怎么设计基于嵌入式Linux的运动目标检测系统？

738 嵌入式 Linux GSM

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 随着社会的发展和科技的进步，人们的安防意识越来越强，而计算机网络技术，通信技术，和数字视频编码技术的日益成熟，使基于计算机的多媒体视频监控系统成为可能。 0
2019-8-27 06:16:17　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × HengDu 该类别下有 16 个回答。邀请回答 heks 该类别下有 16 个回答。邀请回答 ChristineGu 该类别下有 16 个回答。邀请回答 nhonglan 该类别下有 15 个回答。邀请回答 yonglanzhang 该类别下有 15 个回答。邀请回答 dfasda 该类别下有 15 个回答。邀请回答 wenminglang 该类别下有 14 个回答。邀请回答 C880U 该类别下有 14 个回答。邀请回答 jhdfvs 该类别下有 14 个回答。邀请回答 chm5 该类别下有 14 个回答。邀请回答 muwersddg 该类别下有 14 个回答。邀请回答杀狼000 该类别下有 14 个回答。邀请回答飞雪9366 该类别下有 13 个回答。邀请回答 billbian 该类别下有 13 个回答。邀请回答 a732538 该类别下有 13 个回答。邀请回答 hrtuoyu 该类别下有 13 个回答。邀请回答 hfgdzc 该类别下有 13 个回答。邀请回答 thyysbk 该类别下有 13 个回答。邀请回答凡人wlj 该类别下有 13 个回答。邀请回答 kszdj113 该类别下有 13 个回答。邀请回答举报康大争相关推荐 • Linux作为嵌入式操作系统的优势是什么？如何建立嵌入式Linux？ 2330 • 如何构建嵌入式Linux系统？ 1518 • 如何建立嵌入式Linux系统？ 485 • 基于ARM怎么搭建嵌入式Linux系统？ 1931 • 嵌入式Linux系统的设计与应用 1836 • 运动目标检测系统是怎么实现的？ 2165 • 怎么实现基于Linux的嵌入式车载导航系统的设计？ 1671 • 嵌入式系统中的目标识别技术有哪些？ 1760 • 嵌入式linux学**汇总 2626* • 如何使用PCS进行嵌入式Linux研究？ 1323 2个回答

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2019-8-27 16:37:00 评论举报头像被屏蔽

答案对人有帮助，有参考价值 0 2 硬件结构本文采用广州友善之臂公司的Tiny6410开发板，Tiny6410是一款以ARM11(三星S3C6410)作为主处理器的嵌入式板，该CPU基于ARM11-76JZF-S核设计，内部集成了强大的多媒体处单元。硬件架构如图2所示。短信通知模块的Q2403A为WAVECOM公司推出的一款GSM GPRS模块，其体积较小，重量较轻，主要由射频天线，内部FLASH，SRAM和GSM基带处理器，匹配电源和一个40脚的ZIF插座组成。GSM基带处理器是核心部件，其作用相当于一个协处理器，用来处理外部系统通过串口发送过来的AT指令。 3 软件平台系统软件平台以Linux操作系统为基础，首先在宿主机上建立交叉编译环境，并安装交叉编译器arm-Linux-gcc。其次完成U-Boot以及Linux 2．6．33内核的移植和编译，构建基于busy-box1．13．3的根文件系统，由于嵌入式服务器资源的局限性，包括内存大小，CPU的处理能力等。因此，在设计过程中需要对内核进行裁剪，在提高系统性能的同时减少了系统资源的占用，在剪裁过的Linux操作系统上编写运动检测的应用程序和短信报警程序。 3．1 嵌入式Linux下的运动目标检测算法目前，对运动物体的检测和运动参数测量的研究方向主要有2种，即：运用人工神经网络和运用图像处理的方法，大多数专家学者都把研究重点放在运用图像处理的方法进行运动目标检测和跟踪，现在的比较有效的图像运动目标检测的方法主要是光流法和差分图像法。一般来说光流发的时间开销很大，其实时性和实用性。相反，图像差分法比较简单，易于实现，图像差分法可分为2类：背景图像差分法和帧间差分法。背景图像差分法是传统运动目标检测方法中最直接最简序列图像当前帧与背景图像做减法运算。由于运动物体和背景在灰度或色彩上存在差别，相减后所得的结果中每一像素的值和一个预先设定的阈值相比较，如果这个像素的值大于设定的阈值，则判定被监控的场景中存在运动物体，总而得到运动的目标。背景图像差分法原理设计简单，但同时也存在受光线，天气等外界条件变化的影响较大。帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧做差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况，当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图像序列逐帧的差分，相当于对图像序列进行时域上的高通滤波。帧间差分法对光线等场景变化不太敏感，能适应各种动态环境，稳定性较好，其缺点是：不能提取出对象的完整区域，只能提取出边界，当物体在前后两帧中几乎完全重叠时，则检测不到运动的物体。鉴于背景差分法和帧间差分法的优缺点，将两种方法结合起来，使它们优势互补。在视频图像序列中，利用已有的背景差分法和帧间差分法作为启示，将动态图像中连续两帧差图像和背景差图像直接进行与操作，再将结果进行二值化处理得到运动结果。

2019-8-27 16:37:04 评论举报王晶