移动终端中主动预警系统的设计与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 论文的背景以及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文结构和主要内容 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文的主要内容概述 | 第16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 系统的相关技术 | 第18-30页 |
| 2.1 Android平台的特性 | 第18-23页 |
| 2.1.1 Android平台特性 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Android平台架构 | 第19-20页 |
| 2.1.3 Android应用程序组件 | 第20-23页 |
| 2.2 运动目标检测的方法概述 | 第23-27页 |
| 2.2.1 背景差分法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 光流法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 帧差法 | 第25-27页 |
| 2.3 基于OpenCV的人脸识别算法概述 | 第27-29页 |
| 2.3.1 OpenCV简介 | 第27页 |
| 2.3.2 人脸识别算法概述 | 第27-28页 |
| 2.3.3 人脸识别PCA算法 | 第28页 |
| 2.3.4 人脸识别Fisher算法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 移动终端中主动预警系统的需求分析与设计 | 第30-40页 |
| 3.1 主动预警系统的需求分析 | 第30-32页 |
| 3.2 系统移动终端设计 | 第32-36页 |
| 3.2.1 系统移动终端的总体设计 | 第32-33页 |
| 3.2.2 用户管理模块设计 | 第33-34页 |
| 3.2.3 设备管理模块设计 | 第34页 |
| 3.2.4 报警管理模块设计 | 第34-35页 |
| 3.2.5 监控管理功能设计 | 第35-36页 |
| 3.3 服务器端功能设计 | 第36-37页 |
| 3.4 系统数据库设计 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 移动终端中主动预警系统的实现 | 第40-56页 |
| 4.1 客户端开发环境的搭建 | 第40-42页 |
| 4.2 系统移动端软件的实现 | 第42-47页 |
| 4.2.1 用户设置功能的实现 | 第43-44页 |
| 4.2.2 报警信息查询功能的实现 | 第44-45页 |
| 4.2.3 实时报警视频录制、浏览功能的实现 | 第45-47页 |
| 4.3 系统服务器软件的实现 | 第47-53页 |
| 4.3.1 主动预警模块实现 | 第47-49页 |
| 4.3.2 服务器端视频的解码与监控视频录像 | 第49-51页 |
| 4.3.3 人脸检测模块 | 第51-53页 |
| 4.4 系统测试 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 系统关键算法的研究 | 第56-62页 |
| 5.1 优化的H.264 的RTP封包算法 | 第56-57页 |
| 5.2 基于Haar分类器的人脸识别算法 | 第57-61页 |
| 5.2.1 Adaboost算法 | 第58-59页 |
| 5.2.2 Haar级联中的boosting | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-70页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 详细摘要 | 第72-76页 |
