基于StrongARM的远程网络监控系统设计

介绍一个基于IP网络的数字远程实时监控系统，其前端视频数据采集设备中使用Intel的StrongARM嵌入式微处理器，并采用Motion JPEG压缩，分组传输的方式，实现了视频信号的实时采集与远程处理，文中首先简单介绍整个系统的构成，然后详细介绍视频采集设备的结构以及视频服务器网络通信，多路显示等功能模块的软件实现。     

基于DirectX的视频采集与处理系统

视频采集与处理一直是人们关注的应用技术热点之一,被广泛应用于许多场合。针对流媒体处理的复杂性和技术性,分析了流媒体应用程序开发所面临的挑战,并深入剖析了DirectShow的应用架构。DirectX的多媒体处理系统——视频采集与处理是基于Microsoft Visual C 6.0开发环境以及Microsoft DirectX SDK 9.0b开发包开发的。基于DirectShow框架开发多媒体应用程序是非常的简单并且支持不同的视频采集设备,实现了多画面的视频采集,视频播放和视频图像处理等功能。     

基于FPSLIC的Internet网络远程视频采集系统设计和实现

实现了基于Internet网络的远程视频采集系统,方案采用FPSLIC这一集成了FPGA和8位AVR芯片的SOC片上系统作为主控芯片,利用其AT40KFPGA对图象压缩和解压缩高性能的设计和AVR丰富的外设和资源,并采用嵌入式操作系统μCLinux实现Web实时访问.实验结果表明,设计充分考虑到了图像处理的快速性和准确性,具有良好的实时性和高清晰的图像质量.     

基于DM642视频采集处理系统硬件设计

TMS320DM642是TI公司推出的一款具有专用视频接口（Videoport）的高性能媒体处理DSP，具有强大的？DSP内核和优化的总线结构。以DM642芯片为数据处理核心，建立了包含视频AD＆DA模块、视频处理与通信部分的视频采集处理系统，实现了外部模拟视频信号输入、模，数转换、视频采集、视频处理、数，模转换、视频及目标信息输出的完整功能，并为后续控制平台提供了通用接口。系统使用整体编程化的开发方法，采用部分调试与整机联调的调试方法提高了调试效率，加速了系统的研制。     

视频采集在视频监控系统中的应用

视频监控系统以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。视频采集是视频监控的关键部分之一,本文将介绍一种利用VFW的视频采集方法,并给出关键代码。     

传感器驱动下双路视频采集与处理系统的实现

传统的视频采集使用连续录制的方式,一方面对存储需求较大,另一方面造成视频检索困难;针对这一问题,提出并实现了一种基于传感器驱动的视频采集和处理系统;系统以震动传感器和人体红外传感器作为触发器,实现对视频采集设备的驱动,并将获取的双路视频图像采用PIP技术进行处理;实验证明,这样做不仅能有针对性地获取视频信息,提高视频信息的可用性,而且可以扩大视频信息采集范围,节省存储空间。     

基于DirectShow的视频采集系统的设计与实现

传统的视频采集技术存在诸多的局限性,无法很好地应用于当前的各类视频系统。针对这一现状,该文提出了一种先进的基于DirectShow的视频采集系统。该系统充分利用DirectShow与WDM视频采集卡的良好集成特性,采用组件对象模型的系统架构,克服了传统视频采集技术的不足,在实际应用中取得了满意的效果。     

基于EPLD的视频采集系统

该设计采用一种新的结构，开发了一块基于PCI的图象采集卡。系统的控制部分(包括PCI总线接口)采用EPLD可编程逻辑器件来实现，并提供软件，完成了整个系统的设计和调试。     

基于SoC的小型集成化视频采集处理系统研究

由于传统视频采集和处理系统很难解决小体积、低功耗与高数据带宽和处理速度之间的矛盾,同时针对智能武器装备、工业自动化生产等领域对视频采集与处理系统小型化、集成化发展需求,基于Xilinx公司高性能Zynq-7000系列SoC芯片,搭建了一种小型化、集成化、通用化视频采集处理平台系统。通过充分发挥SoC芯片集成ARM处理器软件可编程和FPGA硬件可编程优势,提出了利用HLS工具将图像预处理算法快速打包生成IP核,在FPGA中实现图像算法硬件加速的设计方法,不仅保证了视频采集和处理的实时性,而且实现了视频处理设备小型化、集成化、低功耗设计。对系统软硬件设计和各组成部分原理进行了介绍,并以Sobel边缘检测算子为实例,对系统功能和性能与传统处理方法进行了对比测试,验证了系统的有效性。     

基于DSP的高速数据采集与处理系统

介绍了一种基于DSP的高速数据采集与处理系统方案,给出了方案构成的硬件系统平台设计,并详细阐述了各硬件系统平台的具体构成.对采集后的数字信号的后续处理做了简要介绍,并给出了数字下变频模块的具体实现,利用嵌入式逻辑分析仪测试了并验证了AD采样信号的正确性.该数据采集与处理系统具有一定的通用性和可扩展性,具有一定的工程应用价值.     

基于LabVIEW与USB2.0的DSP数据采集与处理系统

介绍了一种基于LabVIEW和USB2.0的DSP双通道数据采集处理系统.该系统采用TMS320C6713B作为核心处理芯片,CY7C68013A作为USB接口芯片,并在LabVIEW平台上开发上位机数据采集软件,实现系统复位、DSP程序HPI引导以及数据处理结果的显示、存储和处理.     

基于FPGA与USB2．0的实时数据采集与处理系统

介绍了一种基于FPGA与USB2．0的双通道实时数据采集与处理系统。该系统采用XC3S1200E芯片作为核心处理芯片,CY7C68013作为USB接口芯片,通过FPGA内部的控制模块控制A／D数据转换和USB的数据传输,并在FPGA内部完成数据的处理。实验证明,该系统基本能满足设计的要求。计算出所求粒子的直径。     

基于FPGA的超高速数据采集与处理系统

介绍了一种基于FPGA的超高速数据采集与处理系统,给出了系统实现的方案,并详细阐述了各硬件电路的具体构成.对系统软件功能做了简要介绍,并利用嵌入式逻辑分析仪对该超高速数据采集系统进行了测试,验证了采样结果的正确性.该超高速数据采集与处理系统通用性和可扩展性较强,适合工程应用.     

基于IDL的红外探测器数据采集与处理系统设计

为了得到红外探测器探测到的图像信息,设计了红外探测器的数据采集与处理系统.根据红外探测器的数据格式,利用IDL设计了数据采集程序;利用红外探测器定标方式,把探测器输出量转换成目标物体的辐射量;把辐射量换算成图像灰度值,生成了原始的红外图像,实现了红外探测器数据的可视化,为红外探测器的应用提供了方便.实验结果表明:数据采...     

基于ARM和Linux的视频图像采集系统

提出了一种基于S3C2440 ARM处理器、USB摄像头硬件平台和嵌入式Linux操作系统的视频采集系统方案。研究了USB摄像头在Linux中的驱动开发,对系统总体结构、基于V4L2的视频采集以及视频动态显示应用程序等功能模块设计做了具体介绍。试验结果表明,本系统实现了在LCD显示器上动态显示USB摄像头采集的图像,且视频采集稳定,图像帧过渡平稳,提供了一种成本低、体积小、功耗低的图像采集方案,能够很好地应用在视频监控等系统中。     

基于ARM-Linux的微惯性单元数据采集与处理

在Linux下通过串口编程对MEMS IMU数据采集和解算,实现了其高速实时采集。其中,设计的ⅡR低通滤波器有效消除了信号中的噪声成分,并通过Qt编程设计了应用程序窗口将MEMS IMU的输出数据动态显示在ARM开发板上。该设计在小体积、低功耗、低成本的惯性测量中具有重要的工程应用意义,可广泛应用于动态测量、动态控制、辅助导航等领域。     

基于DSP的图像采集及处理系统的设计与实现

介绍了一种利用CCD摄像头、SAA7111视频解码芯片、高速可读写存储器SRAM,基于DSP与CPLD的图像采集与处理系统。系统完成了图像的快速采集、存储及数据处理。文章详细论述了系统的总体结构、部分硬件设计,简要叙述了相应图像算法的实现方法。给出了系统实例和实验结果。     

基于FPGA+DSP的数据采集与实时处理系统的设计

针对数据采集系统的大数据量处理要求,以及系统的实时性问题,提出了一种克服各自劣势,FPGA和DSP相结合的实时数据采集和处理系统。阐述了系统的工作原理及各功能模块的构成,该系统由FPGA模块、DSP模块、采集模块、数据传输模块、电源模块组成,通过对此系统的调试分析,实现了数据的实时采集与处理。该数据采集和处理系统结构灵活、控制简单、可靠性高,具有较大的实用价值。     

Microprocessor based data acquisition system

The paper reports the development of a 16-channel data acquisition system based on the Fairchild F8 microprocessor. The system developed consists of an analogue input unit containing a 16-channel analogue multiplexer, instrumentation amplifier and A/D converter, and an F8 microprocessor which stores and processes data. Software for data logging at regular intervals, data logging on demand by the operator, limit checking, trend checking and self checking has already been developed. Software to compensate for input offset as well as for nonlinearity of transducer characteristics is under development.