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基于SOPC的视频图像火灾检测装置

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-11页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 传统火灾检测技术第8-9页
    1.3 嵌入式视频图像火灾检测新技术第9-10页
    1.4 本文主要内容第10-11页
2 可编程片上系统第11-15页
    2.1 NiosⅡ处理器第11-12页
    2.2 SOPC开发环境和流程第12-15页
3 装置整体设计第15-19页
    3.1 总体设计第15-16页
        3.1.1 功能需求第15页
        3.1.2 整体结构第15-16页
    3.2 主要器件的选型第16-19页
        3.2.1 FPGA的选择第16-17页
        3.2.2 图像传感器的选择第17-18页
        3.2.3 网卡芯片的选择第18页
        3.2.4 存储器件的选择第18-19页
4 硬件电路设计第19-25页
    4.1 图像传感器电路设计第19-20页
    4.2 FPGA配置电路设计第20-22页
    4.3 同步动态随机存储器(SDRAM)电路设计第22-23页
    4.4 网络通信电路设计第23-25页
5 SOPC硬件架构第25-40页
    5.1 图像传感器控制逻辑设计第25-27页
    5.2 Nios Ⅱ处理器系统第27-37页
        5.2.1 基于Avalon总线的W5300控制器第27-32页
        5.2.2 时钟第32页
        5.2.3 Nios Ⅱ软核第32-33页
        5.2.4 SDRAM控制器第33页
        5.2.5 并行输入/输出控制器第33-34页
        5.2.6 DMA控制器第34-35页
        5.2.7 JTAG UART核第35-36页
        5.2.8 串行存储控制器和系统标识符第36页
        5.2.9 指定基地址和中断第36-37页
    5.3 锁相环第37-38页
    5.4 SOPC硬件系统架构第38-40页
6 基于SOPC的应用程序设计第40-63页
    6.1 应用程序总体设计第40-42页
        6.1.1 硬件抽象层系统库第40页
        6.1.2 应用程序功能及流程第40-42页
    6.2 基于W5300的网络传输第42-45页
    6.3 基于DMA的数据存储第45-46页
    6.4 火焰烟雾检测识别算法研究第46-61页
        6.4.1 检测方法的选择第46-48页
        6.4.2 图像预处理第48-50页
        6.4.3 疑似目标的提取第50-54页
        6.4.4 帧间相与和连通域标记第54-56页
        6.4.5 早期火焰烟雾的特征与识别第56-61页
    6.5 算法的嵌入式实现第61-63页
        6.5.1 算法实现原则第61页
        6.5.2 算法具体实现第61-63页
7 性能测试第63-66页
    7.1 网络通信模块第63页
    7.2 图像采集模块第63-64页
    7.3 火灾检测效果第64-66页
结论第66-67页
参考文献第67-69页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第69-70页
致谢第70-71页

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