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Android架构的视频监控系统及其烟雾检测的研究与实现

作　者: 陈智铭
导　师: 谢维波
学　校: 华侨大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 视频监控烟雾检测 Android OpenCV
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 2次
引　用: 0次
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内容摘要

近年来，随着网络技术、图像处理技术、计算机技术的快速发展，视频监控也得到了很大的发展。传统的模拟视频监控和基于PC终端的视频监控已经不能满足社会的需求，移动视频监控已经成为新的发展趋势，其中基于Android的移动视频监控系统就具有很高的实用价值和广阔的应用前景。火灾的发生，往往会给社会造成巨大的人员伤亡和经济损失，而火灾发生的早期，总是会有烟雾产生，因此早期的烟雾检测是预警火灾的基础。利用移动视频监控的优势，结合实时的视频烟雾检测技术已成为烟雾检测的一种趋势。论文首先对课题的研究背景、目标和研究现状做了简要的介绍，说明了选择Android作为视频监控系统的平台的原因。介绍了视频烟雾监控系统的一些关键技术，包括Android开发平台、JNI技术、OpenCV及IPC设备网络SDK。接着重点分析和研究基于频度图像特征的烟雾检测技术，对缓慢流动的薄烟检测算法进行了详细的说明。最后给出了视频烟雾监控系统的方案设计并对该系统的实现进行了介绍。本论文的视频监控系统服务端是搭建于I.MX51开发板上（Android系统），服务端重点实现了对OpenCV库的移植，并在OpenCV库的基础上实现了烟雾检测，设计了预警机制。视频监控系统的客户端是Android设备（手机或PAD），主要实现了对视频流的接收、解码、播放，同时对预警信息进行识别和报警，并实现对监控视频流和预警视频流的两种状态进行切换。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章绪论  8-14
  1.1 课题背景  8
  1.2 课题目标  8-9
  1.3 研究现状  9-10
  1.4 研究内容  10-14
    1.4.1 论文的工作  10-11
    1.4.2 关键技术  11
    1.4.3 论文的实现  11
    1.4.4 论文的结构  11-14
第2章视频烟雾监控系统的关键技术  14-34
  2.1 Andriod 开发平台  14-20
    2.1.1 Android 平台的优点  14-15
    2.1.2 Android 的应用程序框架  15-18
    2.1.3 Android 开发环境的搭建  18-20
  2.2 JNI 技术  20-29
    2.2.1 概述  20-21
    2.2.2 加载 JNI 库  21-22
    2.2.3 注册 JNI 函数  22-27
    2.2.4 数据类型转换  27-28
    2.2.5 JNIEnv 介绍  28-29
  2.3 OpenCV  29-31
    2.3.1 OpenCV 的特征  29
    2.3.2 OpenCV 的功能  29-30
    2.3.3 OpenCV 的模块  30
    2.3.4 OpenCV4Android  30-31
  2.4 设备网络 SDK  31-33
    2.4.1 概述  31-32
    2.4.2 主要功能  32-33
  2.5 本章小结  33-34
第3章基于频度图像特征的烟雾检测技术  34-44
  3.1 频度图像  34-38
    3.1.1 频度图像的引入  34-35
    3.1.2 频度图像的制作方法  35-36
    3.1.3 时间序列上频度图像的制作方法  36-38
  3.2 相关性  38-39
    3.2.1 相关系数  38-39
    3.2.2 相关性分析  39
  3.3 缓慢流动的薄烟检测算法  39-43
    3.3.1 检测烟雾可能存在的窗口  41
    3.3.2 全局以及局部照明变化的误检测策略  41
    3.3.3 薄烟的判定方法  41-42
    3.3.4 基准图的更新  42
    3.3.5 检测状态变化的窗口  42-43
  3.4 本章小结  43-44
第4章视频烟雾监控系统方案设计  44-52
  4.1 视频烟雾监控系统需求分析  44-47
  4.2 视频烟雾监控系统总体设计  47-48
  4.3 视频采集模块  48
  4.4 烟雾检测模块  48-49
  4.5 预警模块  49-50
  4.6 数据传输模块  50
  4.7 远程监控模块  50-51
  4.8 本章小结  51-52
第5章视频烟雾监控系统的实现  52-60
  5.1 开发环境  52
  5.2 图形界面实现  52-53
  5.3 薄烟检测算法的实现  53-56
  5.4 流媒体传输  56-57
  5.5 系统测试  57-59
  5.6 本章小结  59-60
第6章总结和展望  60-62
  6.1 工作总结  60
  6.2 研究展望  60-62
参考文献  62-64
致谢  64-66
个人简历、在学期间发表的学术论文和研究成果  66

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