【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)和云計算時代的到來，互聯(lián)網的越發(fā)成熟并廣泛的普及于人們生活的方方面面。視頻監(jiān)控作為對未來平安城市、智慧城市的重要支撐手段，也越發(fā)顯得尤為重要。 本課題研究并設計一種基于嵌入式Linux的網絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)，整個系統(tǒng)采用B/S架構，即：以三星公司的S3C2440作為視頻監(jiān)控的核心處理器，通用計算機作為監(jiān)控顯示和控制終端，利用客戶端瀏覽器直接訪問服務器，最終在PC機上顯示監(jiān)控畫面。首先在開發(fā)板搭建嵌入式Linux系統(tǒng)平臺，，依次移植U-Boot引導程序、Linux內核的移植和定制、創(chuàng)建根文件系統(tǒng)，并在此基礎上進行網絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設計。網絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)由五大模塊組成，分別是視頻采集模塊、視頻壓縮模塊、視頻傳輸模塊、Web服務器模塊以及客戶端模塊。視頻采集模塊利用Linux提供的V4L2應用程序接口進行視頻數(shù)據(jù)的采集；然后經過H.264視頻壓縮模塊進行視頻數(shù)據(jù)的壓縮；接著利用流媒體傳輸協(xié)議傳輸視頻數(shù)據(jù)；客戶端可以請求Web服務器，Web服務器接收請求后，將視頻數(shù)據(jù)反饋給客戶端。 網絡監(jiān)控系統(tǒng)設計完成之后，又對三種移動目標跟蹤算法做了相關研究。MeanShift算法的跟蹤窗口不能根據(jù)跟蹤目標大小自適應的調整；CamShift算法雖然能自動調節(jié)跟蹤窗口大小來準確跟蹤目標，但是如果目標顏色和背景顏色相近或是移動目標被完全遮擋，將導致丟跟蹤失敗；基于Kalman濾波改進的CamShift目標跟蹤算法，通過時間更新和測量更新預測下一幀移動目標可能的位置，很好的解決顏色相似或是移動目標被完全遮擋的情況，能夠在較復雜的環(huán)境下準確跟蹤目標。
[Abstract]:With the arrival of big data and cloud computing era, the Internet has become more mature and widely used in all aspects of people's lives. Video surveillance as an important means of support for the future safe city, intelligent city, is also becoming more and more important. This paper studies and designs a network video surveillance system based on embedded Linux. The whole system adopts B / S architecture, that is, Samsung S3C2440 is used as the core processor of video surveillance, and the general computer is used as the monitor display and control terminal. The client browser is used to access the server directly, and finally the monitor screen is displayed on the PC machine. Firstly, the embedded Linux system platform is built in the development board, then the U-Boot boot program is transplanted, the Linux kernel is transplanted and customized, the root file system is created, and the design of the network video monitoring system is carried out on this basis. The network video monitoring system is composed of five modules, namely, video capture module, video compression module, video transmission module, Web server module and client module. The video acquisition module uses the V4L2 application program interface provided by Linux to collect video data, then compressing video data through H.264 video compression module, and then transmits video data by streaming media transmission protocol. The client can request the Web server, and the Web server can feedback the video data to the client after receiving the request. After the design of the network monitoring system has been completed, three moving target tracking algorithms have been studied. The tracking window of the MeanShift algorithm can not be adjusted adaptively according to the size of the tracking target. Although the CamShift algorithm can automatically adjust the size of tracking window to track the target accurately, if the color of the target and the background color are similar or the moving object is completely occluded, it will lead to the loss of tracking failure. The improved CamShift target tracking algorithm based on Kalman filter can predict the possible position of moving target in the next frame by time update and measurement update, which can solve the problem of similar color or the moving target being completely occluded. Able to track targets accurately in more complex environments.
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN948.6

【共引文獻】

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本文編號：2389413