随着科技的进步，视频监控系统正在向嵌入式、数字化、网络化方向发展。嵌入式视频监控系统充分利用大规模集成电路和网络的科技成果，实现了体积小巧、性能稳定、通讯便利的监控产品。 本文以S3C2410为核心硬件平台开发了基于嵌入式的远程视频监控系统，并对关键技术进行了论述和研究。首先给出了系统总体软硬件设计方案，针对本系统硬件对vivi进行了修改和移植，对编译和移植Linux内核以及制作YAFFS文件系统也做了深入的研究，重点讨论了在嵌入式Linux操作系统下开发USB接口摄像头驱动程序和利用linux提供的Video4Linux API函数实现视频数据采集，其次采用背景差法实现了对视频图像中运动目标的检测，然后通过MJPEG压缩算法实现了视频数据压缩，接着介绍了在Linux下基于TCP/IP协议的socket编程，实现了视频数据的网络发送。最后着重论述了嵌入式Web服务器的设计，编写了视频监控主界面程序，并实现了基于B/S模式的视频监控系统结构。 本系统采用模块化设计方法，使得设计更加简洁、高效，具有良好的扩展性和易用性，有利于系统升级。另外采用嵌入式的方法，系统成本较低，易于推广使用。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：小枫残月
一、传感器的定义信息处理技术取得的进展以及微处理器和计算机技术的高速发展，都需要在传感器的开发方面有相应的进展。微处理器现在已经在测量和控制系统中得到了广泛的应用。随着这些系统能力的增强，作为信息采集系统的前端单元，传感器的作用越来越重要。传感器已成为自动化系统和机器人技术中的关键部件，作为系统中的一个结构组成，其重要性变得越来越明显。最广义地来说，传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。国际电工委员会(IEC:International Electrotechnical Committee)的定义为：“传感器是测量系统中的一种前置部件，它将输入变量转换成可供测量的信号”。按照Gopel等的说法是：“传感器是包括承载体和电路连接的敏感元件”，而“传感器系统则是组合有某种信息处理(模拟或数字)能力的传感器”。传感器是传感器系统的一个组成部分，它是被测量信号输入的第一道关口。传感器系统的原则框图示于图1-1，进入传感器的信号幅度是很小的，而且混杂有干扰信号和噪声。为了方便随后的处理过程，首先要将信号整形成具有最佳特性的波形，有时还需要将信号线性化，该工作是由放大器、滤波器以及其他一些模拟电路完成的。在某些情况下，这些电路的一部分是和传感器部件直接相邻的。成形后的信号随后转换成数字信号，并输入到微处理器。德国和俄罗斯学者认为传感器应是由二部分组成的，即直接感知被测量信号的敏感元件部分和初始处理信号的电路部分。按这种理解，传感器还包含了信号成形器的电路部分。传感器系统的性能主要取决于传感器，传感器把某种形式的能量转换成另一种形式的能量。有两类传感器：有源的和无源的。有源传感器能将一种能量形式直接转变成另一种，不需要外接的能源或激励源(参阅图1-2(a))。有源(a)和无源(b)传感器的信号流程无源传感器不能直接转换能量形式，但它能控制从另一输入端输入的能量或激励能传感器承担将某个对象或过程的特定特性转换成数量的工作。其“对象”可以是固体、液体或气体，而它们的状态可以是静态的，也可以是动态(即过程)的。对象特性被转换量化后可以通过多种方式检测。对象的特性可以是物理性质的，也可以是化学性质的。按照其工作原理，传感器将对象特性或状态参数转换成可测定的电学量，然后将此电信号分离出来，送入传感器系统加以评测或标示。各种物理效应和工作机理被用于制作不同功能的传感器。传感器可以直接接触被测量对象，也可以不接触。用于传感器的工作机制和效应类型不断增加，其包含的处理过程日益完善。常将传感器的功能与人类5大感觉器官相比拟： 光敏传感器——视觉；声敏传感器——听觉；气敏传感器——嗅觉；化学传感器——味觉；压敏、温敏、流体传感器——触觉。与当代的传感器相比，人类的感觉能力好得多，但也有一些传感器比人的感觉功能优越，例如人类没有能力感知紫外或红外线辐射，感觉不到电磁场、无色无味的气体等。对传感器设定了许多技术要求，有一些是对所有类型传感器都适用的，也有只对特定类型传感器适用的特殊要求。针对传感器的工作原理和结构在不同场合均需要的基本要求是： 高灵敏度，抗干扰的稳定性(对噪声不敏感)，线性，容易调节(校准简易)，高精度，高可靠性，无迟滞性，工作寿命长(耐用性) ，可重复性，抗老化，高响应速率，抗环境影响(热、振动、酸、碱、空气、水、尘埃)的能力 ，选择性，安全性(传感器应是无污染的)，互换性 低成本 ，宽测量范围，小尺寸、重量轻和高强度，宽工作温度范围 。二、传感器的分类可以用不同的观点对传感器进行分类：它们的转换原理(传感器工作的基本物理或化学效应)；它们的用途；它们的输出信号类型以及制作它们的材料和工艺等。根据传感器工作原理，可分为物理传感器和化学传感器二大类：传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应，诸如压电效应，磁致伸缩现象，离化、极化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器，被测信号量的微小变化也将转换成电信号。有些传感器既不能划分到物理类，也不能划分为化学类。大多数传感器是以物理原理为基础运作的。化学传感器技术问题较多，例如可靠性问题，规模生产的可能性，价格问题等，解决了这类难题，化学传感器的应用将会有巨大增长。常见传感器的应用领域和工作原理列于表1.1。按照其用途，传感器可分类为： 压力敏和力敏传感器 ，位置传感器 ， 液面传感器 能耗传感器 ，速度传感器 ，热敏传感器，加速度传感器，射线辐射传感器 ，振动传感器，湿敏传感器 ，磁敏传感器，气敏传感器，真空度传感器，生物传感器等。以其输出信号为标准可将传感器分为： 模拟传感器——将被测量的非电学量转换成模拟电信号。数字传感器——将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。膺数字传感器——将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。开关传感器——当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时，传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：zhangdebiao
98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段步5：随机确定将选定的路线反转或移动，即两种调整方式：反转、移动。步6：计算代价D，即调整前后的总路程的长度之差步7：按照如下规则确定是否做调整：如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温
上传时间： 2015-03-14
上传用户：himbly
B/s结构，采用 asp.net(C#)+ MS SQL 编写。严格按照三层结构，不失为学习 C#的好例子。安泰OA办公系统自动化系统
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上传时间： 2015-03-22
上传用户：yzy6007
Haskell 中文教程1-3章(flw译) 纯粹的函数型编程语言。以著名逻辑学家 Haskell B. Curry 的名字命名。 最初的目的是想要设计出满足下面这些要求的语言： 1，它必须能够适合教学、研究、应用开发，包括一些大系统的构造。 2，它必须能够使用形式语言来准确描述。 3，它必须是自由免费的，任何人只要愿意都可以获取、使用和再次发布它。 4，它必须建立在大家一致认可的基础上。 5，它应该能够消除目前的函数型编程语言的差异。
上传时间： 2014-01-10
上传用户：685
hilon B协议编程，已在电力上CAN总线系统上应用，开发环境16位单片机
上传时间： 2014-11-27
上传用户：独孤求源
车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
B.Aazhang写的一篇论文，第一次提出了神经网络如何在应用多用户检测中。
上传时间： 2015-07-17
上传用户：ljmwh2000
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
Ma tla b 是当今使用最为广泛的数学软件，它具有相当强大的数值计算、数据处理、系统 分析、图形显示、甚至符号运算功能，是一个完整的数学平台，但是它不能实现端口操作和 实时控制Borland C + +Builder是一种新颖的可视化编程语言，可方便实现交互界面、数据 采集和端口操作等，但是它在数值处理分析和算法工具等方面，效率远远低于Matlab语言
上传时间： 2014-01-24
上传用户：牛津鞋
