本文關(guān)鍵詞：基于ARM9的嵌入式智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著當(dāng)前監(jiān)控方面的技術(shù)全面發(fā)展,視頻監(jiān)控的模式也在不斷的發(fā)生變化。最初的模擬監(jiān)控向模擬+數(shù)字監(jiān)控的轉(zhuǎn)變拓展了安防產(chǎn)品的應(yīng)用領(lǐng)域,極大的促進(jìn)了安防行業(yè)的發(fā)展。而從半模擬半數(shù)字化模式向以IP網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)為主的全數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化模式發(fā)展,則是視頻監(jiān)控技術(shù)的第二次發(fā)展。盡管視頻監(jiān)控的監(jiān)控模式越來越先進(jìn),但是它仍然沒有實現(xiàn)智能化。近年來,智能視頻監(jiān)控越來越多的被人們所提到,這是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的新方向,尤其是隨著嵌入式技術(shù)的火熱發(fā)展,設(shè)計出具有一定智能水平且體積小巧的智能監(jiān)控系統(tǒng)已成為可能。本文設(shè)計的基于嵌入式的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在硬件上以ARM公司的ARM9架構(gòu)的S3C2440處理器為核心,輔助以存儲芯片、JTAG、網(wǎng)卡、串口和攝像頭等外圍設(shè)備組成硬件系統(tǒng)；在系統(tǒng)軟件上為開發(fā)板移植了引導(dǎo)加載程序BootLoader、Linux操作系統(tǒng)、構(gòu)建了根文件系統(tǒng)以及建立了交叉編譯環(huán)境,實現(xiàn)了在開發(fā)板上運(yùn)行Linux系統(tǒng)。為了實現(xiàn)視頻監(jiān)控的智能化,在移植好的系統(tǒng)上移植了能夠?qū)崿F(xiàn)計算機(jī)視覺和圖像處理方面的通用算法OpenCV庫,同時詳細(xì)介紹了當(dāng)前運(yùn)動檢測技術(shù)的幾種算法,對每種算法的優(yōu)點和缺點進(jìn)行了比較,提出本文所使用的運(yùn)動檢測算法。在應(yīng)用軟件上將OpenCV庫和運(yùn)動檢測算法相結(jié)合,借助于CPU的數(shù)據(jù)處理能力來達(dá)到智能監(jiān)控的目的。最后,為了本地視頻數(shù)據(jù)能夠遠(yuǎn)程訪問以及設(shè)置相關(guān)的參數(shù),利用套接字建立了C/S模型以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互,并使用Qt Create設(shè)計了客戶端的人際交互界面GUI。最后,實際測試本系統(tǒng)時,測試結(jié)果表明本系統(tǒng)能夠進(jìn)行簡單的運(yùn)動目標(biāo)檢測,實現(xiàn)了視頻監(jiān)控的智能化,基本達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：嵌入式系統(tǒng) 智能監(jiān)控 OpenCV 運(yùn)動目標(biāo)檢測 C/S模型
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-20
• 1.1 課題研究背景與意義14-16
• 1.2 智能視頻監(jiān)控國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢16-17
• 1.3 課題研究的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排17-20
• 1.3.1 本文主要研究內(nèi)容17-18
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排18-20
• 2 嵌入式系統(tǒng)開發(fā)平臺20-38
• 2.1 搭建嵌入式開發(fā)硬件平臺20-23
• 2.1.1 處理器和開發(fā)板介紹20-22
• 2.1.2 宿主機(jī)22-23
• 2.1.3 其他設(shè)備23
• 2.2 系統(tǒng)軟件23-31
• 2.2.1 交叉編譯器23-24
• 2.2.2 BootLoader24-25
• 2.2.3 移植Linux操作系統(tǒng)25-28
• 2.2.4 根文件系統(tǒng)28-31
• 2.3 系統(tǒng)所需驅(qū)動的移植31-34
• 2.3.1 USB攝像頭驅(qū)動31-32
• 2.3.2 移植網(wǎng)卡驅(qū)動32-34
• 2.4 系統(tǒng)所需庫文件的移植34-37
• 2.4.1 OpenCV的移植34-35
• 2.4.2 Qt圖形庫移植35-36
• 2.4.3 安裝libjpeg和avilib庫36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 3 智能視頻分析技術(shù)38-56
• 3.1 OpenCV的原理及技術(shù)38-39
• 3.2 OpenCV命名規(guī)則39
• 3.3 OpenCV的常用函數(shù)39-40
• 3.4 OpenCV的基本結(jié)構(gòu)40-42
• 3.5 OpenCV的功能42-43
• 3.6 運(yùn)動檢測原理43-54
• 3.6.1 幀間差分法43-45
• 3.6.2 背景差分法45-47
• 3.6.3 單高斯模型背景法47-49
• 3.6.4 混合高斯模型背景法49-53
• 3.6.5 本系統(tǒng)所采用的運(yùn)動檢測算法53-54
• 3.7 本章小結(jié)54-56
• 4 系統(tǒng)的實現(xiàn)56-72
• 4.1 視頻模塊56-61
• 4.2 抓拍模塊61-62
• 4.3 視頻錄制模塊62-63
• 4.4 報警模塊63-64
• 4.5 運(yùn)動檢測模塊64-69
• 4.5.1 運(yùn)動檢測算法設(shè)計64-65
• 4.5.2 模塊接口設(shè)計65-69
• 4.6 網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊69-70
• 4.7 主程序?qū)崿F(xiàn)70
• 4.8 本章小結(jié)70-72
• 5 系統(tǒng)界面設(shè)計與測試72-78
• 5.1 客戶端登錄界面設(shè)計72-73
• 5.2 客戶端主界面設(shè)計73-74
• 5.3 系統(tǒng)測試74-76
• 5.3.1 實時監(jiān)控測試74-75
• 5.3.2 運(yùn)動檢測功能測試75-76
• 5.3.3 實驗結(jié)果分析76
• 5.4 本章小結(jié)76-78
• 6 總結(jié)與展望78-80
• 6.1 本文工作總結(jié)78-79
• 6.2 展望79-80
• 參考文獻(xiàn)80-84
• 致謝84-85
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果85

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本文編號：277494