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基于图像识别的电梯轿门智能控制的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·引言第10页
   ·电梯门保护装置发展现状第10-14页
     ·常用门保护装置第11-13页
     ·研究发展中的新型门保护装置第13-14页
   ·图像识别技术发展及现有研究成果第14-17页
     ·目前国内外的研究情况第14-15页
     ·图像识别技术研究的内容第15-17页
   ·本课题研究的科学意义第17页
   ·论文的主要研究工作和章节安排第17-19页
第2章 系统整体硬件结构设计实现第19-34页
   ·系统硬件概述第19页
   ·核心控制区设计第19-24页
     ·核心主控制器选用第19-21页
     ·时钟模块设计第21-22页
     ·电源与复位设计第22-24页
   ·存储器模块设计第24-26页
     ·FLASH存储扩展第24-25页
     ·RAM存储扩展第25-26页
   ·通讯调试模块设计第26-27页
     ·串口通讯第26-27页
     ·JTAG调试仿真接口第27页
   ·按键输入及显示设计第27-28页
     ·电梯运行状态指示模块第27-28页
     ·门背景自学习输入模块第28页
   ·图像采集模块设计第28-33页
     ·图像传感器的选用第28-30页
     ·图像传感器OV7620特性第30-31页
     ·OV7620与S3C2440连接第31-32页
     ·图像传感器控制原理第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 轿门外运动目标识别及预测算法研究第34-52页
   ·几种常见的运动检测算法第34-39页
     ·背景减除法第34-35页
     ·帧间差分法第35-36页
     ·光流方法第36-38页
     ·三种方法的比较第38-39页
   ·帧差统计模型算法第39-43页
     ·帧差统计背景模型的建立第39-41页
     ·运动目标的检测第41-43页
     ·背景模型的更新第43页
   ·自适应高斯模型算法第43-47页
     ·高斯模型的描述第43-44页
     ·高斯模型的运动检测第44-45页
     ·高斯模型的自适应第45-47页
   ·混合检测系统构架第47-48页
   ·运动轨迹的跟踪预测第48-51页
     ·常用方法介绍第48-49页
     ·特征提取第49页
     ·线性拟合预测第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第4章 轿门间物体识别算法研究第52-65页
   ·电梯轿门开门位置识别第52-56页
     ·图像分割第52-54页
     ·开门位置的识别第54-56页
   ·背景智能切换的减除识别第56-59页
     ·动态背景数据的建立第56-57页
     ·轿门间物体识别第57-58页
     ·识别效果分析第58-59页
   ·优化的背景智能切换减除识别第59-64页
     ·帧差动态背景数据的建立第59-60页
     ·帧差背景的物体识别第60-62页
     ·双阈值方法识别第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第5章 系统软件设计第65-79页
   ·软件开发环境介绍第65-66页
   ·嵌入式实时操作系统第66-71页
     ·μC/OS-Ⅱ简介及软件结构第66-67页
     ·μC/OS-Ⅱ的移植第67-71页
   ·系统软件总体设计第71-72页
   ·图像采集程序设计第72-74页
   ·图像处理程序的设计第74-75页
   ·串口通讯程序设计第75-77页
   ·上位机软件设计与实现第77-78页
   ·本章小结第78-79页
第6章 实验及结果分析第79-94页
   ·实验平台介绍第79-80页
   ·轿门外目标识别实验结果分析第80-83页
     ·稳定环境下的实验结果对比第80-82页
     ·变动环境下的实验结果对比第82-83页
   ·目标轨迹预测实验结果分析第83-88页
   ·轿门间目标识别实验结果分析第88-90页
   ·本系统与光幕的实验比较分析第90-93页
   ·本章小结第93-94页
第7章 结论与展望第94-97页
   ·结论第94-95页
   ·展望第95-97页
参考文献第97-100页
致谢第100-101页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第101页

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