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基于嵌入式处理器的视觉跟踪系统研究与开发

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基于嵌入式处理器的视觉跟踪系统研究与开发
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
1 绪论第13-19页
  1.1 课题的研究背景和意义第13-14页
  1.2 国内外研究与应用现状第14-17页
  1.3 跟踪系统的技术难点第17页
  1.4 论文主要内容及结构安排第17-19页
2 系统的总体方案设计第19-29页
  2.1 系统功能需求第19页
  2.2 系统设计遵循的原则第19-20页
  2.3 系统的总体方案设计第20-22页
  2.4 关键技术分析第22-28页
    2.4.1 S曲线加减速算法第22-24页
    2.4.2 目标识别与跟踪算法第24页
    2.4.3 Linux平台下USB摄像头驱动的分析第24-28页
  2.5 本章小结第28-29页
3 机械运动平台的设计与实现第29-46页
  3.1 机械部分设计方案第29-32页
    3.1.1 机架结构设计与材料的选取第29页
    3.1.2 传动方式的选取与设计第29-32页
    3.1.3 固定件安装零件设计制作第32页
  3.2 运动控制部分硬件设计方案第32-35页
    3.2.1 运动主控芯片的选取及外围硬件电路实现第32-33页
    3.2.2 步进电机驱动芯片外围硬电路实现第33-34页
    3.2.3 限位开关与原点开关电路实现第34-35页
  3.3 运动控制部分软件设计方案第35-43页
    3.3.1 S型曲线DMA与从定时器方式工作原理第36-37页
    3.3.2 S曲线计算的原理介绍第37-39页
    3.3.3 S曲线表格生成第39-40页
    3.3.4 实际S曲线的计算第40-41页
    3.3.5 S曲线计算部不对称部分第41-42页
    3.3.6 S曲线对称部分计算第42-43页
  3.4 实验及分析结果第43-45页
  3.5 本章小结第45-46页
4 运动目标检测和相机标定的设计与实现第46-56页
  4.1 图像检测预处理第46-49页
    4.1.1 视频图像的灰度化第46-47页
    4.1.2 视频图像的二值化第47页
    4.1.3 图像的去噪第47-48页
    4.1.4 图像形态学处理第48-49页
  4.2 运动目标检测方法第49-52页
    4.2.1 帧间差分法第49-51页
    4.2.2 背景差分法第51-52页
    4.2.3 光流法第52页
  4.3 相机的标定第52-55页
    4.3.1 相机的针孔模型第53-54页
    4.3.2 相机标定第54-55页
  4.4 本章小结第55-56页
5 运动目标跟踪算法设计与实现第56-73页
  5.1 多目标识别与跟踪算法解决的问题第56-57页
  5.2 基于MeanShift算法的多目标跟踪算法设计第57-62页
    5.2.1 MeanShift算法第57-58页
    5.2.2 卡尔曼估计与滤波的引入第58-62页
  5.3 目标识别与跟踪算法的设计第62-71页
    5.3.1 单帧图片目标节点存储结构第62-63页
    5.3.2 有效区域的搜索与计算第63-66页
    5.3.3 流水线传送速度的测量第66-69页
    5.3.4 目标的获取第69-70页
    5.3.5 跟踪目标的获取第70-71页
  5.4 实验及结果分析第71-72页
  5.5 本章小结第72-73页
6 视觉跟踪系统的嵌入式平台设计与开发第73-86页
  6.1 系统硬件平台第73-76页
  6.2 软件开发环境第76-79页
    6.2.1 Raspbian系统简介第76页
    6.2.2 Raspbian系统的安装第76-77页
    6.2.3 OpenCV在Raspbian系统上的安装第77-78页
    6.2.4 WiringPi的安装第78-79页
  6.3 Linux系统下USB摄像头驱动的实现第79-81页
  6.4 系统软件设计思路第81页
  6.5 通信协议的设计第81-83页
  6.6 软件错误接口设计第83-84页
  6.7 开发与调试过程中主要问题及解决方法第84-85页
  6.8 本章小结第85-86页
总结与展望第86-88页
参考文献第88-91页
附录第91-92页
致谢第92页

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