |
| 6.1 基于BP神经网络的病害诊断模型 | 第39-46页 |
| 6.1.1 BP神经网络 | 第39-40页 |
| 6.1.2 病害诊断网络的输入/输出层 | 第40-42页 |
| 6.1.3 病害诊断网络隐层与训练参数的设置 | 第42-43页 |
| 6.1.4 番茄病害诊断神经网络的实现 | 第43-45页 |
| 6.1.5 番茄病害诊断网络的结果分析 | 第45-46页 |
| 6.2 基于LabVIEW的植物病害诊断系统设计 | 第46-50页 |
| 6.2.1 LabVIEW简介 | 第46-47页 |
| 6.2.2 LabVIEW与MATLAB的混合编程 | 第47-48页 |
| 6.2.3 植物病害诊断系统的设计 | 第48-50页 |
| 7 结论 | 第50-51页 |
| 8 展望 | 第51-52页 |
| 9 参考文献 | 第52-57页 |
| 10 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第57-58页 |
| 11 致谢 | 第58-59页 |
| 附录 | 第59-61页 |
