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基于DM642的监控系统及动目标检测算法的实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-19页
   ·研究背景及意义第13-14页
   ·国内外的研究现状第14-17页
     ·监控系统发展及现状第14-16页
     ·智能视频算法的发展与现状第16-17页
   ·主要研究工作第17-18页
   ·论文内容安排第18-19页
第二章 运动目标检测的算法研究第19-38页
   ·背景提取与更新算法第20-24页
     ·手动背景法第20页
     ·统计中值法第20-21页
     ·算术平均法第21-22页
     ·Surendra 算法第22-23页
     ·其他算法第23-24页
   ·动目标检测算法研究第24-31页
     ·帧间差分运动检测第25-26页
     ·背景差分运动检测第26-28页
     ·阈值的选取第28-31页
   ·形态学滤波第31-33页
   ·目标提取第33-35页
     ·游程连通性算法第34页
     ·像素标记算法第34-35页
   ·RGB 与YCrCb 模型空间第35-37页
     ·YCrCb 空间色彩压缩及还原第36-37页
     ·模型间的相互转换第37页
   ·本章小结第37-38页
第三章 基于DM642 的视频监控系统第38-45页
   ·系统硬件的概述第38-39页
   ·系统硬件模块第39-44页
     ·DSP 模块第39-41页
     ·EMIF 总线模块第41页
     ·视频输入模块第41-42页
     ·以太网接口模块第42-43页
     ·系统其他模块第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 视频监控系统的DSP 实现第45-67页
   ·系统软件模块的概述第45-48页
     ·DSP/BIOS第45-46页
     ·CSL第46页
     ·RF5 参考框架第46-48页
   ·软件软件框架的设计第48-49页
   ·系统软件框架的实现第49-58页
     ·taskInput 线程第50-52页
     ·taskProcess 线程第52-53页
     ·taskNetwork 线程第53-57页
     ·taskControl 线程第57-58页
   ·算法的选取第58-61页
     ·运动目标检测算法的选取第58-59页
     ·背景相关算法的选取第59-61页
     ·其他相关算法的选取第61页
   ·相关算法的DSP 实现第61-66页
     ·背景算法和差分算法的实现第61-63页
     ·腐蚀和膨胀算法实现第63-65页
     ·运动目标提取算法的实现第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第五章 视频监控系统的优化第67-84页
   ·代码的优化第67-71页
     ·使用汇编代码第68页
     ·延迟的使用第68-70页
     ·循环部分的优化第70-71页
   ·使用库函数第71-72页
   ·内存的优化管理第72-75页
     ·DMA 的使用第72-74页
     ·内存的定位第74-75页
   ·Cache 的使用和优化第75-79页
     ·Cache 的使用第75-77页
     ·Cache 的优化第77-79页
   ·优化效果和系统展示第79-83页
     ·实验平台第79页
     ·系统参数第79-80页
     ·效果展示第80-83页
   ·本章小结第83-84页
第六章 总结与展望第84-86页
   ·工作总结第84页
   ·发展计划第84-86页
     ·硬件的提高第84-85页
     ·软件的完善第85-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-90页
攻硕期间的研究成果第90-91页

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