基于深度信息的运动视频采集与存储分析系统的设计与实现

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基于深度信息的运动视频采集与存储分析系统的设计与实现

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基于深度信息的运动视频采集与存储分析系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-15页
1.1 论文课题研究背景和意义	第11-12页
1.2 论文课题研究内容和目标	第12-13页
1.3 论文主要工作	第13-14页
1.4 论文结构	第14-15页
第二章相关技术分析和介绍	第15-27页
2.1 物体检测算法	第15-19页
2.1.1 物体检测的传统算法	第15-16页
2.1.2 物体检测的深度学习方法	第16-17页
2.1.3 YOLO的工作原理	第17-19页
2.1.4 Tiny-YOLO及其在iOS平台的应用	第19页
2.2 双目测距技术	第19-23页
2.2.1 立体视觉原理	第20-21页
2.2.2 视差与深度计算原理	第21-22页
2.2.3 立体视觉系统的坐标变换	第22-23页
2.3 iOS平台介绍	第23-26页
2.3.1 iOS平台的机器学习框架	第24-25页
2.3.2 iOS平台的双目摄像头	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章运动视频采集与存储分析系统的需求分析	第27-35页
3.1 系统总体需求	第27-28页
3.2 系统功能性需求	第28-33页
3.2.1 视频智能录制功能	第28-29页
3.2.2 视频分析功能	第29-31页
3.2.3 视频上传功能	第31页
3.2.4 结果展示功能	第31-33页
3.2.5 数据存储需求	第33页
3.3 非功能性需求	第33-34页
3.3.1 性能需求	第33-34页
3.3.2 易用性需求	第34页
3.3.3 可扩展性需求	第34页
3.4 本章小结	第34-35页
第四章运动视频采集与存储分析系统的概要设计	第35-47页
4.1 系统层次结构设计	第35-36页
4.2 系统功能流程设计	第36-37页
4.3 系统模块设计	第37-45页
4.3.1 视频智能录制模块	第37-39页
4.3.2 视频分析模块	第39-42页
4.3.3 视频上传模块	第42-43页
4.3.4 结果展示模块	第43-45页
4.4 数据库设计	第45-46页
4.4.1 E-R图设计	第45页
4.4.2 数据库表设计	第45-46页
4.5 本章小结	第46-47页
第五章运动视频采集与存储分析系统的详细设计	第47-69页
5.1 视频智能录制模块的详细设计与实现	第47-53页
5.1.1 人体检测模块详细设计	第47-50页
5.1.2 视频智能录制存储模块详细设计	第50-52页
5.1.3 视频智能录制模块方法调用顺序	第52-53页
5.2 视频分析模块的详细设计与实现	第53-60页
5.2.1 获取角度信息模块详细设计	第53-56页
5.2.2 获取深度信息模块详细设计	第56-60页
5.3 视频上传模块的详细设计与实现	第60-64页
5.3.1 本地视频相册展示模块详细设计	第60-62页
5.3.2 多视频上传模块详细设计	第62-64页
5.4 结果展示模块的详细设计与实现	第64-68页
5.4.1 服务器视频信息展示模块详细设计	第64-66页
5.4.2 视频画中画播放模块详细设计	第66-68页
5.4.3 结果展示模块方法调用顺序	第68页
5.5 本章小结	第68-69页
第六章运动视频采集与存储分析系统的功能测试	第69-83页
6.1 测试环境	第69页
6.2 白盒测试	第69-73页
6.2.1 视频智能录制模块白盒测试	第69-71页
6.2.2 人体检测模块白盒测试	第71-73页
6.3 黑盒测试	第73-82页
6.3.1 视频智能录制存储功能黑盒测试	第73-75页
6.3.2 人体检测功能黑盒测试	第75-76页
6.3.3 获取角度信息功能黑盒测试	第76-77页
6.3.4 获取深度信息功能黑盒测试	第77-78页
6.3.5 本地视频相册展示功能黑盒测试	第78-79页
6.3.6 视频一键上传功能黑盒测试	第79-80页
6.3.7 服务器视频信息展示功能展示功能黑盒测试	第80-81页
6.3.8 视频画中画播放功能黑盒测试	第81-82页
6.4 本章小结	第82-83页
第七章总结与展望	第83-85页
7.1 工作总结	第83页
7.2 工作展望	第83-85页
参考文献	第85-89页
附录缩略语说明	第89-91页
致谢	第91页

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