用于安全防范的无线多媒体监控系统设计与实现

摘要

无线多媒体监控系统是一种集计算机技术、信息采集技术、数据无线传输技术、图像处理技术等多学科综合应用为一体的集成系统。可广泛应用于固定或移动平台之上，包括楼宇用户、园区用户和移动用户。 本文对基于海思Hi3510芯片的多媒体无线监控系统行了总体设计，并对基于海思Hi3510芯片的无线网络摄像机进行了详细设计，融入人工神经网络技术，采用有监督的联想型人工神经网络若干学习规则对符号图像进行识别的技术进行研究、仿真，得到了良好的效果，总结了基于仿逆规则完成计算的流程。 论文从安全防范技术的概念出发，论述了安全防范的基本手段、基本要素、系统组成以及发展趋势；对电视监控技术的概念、标准、系统和发展趋势进行简介；详细论述了多媒体监控系统的概念、组成、功能以及发展趋势；并讨论了无线视频监控系统的优点，提出了其一般解决方案、系统拓扑图以及最新发展趋势。 基于海思Hi3510芯片的无线多媒体监控系统采用H.264技术，本文在系统总体设计中，详述了其系统组成、系统功能、工作原理，以及系统的组网方案，给出了系统的无线网络拓扑结构和网络结构。在无线网络摄像机的详细设计中，首先，论述了海思Hi3510芯片的功能、特点，分析了H.264技术标准的性能特点和优势，及其新的快速运动估值算法；其次，提出了无线网络摄像机的解决方案，论述了其功能特点和工作原理。 无线多媒体监控系统的技术重点在于图像通信和图像处理。本文从图像通信和图像处理的基本概念出发，详细分析了数字处理的基本方法。同时利用有监督的联想型神经网络技术，对符号图像的识别问题进行分析、研究、仿真，总结了流程方法，得到了良好的识别效果。 本文所设计的无线多媒体监控系统具有现代智能安防系统的诸多优点，包括图像数据处理能力、数字图像压缩处理技术、整合的系统功能设计、良好的可扩展性即可升级性、网络功能、系统稳定性等。系统由无线网络摄像机、监听头、云台、防护罩、解码器、多画面彩色处理器、视频/音频矩阵、多媒体计算机系统、监视器等部件组成，可以完成闭路电视监控、显示与录像、主控系统控制等功能。其中，无线网络摄像机是本文的设计重点。 无线网络摄像机能够捕获影像并直接通过IP网络进行传输，从而使授权用户能够通过标准的基于IP的网络基础构架在本地或者远程地点实现观看、存储和管理视频数据。除了视频信息之外，网络摄像机还能够通过同一网络连接实现更多其他的功能，并传输其他一些有用信息。

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摘要

第一章绪论

§1.1安全防范技术概述

§1.1.1安全防范的基本概念

§1.1.2安全防范的基本手段和基本要素

§1.1.3安防系统的组成

§1.1.4安全防范技术的发展趋势

§1.2安防系统现状概述

§1.2.1现代智能安防监控系统特点

§1.2.2无线流媒体监控技术

§1.2.3现代安防监控系统存在的问题

§1.3多媒体监控系统

§1.3.1多媒体监控系统的概念和硬件组成

§1.3.2多媒体监控系统软件及其功能

§1.3.3多媒体监控系统的发展趋势

§1.4无线视频监控系统概述

§1.4.1无线视频监控系统的优势

§1.4.2无线视频监控系统的一般解决方案

§1.4.3无线视频监控系统的拓扑图

§1.4.4无线视频监控系统的发展趋势

§1.5论文的主要工作

第二章无线多媒体通信技术基础

§2.1无线局域网的现状和发展

§2.1.1无线局域网的概念

§2.1.2无线局域网的特点

§2.1.3无线局域网的理论基础

§2.1.4无线局域网协议标准

§2.1.5无线局域网的体系结构

§2.2多媒体通信技术概述

§2.2.1多媒体通信的概念

§2.2.2多媒体通信的特点

§2.3图像通信系统

§2.3.1图像通信和图像处理概述

§2.3.2数字图像的表示方法

§2.3.3数字图像的概念

§2.3.4灰度图像的方块平面编码

§2.3.5灰度图像比特平面编码

第三章无线网络摄像机

§3.1数字信号处理摄像机原理

§3.2无线网络摄像机系统功能特点

§3.3无线网络摄像机系统设计

§3.3.1海思Hi3510芯片概述

§3.3.2 H.264标准

§3.3.3无线网络摄像机工作原理

§3.3.4无线网络摄像机组成原理

§3.3.5网络视频服务器(DVS)解决方案

第四章无线视频监控系统设计与实现

§4.1无线安放系统需求

§4.1.1多媒体无线视频监控系统的用户需求

§4.1.2多媒体监控系统设计的一般技术要求

§4.2系统设计实现

§4.2.1系统组成

§4.2.2系统功能

§4.2.3系统的工作原理

§4.3系统组网方案

§4.3.1系统无线网络方案

§4.3.2系统的无线网络拓扑结构和网络结构

§4.4智能识别方案

§4.4.1人工神经网络概述

§4.4.2有监督学习规则

§4.4.3线性联想器结构

§4.4.4有监督的Hebb学习规则

§4.4.5仿逆规则

第五章结论与展望

§5.1系统安放环境

§5.2系统的不足和改进方案

参考文献

致谢