一、数字视频系统中几种实用的自动检测电路（论文文献综述）
张涛[1]（2021）在《小型饮用水水质检测系统设计与实验测试》文中认为
曹飞[2]（2021）在《基于Hi3516D的低功耗图像采集装置的设计与实现》文中研究说明本文在分析日益小型化、集成化的航天图像设备功耗紧张的基础上,依托“某图像采集装置的研制”项目,设计了以国产视频处理芯片Hi3516D为核心的接口方案,使设备能应用该接口实现低功耗图像采集传输功能。这些实际测试的数据对于飞行器飞行姿态的设计和校准都具有关键意义,可以直观的、有效的帮助飞行器进一步研发。本文具体分析了低功耗器件选型、CMOS接口电路、电源功耗硬件适配、动态调压硬件电路及数据收发流程;给出了动态调压硬件电路参数计算,图像采集、图像压缩、低功耗模块软件设计流程、UDP数据传输流程及uboot寄存器、内核模块的信息配置;测试了不同AVS支持下的功耗、图像质量、图像压缩比以及实时码率情况。经设计分析及测试验证,本图像采集装置工作在1Mbps码率以内时,整机功耗不超2.5W,且优化后降低功耗8～16%,图像质量PSNR优于36d B,压缩比大于150:1,实时码率控制在900k～1Mbps平稳输出,性能指标满足设计要求,且该设备已成功应用于某飞行器中。相较于其他平台的视频监控设备,本图像采集装置具有较小的体积,在此体积基础上具备较低的功耗、较高的压缩比、较低的码率,同时也能保证图像质量,且各种环境实验证明该装置在恶劣环境下依然可以稳定运行。目前该装置已经完成飞行实验,并且在硬回收存储器中成功回收数据,清晰拍摄了某部位在飞行过程中的变化状态,为飞行器的改进与研制提供了直观、形象、有效的数据来源。
李磊[3]（2021）在《带压修井井口内窥检视仪设计》文中研究说明带压修井是指在井内油气存在压力时进行起下管柱的一种新型井下作业技术,通过特殊配套工具将井内压力保压密封,从真正意义上实现了对油气层的保护。由于井口作业存在较多的安全隐患,严重制约了油气井检修效率和油田复产增产的目标,因此解决带压修井作业安全问题的前提是对井口装置内复杂井况产生的具体原因做到实时检测。基于此,本课题以设计一套针对带压修井领域的新型井口装置内窥成像检测系统为主要研究目的,从而为带压作业的安全监测提出了一种全新的检测方法和技术手段。首先,本文基于带压修井作业与现有井控安全检测技术,分析了带压修井、带压起下管柱、井控装置等作业环境。根据系统在实际工程的应用与设计规划,分析了系统设计需求、工作原理、所要达到的功能和模块化设计难点。其次,依据总体设计方案完成各系统功能设计,包括硬件选型和设计、软件处理设计等。通过软件对视频图像进行图像增强、管柱接箍识别等处理。最后,对系统进行总体性能测试,主要包括视频数据采集、录像存储功能、耐压能力等各项常规指标测试,系统均可正常工作。现场应用试验中验证系统的性能及适应性,结果表明,带压修井井口内窥检视仪可将井口装置内高清视频流畅进行传输,实时直观,一目了然,提高了作业效率,能够油田后续检修工作提供安全保障和客观依据,为油气井修复增产稳产提供直观的视频凭证。
胡朋[4]（2021）在《油管内窥镜检测系统研制》文中进行了进一步梳理在修井作业过程中,需对起出的油管刺洗干净后进行逐一检查,将不合格油管进行更换,在此过程中,现场人员通过“四步法”对油管进行检查:1、通过肉眼确认油管端头偏磨、腐蚀等情况决定对不合格油管是否进行更换;2、先确定偏磨抽油杆,通过计算找出对应位置的油管进行更换;3、查询井身数据,对狗腿度大于3°/30m的位置对应的油管进行更换;4、查询历史修井记录,对频繁偏磨位置对应的油管进行更换。但在修井作业过程中,仅通过“四步法”后未完全将不合适油管进行检查更换,导致偏磨、腐蚀“风险”油管入井。针对这一问题,提出研制一套油管内窥镜检测系统,该检测系统通过图像采集模块将带有激光环的油管内壁图像进行采集,通过线缆将图像数据传输至视频编码器进行编码,最后通过上位机软件进行显示,实现对油管内壁损伤问题的检测,为油管更换提供依据。首先,基于激光技术,设计出一款激光发射器,可以在油管内壁打出一个激光环;其次,在视频采集技术的基础上,选型CMOS图像传感器对图像采集模块进行设计,对带有激光环的油管内壁图像进行采集;接着,设计了一款圆环光源电路,该电路使用LED灯珠为照明器件,给检测系统的探测位置提供足够的亮度;然后,基于视频编码技术,设计了一款以海思3518EV100芯片为核心的视频编码模块,将采集的视频进行编码;使用流媒体传输协议将视频数据进行传输;最后,基于SDK软件开发包,使用Visual Studio2012开发工具,开发出一款油管内窥镜检测系统软件,对传输至上位机的视频进行实时预览、播放、录像和抓图功能。现场应用结果表明,油管内窥镜检测系统可以获取油管内壁的图像数据,根据获取的图像数据直观地判断油管内壁存在的具体问题。科学准确指导油管检查更换,极大减少了“风险”油管的二次入井,同时降低材料的浪费。单个成本为常规油管探伤设备的20%,且体积小,操作便捷,检测结果准确。
马军[5]（2021）在《全高清视频压缩、存储与转发系统设计与实现》文中进行了进一步梳理视频已成为现今社会信息传递的重要媒介,广泛应用在现场直播、安全监测、远程医疗等相关领域。全高清视频压缩、存储与转发系统为解决视频传输高带宽及大数据量存储方面的问题提供了重要的研究价值。基于视频压缩编码技术、嵌入式linux系统与FPGA之间RGMII接口通信技术、大容量NAND FLASH存储技术、高带宽并行LVDS传输技术,本文设计了全高清视频压缩、存储与转发系统的软硬件方案,具体工作包括:（1）分析了H.265视频编码算法及其特点,基于海思Hi3516A多媒体平台设计了视频压缩编码方案,利用其MPP（媒体处理软件平台）及MPI（MPP编程接口）实现了H.265算法编码压缩视频。（2）研究了linux系统与FPGA之间的RGMII接口通信技术,采用UDP协议实现了Hi3516A生成的H.265码流到FPGA的传输。（3）分析了镁光大容量NAND FLASH存储器结构特点、异步时序操作方式,在FPGA的控制下,完成了NAND FLASH的初始化、擦除及读写操作,实现了H.265码流的存储功能。研究了高带宽400-660Mbps十位并行LVDS接口传输技术,实现了H.265码流的转发功能。（4）搭建了测试验证平台,读取NAND FLASH中码流数据,通过FPGA IO口挂接的PHY芯片,利用网口传输H.265码流到PC,上位机软件接收保存码流数据,利用FFmpeg软件解码并测评系统视频压缩性能;利用赛灵思在线逻辑分析仪chipscope抓取内部数据验证码流存储与转发传输功能。测试结果表明,本文设计的系统能够实现全高清视频压缩、存储与转发功能,PC端解码播放码流,视频画面流畅,FFmpeg解码码流数据,平均压缩比约为141,输出码率为4Mbps,与原始视频相比,PSNR值为38 d B。视频存储功能可实现15h时长的码流存储,与理论值接近。视频转发传输可通过LVDS接口达到660Mbps的码流传输功能。
王文清[6]（2021）在《基于FPGA的水资源分布式呈像系统的设计与实现》文中提出可视化监测技术的应用一直是工程研究的重要问题。为了保证视频监控具有有效性与针对性,实现对河道不同监控区域,全方位的实时监控,同时为了保证水域监测的实时性与便捷性,实现对河道多参数动态监测,防止污染问题的发生。针对实际中存在的这些需求,使呈像系统能够更好的应用于水资源监测系统中,本文提出了一种通过硬件加速基于FPGA快速呈像与监测的实现方法。论文的主要内容包括如下几个部分:（1）为了满足广视域、全方位、多参数水资源监测的需求,分析了目前水环境监测技术研究现状以及传统视频图像处理存在的问题,并对存在的问题提出新的解决方案,对系统功能进行整合处理,在此基础上利用FPGA并行处理和实时性高等优点,设计了多摄像头协同与多传感器阵列相结合的多功能一体化的水资源分布式呈像系统。（2）分析了系统功能及需求后,以FPGA为主控芯片,设计了多摄像头协同与多传感器阵列相结合、高速数据缓存,多模式显示的硬件电路以及PCB板的绘制;分析了本系统设计中的关键技术与难点,运用自上而下的系统架构策略,将系统划分为多功能分布式数据采集终端和信息管理监测平台两部分,完成系统相应各功能设计,并详细阐述了系统的构成、逻辑功能设计与验证、高速数据缓存、视频图像算法处理与优化,参数信息融合等多方面的工程设计过程。（3）对系统功能包括四路视频分割、视频图像与传感器参数信息融合,以及多模式实时显示进行了系统性测试,系统功能测试稳定可靠,图像采样速率30帧/秒,最高传输速率可达12Gb/s,可视化界面能够实时动态的对数据进行处理与显示,实现对河流水质、水文数据的全面掌握,整体功能达到预期设计指标。结果表明在相同环境下,传统软件对视频图像算法处理的速度和效率远远低于FPGA并行和流水线处理的效果,在技术实现上有一定的创新性。
马宗亮[7]（2021）在《基于贝叶斯卷积神经网络的癫痫检测》文中研究指明癫痫症（Epilepsy）作为一种常见的神经性疾病,其主要致病原因是由于大脑神经元异常放电。其主要特征为反复地癫痫发作,即为或长或短的严重抽出症状。癫痫的定义是患者在无诱发原因下持续重复的癫痫发作。它通常会导致短期的脑功能障碍,在神经病学中已经称为第二大常见疾病,其患病率仅次于头痛,严重危害患者的身心健康。作为癫痫临床诊断的有效方法,脑电图（EEG）起着不可替代的作用。大脑在活动时,大量神经元同步发生电位。它可以通过较为精密的电子设备,从头皮的各个部位准确记录其自发性生物电信号,进而通过放大器进行放大,将得到的波形进行记录。然而,通过脑电进行癫痫检测往往需要医护人员用肉眼进行判断。通常临床的长程脑电需要持续做24h左右,对如此长的脑电图进行判断不仅需要大量的时间和精力,而且在判断时医生的能力和精力有很大的差异,同时也具有很强的主观性。尤其是在某些非典型的脑电图波形中可能存在较大的差异。随着信息技术的普及以及各种机器学习算法的研究,癫痫自动检测也取得了长足的发展,从最初的半波脑电特征提取,逐渐演变到后来的时域、频域、时频域、非线性等特征提取方法的进一步改进,并与支持向量机（SVM）、随机森林（rf）等机器学习算法相结合对癫痫信号进行分类,使得分类的准确率大大提高,这是目前较为通用的一种检测方法。再到近年来随着人工智能技术被再次开发逐渐火热,研究者们将各种深度神经网络如人工神经网络（NN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等应用到癫痫检测领域。本文提出了一种基于S变换和贝叶斯卷积神经网络的癫痫分类检测算法。其中S变换是一种多尺度的时频域的特征提取方法,它既与傅里叶变换有着直接关系,可以由快速傅里叶变换计算出,同时又有着傅里叶变换没有的优点,在不同的频率其分辨率也不同,与小波变换也有着密切的关系。贝叶斯卷积网络是一种基于卷积神经网络的变种,其将概率模型引入深度神经网络的权重之中,对癫痫诊断领域加入了不确定因素,使分类网络更符合人脑的认知情况。本方法先通过S变换对信号进行预处理,得到信号的功率谱时频域特征图。然后使用贝叶斯卷积神经网络对得到的时频域特征图进行分类,最后使用平滑滤波器和领子技术进行后处理。该方法在来自21位患者的总共509小时的EEG数据中获得了 99.03%的平均灵敏度,97.74%的特异性和97.75%的准确性。敏感性和特异性分别高达100%和99.94%。事件检测的灵敏度为96.67%,错误检测率为0.38。它为基于人工智能的癫痫检测提供了新的方法和思路。
董谱[8]（2021）在《基于视频处理的仓库监控系统设计》文中研究表明仓库作为存放物品的重要场所,若其环境的安全性不能得到保障,将极可能导致物品损坏、仓库失窃甚至仓库失火等事故的发生,因此,对仓库环境的安全监测一直是安防领域的研究重点。近几年来,随着视频监控技术的发展,通过分析视频数据进行环境监测逐渐成为仓库监测的主流发展方向。在此背景下,本文设计并实现了一种基于视频处理的嵌入式仓库监控系统。本系统在远程视频监控的基础上,增加了对视频进行目标检测的功能,能够直接通过仓库现场的嵌入式设备,分析是否有人员入侵及火灾等现象发生。此外,本系统还可以实时监测仓库现场的环境参数,分析仓库当前的环境是否符合物品的存放标准,能够较好地维护仓库的环境安全,具有较高的应用和研究价值。考虑到仓库适合视频监控和参数采集的位置可能存在差异,以及系统安装的灵活性,本系统将硬件部分分为视频模块和参数模块两个部分。视频模块是系统的核心模块,以S5PV210为主控芯片,挂载有摄像头模块、GSM模块和WiFi模块,主要负责视频监控、短信预警以及系统整体的控制管理。参数模块以STM32F407ZGT6为主控芯片,集成了以太网模块和多种传感器,主要负责环境参数的采集。本系统在视频模块上移植了嵌入式Linux操作系统,并以此作为主要软件平台。本系统在设计过程中,通过TCP协议实现环境参数的实时传输;通过SQLite数据库对监控数据进行统一存放和管理;通过OpenCV视觉库对采集的视频进行图像处理和目标检测;通过调用Socket接口和移植视频流服务器实现视频的远程传输;通过调用串口和编写AT指令实现短信的发送。本系统主要采用B/S架构,利用在嵌入式设备上移植嵌入式Web服务器与用户进行交互,使用户可通过浏览网页实时查看仓库现场的环境参数、监控视频等信息。此外,系统也支持C/S架构,用户可通过下载客户端软件与视频模块进行连接实现对仓库环境的实时监控。在完成系统整体的设计后,通过长时间测试,系统整体运行稳定,能够有效监测并记录仓库环境的异常情况,同时提供短信预警,其开发成本低、操作简便、功能全面,符合预期的设计需求。
赵世霞[9]（2000）在《数字视频系统中几种实用的自动检测电路》文中研究表明数字视频系统在对输入的视频信号处理前需要预先知道它的彩色制式、一帧图像的起始点等参数。本文简要介绍了几种基于视频信号同步特征的自动检测电路,这些电路采用基本的数字集成电路构成,即简单又实用也便于用可编程器件来实现。
马德璐[10]（2021）在《基于张量分析的癫痫发作自动检测算法研究》文中研究说明癫痫（Epilepsy）是大脑神经元异常放电引起的一种脑部疾病,同时也是最常见的神经系统疾病之一,其发作时一般表现为牙关紧咬,四肢抽搐,严重时会导致尿便失禁、意识丧失,甚至危及生命。脑电图（Electroencephalogram,EEG）是目前诊断癫痫的主要工具,其中包含了大量的生理和病理信息,脑电信号的分析为医生的诊断提供了指导。目前,癫痫的临床诊断多是依靠医生的自身知识储备和经验,通过肉眼观察脑电原始记录来判断癫痫的发作和结束。然而,脑电图通常24小时不间断记录脑电数据,产生的数据量过于庞大,医生通过肉眼观察的方式判断癫痫发作不仅是一项十分艰苦耗时的工作,并且对医生自身的医学水平提出了很高的要求。因此,构建一种高效的癫痫发作自动检测系统进行计算机辅助诊疗具有十分重要的意义。本文提出了一种基于张量距离和贝叶斯线性判别分析进行癫痫发作检测的新方法。在本方法中,利用多导联脑电信号构成的EEG张量充分考虑了多个导联的时空信息,对癫痫检测性能具有有效的提高和促进,同时对EEG张量进行Tucker分解,提取EEG张量的主成分,有效降低了算法复杂度。在EEG核张量的基础上计算的张量距离特征符合多导联脑电信号的空间特性,反映了EEG张量的空间信息,能够有效地表征发作期和间歇期EEG信号之间的差异。本方法首先通过离散小波分解得到脑电信号的时频特征,构造脑电信号的张量表示,然后利用Tucker分解得到脑电张量的主成分,接着计算不同类别EEG张量之间的张量距离。最后,将张量距离作为特征输入到贝叶斯线性判别分析分类器中进行训练和分类,并利用后处理技术对分类器的输出结果进行处理,得到最终的检测结果。本方法在德国弗莱堡医学院的长程脑电数据集上进行评估,获得了95.12%的灵敏度,97.60%的特异性,97.60%的识别准确率和0.76/h的误检率,显示出良好的检测效果,具有临床应用的潜力。本文的研究工作拓展了张量这一高维数据形式在脑电信号处理和癫痫检测方向的应用,有效促进和推动了癫痫自动检测系统的研究和发展。由于实验数据的限制,本文提出的癫痫发作自动检测算法还需要通过更多的临床数据进一步验证其有效性。
二、数字视频系统中几种实用的自动检测电路（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数字视频系统中几种实用的自动检测电路（论文提纲范文）
（2）基于Hi3516D的低功耗图像采集装置的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及目的和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 低功耗国内外发展现状 |
| 1.2.2 压缩算法国内外发展现状 |
| 1.3 本文的研究内容及安排 |
| 2 总体方案设计 |
| 2.1 主要功能及组成 |
| 2.2 方案设计 |
| 2.2.1 低功耗设计原则 |
| 2.2.2 ARM主控卡 |
| 2.2.3 图像采集卡 |
| 2.2.4 以太网通信卡 |
| 2.2.5 电源卡 |
| 2.2.6 工作流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 硬件设计与分析 |
| 3.1 ARM主控卡设计 |
| 3.1.1 接口设计 |
| 3.1.2 上电顺序 |
| 3.2 图像采集卡设计 |
| 3.2.1 接口设计 |
| 3.2.2 上电顺序 |
| 3.2.3 光学镜头 |
| 3.3 电源卡设计 |
| 3.3.1 关键电源电路设计 |
| 3.3.2 动态调压电路设计 |
| 3.4 对外接口设计 |
| 3.4.1 串口设计 |
| 3.4.2 以太网口设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 程序设计 |
| 4.1 图像采集模块 |
| 4.2 图像压缩模块 |
| 4.2.1 压缩原理 |
| 4.2.2 压缩环节 |
| 4.2.3 码率优化 |
| 4.2.4 区域管理 |
| 4.2.5 实时时钟 |
| 4.3 低功耗模块 |
| 4.3.1 AVS支持 |
| 4.3.2 内核模块 |
| 4.4 UDP通信 |
| 4.4.1 协议选择 |
| 4.4.2 传输流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 设备性能测试与验证 |
| 5.1 测试平台的组成与搭建 |
| 5.2 功耗测试 |
| 5.3 图像质量测试 |
| 5.4 压缩比测试 |
| 5.5 码率测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 设计研究总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）带压修井井口内窥检视仪设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 技术背景及意义 |
| 1.1.1 技术背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 井控安全检测研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 带压修井作业及井控检测技术研究 |
| 2.1 带压修井工艺技术研究 |
| 2.1.1 带压修井工艺 |
| 2.1.2 带压起下管柱 |
| 2.1.3 井控装置工作原理 |
| 2.2 现有井控安全检测技术特点研究 |
| 2.2.1 电磁检测技术 |
| 2.2.2 声发射检测技术 |
| 2.2.3 超声波检测技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统工程应用分析及设计规划 |
| 3.1 实际工程应用分析 |
| 3.1.1 系统设计技术指标 |
| 3.1.2 系统功能及设计需求 |
| 3.2 系统设计总体规划 |
| 3.2.1 系统总体方案 |
| 3.2.2 系统工作原理 |
| 3.2.3 模块化设计难点分析 |
| 3.3 系统设计相关技术选择 |
| 3.3.1 视频信号的采集 |
| 3.3.2 视频图像压缩编码 |
| 3.3.3 流媒体传输协议 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 井口内窥检视仪的设计 |
| 4.1 井口内窥检视仪设计总体概述 |
| 4.2 双摄像头成像系统设计 |
| 4.2.1 系统设计技术参数 |
| 4.2.2 系统组成及工作原理 |
| 4.2.3 模块化设计与实现 |
| 4.3 图像分路传输系统设计 |
| 4.3.1 系统设计技术参数 |
| 4.3.2 系统设计方案选择 |
| 4.4 监控主机系统设计 |
| 4.4.1 系统设计技术参数 |
| 4.4.2 系统组成及功能 |
| 4.4.3 系统录像存储设计 |
| 4.5 井口工作台防爆显示器 |
| 4.5.1 系统设计技术参数 |
| 4.6 系统供电设计 |
| 4.6.1 系统供电模块化设计 |
| 4.7 视频图像的解释处理 |
| 4.7.1 图像增强处理 |
| 4.7.2 接箍识别处理 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统组装测试及现场试验 |
| 5.1 系统模块化组装测试 |
| 5.1.1 双摄像头成像系统组装测试 |
| 5.1.2 图像分路传输系统组装测试 |
| 5.1.3 监控主机系统组装测试 |
| 5.1.4 井口工作台防爆显示器组装及测试 |
| 5.2 系统总体及功能测试 |
| 5.2.1 系统总体测试 |
| 5.2.2 系统录像存储测试 |
| 5.2.3 仪器耐压能力测试 |
| 5.2.4 遇到的问题及解决方案 |
| 5.3 系统现场应用试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（4）油管内窥镜检测系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 现有油管无损检测技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 检测系统总体方案设计及关键技术 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.1.1 需求分析 |
| 2.1.2 总体方案设计 |
| 2.2 视频采集技术 |
| 2.2.1 视频信号 |
| 2.2.2 CCD传感器与CMOS传感器 |
| 2.2.3 视频制式 |
| 2.3 视频编解码技术 |
| 2.3.1 数据冗余 |
| 2.3.2 视频编解码标准 |
| 2.3.3 视频编解码原理 |
| 2.4 流媒体传输技术 |
| 2.4.1 TCP/IP协议 |
| 2.4.2 RTSP协议 |
| 2.5 激光技术 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 检测系统硬件设计 |
| 3.1 硬件总体设计 |
| 3.2 360°水平激光器模块设计 |
| 3.2.1 激光供电模块 |
| 3.2.2 激光模块 |
| 3.2.3 直流升压电路 |
| 3.2.4 360°激光器外部扶正器设计 |
| 3.3 激光和摄像头连接模块设计 |
| 3.4 图像采集模块设计 |
| 3.4.1 图像传感器选型 |
| 3.4.2 焦距和广角参数确定 |
| 3.5 辅助光源设计 |
| 3.6 视频编解码器模块设计 |
| 3.6.1 处理芯片选择 |
| 3.6.2 时钟电路模块设计 |
| 3.6.3 Flash存储模块设计 |
| 3.6.4 SD卡存储模块设计 |
| 3.6.5 以太网模块设计 |
| 3.6.6 电源模块设计 |
| 3.6.7 UART模块设计 |
| 3.7 推送模块设计 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 检测系统软件设计 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 界面设计 |
| 4.3 功能实现 |
| 4.3.1 登录与注销 |
| 4.3.2 设备通道树获取 |
| 4.3.3 视频预览播放 |
| 4.3.4 视频录像 |
| 4.3.5 视频抓图 |
| 4.3.6 视频及图片存储 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 检测方法实验分析与系统测试及现场应用 |
| 5.1 检测方法实验研究 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.3 工程应用 |
| 5.3.1 施工准备 |
| 5.3.2 检测过程与检测结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加的科研情况及获得的学术成果 |
（5）全高清视频压缩、存储与转发系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频编码算法研究现状 |
| 1.2.2 视频编码存储产品研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容及论文结构 |
| 2 全高清视频压缩、存储与转发系统方案设计 |
| 2.1 系统指标分析 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 关键技术分析 |
| 2.3.1 H.265 编码技术 |
| 2.3.2 以太网RGMII接口通信技术 |
| 2.3.3 大容量NAND FLASH管理技术 |
| 2.3.4 LVDS接口传输技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 全高清视频压缩、存储与转发系统硬件电路设计 |
| 3.1 主控模块电路设计 |
| 3.1.1 Hi3516A视频编码模块介绍 |
| 3.1.2 FPGA主控模块电路设计 |
| 3.2 视频采集模块电路设计 |
| 3.3 视频存储模块电路设计 |
| 3.4 视频转发模块电路设计 |
| 3.5 电源管理模块电路设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 全高清视频压缩、存储与转发系统软件设计 |
| 4.1 Hi3516A嵌入式视频编码压缩软件设计 |
| 4.1.1 Hi3516A开发环境搭建 |
| 4.1.2 视频编码控制模块 |
| 4.1.3 H.265 码流转发模块 |
| 4.2 RGMII接口逻辑设计 |
| 4.3 视频存储逻辑设计 |
| 4.3.1 FLASH异步接口基本时序 |
| 4.3.2 FLASH初始化控制 |
| 4.3.3 FLASH擦除和坏块管理 |
| 4.3.4 FLASH读写控制 |
| 4.4 视频转发逻辑设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统功能测试与结果分析 |
| 5.1 测试平台搭建 |
| 5.2 视频压缩性能测试 |
| 5.2.1 视频码率及压缩比测试 |
| 5.2.2 视频质量测试 |
| 5.3 RGMII接口功能测试 |
| 5.4 视频存储和转发功能测试 |
| 5.4.1 FLASH读写测试 |
| 5.4.2 LVDS传输测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于FPGA的水资源分布式呈像系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 分布式呈像监测系统的发展趋势 |
| 1.4 课题研究主要内容及结构安排 |
| 2 水资源呈像系统中关键技术及应用领域 |
| 2.1 FPGA关键技术简介 |
| 2.1.1 FPGA构成结构 |
| 2.1.2 FPGA设计方法 |
| 2.2 FPGA呈像系统在图像处理中的优势 |
| 2.3 呈像系统中的传感器技术 |
| 2.4 FPGA技术在水资源监测中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 水资源呈像系统硬件设计 |
| 3.1 呈像系统硬件方案设计 |
| 3.2 主控板选型与应用 |
| 3.2.1 主控芯片选型与应用 |
| 3.2.2 DDR3存储模块 |
| 3.2.3 SPI Flash存储模块 |
| 3.2.4 外部晶振 |
| 3.2.5 主控板实物图 |
| 3.3 功能接口板硬件电路设计 |
| 3.3.1 四路输入视频硬件设计 |
| 3.3.2 电源模块硬件设计 |
| 3.3.3 多模式视频输出模块硬件设计 |
| 3.3.4 配置模块硬件设计 |
| 3.3.5 传感器数据采集硬件设计 |
| 3.4 功能接口PCB板设计与实物展示 |
| 3.4.1 功能接口PCB板设计 |
| 3.4.2 呈像系统实物图 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 水资源呈像系统软件设计与实现 |
| 4.1 总体功能模块划分与逻辑功能实现 |
| 4.2 多摄像头视频图像采集与预处理 |
| 4.2.1 BT656标准简介 |
| 4.2.2 BT656数据结构 |
| 4.2.3 BT656视频数据解析模块 |
| 4.3 高速视频图像缓存处理 |
| 4.3.1 DDR3简介 |
| 4.3.2 DDR3读写逻辑设计与调试 |
| 4.4 广域视频图像算法的研究与改进 |
| 4.4.1 双线性插值算法的实现与优化 |
| 4.4.2 四路视频分割处理 |
| 4.4.3 YCbCr格式转换器设计 |
| 4.4.4 色度空间转化单元 |
| 4.5 多传感器数据接收与发送模块 |
| 4.5.1 参数信息融合 |
| 4.5.2 UART数据帧格式 |
| 4.5.3 串口功能仿真 |
| 4.5.4 传感器数据传输协议设计与实现 |
| 4.6 寄存器配置模块 |
| 4.6.1 I2C总线使用及时序配置 |
| 4.6.2 SIL9134和TW2867寄存器参数配置 |
| 4.7 多模式视频显示模块设计 |
| 4.7.1 VGA视频输出时序设计 |
| 4.7.2 HDMI视频输出时序设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 结果测试与分析 |
| 5.1 功能测试 |
| 5.2 测试结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（7）基于贝叶斯卷积神经网络的癫痫检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 概述 |
| 1.1.2 脑电图介绍 |
| 1.1.3 癫痫脑电 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 癫痫检测方法 |
| 1.2.2 癫痫检测方法现状 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 |
| 第2章 脑电信号特征提取方法与S变换 |
| 2.1 脑电信号时频特征提取方法 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 短时傅里叶变换 |
| 2.1.3 连续小波变换 |
| 2.2 S变换 |
| 2.3 S变换在脑电信号特征提取中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 人工神经网络(NN)与贝叶斯卷积神经网络 |
| 3.1 深度学习与神经网络 |
| 3.1.1 M-P模型 |
| 3.1.2 多层感知机与人工神经网络 |
| 3.1.3 卷积神经网络(CNN) |
| 3.2 贝叶斯反向传播 |
| 3.3 贝叶斯卷积神经网络 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 实验数据与方法 |
| 4.1 实验数据 |
| 4.2 实验模型与方法 |
| 4.2.1 预处理 |
| 4.2.2 实验网络模型 |
| 4.2.3 后处理方法 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 系统评估标准 |
| 4.3.2 基于时间段的评估方法 |
| 4.3.3 基于发作事件的评估方法 |
| 4.4 结果分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）基于视频处理的仓库监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 仓库监控系统的发展现状 |
| 1.2.2 视频监控技术的发展现状 |
| 1.3 本文研究目的和内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 系统硬件平台设计 |
| 2.1 系统硬件平台总体设计 |
| 2.2 参数模块设计 |
| 2.2.1 核心控制模块 |
| 2.2.2 传感器采集模块 |
| 2.2.3 以太网模块 |
| 2.3 视频模块设计 |
| 2.3.1 嵌入式微处理器 |
| 2.3.2 嵌入式开发板 |
| 2.3.3 摄像头模块 |
| 2.3.4 短信预警模块 |
| 2.3.5 无线模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 运动目标与火焰目标检测研究 |
| 3.1 视频图像预处理 |
| 3.1.1 图像灰度化处理 |
| 3.1.2 图像滤波处理 |
| 3.1.3 图像形态学处理 |
| 3.2 运动目标检测 |
| 3.2.1 运动目标检测算法研究 |
| 3.2.2 运动目标检测结果分析 |
| 3.3 火焰目标检测 |
| 3.3.1 火焰目标颜色模型 |
| 3.3.2 火焰目标动态特征检测 |
| 3.4 基于Kalman滤波的目标跟踪 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统开发环境构建 |
| 4.1 嵌入式开发环境构建 |
| 4.1.1 虚拟机和Redhat安装 |
| 4.1.2 交叉编译器移植 |
| 4.2 嵌入式Linux系统移植 |
| 4.2.1 嵌入式Linux系统简介 |
| 4.2.2 BootLoader移植 |
| 4.2.3 系统内核移植 |
| 4.2.4 根文件系统移植 |
| 4.3 计算机视觉库OpenCV及移植 |
| 4.3.1 OpenCV视觉库简介 |
| 4.3.2 OpenCV视觉库移植 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统软件功能设计 |
| 5.1 参数采集功能设计 |
| 5.1.1 参数采集与传输程序设计 |
| 5.1.2 SQLite数据库及移植 |
| 5.1.3 参数接收与存储程序设计 |
| 5.2 视频监控功能设计 |
| 5.2.1 V4L2视频采集程序设计 |
| 5.2.2 OpenCV视频分析程序设计 |
| 5.2.3 基于C/S模式的视频传输 |
| 5.2.4 基于B/S模式的视频传输 |
| 5.3 短信预警功能设计 |
| 5.4 基于C/S模式的交互功能设计 |
| 5.4.1 Qt Creator的安装和配置 |
| 5.4.2 客户端界面设计 |
| 5.5 基于B/S模式的交互功能设计 |
| 5.5.1 Boa服务器及移植 |
| 5.5.2 HTML网页设计 |
| 5.5.3 CGI程序设计 |
| 5.5.4 内网穿透技术研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试与分析 |
| 6.1 数据采集测试 |
| 6.2 视频监控测试 |
| 6.3 异常记录及预警测试 |
| 6.4 目标识别测试 |
| 6.4.1 运动目标识别测试 |
| 6.4.2 火焰目标识别测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于张量分析的癫痫发作自动检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 癫痫发作自动检测的研究现状 |
| 1.2.1 脑电特征提取研究现状 |
| 1.2.2 脑电分类研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 论文研究内容和结构安排 |
| 第2章 脑电信号基础知识 |
| 2.1 脑电图 |
| 2.1.1 脑电图简介 |
| 2.1.2 脑电采集技术 |
| 2.2 脑电信号的特点 |
| 2.3 癫痫脑电信号 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 脑电信号的张量表示及张量分解 |
| 3.1 张量 |
| 3.2 EEG张量模型 |
| 3.3 张量Tucker分解 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于张量距离和贝叶斯线性判别分析的癫痫发作自动检测 |
| 4.1 小波分析 |
| 4.2 张量距离特征提取 |
| 4.3 贝叶斯线性判别分析 |
| 4.4 后处理技术 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果与讨论 |
| 5.1 实验数据 |
| 5.1.1 EEG数据库 |
| 5.1.2 训练数据和测试数据 |
| 5.2 性能评价指标 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
四、数字视频系统中几种实用的自动检测电路（论文参考文献）
- [1]小型饮用水水质检测系统设计与实验测试[D]. 张涛. 哈尔滨工业大学, 2021
- [2]基于Hi3516D的低功耗图像采集装置的设计与实现[D]. 曹飞. 中北大学, 2021(09)
- [3]带压修井井口内窥检视仪设计[D]. 李磊. 西安石油大学, 2021(09)
- [4]油管内窥镜检测系统研制[D]. 胡朋. 西安石油大学, 2021(09)
- [5]全高清视频压缩、存储与转发系统设计与实现[D]. 马军. 中北大学, 2021(09)
- [6]基于FPGA的水资源分布式呈像系统的设计与实现[D]. 王文清. 西安工业大学, 2021
- [7]基于贝叶斯卷积神经网络的癫痫检测[D]. 马宗亮. 山东大学, 2021(12)
- [8]基于视频处理的仓库监控系统设计[D]. 董谱. 华中师范大学, 2021
- [9]数字视频系统中几种实用的自动检测电路[J]. 赵世霞. 无线电通信技术, 2000(06)
- [10]基于张量分析的癫痫发作自动检测算法研究[D]. 马德璐. 曲阜师范大学, 2021