毕业设计 基于ARM的图像采集系统的设计

a基于ARM的嵌入式网络视频监控系统设计与实现目录基于ARM的嵌入式-1 -网络视频监控系统设计与实现.................................................................................... -1 -目录 ............................................................................... -1 -一、绪论............................................................................ -1 -1.1研究意义-1 -1.2市场需求-1 -1.3目前视频监控系统国内外常见方案设计-2 -1.4系统设计目标-3 -1.5技术可行性-4 -二、嵌入式系统介绍................................................................ -5 -2.1嵌入式系统定义-5 -2.2嵌入式系统特点-5 -2.3嵌入式系统的组成-6 -三、视频编解码和网络协议的选择73.1网络传输协议的分析选择73.1.1网络传输协议的分析73.1.2网络协议的选择和设计'123.1.3视频数据传输方式的选择.13 3.2图像压缩算法的分析选择133.2.1压缩的必要性和可能性.133.2.2系统视频压缩方法的选择.14四、监控系统方案设计154.1监控系统总体方案选择154.2监控系统硬件方案设计164.2.1嵌入式处理器的选择164.2.2Flash 的选择184.2.3网卡的选择.184.2.4摄像头的选择184.2.5存储硬盘接口的选择19五、硬件平台设计205.1网络视频监控系统的硬件架构205.2各模块及接口设计215.2.1存储系统模块及接口设计.215.2.2串口电路设计285.2.3调试接口电路305.2.4USB HOST 接口设计315.2.5监控系统硬件整体方案设计315.3监控系统软件整体方案设计325.3.1软件开发平台及开发工具的选择.325.3.2构建嵌入式软件平台335.3.3BootLoader 移植.345.3.4移植Linux2.6.14 内核.405.3.5CGI 简介.435.3.6监控系统软件方案.44六、系统的设备驱动程序移植456.1网卡驱动移植466.1.1核心板网卡移植.466.1.2主板网卡移植486.2摄像头驱动移植54七、监控系统软件的设计及实现557.1监控系统功能模块作用及设计557.2Linux下多线程编程技术571.2.1系统视频压缩方法的选择.587.3视频采集模块软件设计597.3.1关于Video4Linux607.3.2多路图像采集的实现647.4视频编码和解码模块设计647.4.1JPEG 标准657.4.2JPEG 解码677.4.3动态图像解码的优化677.4.4获取压缩后每一帧大小677.4.5WEB服务器搭建687.4.6PC上显示模块设计.727.4.7保存视频文件的设计n7.4.8FTP服务器的设计167.4.9系统运行性能77一、绪论1.1研究意义嵌入式是当今最为热门的概念之一，其应用领域也非常之广泛，无论是在工业控制、交通管理、信息家电、安防，还是个人手持设备，都有着非常广泛的应用。

基于Matlab的毕业设计题目：基于Matlab的图像处理与识别系统设计一、题目背景图像处理与识别是计算机视觉领域的重要应用，Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像处理与识别变得更加容易。

本毕业设计旨在利用Matlab 实现一个基于图像处理的毕业设计项目，通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别，实现对图像的自动识别。

二、设计目标1. 对输入的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。

2. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理等。

3. 实现基于分类器的图像识别系统，能够根据特征分类并识别出不同的图像。

4. 评估系统性能，通过对比实验和分析，验证系统的准确性和稳定性。

三、设计思路1. 采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。

2. 对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提取出有用的特征。

3. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，如边缘检测、纹理分析等，提取出关键特征。

4. 根据提取的特征，设计分类器，实现图像的自动识别。

5. 对系统性能进行评估，包括准确率、召回率、F1得分等指标。

四、技术实现1. 使用Matlab的图像处理工具箱对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、增强等操作。

2. 利用Matlab的滤波器对图像进行边缘检测，如Sobel滤波器、Canny滤波器等。

3. 使用纹理分析方法对图像进行纹理特征提取，如灰度共生矩阵等方法。

4. 根据提取的特征，设计分类器，如支持向量机（SVM）、神经网络等。

5. 使用Matlab的优化工具箱对分类器进行训练和优化，提高分类器的准确率和稳定性。

五、实验结果与分析1. 实验数据集：采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。

实验数据集需要涵盖多种场景和类别，如人脸识别、手势识别、交通标志识别等。

2. 实验结果：对不同类型和背景的图像进行测试，验证系统的准确性和稳定性。

目录1.绪论 (1)1.1 课题研究的意义 (1)1.2 数据采集技术的发展历程和现状 (1)1.3 本文的研究内容 (2)1。

4 系统设计涉及的理论分析 (2)2.系统设计 (4)2.1方案选择 (4)2。

2系统框图 (5)3.单元电路设计 (6)3.1信号调理电路 (6)3.2高速Ａ／Ｄ模块 (7)3。

3 FPGA模块设计 (8)3。

4MCU模块设计 (8)3.5数据采集通道总体原理图 (9)3.6硬件电路总体设计 (9)4。

软件设计 (10)4。

1 信号采集与存储控制电路工作原理 (10)4.2 信号采集与存储控制电路的FPGA实现 (11)4.3 原理图中的各底层模块采用VHDL语言编写 (12)4。

3。

1三态缓冲器模块TS8 (12)4.3。

2分频器模块fredivid (13)4.3.3地址锁存器模块dlatch8 (14)4。

3.4地址计数器模块addrcount (15)4.3.5双口RAM模块lpm_ram_dp (16)4.4 数据显示模块设计 (18)4。

4.1 主程序 (18)4。

4。

2 INT0中断服务程序 (19)4。

4.3 INT1中断服务程序 (19)4。

5软件仿真 (20)4.5.1三态缓冲器模块TS8 (20)4。

5.2分频器模块fredivid (20)4。

5。

3地址锁存器模块dlatch8 (20)4.5。

4地址计数器模块addrcount (21)5。

系统调试 (21)5.1 单片机子系统调试 (21)5。

2 FPGA子系统调试 (22)5.3 高速A/D模块的调试 (22)6 总结 (22)致谢 (22)参考文献 (23)附录 (25)高速数据采集系统设计摘要：随着数字技术的飞速发展，高速数据采集系统也迅速地得到了广泛的应用.在生产过程中，应用这一系统可以对生产现场的工艺参数进行采集、监视和记录，为提高生产质量，降低成本提供了信息和手段。

在科学研究中，应用数据采集系统可以获取大量的动态数据，是研究瞬间物理过程的有力工具，为科学活动提供了重要的手段.而当前我国对高速数据采集系统的研究开发都处于起步阶段,因此，开发出高速数据采集系统就显得尤为重要了。

摘要随着计算机软硬件技术的高速发展，计算机数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，如计算机图像识别、图像检索、图像工业化应用等。

尤其是计算机识别技术，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理，可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。

虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。

图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。

本系统使用摄像头对图像进行采集图像，~，对采集图像进行图像分割，得到二值化图像，然后通过轮廓跟踪获得图形轮廓信息，最后使用基于轮廓跟踪的图像辨别算法在空域上辨别三角形、矩形、圆形，并在特定的区域上显示相应信息。

关键词：图形辨别角度判别轮廓跟踪ABSTRACTWith the rapid development of computer hardware and software technology, computer digital image processing technology have been widely applied in many fields,Such as image recognition,image retrieval,and image industrial computers recognition technology, by the pattern of recognition techniques,it can recognize the image classification what human eye can not recognize, it can be fast and accurate search, match and identify all sorts of some treatment methods can also use optical or analog technology, but they are nowhere near as flexible digital image processing and convenience, digital image processing, and thus digital image processing become the main aspects of image processing.Graphic distinguish is an important branch of image recognition,graphic distinguish means graphic images by using a specific algorithm,to identify the graphics,for example, identify the triangle, rectangle, round, hexagon and so on. The system uses the image capture camera images from the cameras capture images, and the camerra to the in the image in range of the ~ is Process the collected image, get the binary image, and then contour tracking access to graphics, the outlines of the final image-based contour tracking algorithm to identify the airspace on the identification triangle, rectangle, circle, and in particular to display the corresponding region information.Key words:graphic distinguish angle judgement contour tracking第一章绪论1.1研究内容图形辨别是图像识别技术中一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。

基于STM32的图像动态采集系统摘要随着科技水平的提高，ARM的应用越来越广泛。

本论文旨在对ARM的深入学习，论文对 STM32驱动OV7670图像传感器、以及图像在SSD1289驱动控制芯片的显示、以及图片在SD卡上以文件形式的存储和读取进行了初步的探索和研究。

设计过程中多亏了前辈们的刻苦、钻研留下了宝贵的资料。

对OV7670的驱动程序的开发，主要是引脚的学习和寄存器的配置，对SD卡图片存储的开发采用的是文件的方式存储，简单地说，就是存储的到SD卡上图片能在电脑上直接打开。

期间牵扯到移植文件系统FATFS到STM32上，以前没有这方面的开发经验，主要参考前人的经验。

SSD1289驱动程序主要也是一些引脚和寄存器的配置。

开发过程中牵扯到STM32的中断向量表的配置等很多基础知识，在图片存储过程中则牵扯到很多存储格式的问题，使问题变得复杂化，最后通过查阅相关资料都一一解决。

经过对STM32开发板和OV7670等芯片的学习，最后实现了图像的动态显示、图片的实时采集、存储和读取。

设计过程中碰到了很多问题、一些与课题相关的问题基本都解决了，还有些不属于本论文研究范围的，比如图片的优化显示、清晰度，虽然可以通过驱动程序让清晰度更高，但更多的与芯片本身性能有关，没去做深入的探索和研究。

关键词：STM32，OV7670，SD卡，SSD1289，驱动Based on the dynamic STM32 image acquisition systemABSTRACTWith the improvement of science and technology level, ARM used more widely. This paper aims to further study of the ARM, paper STM32 drive to OV7670 image sensor, and image in the SSD1289 drive control chip of the display, and images on the SD card to file form of storage and read a preliminary exploration and research.The design process of thanks to predecessor, studied hard left invaluable material. To OV7670 driver development, mainly is the pin learning and register configuration, SD card to the development of the storage of the picture is the way file storage, say simply, it is stored to SD card pictures can open direct on the computer. Involved in transplantation during the file system FATFS to STM32, before the development experience, main reference previous experience. SSD1289 driver is primarily some pin and registers configuration. The development process STM32 involved in the interruption of the configuration and many to scale basic knowledge, in the photo storage process is involved in a lot of storage formats, become more complicated, and finally by consulting relevant material all 11 to solve.After the STM32 development board and OV7670 etc chip learning, and finally realize image, the dynamic display of the picture of the real-time data acquisition, storage and read. In the process of design met with many problems, some of the problems and issues related to the basic are solved, and some do not belong to this research scope of, such as pictures of the optimization of the display, definition, although can through the driver let more clear, but more about performance and chip itself, not to do in-depth exploration and research.Key words: STM32, OV7670, SD card, SSD1289, drive目录前言 0第1章STM32处理器概述 (2)STM32简介 (2)Cortex-M3内核简介 (2)STM32开发板资源介绍 (12)STM32中断 (12)第2章×××××× (13)×××××× (13)×××××× (13)×××××× (13)×××××× (14)×××××× (14)第3章×××××× (15)×××××× (15)×××××× (15)×××××× (15)×××××× (15)第4章×××××× (16)×××××× (16)×××××× (16)×××××× (16)×××××× (16)第5章×××××× (17)×××××× (17)×××××× (17)×××××× (17)×××××× (17)×××××× (17)×××××× (17)结论 (18)谢辞 (19)参考文献 (20)附录 (22)外文资料翻译 (23)前言随着社会智能化程度的提高，特别是近年来物联网的发展，图像动态采集越来越多地应用到社会的各个领域。

-42-20078产品设计与实现一、前言二、数字视频监控系统的组成三、视频服务器的硬件实现监控系统作为现代企业不可缺少的重要组成部分,已广泛应用于交通、医院、银行、家居、视频会议和视频点播、证券、远程教育等诸多领域,可以有效地避免安全隐患的发生,保障员工人身安全和企业资产不受损失,实现无人值守。

早期的模拟监控系统不能联网,只能与监控中心进行点对点通信,随着图像与视频处理技术、网络技术和自动控制技术的发展,视频监控系统已过渡到数字化的网络监控。

它以数字视频的压缩、传输、存储和播放为核心,采用先进的数字图像压缩编/解码技术和传输技术,将智能图像处理与识别技术用于图像显示、调整、跟踪,根据现场环境智能调节摄像机的位置及清晰度,对物体进行跟踪识别,对图像进行分析和处理。

数字视频监控系统主要由监控中心、通信链路和多个监控站点组成。

通讯链路在企业内部使用企业已经铺设好的局域网线路,将其连人企业内部网,然后可以将其接人Internet,以便将信号传输给远端分控计算机或授权用户。

传输的数据包括视频、报警等录像数据和控制信号。

监控中心具有电视墙、磁盘阵列、服务器、交换机和路由器等网络设备,还可以通过多级级联构成多级监控系统。

监控站点主要由视频服务器和摄像机组成,整个系统组网灵活;可以突破地域限制,进行大规模、远距离的实时图像监控和报警处理。

如图1所示。

监控系统的软件包括客户端、服务器端软件两部分以及相互之间的通信。

在实际工作中,根据实际情况,在需要的地方安装相应的前端监控设备(彩色或黑白摄像机、固定或活动云台、定焦或变焦和相应的软件系统。

图I中的每个监控站点主要由摄像头、云台控制器、网络视频服务器组成,可配置可变镜头、麦克风、扬声器等外设,如图2所示。

其中网络视频服务器以嵌人式微处理器为核心,由视频采集编码模块、网络功能模块、实时时钟模块、摄像头云台控制模块等组成。

嵌人式微处理器是硬件部分的核心 , 采用 SAMSUNG的微处理器S3C4510B。

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嵌入式系统课程设计（报告）题目：基于ARM11的嵌入式视频监控系统设计院系：专业：班级：姓名：学号：指导教师：二〇年月嵌入式系统课程设计（报告）摘要当今世界科学技术飞速发展，越来越多的技术面世，给我们的生产生活带来了巨大的便利，监控摄像头随处可见，成为生活中不可缺少的工具之一。

为了更好地运用高科技带来的便利以及发展最新科技，了解学习是首要任务。

本课题设计选题就是基于当下流行的视频监控技术来完成的，选用的服务器是较为简单的boa服务器辅以基于ARM11架构的S3C6410开发平台，其搭载的操作系统为Linux系统，能够实现我们想要的数据采集与传输的功能。

基于Linux操作使用USB摄像头作为采集终端进行数据的收集，应用程序通过操作设备文件实现对内核驱动的控制，使用C语言编写基于B/S模式下的服务器应用程序，在传输阶段用到了TCP/IP通信协议，最终能够实现对视频数据的一系列操作，从采集、压缩、传递、解压到最后的网页播放等。

基本实现了实时视频监控的需求。

关键词ARM11 嵌入式视频监控Linux操作系统目录第1章绪论 (1)1.1 目的与意义 (1)1.2 发展与趋势 (1)1.3 设计任务 (2)第2章硬件设计 (3)2.1 视屏监控系统的结构设计 (3)2.2 ARM处理器简介 (3)2.3 S3C6410体系结构 (4)2.4定制嵌入式Linux内核 (5)2.5 嵌入式文件系统 (6)第3章软件设计 (9)3.1 Linux操作系统简介 (9)3.2 交叉编译环境的建立 (9)3.3 嵌入式Linux移植 (10)第4章视频采集 (11)4.1 V4L2简介 (11)4.2 采集数据的操作 (11)4.3数据采集函数及解析 (12)第5章视频处理 (14)5.1 格式比较 (14)5.2 JPEG压缩 (14)5.2.1JPEG简介 (14)5.2.2JPEG库简介 (15)第6章系统测试 (17)6.1测试方法 (17)6.2测试结果 (17)结论 (18)参考文献 (19)第1章绪论1.1 目的与意义网络视频监控系统由基于ARM11架构体系嵌入式开发平台和网络客户端组成，实现通过摄像头对图像进行高帧率采集形成的视频数据获取功能，通过硬件开发平台接入以太网网络把视频数据展现到网页上。

STM32和OV2640的嵌入式图像采集系统设计引言随着电子产品向低功耗、低价格、智能化的方向发展,利用视频传感器采集图像成为研究热点，如可视门铃、安全监控[1]、赛车自动循迹[23]、烟叶图像采集[4]、草本叶子图像采集[5]等。

本文根据在线采集、分析、存储图像的需求，设计了嵌入式图像采集系统，运用嵌入式芯片STM32对图像信息进行采集、显示和存储。

1系统结构与功能图像采集系统以基于ARM公司的CortexM3内核的STM32F103RBT6（以下简称STM32）处理器为，配合OV2640摄像头和TFT液晶显示器，是一款采集像素多、实时性好且成本低廉的图像采集系统。

系统的硬件结构框图如图1所示，系统通过JLink口实现程序在STM32上的仿真、在线调试，利用JLINK仿真编程器将编译之后的二进制文件烧写到Flash中，系统每次上电时便可从Flash启动文件系统，图像采集系统采用OV2640摄像头模块，输出显示采用2.4英寸TFT液晶显示屏，可将采集到的数据保存在SD卡中。

当存储按键按下时，系统接收中断，同时将从OV2640摄像头采集到的数据显示在液晶显示屏上2硬件设计2.1CPU处理器本系统用的是32位的CortexM3内核的STM32芯片STM32F103RBT6，支持Thumb2指令集，STM32F103RBT6内部的Flash有128K，SRAM大小为20K，有64个增强I/O口、2个USART、2个12位的A/D转换器[6]。

它的供电电压为2.0～3.6V，拥有省电模式，可以保证低功耗需求。

CPU 主频可以达到72MHz。

2.2OV2640摄像头OV2640具有体积小、工作电压低、兼容I2C总线接口等特点。

通过SCCB总线控制，支持RawRGB、RGB(GRB4:2:2、RGB565/555/444)、YUV(4:2:2)和YCbCr(4:2:2)输出格式，可以输出整帧、二次转换分辨率、取特定区域等方式的各种分辨率的8位或10位的图像帧数据，UXGA （1632×1232）图像达到15fps。

基于单片机的人脸识别毕业设计摘要：随着科技的发展和进步，人脸识别技术已经逐渐成为了新的趋势。

传统的人脸识别技术多采用计算机软件进行处理，但是这种方式需要大量的存储空间和计算能力，并且不太适合于现场实时识别。

为了解决这个问题，本文提出了一种基于单片机的人脸识别系统，并且成功实现了人脸识别功能。

该系统包括人脸采集、人脸处理和人脸识别三个部分。

首先，通过摄像头采集人脸图像，并将其存储于单片机中。

然后，利用图像处理算法对采集的人脸图像进行预处理，从而得到相关特征。

最后，将特征与已知人脸库进行匹配，从而实现真正的人脸识别。

整个系统的核心部分是基于ARM Cortex-M3的STM32F103单片机。

关键词：人脸识别；单片机；图像处理；特征提取；匹配算法Abstract：Keywords: face recognition; microcontroller; image processing; feature extraction; matching algorithm1.引言人脸识别技术是现代生物识别技术中最受欢迎和重要的一种。

随着科技的发展和进步，人脸识别技术已经得到了广泛的应用，比如安全防范、结构自动化、人机交互等。

传统的人脸识别技术多采用计算机软件进行处理，但是这种方式需要大量的存储空间和计算能力，并且不太适合于现场实时识别。

为了解决这个问题，研究者们便开始将人脸识别技术移植到单片机上，以实现轻便、小巧、节能和高性能的要求。

2.系统设计基于上述考虑，本文提出了一种基于单片机的人脸识别系统，并且成功实现了人脸识别功能。

该系统包括人脸采集、人脸处理和人脸识别三个部分。

整个系统的架构图如图1所示。

图1 人脸识别系统架构图2.1 人脸采集人脸采集部分主要通过摄像头采集人脸图像，并将其存储于单片机中。

在本系统中，使用USB摄像头作为人脸采集的设备，并通过USB接口将采集到的图像传输至单片机中。

基于FPGA和ARM的图像采集传输系统0引言图像处理技术的快速发展，使得图像采集处理系统在提高农业生产自动化程度中的应用越来越广泛。

目前的图像采集系统有的基于CCD摄像机、图像采集卡和计算机，有的基于CCD摄像机、解码器、FPGA和DSP，而有的基于CMOS图像传感器芯片、FPGA和DSP，它们在实时性，灵活性，可维护性方面各有优缺点。

而在农业生产中，以基于CCD摄像机、图像采集卡和计算机的系统居多。

本文结合实际系统中的前端图像处理和图像数据传输需要．充分利用AR0 引言图像处理技术的快速发展，使得图像采集处理系统在提高农业生产自动化程度中的应用越来越广泛。

目前的图像采集系统有的基于CCD摄像机、图像采集卡和计算机，有的基于CCD摄像机、解码器、FPGA和DSP，而有的基于CMOS图像传感器芯片、FPGA和DSP，它们在实时性，灵活性，可维护性方面各有优缺点。

而在农业生产中，以基于CCD摄像机、图像采集卡和计算机的系统居多。

本文结合实际系统中的前端图像处理和图像数据传输需要．充分利用ARM的灵活性和FPGA的并行性特点，设计了一种基于ARM+FPGA的图像快速采集传输系统。

所选的ARM (Ad-vanced RISC Machines)体系结构是32位嵌入式RISC微处理器结构，该微处理器拥有丰富的指令集且编程灵活。

而FPGA(Field ProgrammableGate Array)则在速度和并行运算方面有很大优势，适合图像处理的实时性要求。

本文选用Intel公司的Xcale PXA255和Xilinx公司的Spartan-3XC3S1000来实现本系统的设计。

1 系统结构设计本系统的结构框图如图1所示。

图中，图像传感器模块负责图像采集，FPGA用来控制CMOS图像传感器芯片，ARM负责图像数据的交换、以太网芯片的控制及UDP／IP协议的实现，以太网模块主要实现以太网数据传输，SDRAM用于存储图像数据，FLASH为程序存储器。

毕业设计实践：基于深度学习的图像识别系统的设计与实现一、选题背景随着科技的进步和人们对生活质量要求的提高，图像识别技术的应用也越来越广泛。

比如，人脸识别、车牌识别、智能家居等都离不开图像识别技术的支持。

深度学习作为目前最热门的人工智能技术之一，其应用于图像识别领域，在精度和效率上具有传统算法无法比拟的优势。

因此，设计并实现一套基于深度学习的图像识别系统，不仅能够掌握当下最前沿的人工智能技术，同时具有实用性、可推广性和研究性。

二、课题研究内容本次毕业设计将基于深度学习技术，设计并实现一套图像识别系统，其主要研究内容如下：1.图像数据预处理：通过对输入的图像进行处理，提取出所需的特征，为后续模型的训练和推理提供高质量的数据支持。

2.深度学习模型构建：通过选择适合本次任务的模型结构、损失函数和优化器等，搭建一套高效且精度较高的深度学习模型。

3.图像识别系统实现：将前述预处理和模型构建的结果，构建成一个完整的图像识别系统。

在该系统中，可以通过摄像头或上传本地文件的方式，输入图像数据，系统能够快速准确地输出该图像的识别结果。

三、实验步骤1.图像数据采集及标注：针对本次实验所需识别的对象，采集足够多的含有该对象的图像数据，并进行标注。

2.数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括数据清洗、大小调整、裁剪、均衡化等处理。

3.深度学习模型构建：基于深度学习框架，选择合适的模型结构，搭建出图像识别的深度学习模型。

4.训练模型并优化：将预处理完成后的图像数据输入到模型中进行训练，不断优化模型结构和参数，以达到较高的精度和效率。

5.构建图像识别系统：将预处理、模型构建、训练优化所得的结果，构建成一个完整的图像识别系统。

并进行系统测试和优化。

四、预期成果本次毕业设计的预期成果包括：1.基于深度学习技术的图像识别模型设计与实现。

2.完整的图像识别系统，支持实时图像输入、预处理、识别操作，输出较高的识别精度。

3.针对模型训练和系统输出的优化方案和结果分析报告。

基于ARM和Linux的网络视频采集传输方案的设计和实现刘宇;车进【摘要】针对现有的视频采集设备占用较多空间,而且需要使用专用资源的情况,设计了一个基于嵌入式的网络视频采集传输方案.该方案采用ARM11为核心处理器,嵌入式Linux为软件平台,搭建嵌入式平台.将视频服务器MJPG-streamer移植到该嵌入式平台,实现图像的采集、压缩和传输,使用者可在Web浏览器中观察到远端的实时视频画面.实验结果表明,该方法能够很好地采集、处理和发送视频,实现远程观察实时的视频画面,且设备占用空间较小.【期刊名称】《宁夏工程技术》【年(卷),期】2014(013)001【总页数】4页(P30-32,36)【关键词】嵌入式系统;Linux;MJPG-streamer;视频图像采集【作者】刘宇;车进【作者单位】宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川 750021;宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川 750021【正文语种】中文【中图分类】TN919.8;TP368.1在日常生活中，视频采集的应用场合很多，诸如门禁、安防、远程视频会议等.现有的视频采集设备，模块较多，在使用中要占用很多空间.因此，本文提出了一种基于B/S结构的嵌入式Linux的网络视频采集传输方案，该方案取代了以前占用空间较多的视频采集设备，而将图像采集、图像的压缩和编码以及网络传输集成到一个体积小、占用资源少的嵌入式系统中，通过远端的浏览器观察视频画面.1 总体设计本方案采用飞凌嵌入式公司出品的ARM11开发板TE6410作为硬件平台，Linux 操作系统作为软件平台，通过USB摄像头采集图像，然后利用MJPG-streamer 视频流服务器及其相关插件获取、处理图像[1]，并通过网络发送到用户平台，用户可以通过浏览器查看视频.方案整体结构见图1.图1 方案整体结构图2 方案硬件设计本方案主要采用ARM11开发板TE6410、USB摄像头和一台计算机.TE6410开发板搭载了三星公司出品的s3c6410核心板，主频高达533MHz，配有256 MB的DDR内存和4GB的NAND FLASH.TE6410开发板有3个串口，一个LCD扩展口，一个100 M网口.它标配的USB Host插口和USB Slave插口均为2.0标准，采用8位拨码开关选择不同的启动方式.外部扩展端口包括一个SD卡槽，一个Wi-Fi扩展接口，以及摄像头接口和J-TAG接口等.USB摄像头采用罗技公司的C270网络摄像头.采用一台运行Ubuntu12.10操作系统的计算机作为用户平台.方案硬件结构见图2.图2 方案硬件结构图3 方案软件设计本方案软件设计主要包括U-Boot，Linux内核，rootfs.yaffs2，MJPG-streamer 软件的修改和移植[2].方案软件框图见图3.U-Boot是在操作系统运行之前运行的一段小程序,用来完成硬件设备的初始化，从而将系统软硬件环境带到合适状态，为最终调用操作系统做好准备.编译好的U-Boot可以在TE6410开发板附带的光盘里找到.Linux内核采用3.0.1版本，该版本的内核包含USB摄像头的驱动和V4L2驱动框架[3].当内核烧写到开发板中，插上USB摄像头便自动识别.本方案采用rootfs.yaffs2作为TE6410的文件系统.rootfs.yaffs2是一个专门为NAND FLASH存储器设计的嵌入式文件系统，适用于大容量的存储设备，而且它是开源软件，所以采用rootfs.yaffs2作为文件系统[4].MJPG-streamer是一个开源项目，通过支持Linux-UVC的网络摄像头采集JPEG 图像，并且将采集到的图像流式传输成为M-JPEG视频流，通过网络传输给浏览器.它是一个可移植的Linux-UVC流媒体应用.之前，国外的嵌入式爱好者将MJPG-streamer项目移植到了Mini2440平台，并设立了一个名为mjpg-streamer-mini2440的开源项目.基于TE6410开发板，笔者在mjpg-streamer-mini2440开源项目的基础上进行拓展，使之能够移植到TE6410开发板上正常使用.图3 方案软件框图3.1 交叉开发环境的搭建TE6410开发板采用U-Boot作为引导程序、嵌入式Linux系统镜像（版本号为3.0.1）和rootfs.yaffs2文件系统.将这3个文件从开发板附带的光盘里复制到SD 卡中，SD卡插入开发板的SD卡槽，开发板设置为SD卡启动模式，启动开发板一键安装嵌入式Linux系统.交叉开发环境需要Linux桌面系统，选用Ubuntu12.10.首先在计算机安装VMware8.0虚拟机，在虚拟机中安装Ubuntu12.10；再在Uubuntu12.10中安装交叉编译工具链Arm-Linux-Gcc-4.3.2；之后使用VMware8.0自带的VMware-Tools实现虚拟机和主机的文件共享；最后将虚拟机设置为桥接方式使之能够上网，并将虚拟机和开发板设为同一网段后使用ping命令将虚拟机和开发板连通.3.2 MJPG-streamer移植过程将MJPG-streamer视频流服务器移植到TE6410开发板上运行，从而实现图像采集和网络传输，具体移植过程如下：(1)下载mjpg-streamer-mini2440项目源代码：mjpg-streamer-mini2440-read only，并放在ubuntu的一个文件夹中（比如/mnt/webcamera文件夹）. (2)进入 webcamera文件夹中，用 VI编辑start_uvc_yuv.sh 的内容[5]：执行以下命令进行编译链接并打包[6]：在当前目录下会生成mjpg-streamermini2440-bin.tar.gz.经过以上步骤，已将参数配置成适合TE6410开发板和USB摄像头的环境，将它复制到SD卡中.(4)在TE6410开发板上安装MJPG-streamer.将SD卡插入开发板的SD卡槽里，在开发板的终端输入以下命令安装MJPG-streamer：3.3 M-JPEG压缩算法研究与实现M-JPEG视频编码格式,把运动的视频序列当作连续的静止图像来处理，该压缩方式单独完整地压缩每一帧，在编辑的过程中可随机存储每一帧，可进行精确到帧的编辑.其主要特点是基本不考虑视频流中不同帧之间的变化，只单独对某一帧进行压缩.M-JPEG单帧压缩算法为JPEG算法，即把一幅图像分成8×8的方阵之后进行离散余弦变换（DCT）.离散余弦变换是将光强数据转换成频率数据，从而得知强度变化情况.因为人类视觉系统对图像的低频成分比对高频成分有更高的敏感度，因此如果对图像的高频成分进行量化，再还原成光强数据，尽管与原图像有些差异，但人眼难以分辨[7].JPEG压缩是有损压缩，损失的部分是人类视觉不容易觉察到的高频成分，节省大量需要处理的数据信息.以下就是JPEG所使用的二维DCT公式式中：f(i,j)为像素值，F(u,v)为变换系数，u,v为系数下标.在压缩时，将原始图像分成很多个8×8像素的图像数据块.之后，通过零均值化，将每个字节的值从0～255转为-128～+127，并以此作为离散余弦正变换FDCT(Forward DCT)的输入.FDCT将每个数据块的值换为64个DCT系数,第1个系数称为直流系数,而其余63个系数则称为交流系数.在解压缩时,经逆向IDCT(Inverse DCT)将64个DCT系数还原为8×8像素的数据块,然后组成完整图像[8].4 方案测试USB摄像头插入开发板的USB Host端口，开发板上电.首先，在超级终端下进入TE6410开发板，使用ping命令将虚拟机和开发板连通.之后，启动开发板上的服务器端.此时，MJPG-streamer启动，并且其输入组件通过USB摄像头采集JPEG 格式的图像，保存到内存中；网络服务器输出组件能够从内存中获取JPEG格式的图像，并将图像流式传输成为M-JPEG视频流，通过网络服务器发送给计算机.在虚拟机的Web浏览器中输入开发板IP地址发出访问请求，服务器收到访问请求后与客户端建立连接并将视频数据发送到客户端监听端口，用户可以在虚拟机的Web浏览器中观察到实时的视频画面.测试在Ubuntu12.10操作系统下完成，采集原始图像的格式为YUYV，分辨率为640×480，转换成JPEG格式图片的压缩率为0.8∶1.在此测试环境中，视频画面清晰、流畅，实时性好.本方案的测试对照结果见图4，图4a是开发板的液晶屏上显示的YUYV格式图像，图4b是用户平台的Web浏览器中显示的JPEG格式图像.图4 方案的测试对照结果5 结语本方案使用支持Linux-UVC的USB摄像头采集图像，采用飞凌公司出品的ARM11开发板TE6410和嵌入式Linux操作系统处理图像，通过移植MJPG-streamer视频流服务器，实现基于网络的视频采集传输.本方案是一种结构紧凑、占用空间很小的网络视频采集传输方案，不仅USB摄像头非常容易获得，而且充分利用现有的网络资源，不必使用额外的设备或资源.本嵌入式视频采集传输方案将在视频会议、交通监控等方面有很好的应用前景.参考文献:【相关文献】[1]杨宏，张志文.基于Web的嵌入式远程监控系统的研究与实现[J].计算机与数字工程，2012(10):70-72.[2]冯兴乐，王建建，张哲，等.基于嵌入式Linux的无线图像传输在车联网的应用[J].电视技术，2012(21)：156-159.[3]于艳萍，朱晓智，王中训.基于ARM9和USB摄像头的网络视频采集系统设计[J].现代电子技术，2011(24)：49-51.[4]陈毅辉，王存堂，钱帅杰，等.模糊智能控制在卷绕系统中的应用[J].机械设计与制造，2006(7)：146-148.[5]庄严，王骁，汤建敏.嵌入式C/C++系统工程师实训教程[M].北京：清华大学出版社，2011.[6]韦东山.嵌入式Linux应用开发完全手册[M].北京：人民邮电出版社，2009.[7]祝宁，叶念渝.JPEG图像文件格式的分析及应用[J].电脑与信息技术，1999(3)：21-24.[8]许刚，廖斌，李承毅.JPEG图像文件格式分析[J].计算机系统应用，1998(10)：37-39.。

基于ARM11的视频采集与编码系统的设计摘要：基于嵌入式技术的无线视频监控以其灵活性、高集成性、便捷性等诸多优点必将取代传统的有线视频监控。

针对目前视频监控的实际需求，结合嵌入式技术、图像处理技术，设计并实现了一种可靠性高、成本低的嵌入式视频采集及编码系统。

它是视频监控的前端，是无线视频监控系统的一个子系统。

系统选用S3C6410微处理器作为核心板的控制器，采用USB接口的摄像头进行采集，利用S3C6410的硬件编解码模块进行H.264编码。

根据系统的功能要求，开发了zc301摄像头和MFC的设备驱动程序，并采用内存映射方式和双缓冲思想编写了基于V4L的视频采集程序。

探讨了H.264的编码特性和码流结构，利用MFC驱动中的API函数，开发了基于H.264算法的视频编码程序。

测试表明，设计的系统视频采集效率高、图像连续性好、运行稳定。

关键词：嵌入式系统；ARM11；S3C6410；视频采集;视频编码；H.264ABSTRACT:In the future, Wireless video monitoring system based on embedded technology, with many advantages such as flexibility, integration, convenience and so on, will replace existing wired video monitoring system inevitably. Aiming at actual demand of present video monitoring, this paper designs and realizes a reliable and cheap embedded video capturing and compression system, with the combination of embedded technology and image processing technology. This system is the front end of video monitoring and a subsystem of wireless video monitoring system. This system chooses S3C6410 as the kernel board's controller uses the camera with USB interface to capture pictures and encodes the video data using the codec of S3C6410. According to functional requirements of the system, device drivers of MFC and zc301 camera are developed, and video capturing application based on V4L using Memory Mapping and the idea of the double buffer are also developed. After a brief study on the feature and stream structure of H.264, video encoding application based on H.264 with the MFC driver’s API is completed. The test shows that this system has a high efficiency to capture video data, has good continuity for pictures and can run stably.KEY WORD：Embedded system; ARM11; S3C6410; Video capturing; Video encoding; H.264引言视频具有表达客观事物直观、生动、形象，信息丰富等优点，它在各行各业的应用日益受到人们的关注。

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。

使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。

该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。

应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。

整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。

在此基础上还会对系统进行不断地完善。

关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

基于ARM的图像采集系统的硬件设计与实现刘永林;程耀瑜;梁莹;雷红淼【摘要】传统图像采集系统具有复杂、体积大、不便携带等缺点,而嵌入式图像采集系统集图像采集、显示、处理于一体,具有体积小、功耗低的优点.针对安防监控系统的需要,设计出一种基于ARM的图像采集系统.该系统以S3C2410(ARM9)为核心,利用USB摄像头、显示屏和存储器来构建图像采集和处理系统,并搭建必要的外围电路和通信接口,完成了硬件平台的设计.然后移植嵌入式操作系统和驱动程序,最终实现了图像数据的采集、显示和存储等功能,采集图像清晰,符合系统要求.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2011(000)006【总页数】4页(P12-15)【关键词】嵌入式;ARM;S3C2410;图像采集;USB摄像头【作者】刘永林;程耀瑜;梁莹;雷红淼【作者单位】中北大学山西省现代无损检测工程技术研究中心,山西太原030051;中北大学山西省现代无损检测工程技术研究中心,山西太原030051;中北大学山西省光电信息与仪器工程技术研究中心,山西太原030051;中北大学山西省现代无损检测工程技术研究中心,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP30 引言现代社会中，安全监测和防护系统在人们的生活、人身和财产安全等方面扮演着越来越重要的作用。

图像的获取和保存是现代安监防护系统最直接、最有效，同时也是最可靠的方式和手段。

俗话说“百闻不如一见”，图像往往含有大量的信息，远比语言和文字携带信息量大，而且一目了然，通俗易懂。

因此基于图像的安防系统是现代安防系统发展的趋势，被广泛地应用于社会生活中。

针对这种现状，本文设计出一种基于ARM处理器的嵌入式图像采集和存储系统，与传统PC图采集系统体积大、处理速度慢、不宜便携的缺点相比，本系统稳定可靠、轻小便携、成本低廉，且具有速度快、功耗低等优点，具有很强的现实意义和广泛的应用前景。

1 系统总体设计目前，对图像信息采集和处理主要有两种方式:一是利用CCD相机和图像采集卡，将模拟信号转换成数字信号，利用总线传送到上位机进行处理。

中国地质大学（武汉）远程与继续教育学院本科毕业论文（设计）指导教师指导意见表学生姓名：学号：专业：电气工程及其自动化毕业设计（论文）题目：基于ARM的嵌入式远程数据采集系统设计中国地质大学（武汉）远程与继续教育学院本科毕业设计（论文）评阅教师评阅意见表学生姓名：学号：专业：电气工程及其自动化毕业设计（论文）题目：基于ARM的嵌入式远程数据采集系统设计论文原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的本科毕业论文《基于ARM的嵌入式远程数据采集系统设计》，是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。

论文中引用他人的文献、资料均已明确注出，论文中的结论和结果为本人独立完成，不包含他人成果及使用过的材料。

对论文的完成提供过帮助的有关人员已在文中说明并致以谢意。

本人所呈交的本科毕业论文没有违反学术道德和学术规范，没有侵权行为，并愿意承担由此而产生的法律责任和法律后果。

论文作者（签字）：日期： 2014 年9月1日摘要本项目以Linux为平台ARM为核心，加以测距传感器，红外蔽障，循迹传感器，摄像头以实现图像识别，配合一定的机械设备完成从发现到报警、响应，最终完成灭火操作。

预期目标：该项目对用于对火种比较敏感的场合，在安全时期该机器处于侦察状态，不断扫描周围的环境，一旦发现火苗，立即发出报警信号，并循迹走到达火源地并利用自带装备将火苗扑灭。

该项目利用ARM可以移植操作系统并可以并行处理事件的优势，在对于时间要求严格的场合，可以并行完成多个任务，以节约时间进而节约成本，该项目可以最大限度的减少财产损失和保证生命财产安全。

该项目的重要难点在于：拟利用摄像头和传感器确定火源或火种方位的图像识别部分难度较大；在火源或火种方位确定之后如何接近火源，既可以保证机器的安全又要可以把火势较小的火源扑灭的算法，以及实现准确靠近火源的测量和在机器车上安装何种设备可实现小面积火的扑救作业。

另外，整个过程中的操作都是由编制的程序完成，而程序和操作系统关联，所以，整个过程需要的应用程序和驱动程序以及对应的引导编译程序是重点也是难点，也是整个工程中最大的部分。