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基于ARM9的Linux系统移植以及在电梯轿厢内人数检测的应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 课题研究背景第11-12页
    1.2 嵌入式系统简介第12-14页
        1.2.1 嵌入式系统组成结构第12-14页
        1.2.2 嵌入式ARM处理器简介第14页
    1.3 嵌入式图像处理系统的特点第14-15页
    1.4 人脸检测算法第15-16页
    1.5 章节安排第16-18页
第二章 系统总体设计第18-22页
    2.1 图像采集与处理流程第18-19页
    2.2 系统总体设计第19-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 系统开发平台的搭建第22-42页
    3.1 系统硬件平台设计第22-26页
        3.1.1 系统硬件设计第22-24页
        3.1.2 图像采集设备选型第24-26页
    3.2 开发环境的搭建第26-28页
        3.2.1 虚拟机第26页
        3.2.2 超级终端的配置第26-27页
        3.2.3 交叉编译器的安装第27-28页
    3.3 嵌入式系统移植第28-38页
        3.3.1 Bootloader第28-29页
        3.3.2 Linux内核移植第29-34页
        3.3.3 根文件系统移植第34-38页
    3.4 Linux系统测试第38-41页
        3.4.1 驱动测试第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 OV9650驱动及OpenCV库的移植第42-56页
    4.1 OV9650驱动移植第42-51页
        4.1.1 摄像头简介第42-43页
        4.1.2 SCCB传输协议第43-44页
        4.1.3 OV9650与摄像头接口连接第44-45页
        4.1.4 OV9650驱动移植第45-46页
        4.1.5 OV9650驱动程序设计与实现第46-50页
        4.1.6 摄像头驱动测试第50-51页
    4.2 OpenCV库移植第51-55页
        4.2.1 OpenCV简介第51-53页
        4.2.2 OpenCV库移植第53-55页
    4.3 本章小结第55-56页
第五章 图像采集与处理第56-69页
    5.1 图像采集程序设计第57-60页
        5.1.1 摄像头参数初始化第57-58页
        5.1.2 打开摄像头第58-59页
        5.1.3 获取图像内存与读取图像第59页
        5.1.4 图像数据存储第59-60页
    5.2 图像处理程序设计第60-65页
        5.2.1 基于Adaboost算法的人脸检测第60-63页
        5.2.2 人脸检测程序第63-65页
    5.3 系统测试与分析第65-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
参考文献第71-74页
致谢第74页

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