基于Hi3531的ONVIF高清网络摄像机视频数据接入设计

基于海思半导体的嵌入式32位视频处理器Hi3531,提出了接入兼容ONVIF规范的高清网络摄像机视频数据的方法,描述了兼容ONVIF规范的客户端和服务器端的握手过程,介绍了H.264视频流的RTSP数据包的结构和解RTSP数据包的流程和实例.该设计被用于LED/LCD多屏拼接设备的基于IP的视频数据的接入,取得了很好的效果.     

基于FPGA的H.264码流实时传输系统设计

在研究华为海思Hi3516A进行视频编码压缩的过程中,针对其压缩码流仅支持本地保存和网络流媒体应用的局限性,提出了一种基于FPGA和以太网接口的H.264码流实时传输方案;Hi3516A视频编码端采用RAW _SOCKET原始套接字协议构建UDP帧,通过网口传输H.264压缩码流到FPGA平台;FPGA使用一片2 Gbit的DDR3作为数据缓存介质,保证网口速率的匹配和一次传输的H.264 Nalu包的完整性;利用USB2.0接口回传码流到PC进行功能测试;从模拟传输本地文件和实际传输视频两方面对系统功能进行测试;模拟传输本地文件测试中,PC端网口发送55,844,864字节本地文件到本系统,USB上位机接收的系统返回数据大小与发送数据大小相同,证明数据传输完整;实际传输视频测试中,MilkPlayer软件播放USB上位机保存的码流文件,画面流畅,无卡顿及明显丢帧,使用FFmpeg软件解码码流文件,测试表明,数据压缩比均值达143:1,与系统设定值相比,存在4％左右的误差,USB上位机12h和24 h保存接收码流测试中,数据量分别达到22.3 GB和43.5 GB,码流文件播放效果良好;因此,此系统能实现H.264码流的实时传输,满足设计要求,具有很好的实用价值.     

基于OpenCV人脸检测算法在嵌入式系统上的实现

随着信息处理技术的发展,基于嵌入式平台的便携的人脸检测技术便显得愈发重要。本文描述了如何基于OpenCV视觉库在嵌入式平台上利用类Haar特征和Adaboost算法实现人脸检测,并讨论了如何在嵌入式平台上优化算法。     

基于TMS320 DM8168平台的快速运动目标检测研究

研究如何在嵌入式平台上对高清视频中的运动目标进行快速、鲁棒的检测。采用德州仪器最新的达芬奇架构TMS320DM8168为平台,在高清1080P视频上实现运动目标的快速检测。采用对噪声较为鲁棒的ViBe算法进行目标检测,并将该算法移植到该平台的MCFW框架中。同时,为了提高算法性能及效率,对算法进行相关优化,包括编译器选项优化、内存相关优化、标准内联函数优化、循环优化以及DMA等。最终实现在嵌入式平台上的实时高清运动目标检测。实验结果验证了该方法的有效性。     

一种改进的LK光流算法应用研究

本文在LK光流算法的基础之上进行改进,提出了一种新的面向视频中物体特征复杂、背景情况复杂、可形变物体的物体实时识别跟踪技术,并基于此算法在嵌入式平台上实现身份识别与网络电视重点个性化推荐系统.     

基于DSP的人脸识别算法实现与优化

为了在嵌入式系统中实现实时视频图像人脸识别,提出了基于TI系列TMS320DM642的快速人脸检测系统设计方案,包括系统软件和硬件优化方案。首先选择实用有效特征,简要介绍人脸检测和人脸识别算法的基本原理,针对该算法实现原理详细阐述硬件系统设计方案,介绍各单元结构和原理。最后,在设计的硬件系统上进行算法移植,详细介绍了系统的优化方案,实现了嵌入式快速人脸识别系统的研制。通过分析测试结果,系统可靠运行,优化后系统运行速度提高,能够实现实时视频图片人脸识别。     

基于Hi3515嵌入式系统的无线车载监控系统的设计

根据目前国内公交车载实时监控技术发展的现状,从应用的角度出发设计出一种基于3G网络和嵌入式技术的车载视频监控系统。将嵌入式技术、网络、视频压缩技术相结合,采用海思Hi3515为主控芯片,移植实时的嵌入式Linux操作系统,采用H.264视频压缩技术,通过3G无线网络对数据进行传输和管理。实验结果证实所提出的车载视频监控系统具有合理性和可行性。     

基于深度卷积神经网络的小目标检测算法

针对YOLO目标检测算法在小目标检测方面存在的不足,以及难以在嵌入式平台上达到实时性的问题,设计出了一种基于YOLO算法改进的dense_YOLO目标检测算法。该算法共分为2个阶段:特征提取阶段和目标检测回归阶段。在特征提取阶段,借鉴DenseNet结构的思想,设计了新的基于深度可分离卷积的slim-densenet特征提取模块,增强了小目标的特征传递,减少了参数量,加快了网络的传播速度。在目标检测阶段,提出自适应多尺度融合检测的思想,将提取到的特征进行融合,在不同的特征尺度上进行目标的分类和回归,提高了对小目标的检测准确率。实验结果表明:在嵌入式平台上,针对小目标,本文提出的dense_YOLO目标检测算法相较原YOLO算法mAP指标提高了7%,单幅图像检测时间缩短了15 ms,网络模型大小减少了90 MB,明显优于原算法。     

基于YoloV3的实时视频行人检测算法

本文提出一种基于YoloV3的视频检测算法,使用Mobile-Net的思想优化模型,并采用基于三帧差分法和粒子滤波的视频运动自适应推理算法,充分利用视频前后帧之间的目标关联性,将其部署在VisionSeed上。实验结果表明,在COCO数据集上实现了0.331 s的单帧检测速率,速度提升了31.9%,满足了嵌入式平台的运行要求。     

基于电子稳像的嵌入式行人检测系统

设计并实现了一种基于电子稳像处理的数字信号处理器(DSP)嵌入式平台的行人检测算法:采用平滑特征轨迹法对输入视频进行电子稳像处理;采用sobel边缘算子提取人体的头肩边缘图像,根据改进Hausdorff相似性度量原理,提出了基于改进Hausdorff距离头、肩边缘模板匹配的行人目标检测算法;通过卡尔曼滤波算法对行人目标进行实时跟踪.实际路口测试结果表明:在TMS320DM8168嵌入式平台上设计与实现的基于改进Hausdorff距离头肩边缘模板匹配的行人检测算法可以对行人实现实时检测和实时跟踪,结合电子稳像算法,可以达到95％的检测率、9帧/s的检测速度,而误检率为4％,能够满足实际使用需求.     

基于H.264算法的嵌入式视频服务器

介绍了基于H．264算法的视频服务器系统的实现，在设计中采用TI公司的多媒体处理芯片DM642作为核心，以H．264优化算法实现视频编解码。重点阐述了嵌入式视频服务器的系统架构，DM642的性能和特点，H．264算法在DM642芯片上的实现和优化。     

基于单片DSP的嵌入式视频监控终端及系统的实现

针对大范围分布、多监控点的视频监控需求,设计和实现了基于宽带网的具有分布式体系结构的监控系统,该系统允许视频监控终端、监控中心客户机和监控服务器在大范围内灵活、方便地组网.同时,介绍基于单片DSP的嵌入式视频监控终端的设计和实现中的关键技术,包括监控终端的软、硬件结构以及MPEG-4视频编码算法在DSP上实时实现的算法级和代码级优化.该监控系统已在实际中应用.     

多源异构视频整合技术的应用

介绍广州城市建设管理监控指挥中心视频监控平台的系统架构、客户端软件的设计与实现及其运行情况。该平台整合了基于嵌入式DVR的固定视频资源、基于CDMA 1x无线网络的移动车载无线视频资源和电信全球眼系统视频资源,用统一界面向上提供实时监控、云台控制、历史视频文件检索和录像文件回放等功能。     

适用于嵌入式平台的E-YOLO人脸检测网络研究

针对现有人脸检测深度学习算法计算量大,难以移植到嵌入式平台,无法满足移动设备实时性和便捷性需求的问题,提出一种基于YOLO(You Only Look Once)算法的适用于嵌入式平台的小型人脸检测网络E-YOLO(Enhance-YOLO)。借鉴YOLO算法的思想,将人脸检测问题转换为回归问题,将待检测的图像均分为S×S个单元格,每个单元格检测落在单元格内的目标。通过修改YOLO网络模型中的卷积神经网络结构,提高其检测的准确性,同时减少网络结构中卷积核的数目,降低模型的大小。实验结果表明,E-YOLO模型大小为43MB,视频的检测帧率为26FPS,在WIDERFACE和FDDB数据集上均有较高的准确率和检测速度,可以实现在嵌入式平台下的实时人脸检测。     

无线传感器网络中视频传输系统的研究

介绍了一种基于S3C2440硬件平台和嵌八式Linux操作系统的远程视频传输系统的总体设计方案,阐述了系统的总体结构和各部分的实现并给出关键功能的软件买现方法。在系统中的视频处理采用MPEG-4压缩算法。该系统实现了802．11无线局域网的视频传输,与传统的视频监控系统比较,该方案具有体积小、成本低、稳定可靠等优点。     

面向嵌入式平台的安全帽实时检测方法

针对当前基于深度学习的安全帽检测方法因结构复杂和计算量大,难以在嵌入端实现实时检测的问题,提出一种适用于嵌入式平台的轻量化安全帽实时检测方法.该方法以Tiny-YOLOv3检测网络为基础,通过改进特征提取网络和多尺度预测优化网络结构,引入空间金字塔池化模块丰富特征图的多尺度信息,采用K-means聚类算法确定适合安全帽...     

基于Android平台的可视对讲系统的设计与实现

将Android手机操作系统用于嵌入式平台,提出一种基于Android平台的可视对讲系统设计方案。阐述了音视频编解码技术,并结合JNI、NDK技术、嵌入式软硬件平台对可视对讲方案进行实现。该系统可以用于楼宇对讲系统。     

基于改进型高斯混合模型的嵌入式实时运动检测系统

混合高斯模型由于其计算量大,算法结构复杂,难以在嵌入式系统中实现运动物体的实时检测,为解决此问题,文中提出了一种基于改进型混合高斯模型的实时运动检测方案,对混合高斯模型进行简化和结构调整,同时进行了C语言层面和CPU层级的优化,使其更合适于嵌入式平台,并详细分析了DM6446平台的软硬件设计,介绍了该算法在DM6446平台上的实现过程;实验结果表明:该系统能够有效克服外界环境变化带来的干扰,能够实时检测,可以实现多目标跟踪。     

具有入侵检测功能的嵌入式远程视频监控系统的实现

基于ARM9硬件平台和嵌入式Linux软件平台,设计出了具有入侵检测功能的智能远程视频监控系统,避免了传统视频监控系统24小时连续录像带来的数据量大的缺点。     

基于嵌入式平台的h.264视频编码器的实现

介绍了基于嵌入式平台PXA255的h.264视频编码器的实现.在描述了视频编码器的硬件结构设计及视频采集软件的实现的基础上,详细介绍了h.264对视频编码标准的一些改进以及基于PXA255结构和ARM汇编指令的h.264编码程序的优化.实验结果表明,优化后的h.264编码程序能够对采集到的视频进行实时编码,该视频编码器运行状态良好.