基于ARM和OpenCV的视频监控系统的设计与实现

发布时间：2021-01-02 15:58

　　随着社会高速发展的需要,视频监控系统越来越多的应用于生活中的各个方面,但目前的视频监控系统多采用PC机作为平台,使用摄像头进行长期不间断的录制。这样不仅功耗高,便携性差,并且对存储设备的损耗也极为巨大,而且在事后回溯视频查找关键信息时,面对复杂海量的冗余数据,将会是极为繁琐的工作。本文深入研究了OpenCV算法以及嵌入式Linux的系统架构,基于嵌入式ARM处理器,构建出了一整套完整的嵌入式系统,并在此系统上运行本文所设计的一种基于OpenCV的移动检测及标记跟踪算法。能够实现驱动通用的USB摄像头,对目标区域进行监控,仅在有物体移动时才对视频数据进行存储,并在视频中将其轮廓进行标记跟踪。这样在解决了功耗以及便携性的基础上,还能显著的降低对存储设备的损耗、占用以及处理复杂度。本论文的主要研究内容和成果如下:1.设计了一整套完整的、与本设计强相关的嵌入式系统架构。根据本系统的功能设计需求,编译时仅配置加入了系统运行所必须的V4L2驱动、触摸屏驱动、USB存储器驱动等驱动模块,使得内核镜像尽可能精简的同时,编译得到一整套包括U-boot、内核以及文件系统在内的嵌入式Linux系统镜像文件。... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

412开发板实物图

阈值化处理图

(a)腐蚀处理后效果图 (b)膨胀处理后效果图图3.10腐蚀膨胀处理效果图综上所述，在本移动检测算法中，其在使用 OpenCV 进行编程时，关键函数如图 3.11 所示：

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于ARM9平台上的嵌入式Linux系统移植[J]. 刘迪,周强.  物联网技术. 2018(11)
[4]一种基于OpenCL的Lukas-Kanade光流并行加速算法[J]. 吴进,李乔深,闵育,马思敏.  电讯技术. 2018(08)
[5]基于鲁棒主成分分析的运动目标检测优化算法[J]. 杨依忠,汪鹏飞,胡雄楼,伍能举.  电子与信息学报. 2018(06)
[6]Human Detection for Video Surveillance in Hospital[J]. Cheng-Hung Chuang,Zhen-You Lian,Po-Ren Teng,Miao-Jen Lin.  Journal of Electronic Science and Technology. 2017(02)
[7]三帧差分运动目标检测算法分析与验证[J]. 尹红娟,栾帅.  计算机与数字工程. 2017(01)
[8]嵌入式Qt中信号与槽机制的研究[J]. 金繁,崔培雷.  电子设计工程. 2014(24)
[9]基于Qt& Linux视频播放器的设计与实现[J]. 张伟,解争龙,丁要军,王维.  微处理机. 2014(04)
[10]U-Boot在mini2440平台上的移植过程分析[J]. 李宇飞,嵇启春,刘浩洋.  计算机时代. 2012(11)

博士论文
[1]面向复杂场景的运动目标检测技术研究[D]. 郭丽丽.云南大学 2017

硕士论文
[1]视频中运动目标检测与跟踪算法研究[D]. 田新.内蒙古大学 2018
[2]多无人机地图航迹显示系统软件的设计[D]. 刘庆.西安电子科技大学 2018
[3]基于嵌入式的人脸识别智能门禁系统[D]. 刘贝.西安工业大学 2016



本文编号：2953201