基于ARM9的嵌入式智能视频监控系统设计

发布时间：2017-03-30 16:04

  本文关键词：基于ARM9的嵌入式智能视频监控系统设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着当前监控方面的技术全面发展,视频监控的模式也在不断的发生变化。最初的模拟监控向模拟+数字监控的转变拓展了安防产品的应用领域,极大的促进了安防行业的发展。而从半模拟半数字化模式向以IP网络摄像机为主的全数字化、网络化模式发展,则是视频监控技术的第二次发展。尽管视频监控的监控模式越来越先进,但是它仍然没有实现智能化。近年来,智能视频监控越来越多的被人们所提到,这是计算机视觉领域的新方向,尤其是随着嵌入式技术的火热发展,设计出具有一定智能水平且体积小巧的智能监控系统已成为可能。本文设计的基于嵌入式的智能视频监控系统在硬件上以ARM公司的ARM9架构的S3C2440处理器为核心,辅助以存储芯片、JTAG、网卡、串口和摄像头等外围设备组成硬件系统；在系统软件上为开发板移植了引导加载程序BootLoader、Linux操作系统、构建了根文件系统以及建立了交叉编译环境,实现了在开发板上运行Linux系统。为了实现视频监控的智能化,在移植好的系统上移植了能够实现计算机视觉和图像处理方面的通用算法OpenCV库,同时详细介绍了当前运动检测技术的几种算法,对每种算法的优点和缺点进行了比较,提出本文所使用的运动检测算法。在应用软件上将OpenCV库和运动检测算法相结合,借助于CPU的数据处理能力来达到智能监控的目的。最后,为了本地视频数据能够远程访问以及设置相关的参数,利用套接字建立了C/S模型以实现数据的交互,并使用Qt Create设计了客户端的人际交互界面GUI。最后,实际测试本系统时,测试结果表明本系统能够进行简单的运动目标检测,实现了视频监控的智能化,基本达到预期的目标。
【关键词】：嵌入式系统 智能监控 OpenCV 运动目标检测 C/S模型
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TN948.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 绪论14-20
• 1.1 课题研究背景与意义14-16
• 1.2 智能视频监控国内外研究现状及其发展趋势16-17
• 1.3 课题研究的主要内容和结构安排17-20
• 1.3.1 本文主要研究内容17-18
• 1.3.2 本文的结构安排18-20
• 2 嵌入式系统开发平台20-38
• 2.1 搭建嵌入式开发硬件平台20-23
• 2.1.1 处理器和开发板介绍20-22
• 2.1.2 宿主机22-23
• 2.1.3 其他设备23
• 2.2 系统软件23-31
• 2.2.1 交叉编译器23-24
• 2.2.2 BootLoader24-25
• 2.2.3 移植Linux操作系统25-28
• 2.2.4 根文件系统28-31
• 2.3 系统所需驱动的移植31-34
• 2.3.1 USB摄像头驱动31-32
• 2.3.2 移植网卡驱动32-34
• 2.4 系统所需库文件的移植34-37
• 2.4.1 OpenCV的移植34-35
• 2.4.2 Qt图形库移植35-36
• 2.4.3 安装libjpeg和avilib库36-37
• 2.5 本章小结37-38
• 3 智能视频分析技术38-56
• 3.1 OpenCV的原理及技术38-39
• 3.2 OpenCV命名规则39
• 3.3 OpenCV的常用函数39-40
• 3.4 OpenCV的基本结构40-42
• 3.5 OpenCV的功能42-43
• 3.6 运动检测原理43-54
• 3.6.1 帧间差分法43-45
• 3.6.2 背景差分法45-47
• 3.6.3 单高斯模型背景法47-49
• 3.6.4 混合高斯模型背景法49-53
• 3.6.5 本系统所采用的运动检测算法53-54
• 3.7 本章小结54-56
• 4 系统的实现56-72
• 4.1 视频模块56-61
• 4.2 抓拍模块61-62
• 4.3 视频录制模块62-63
• 4.4 报警模块63-64
• 4.5 运动检测模块64-69
• 4.5.1 运动检测算法设计64-65
• 4.5.2 模块接口设计65-69
• 4.6 网络传输模块69-70
• 4.7 主程序实现70
• 4.8 本章小结70-72
• 5 系统界面设计与测试72-78
• 5.1 客户端登录界面设计72-73
• 5.2 客户端主界面设计73-74
• 5.3 系统测试74-76
• 5.3.1 实时监控测试74-75
• 5.3.2 运动检测功能测试75-76
• 5.3.3 实验结果分析76
• 5.4 本章小结76-78
• 6 总结与展望78-80
• 6.1 本文工作总结78-79
• 6.2 展望79-80
• 参考文献80-84
• 致谢84-85
• 作者简介及读研期间主要科研成果85

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