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基于嵌入式ARM和DSP的视频监控系统智能监控技术研究

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第一章 绪论

1.1课题的研究背景和意义

1.2 视频监控技术的国内外研究现状

1.3 嵌入式智能视频监控系统的关键技术

1.4 本文内容及结构安排

第二章 系统总体设计和功能实现

2.1 嵌入式视频监控系统方案选择

2.2系统总体设计及系统工作流程

2.3本章小结

第三章 系统硬件设计

3.1 ARM系统电路设计

3.2 DSP图像处理系统电路设计

3.3 ARM与DSP的通信接口电路设计

3.4 本章小结

第四章 系统运动目标检测跟踪技术研究

4.1图像预处理

4.2 运动目标检测算法概述

4.3 基于CAMShift算法的运动目标跟踪

4.4 CAMShift算法的改进

4.5 本章小结

第五章 系统软件设计

5.1 Linux操作系统移植过程

5.2 DSP/BIOS实时操作系统

5.3 视频采集驱动设计

5.4 HPI通信驱动设计

5.5运动目标检测与跟踪程序设计

5.6 运动目标检测和跟踪程序在嵌入式系统的移植

5.7 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 研究工作总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文

附录:运动目标跟踪部分核心代码

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摘要

本文研究了基于嵌入式 ARM和DSP的智能视频监控系统的相关技术,以ARM和DSP处理器为核心,构建了具有设备简单,功耗低,性能稳定,实时性高和成本低等优点的嵌入式视频监控系统,以嵌入式系统为平台,实现了智能视频监控系统的一些功能。
  硬件设计采用ARM S3C2410微处理器作为主控制器,其上运行Linux实时操作系统,进行视频信号采集、数据传输和图像处理等多任务的实时控制;视频序列的图像信息由DM642处理器进行处理,提取视频图像中的感兴趣的区域或目标,计算其位置和大小,将结果反馈给ARM,调整对视频信号采集、数据传输等操作的控制,如此循环进行。
  本文重点对运动目标检测和跟踪算法做了详细研究,介绍了图像的预处理技术,包括图像滤波去噪处理,图像增强处理;分析了运动检测常用方法和检测流程,详细研究了CAMshift算法理论及其在目标跟踪中的应用,分析了其在运动目标跟踪中的优势和局限性,针对经典CAMshift算法智能程度低并且在运动目标大面积遮挡时不能有效跟踪的问题进行了改进,将 KIM差分算法与 Kalman滤波器引入CAMshift算法,一定程度上提高了其跟踪的效果,拓展了CAMshift算法的适用范围。
  最后本文对改进的算法进行了仿真实验,给出了相应的实验结果分析。CAMshift算法计算复杂度小,有较强的实时性,适用于嵌入式视频监控系统,可以实现简单场景下运动目标准确有效的检测和跟踪。

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