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1、 中图分类号： TM391.4 论文编号： _ 学科分类号： 510 _ 密 级： 公开 安徽理工大学 硕士学位论文 基于 ARM9的嵌入式智能视频监控系统设计 作者姓名： 钱刚 _ 专业名称： 控制科学与工程 研究方向： 检测技术与自动化控制 导师姓名： 刘国巍 _ 导师单位： 安徽理工大学 _ 答辩委员会主席： 王红光 _ 论文答辩日期： 2016年 6月 1日 安徽理工大学研宄生处 2016年 6月 1曰 A Dissertation in Control Science and Engineering Design of Embedded Intelligent Video Monit
2、oring System Based on ARM9 Candidate: Qiangang Supervisor: Liu Guowei School of Electrical and Information Engineering AnHui University of Science and Technology No. 168, Shungeng Road, Huainan ,232001?P.R. CHINA 独 创 性 声 明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外 , 论文中不包含其他人已经发表
3、或撰写过的研究成果，也不包含为获得 安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而 #用过的材料。与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示谢意。 学位论文作者签名： 雜 日期： Ml年月 _1曰 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 安徽理工大学 有保留、使用学位论文 的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于 安徽理工大学 。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权 安徽理工大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采 用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论
4、文。（保密的学位 论文在解密后适用本授权书 ） 学位论文作者签名：截呙 1| 签 字 曰 期 ： 年月 f曰 导师签名 : 签字曰期 :年 6月丨曰 随着当前监控方面的技术全面发展，视频监控的模式也在不断的发生变化。 最初的模拟监控向模拟 +数字监控的转变拓展了安防产品的应用领域，极大的促 进了安防行业的发展。而从半模拟半数字化模式向以 IP网络摄像机为主的全数字 化、网络化模式发展，则是视频监控技术的第二次发展。尽管视频监控的监控模 式越来越先进，但是它仍然没有实现智能化。近年来，智能视频监控越来越多的 被人们所提到，这是计算机视觉领域的新方向，尤其是随着嵌入式技术的火热发 展，设计出具有一
5、定智能水平且体积小巧的智能监控系统已成为可能。 本文设计的基于嵌入式的智能视频监控系统在硬件上以 ARM公司的 ARM9 架构的S3C2440处理器为核心，辅助以存储芯片、 JTAG、 网卡、串口和摄像头 等外围设备组成硬件系统；在系统软件上为开发板移植了引导加载程序 BootLoader、 Linux操作系统、构建了根文件系统以及建立了交叉编译环境，实现 了在开发板上运行 Linux系统。为了实现视频监控的智能化，在移植好的系统上 移植了能够实现计算机视觉和图像处理方面的通用算法 OpenCV库，同时详细介 绍了当前运动检测技术的几种算法，对每种算法的优点和缺点进行了比较，提出 本文所使用的
6、运动检测算法。在应用软件上将 OpenCV库和运动检测算法相结 合， 借助于 CPU的数据处理能力来达到智能监控的目的。最后，为了本地视频数据能 够远程访问以及设置相关的参数，利用套接字建立了 C/S模型以实现数据的交互， 并使用 Qt Create设计了客户端的人际交互界面 GUI。 最后，实际测试本系统时，测试结果表明本系统能够进行简单的运动目标检 测，实现了视频监控的智能化，基本达到预期的目标。 图 27表 3参 52 关键词：嵌入式系统、智能监控、 OpenCV、 运动目标检测、 C/S模型 分类号： TM391.4 摘要 Abstract With the comprehensive
7、 development of the technology of monitoring, the pattern of video surveillance is changing constantly. The changes from first analog monitoring to analog and digital monitoring expand the application of security products and promoted the development of the security industry greatly. It is the secon
8、d development of video surveillance technology from the semi analog and digital mode to the full digital, network model development based on the IP network camera. Although the monitoring mode of video surveillance is more and more advanced, it is still not intelligent. In recent years, the intellig
9、ent video surveillance is mentioned by more and more people. This is a new direction in the field of computer vision, especially with the hot development of embedded technology, it is possible to design an intelligent monitoring system with a certain level of intelligence and small size. This design
10、 based on embedded intelligent video surveillance system use S3C2440 processor of ARM9 architecture of ARM company as the core in the hardware, and the hardware system is composed of memory chips, JTAQ Ethernet, serial ports, and earner as the peripheral equipment auxiliary; transplanted the bootloa
11、der, Linux operation system, constructed the root file system and established the cross compiler environment in the software system for the development board, so that the Linux system can run on the development board. In order to realize the intelligent video surveillance, transplantated OpenCV libr
12、ary which can realize the image processing and computer vision of many common algorithms in the transplanted system, introduced the current technology of motion detection algorithms at the same time, and compared the advantages and disadvantages of each algorithm, proposed the motion detection algor
13、ithm which will be used in this text. By the combination of the OpenCV library and tiie motion detection algorithm with the data processing capabilities of CPU to achieve the purpose of intelligent monitoring in the application. Finally, for the local video data can be accessed in the remote and to
14、set the related parameters, the client / server (C/S) model is established by using the socket to realize the data interaction and designed the interactive GUI interface of client by using Qt Create. Ill Finally, the test results show that this system can detect the moving target in same simple circ
15、umstance when test the system actually, realized the intelligent video surveillance and reached the expected goals basically. Figures 27 tables3 references52 Key words: embedded system, intelligent surveillance, OpenCV, moving target detection, C/S model Chinese books catalog： TM391.4 目录 m m. i Abst
16、ract . Ill 1绪论 . 1 1.1课题研究背景与意义 . 1 1.2智能视频监控国内外研宄现状及其发展趋势 . 3 1.3课题研宄的主要内容和结构安排 . 4 1.3.1本文主要研宄内容 . 4 1.3.2本文的结构安排 . 5 2嵌入式系统开发平台 . 7 2.1搭建嵌入式开发硬件平台 . 7 2.1.1处理器和开发板介绍 . 7 2.1.2宿主机 . 9 2丄 3其他设备 . 10 2.2系统软件 . 10 2.2.1交叉编译器 . 10 2.2.2 BootLoader . 11 2.2.3移植 Linux操作系统 . 12 2.2.4根文件系统 . 15 2.3系统所需驱动的
17、移植 . 18 2.3.1 USB摄像头驱动 . 18 2.3.2移植网卡驱动 . 19 2.4系统所需库文件的移植 . 21 2.4.1 OpenCV 的移植 . 21 2.4.2 Qt图形库移植 . 22 2.4.3 安装 libjpeg 和 avilib 库 . 23 2.5本章小结 . 24 3智能视频分析技术 . 25 3.1 OpenCV的原理及技术 . 25 3.2 OpenCV命名规则 . 26 3.3 OpenCV的常用函数 . 26 3.4 OpenCV的基本结构 . 27 3.5 OpenCV 的功能 . 29 3.6运动检测原理 . 30 3.6.1帧间差分法 . 30
18、 3.6.2背景差分法 . 32 3.6.3单高斯模型背景法 . 34 3.6.4混合高斯模型背景法 . 36 3.6.5本系统所采用的运动检测算法 . 40 3.7本章小结 . 41 4系统的实现 . 43 4.1视频模块 . 43 4.2抓拍模块 . 48 4.3视频录制模块 . 49 4.4报警模块 . 50 4.5运动检测模块 . 51 4.5.1运动检测算法设计 . 51 4.5.2模块接口设计 . 52 4.6网络传输模块 . 56 4.7主程序实现 . 57 4.8本章小结 . 57 5系统界面设计与测试 . 59 5.1客户端登录界面设计 . 59 5.2客户端主界面设计 .
19、60 5.3系统测试 . 61 5.3.1实时监控测试 . 61 5.3.2运动检测功能测试 . 62 5.3.3实验结果分析 . 63 5-4本章小结 . 63 6总结与展望 . 65 6.1本文工作总结 . 65 6.2 . 66 _ . _ _ 参考文献 . 67 m. n . 7i 作者简介及读研期间主要科研成果 . 72 Contents Abstract in Chinese . I Abstract in English . Ill 1 Introduction . 1 1.1 The research background and significance . 1 1.2 St
20、atus of intelligent surveillance at home and abroad and development trend.3 1.3 The main research content and structure arrangemen . 4 1.3.1 The main research content . 4 1.3.2 The structure of this paper . 5 2 Platform of embedded system development . 7 2.1 . Build the hardware platform of embedded
21、 development . . 7 2.1.1 Processor and development board . 7 2.1.2 Host . 9 2.1.3 Other equipment . 10 2.2 System software . 10 2.2.1 Cross compiler . 10 2.2.2 BootLoader . 11 2.2.3 Transplant Linux operating system . 12 2.2.4 Root file system . 15 2.3 Driver transplantation of the system . 18 2.3.1
22、 USB camera driver . 18 2.3.2 Transplant card driver . 19 2.4 Library file transplant that system required . 21 2.4.1 OpenCV transplantation . 21 2.4.2 Transplantation of Qt graphics library . 22 2.4.3 Install libjpeg.and. avilib library . 23 2.5 The summary of this chapter . 24 3 The analysis techn
23、ology of intelligent video . 25 3.1 Principle and technology of OpenCY . 25 3.2 OpenCVnaming rules . 26 3.3 Commonly used function of OpenCV . 26 3.4 The basic structure of OpenCV . 27 3.5 Function of OpenCV . 29 3.6 The principle of motion detection . . . 30 3.6.1 Inter frame difference method . 30
24、 3.6.2 Background subtraction . 32 3.6.3 Single Gauss model background method . 34 3.6.4 Mixed Gauss model background method . 36 3.6.5 . The algorithm of motion detection used in this system . ,.40 3.7 The summary of this chapter . 41 4 System implementation . 43 4.1 Video module . 43 4.2 Capture m
25、odule . 48 4.3 Video recording module . 48 4.4 Alarm module . 50 4.5 Motion detection module . 51 4.5.1 The design of motion detection algorithm . 51 4.5.2 Module interface design . 52 4.6 Network transmission module . 56 4.7 Main program implementation . 57 4.8 The summary of this chapter . 57 5 Sy
26、stem interface design and test . 59 5.1 Design of client login interfacce . 59 5.2 Design of client main interface . 60 5.3 System test . 61 5.3.1 Real time monitoring and testing . 61 5.3.2 Motion detection function test . 62 5.3.3 Experimental result analysis . 63 5.4 The summary of this chapter . 63 6 Summarization and prospect . 65 6.1 . Summary of the work in this paper . . . 65 6.2 Expectation . 66 Reference . 67 Thanks . 71 Resume of author and main research achieveme