基于DSP的嵌入式视频监控系统的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·智能视频监控研究现状及其应用前景分析 | 第10-13页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 智能视频监控中的关键技术 | 第15-20页 |
| ·运动目标检测 | 第15-18页 |
| ·背景差分方法 | 第16页 |
| ·统计模型背景 | 第16-17页 |
| ·帧间差分模型 | 第17页 |
| ·光流法 | 第17-18页 |
| ·目标分类 | 第18-19页 |
| ·基于形状信息的分类 | 第18-19页 |
| ·基于运动的分类 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 运动目标检测技术 | 第20-35页 |
| ·基于背景差分的方法 | 第21-23页 |
| ·背景差分方法原理 | 第21-22页 |
| ·背景图像更新 | 第22-23页 |
| ·基于背景描述模型的方法 | 第23-27页 |
| ·方法原理 | 第23页 |
| ·背景描述模型 | 第23-24页 |
| ·单模态背景模型算法 | 第24-25页 |
| ·多模态背景模型算法 | 第25-27页 |
| ·背景像素建模 | 第27页 |
| ·帧间差分方法 | 第27-31页 |
| ·帧间差分法原理 | 第27-28页 |
| ·基于块的帧间差分法 | 第28-31页 |
| ·基于光流的方法 | 第31-34页 |
| ·基于帧间差和光流的运动目标检测和估计算法 | 第32-33页 |
| ·算法实现步骤 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 运动目标跟踪技术研究 | 第35-43页 |
| ·概述 | 第35-37页 |
| ·运动目标跟踪方法分析 | 第37-39页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第37-38页 |
| ·基于变形模型的跟踪方法 | 第38-39页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第39-40页 |
| ·KALMAN滤波预测方法 | 第40-42页 |
| ·Kalman 滤波器 | 第40-41页 |
| ·基于Kalman 滤波器的目标运动估计 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 运动目标分类技术 | 第43-49页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·支持向量机 | 第44-47页 |
| ·支持向量机(SVM)概述 | 第44-45页 |
| ·支持向量机算法 | 第45-47页 |
| ·分类面结构 | 第45页 |
| ·最优分类面 | 第45-46页 |
| ·非线性支持向量机 | 第46-47页 |
| ·基于支持向量机的目标分类 | 第47-48页 |
| ·特征选择与提取 | 第47页 |
| ·支持向量机的训练 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 智能视频监控系统的设计与开发 | 第49-70页 |
| ·基于数字信号处理器(DSP)的视频监控系统 | 第49-50页 |
| ·总体方案设计 | 第50-56页 |
| ·系统的总体结构 | 第51-52页 |
| ·TMS320DM642 DSP 的简介 | 第52-56页 |
| ·系统的硬件设计 | 第56-60页 |
| ·视频采集接口 | 第56-58页 |
| ·主机接口 | 第58页 |
| ·视频显示接口 | 第58-59页 |
| ·网络接口 | 第59-60页 |
| ·系统软件设计 | 第60-63页 |
| ·代码移植 | 第61-62页 |
| ·代码优化 | 第62-63页 |
| ·本系统软件实现 | 第63-66页 |
| ·综合试验结果 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·本文主要工作总结 | 第70页 |
| ·进一步工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
