一、应用89C51实现H.261视频图像压缩编码系统的控制（论文文献综述）
李旸[1]（2021）在《C实现基于游程的符号分组熵编码在视频压缩中的应用》文中研究表明近年来,视频压缩技术得到广泛应用,并且飞速发展。随着5G的时代到来,对于视频的清晰度的要求越来越高。不可避免的是视频清晰度越高,整个视频的数据量就越大。视频压缩技术一般包括下面几个部分:变换、量化、熵编码。其中熵编码是对于整个视频能否压缩到理想熵值起到至关重要的作用。本文实现的是一种新的三维变换视频压缩算法,该算法不使用运动补偿。实现的视频压缩算法的每个模块都是采用更独立和高效的算法。对于变换的步骤,SCWP（Spectral Condensed Wavelet Packet）即小波变换（频谱压缩小波包）被采用。对于量化步骤,使用新颖且简单的阈值化方法来实现熵约束标量量化。对于熵编码步骤,一种基于游程的符号分组的熵编码新型熵编码技术,这种二进制熵编码可以是应用于多符号源编码,并且它对接近于独立分布的信源编码时,最佳冗余率的范围在信源熵的1.5%以内。优点在于从算法复杂度上来说,这种变换视频编码算法的复杂度类似于二维静止图像变换编码算法的复杂度。然而,在高比特率的视频压缩上,其视频压缩性能的表现可以与传统标准压缩方案HEVC（High Efficiency Video coding）媲美。本文所做的工作如下,在整个压缩程序中,使用C语言实现基于游程的符号分组的熵编码的模块,并且将整个压缩程序调试正常运行,运算结果与matlab程序运行一致。在结果分析中,用传统的视频压缩标准方案H264的参考软件JM和HEVC参考软件HM跟本文实现的压缩程序进行对比,证明其在高质量的视频压缩中有着特有的优势。
李克君[2]（2019）在《基于ROI的视频压缩及评价算法研究》文中指出随着近年来视频像素的不断提高,业界对视频压缩算法提出了更高的要求,HEVC是当前比较先进的一种有损压缩算法,在H264视频编码框架上做了进一步的修正,能够在相同的性能下节省近一半的压缩码率。虽然HEVC在相同的性能下,具有更好的压缩比,但是过长的编码时间,导致其无法应用于实时视频处理领域。本文通过对人类视觉系统ROI特性的分析,利用数学模型量化了人类视觉系统的ROI特征,并使用量化后的关注系数来修正HEVC的四叉树划分模型,算法最终通过对NROI区域的快速编码,实现了对HEVC压缩算法的提速。经过实验测试,本算法能够在不影响用户感受的情况下,提升30%左右的编码速度。总体而言,本文的研究工作主要包含以下几个方面:1.以HEVC视频压缩算法为基础,通过对HEVC混合编码框架的分析,给出了利用人类视觉系统的关注特性来提高HEVC编码速率的可能性。进而从眼球的结构特征和眼动仪的测试数据两个方面对人类视觉系统的关注特性进行了分析,得到了人类视觉系统在视频的位置特征、纹理特征以及运动特征三个方面存在的倾向性,为后续对人类视觉系统的关注特性进行建模提供了理论依据。2.针对业界普遍采用单一的ROI因子来对人类视觉系统关注特性进行建模的这一缺陷,本文通过对视频的位置特征、纹理特征以及运动特征的分析,验证了这些特征能够对人类视觉系统的关注特性造成影响,并在此基础上利用数学模型对这三种特征进行量化,采用量化后的关注系数来表征人类视觉系统的关注特性。通过与其他三种同类ROI算法进行比较,本文的算法具有更强的鲁棒性。3.考虑到HEVC视频压缩算法在编码速率上的缺陷,本文利用构建的人类视觉系统关注模型修正了HEVC的四叉树划分方式,对于NROI区域,算法分配更小的CU深度,以减少编码时间,而对于ROI区域,算法分配更大的CU深度,以保留视频细节。通过这两方面的工作,本文的算法能够在不影响用户主观感受的情况下,节省30%左右的编码时间。4.针对标准的视频质量评价算法无法对视频ROI特性进行评价的缺陷,本文提出了一种基于位置特征的视频质量评价算法,算法由于利用眼动仪的测试数据来拟合人类视觉系统的关注特性,所以能够对视频的ROI特性进行更准确的评价。接着使用提出的评价算法对包括本文算法在内的四种算法进行测试,测试结果进一步验证了本文提出的算法在人类视觉系统的ROI模型建立方面存在更大的优势。
冯春杏[3]（2019）在《起重机轨道检测的双机器人协同控制技术研究》文中研究指明随着起重机械向大吨位、大跨度发展,其运行轨道长度逐渐增长、轨道间跨度不断拓宽,提高了对装置安装和检验维护的要求。传统的检测方法检测误差大、劳动强度高、检测效率低下,且存在安全隐患,为实现起重机轨道检测的无线化、网络化、智能化,江苏大学和江苏省特检院镇江分院联合研发了基于移动测量机器人协同控制技术的起重机轨道智能化自动检测系统,本文针对该系统中两个移动测量机器人的协同控制技术开展研究,为起重机轨道智能化检测的安全高效、精确可靠化提供基础保障。主要研究内容与成果如下:（1）研究了起重机轨道智能化自动检测系统中“一站两机器人”的体系结构、工作时序,确定了以主站计算机作为主控,两个移动测量机器人相互协同完成起重机轨道检测的主从分布式控制同步机制,给出了移动测量机器人协同控制的设计流程,为实现起重机轨道智能化自动检测奠定了基础。（2）分析了两移动测量机器人运行过程中不同步的原因,设计了两移动测量机器人在轨道检测过程中的位置调整与补偿方法。利用MATLAB中的Simulink进行仿真,对PID的参数进行整定,进而利用PID位置算法计算得出脉冲的频率,通过PWM调节电机的转速,对两移动测量机器人非同步运行的差异值?X进行修正,控制?X在±0.1cm内,非同步运行相对误差为±1.42%。（3）研究了两移动测量机器人的信息通信机制,采用了TCP/IP通信协议实现数据流的无线传输,设计了串口传输协议。为实现通信的同步,对数据传输过程中的延时问题进行了分析,研究了视频图像压缩方法,给出了时间同步算法,运用了MJPEGstream推流服务,实现了视频图像的实时显示,提高了系统的同步精度,主站计算机上控制平台实时显示延时小于150ms。（4）双机器人协同控制的试验研究。研发了“机器人+用户终端”的起重机械轨道智能在线检测装置,分析了检测过程中的误差来源,并进行了修正。对双机器人协同控制技术中通信机制和位置调整与补偿进行了相应的仿真,根据仿真结果进行了双机器人协同控制的检测试验,最终依据试验结果对起重机械轨道智能在线检测装置调试检测,通过多次调试,获得了起重机轨道的各项检测参数,验证了所提出的检测方案的正确性和所设计检测系统的可行性。
李鹏辉[4]（2015）在《面向全景地图应用的图像采集处理系统》文中研究表明随着信息技术的发展,三维全景地图、虚拟游览等各种以全景图像信息为基础的应用服务,越来越多地进入了人们的日常生活。全景地图是指一种运用多路摄像机对真实场景进行多角度环视图像采集之后,再利用计算机进行后期融合处理,并加载播放程序来完成的一种三维虚拟展示技术。多路图像的采集是全景地图系统构建的前提和基础,面向全景地图应用的多路图像采集处理系统要求图像采集在时间上同步,并且在采集图像信息的同时还要采集到相应的地理信息数据,以便于后期全景图像与地图系统进行匹配。本课题选题来源于企业应用项目,课题应用场景为各类旅游景区复杂环境下的全景图像采集作业。本系统采用TI公司的C6000系列高性能DSP芯片TMS320DM642作为核心处理器,图像传感器模块采用4路480线CCD彩色摄像头。视频图像信号由CCD摄像头经过解码器TVP5150执行模/数转换后进入DSP处理器,在DSP芯片内部进行数字图像信号的压缩、编码等处理,然后把从位置信息模块获取到的地理位置信息标记在相应的图像帧上,最后经由DSP的EMIF总线接口扩展的USB接口,将图像数据流传输给上位机进行图像的存储,以此形成全景图像基础素材库。本课题研究的图像采集处理系统是全景地图制作的基础环节,实景图像数据的质量、完整性影响着后期图像拼接融合的精确度和成像效果。
王艇[5]（2014）在《2M维矢量矩阵DCT整数变换及并行实现》文中指出在过去的几十年里，多媒体技术和网络技术得到了飞速发展，使得视频图像数据存储量变得越来越庞大。然而如何保持视频图像的清晰度和低存储量是学者研究的关键。变换压缩编码通常是解决上述问题的主要手段，它包含离散余弦变换（DCT）、傅里叶变换（FT）和小波变换（WT）等。目前应用最为广泛的是离散余弦变换压缩编码，并被应用于H.264视频编码标准以及2013年2月新推出的H.265编码标准中。虽然DCT变换有着两点突出优点：一是，它是接近K-L变换的准最佳变换；二是，变换系数在传输时具有较强的抗干扰能力。但它也有着一定的不足，像计算量相对一些其他算法较大、处理的数据块中的数据要尽量平滑，还有一点比较突出的不足是：变换数据都要求是二维的。因而在处理多维数据时需要对数据进行降维处理，导致了运算复杂度高，效率低等问题。为了改进和优化DCT变换编码的算法，本文选用了DCT变换编码处理视频图像数据，并根据多维矢量DCT浮点型变换的理论，创新性地提出2M维矢量DCT整数变换核矩阵，它和多维矢量浮点型DCT变换一样可以直接对多维数据进行变换处理，而无需降维。通过理论推导发现2M维矢量DCT整数变换同样保留着多维矢量DCT浮点型变换的显着优点，而且有了进一步提升。因为它的变换核矩阵完全是整数，从而大大降低了变换前后的精度误差，保证了变换的可逆性。又因为变换核矩阵是整型，它在变换的过程中完全可以用移位和加法来代替矩阵的乘法运算，大大提升了运算速度。最后通过实验仿真证明，整数变换优于浮点型变换，并完全可以代替浮点型变换。考虑到整数变换的特殊性——通过适当移位和加法就能省去大量的乘法运算，提高了运行速度。因此本文在二维整数快速变换的基础上引出了2M维DCT整数变换的快速算法思想，并证明了2M维整数快速算法的可行性。最后将该方案应用到对标准视频图像的处理中，证明了快速变换算法的可行性和高效性。多核化的发展，实现了数据和任务的并行处理，使得计算机的处理性能有了较大改善。为了更进一步提升2M维DCT整数变换的运算速率，本文通过多核化的平台来实现2M维DCT变换的并行处理。由于多维矢量矩阵的数据处理都在固定的子块内进行，因而比较容易实现并行处理，最终给出2M维DCT变换并行实现方案，并对并行数据块大小的划分作了一定的研究。本文选用OpenCL编程平台作为实验的仿真平台。经过实验仿真，确定了2M维矢量DCT整数变换并行处理的可行性和优越性。
刘晨勇[6]（2014）在《基于S3C6410和Hadoop的视频流分布式存储系统设计与实现》文中指出与传统的视频监控系统相比,智能视频监控系统具有“自动”、“先知”、“快速响应”等诸多优点,且通常由视频采集前端和系统后台组成,涉及到视频的采集与编码、视频流的网络传输、存储与备份、视频智能分析等过程。系统前端的摄像头数量通常很多且全天24小时工作,这就要求系统具有对视频流的海量存储能力,同时还对系统的稳定性、数据备份、故障检测和故障恢复机制提出了较高的要求。本文以智能视频监控为应用背景,结合嵌入式技术、视频编码技术和分布式存储技术,设计并实现了一种基于S3C6410和Hadoop的视频流分布式存储系统。S3C6410处理器兼有控制运算和多媒体数字信号处理能力,其内部集成的MFC（多格式编解码器）支持H.264视频编解码,可以作为系统前端的核心处理器。Hadoop是一个可以搭建在廉价PC机集群上的开源分布式计算平台,Hadoop分布式文件系统具有高容错、高可靠性、高可扩展性等特点,可以用来实现海量视频流的分布式存储。本文的主要工作如下:（1）以OK6410开发板为硬件平台,首先实现了在嵌入式Linux下视频图像的采集功能,同时分别实现了基于S3C6410多格式编解码器的H.264视频硬件编码和基于x264编码库的H.264视频软件编码。然后通过实验分析,根据分辨率、纹理复杂程度、运动剧烈程度选择不同的测试序列,分别对其进行H.264视频硬件编码和软件编码,计算峰值信噪比、结构相似度指数等相关的评估指标,比较了在嵌入式Linux下软硬件编码方法的视频压缩质量和编码性能。（2）完成了系统后台的设计与实现,主要分为两部分,一是实现了对系统前端发送过来的H.264编码视频流的实时接收、解码与显示。第二部分利用Hadoop分布式文件系统的优点,在系统后台代理存储服务器上编写了分布式存储应用程序,实现了对视频流的分布式存储,同时实现了多客户端对系统前端的同时访问。最后对系统的整体性能进行了测试。
白俊梅[7]（2014）在《输电线路状态监测系统设计与关键技术研究》文中提出输电线路是电力输电系统的重要组成部分，是电力系统的动脉，其可靠性和稳定性直接决定了整个系统的安全稳定运营。随着我国电力行业的发展，输电线路电压等级不断提高，电网覆盖面越来越广，这就给输电线路维护管理提出了更高的要求。作为智能电网建设的重要内容，输电线路状态监测是实现输电线路检修维管，提升其专业管理水平的重要技术手段，因此对输电线路状态监测的关键技术进行深入研究，研究开发一套功能完善、性能可靠的输电线路状态监测系统十分必要，这也是电力系统安全可靠运行的发展方向。本文重点对输电线路视频图像监测关键技术进行了深入研究，为降低现有状态监测系统分别编码低分辨率视频和高清图像的系统实现复杂度，利用可伸缩视频编码（SVC）空间可分级特点将高清图像和低分辨率视频编码统一到SVC框架下,提出一种基于SVC的视频/图像一体化压缩方法，只采用一套系统即可同时实现低分辨率视频和高清图像的编码。此外，本文为增强状态监测装置的灵活互通性，提出了一种基于组态式连接的状态监测系统设计方案，并采用动态电源管理方式尽量降低系统不必要的功耗损耗。本文详细描述了系统的设计方案和算法原理并对算法性能进行了仿真分析，分析结果表明，在相同码率下，本文一体化压缩方式的图像性能要比传统JPEG图像压缩方案好23dB，而且组态式连接的系统设计方案有效提高了系统的灵活性、互通性，为输电线路智能维管提供了技术保障。
余凡[8]（2012）在《汽车电子后视镜系统设计》文中进行了进一步梳理汽车在倒车过程中,驾驶员一般通过传统后视镜来观察车后状况,观察中会出现视野死角,视线模糊、目测不准等情况而不能实现安全倒车。为了弥补传统后视镜的不足,本文设计了一种汽车电子后视镜。本文设计的汽车电子后视镜系统由五个子系统构成：超声波测距子系统、后视摄像子系统、控制子系统、显示子系统和语音提醒报警子系统。将超声波测距技术与后视摄像技术应用于电子后视镜中,增加了高清视频显示、精准语音报警功能,让驾驶员在倒车过程中,无需扭头,直接通过安装在汽车驾驶室内的多功能显示屏,就能清楚直观地观察汽车后部场景,准确得知车尾与障碍物距离,从而实现安全倒车。本文首先论述了课题的研究背景、意义,分析了国内外汽车电子后视镜的研究现状,并在此基础上提出了系统总体设计思想及实现方案,并对各个子系统功能进行了描述。其次,针对电子后视镜各个子系统提出了多种实现方案,在分析比较了各种方案优缺点基础上,选择了最佳方案,并确立了各个子系统的结构。设计了系统的硬件电路,主要包括超声波接收和发射电路、控制电路、视频解码电路、图像处理电路及编码电路、报警电路等。给出了部分硬件电路图。利用单片机处理器实现了对超声波测距电路中发射与接收电路信号的控制；采用DSP芯片完成后视摄像系统中视频图像的处理；采用语音IC和扩音器设计了语音提醒报警系统；对后视镜的显示采用液晶显示器来实现。最后,针对硬件电路,完成汽车电子后视镜系统的软件设计。画出软件流程图,编辑程序。其中超声波测距系统中,采用单片机软件生成的方式来产生40kHz脉冲波,并对超声波的发射和接收进行控制。在后视摄像系统中,设计软件驱动摄像头对视频图像采集的控制,及图像数据存储以及调用图像处理算法对图像进行处理。语音提醒系统中,调用距离判定子程序对测得的实时距离进行判定,根据判定结果选择对应的语音提醒。
赵俞剑[9]（2012）在《基于DM368处理器的单通道视频编码器系统软件设计》文中研究说明随着科技的发展和人们需求的增长,人们对于公共安全的重视程度越来越高,市场上安防视频监控系统越来越多的得到了应用。安防视频监控系统经过了模拟监控、数字监控两个阶段,新一代的监控技术在数字监控的基础上,正向大规模网络监控以及智能化监控的方向高速发展。在新一代的视频监控系统中,编码器终端设备得到了广泛的应用,本文设计了基于TI TMS320DM368处理器的编码器系统软件,它主要应用于多种编码器的终端上第一章介绍了本课题的背景与意义,综述了视频监控系统的发展情况,介绍了网络视频监控系统和编码器终端设备具有的功能,及相关视频编码技术,最后提出课题研究内容以及论文结构。第二章详细介绍了视频系统中的关键技术,主要从视频信号和视频图像格式、视频信号的采集技术和视频数据的压缩技术三个方面介绍。第三章介绍了DaVinci开发环境。重点包括DaVinci处理器平台TMS320DM368处理器的硬件架构和存储结构、视频处理子系统VPSS;在软件方面,重点描述了MontaVista Linux、xDM和DVSDK等DaVinci开发工具。第四章研究开发了单通道编码器系统软件。首先对编码器系统软件的数据流和框架进行了设计；然后根据相关的驱动硬件原理重点设计了视频采集驱动软及V4L2驱动框架；接着是单通道编码器系统应用软件设计部分,主要从初始化模块、视频采集调度模块、编码接口模块和通信模块这几个方面做了详细的设计和分析,设计了其线程间同步方式和一些附加的功能。第五章研究开发了单通道编码器系统中的视频图像处理算法,主要包括去隔行算法和运动检测算法的原理和实现。最后,在实际硬件板上对系统软件做了测试,通过实验验证了去隔行算法和运动检测算法。第六章是对本文设计的单通道编码器软件的总结,并对进一步的工作做了展望。
郭锋[10]（2011）在《基于KTE5型矿山救援可视化系统数据采集技术研究》文中研究指明煤炭是我国的基本能源和重要能源,它的安全生产直接关系到我国经济建设的能源保障和能源战略的实施。矿井生产中时常发生灾害事故,矿山应急救援的任务十分艰巨。但是,由于井下灾区条件与环境的险恶性、复杂性和矿山救援通讯技术及装备发展缓慢,致使抢险救援过程中救护队员不能与井下救护基地和地面各级救援指挥中心进行准确、实时的联系,有效地反映灾区现场情况,在一定程度上影响了救灾抢险指挥决策。本文针对矿井灾害的特点,以及在应急救援过程中对灾区环境参数掌握的重要性,提出了一种应急救援的数据采集方案,完成对井下灾区环境参数的实时采集与传输,使井下救援基地和地面指挥中心能实时准确的掌握灾区情况,有利于指挥者做出正确快速有效的决策,使救援任务顺利完成。本文着重完成对灾区环境参数采集与传输,由于井下巷道情况复杂,有线通信方式成本高、布线困难给救援带来困扰,鉴于此,本文采用灾区现场到井下救援基地以无线通信方式传输数据,基地到地面指挥中心采用无线或有线通信方式传输数据,这样的传输方案既能保证数据传输的准确性、实时性,而且能给救援带来极大的方便性,为救援节省时间,使井下救援基地和地面指挥中心能准确的了解灾区情况,以利于开展救援。
二、应用89C51实现H.261视频图像压缩编码系统的控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、应用89C51实现H.261视频图像压缩编码系统的控制（论文提纲范文）
（1）C实现基于游程的符号分组熵编码在视频压缩中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 视频的基本概念和视频压缩基本原理 |
| 1.2.1 视频的基本概念 |
| 1.2.2 视频压缩的基本原理 |
| 1.3 传统的视频压缩标准 |
| 1.3.1 出现视频压缩标准的原因 |
| 1.3.2 H261 视频压缩标准 |
| 1.3.3 H263 视频压缩标准 |
| 1.3.4 MPEG-4 Visual视频压缩标准 |
| 1.3.5 H264 视频压缩标准 |
| 1.3.6 HEVC视频压缩标准 |
| 1.4 传统视频压缩标准的预测编码 |
| 1.5 论文的主要工作 |
| 1.6 本文章节安排 |
| 第2章 采用三维变换的视频压缩方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主流视频压缩标准对高质量视频压缩的不足 |
| 2.3 采用频谱压缩小波包的三维变换 |
| 2.4 低复杂度实现熵约束标量量化 |
| 2.5 采用基于游程的符号分组熵编码 |
| 2.6 本文实现的三维变换的视频压缩方案的主要编码过程 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于游程的符号分组熵编码及实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于游程的符号分组熵编码 |
| 3.2.1 基于游程的Glomb编码 |
| 3.2.2 Golomb编码的改进 |
| 3.2.3 non-iid二进制信源熵编码 |
| 3.2.4 符号分组方法 |
| 3.2.5 停止分组规则 |
| 3.3 程序实现及遇到的困难 |
| 3.3.1 程序实现 |
| 3.3.2 遇到的困难 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 测试结果分析与得出结论 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 测试结果分析 |
| 4.3 结论 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于ROI的视频压缩及评价算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频压缩标准国外发展现状 |
| 1.2.2 视频压缩标准国内发展现状 |
| 1.2.3 ROI在视频压缩标准中的发展现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 HEVC编码框架介绍 |
| 2.1 HEVC混合编码单元介绍 |
| 2.1.1 编码单元划分方式 |
| 2.1.2 预测单元划分方式 |
| 2.1.3 变换单元划分方式 |
| 2.2 HEVC编码模块介绍 |
| 2.2.1 HEVC预测模块 |
| 2.2.2 HEVC变换量化模块 |
| 2.2.3 HEVC滤波模块 |
| 2.2.4 HEVC熵编码模块 |
| 2.3 HEVC其他关键技术 |
| 2.3.1 码率控制 |
| 2.3.2 率失真优化 |
| 2.4 HEVC编码过程中的ROI问题分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 人类视觉系统ROI特性分析及建模 |
| 3.1 基于人类视觉系统生理结构的ROI特性分析 |
| 3.2 基于眼动仪的ROI特性分析 |
| 3.2.1 静态区域ROI特性分析 |
| 3.2.2 动态区域ROI特性分析 |
| 3.3 人类视觉系统ROI建模 |
| 3.3.1 纹理特征ROI建模 |
| 3.3.2 位置特征ROI建模 |
| 3.3.3 运动特征ROI建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于ROI的视频压缩及评价算法改进 |
| 4.1 基于ROI的视频压缩可行性分析 |
| 4.1.1 ROI在视频压缩中的主要应用方向 |
| 4.1.2 本文的改进思路 |
| 4.2 ROI特征提取算法实现 |
| 4.2.1 输入视频块划分 |
| 4.2.2 提取纹理特征 |
| 4.2.3 提取位置特征 |
| 4.2.4 静态关注系数的计算 |
| 4.2.5 动态关注系数的计算 |
| 4.2.6 ROI关注系数的计算 |
| 4.3 基于ROI的 HEVC快速压缩算法实现 |
| 4.3.1 算法改进 |
| 4.3.2 性能测试 |
| 4.4 基于ROI的评价算法实现 |
| 4.4.1 标准评价算法问题分析 |
| 4.4.2 改进的评价算法 |
| 4.4.3 算法评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 本文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）起重机轨道检测的双机器人协同控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 国内外轨道检测研究现状 |
| 1.2.2 国内外双机器人协同控制技术研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 论文组织结构 |
| 第2章 起重机轨道检测方法及双机器人协同机制 |
| 2.1 起重机轨道检测的方法 |
| 2.1.1 起重机轨道检测技术指标 |
| 2.1.2 起重机轨道检测装置结构 |
| 2.1.3 单轨道测量方法 |
| 2.1.4 双轨道测量方法 |
| 2.2 双机器人协同机制 |
| 2.2.1 双机器人协同控制技术 |
| 2.2.2 双机器人协同控制的同步机制 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 双机器人协同的信息传输与延时处理 |
| 3.1 双机器人协同控制的信息传输 |
| 3.1.1 双机器人协同控制的信息传输协议设计 |
| 3.1.2 双机器人协同控制的双向数据转发 |
| 3.2 双机器人协同控制中数据传输的延时处理 |
| 3.2.1 数据传输中视频图像压缩处理 |
| 3.2.2 数据传输中时间同步算法的研究 |
| 3.2.3 主站计算机上控制平台的视频实时传输 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 双机器人协同的多任务响应与位置调整补偿 |
| 4.1 双机器人协同控制的多任务响应 |
| 4.1.1 双机器人协同控制多任务响应的需求 |
| 4.1.2 双机器人协同控制的多任务响应机制 |
| 4.2 双机器人协同控制的位置调整与补偿技术 |
| 4.2.1 位置调整与补偿的原理 |
| 4.2.2 双机器人协同控制中位置调整与补偿 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 双机器人协同控制系统的实现 |
| 5.1 双机器人协同控制系统的架构 |
| 5.1.1 双机器人协同控制系统的整体框架 |
| 5.1.2 双机器人协同控制系统的硬件设计 |
| 5.2 双机器人协同控制系统软件设计 |
| 5.2.1 双机器人协同控制系统软件框架结构 |
| 5.2.2 双机器人协同控制系统中主站计算机上的控制平台 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 双机器人协同控制的试验与分析 |
| 6.1 试验方案设计 |
| 6.1.1 同步实验设计 |
| 6.1.2 通信实验设计 |
| 6.2 实验室检测试验与分析 |
| 6.2.1 无线通信试验 |
| 6.2.2 主站计算机上控制平台的控制试验 |
| 6.3 调试检测实验及结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究总结和展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
（4）面向全景地图应用的图像采集处理系统（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 DSP技术的发展历程 |
| 1.3 图像采集技术的发展历程 |
| 1.4 全景地图系统的概述 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 2 图像采集处理系统的总体设计 |
| 2.1 系统功能需求与方案选择 |
| 2.2 系统整体设计方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于TMS320DM642的硬件设计与实现 |
| 3.1 TMS320DM642处理器 |
| 3.1.1 DM642的特点 |
| 3.1.2 DM642的片上资源介绍 |
| 3.1.3 DM642的缓存与存储机制 |
| 3.1.4 DM642的EDMA控制器 |
| 3.2 视频图像采集模块 |
| 3.2.1 解码芯片的选型 |
| 3.2.2 采集模块的设计与配置 |
| 3.3 外部存储器扩展模块 |
| 3.3.1 EMIF接口 |
| 3.3.2 EMIF接口和SDRAM的连接 |
| 3.3.3 EMIF接口的总线仲裁 |
| 3.3.4 EMIF接口外部存储器的优先级 |
| 3.4 USB传输接口设计 |
| 3.4.1 USB接口功能需求 |
| 3.4.2 USB控制器CY7C68013 |
| 3.4.3 USB2.0 接口电路设计 |
| 3.5 地理位置信息采集 |
| 3.5.1 GPS接收机 |
| 3.5.2 位置信息模块结构设计 |
| 3.5.3 位置信息传输接口设计 |
| 3.6 电源和复位模块 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 软件开发环境与驱动设计 |
| 4.1 集成开发环境CCS |
| 4.2 片级支持库CSL |
| 4.2.1 DM642 CSL介绍 |
| 4.2.2 CSL函数命名规则 |
| 4.2.3 系统主要模块函数 |
| 4.3 实时操作系统DSP/BIOS |
| 4.3.1 DSP/BIOS介绍 |
| 4.3.2 DSP/BIOS线程调度 |
| 4.3.3 DSP/BIOS启动过程 |
| 4.4 驱动程序设计 |
| 4.4.1 驱动程序模型 |
| 4.4.2 类驱动程序的设计 |
| 4.4.3 微驱动程序的设计 |
| 4.4.4 TVP5150驱动程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 视频图像的编码压缩 |
| 5.1 编码压缩的必要性和可行性 |
| 5.1.1 编码压缩的必要性 |
| 5.1.2 编码压缩的可行性 |
| 5.2 常见的视频编解码标准 |
| 5.2.1 MPEG标准 |
| 5.2.2 ITU-T标准 |
| 5.3 视频编码压缩原理 |
| 5.3.1 帧内预测编码 |
| 5.3.2 帧间预测编码 |
| 5.3.3 变换编码 |
| 5.3.4 量化编码 |
| 5.3.5 统计熵编码 |
| 5.4 H264编解码器构成 |
| 5.4.1 H264编码器 |
| 5.4.2 H264解码器 |
| 5.5 码率控制方法 |
| 5.5.1 码率控制介绍 |
| 5.5.2 RCBF码率控制算法 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 H264在DM642平台上的移植与优化 |
| 6.1 H264源码类型及选择 |
| 6.2 H264代码的裁剪 |
| 6.3 H264代码的移植 |
| 6.3.1 DSP的C语言规则 |
| 6.3.2 内存空间的合理分配 |
| 6.3.3 增加多线程支持 |
| 6.4 H264代码在DM642上的优化 |
| 6.4.1 存储器访问优化 |
| 6.4.2 编译器选项优化 |
| 6.4.3 C语言代码级优化 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要工作总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简介 |
（5）2M维矢量矩阵DCT整数变换及并行实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 多视点视频编码的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及主要贡献 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 视频压缩编码的必要性和可行性 |
| 2.2 编码的基本方法 |
| 2.2.1 行程编码 |
| 2.2.2 预测编码 |
| 2.2.3 DCT 变换编码 |
| 2.3 图像和视频编码标准 |
| 2.3.1 静止图像压缩标准 |
| 2.3.2 运动图像压缩标准 |
| 2.4 多维矢量矩阵理论 |
| 2.4.1 多维矢量矩阵定义 |
| 2.4.2 矩阵乘法运算法则 |
| 2.5 多核的发展 |
| 第3章 2M 维矢量整数变换核矩阵 |
| 3.1 多维矢量离散余弦变换 |
| 3.2 2M 维矢量 DCT 整数变换 |
| 3.2.1 2M 维浮点型矢量正交变换核矩阵 |
| 3.2.2 2M 维整型矢量正交变换核矩阵 |
| 3.3 2M 维矢量 DCT 整数变换正交性 |
| 3.4 变换基的选择 |
| 3.5 2M 维矢量 DCT 整数快速变换 |
| 第4章 2M 维矢量 DCT 整数变换并行实现 |
| 4.1 OpenCL |
| 4.1.1 OpenCL 概述 |
| 4.1.2 OpenCL 编程结构框架 |
| 4.2 DCT 整数变换并行实现 |
| 第5章 实验仿真和结果分析 |
| 5.1 多视角视频分块与重组 |
| 5.1.1 多视角视频分块 |
| 5.1.2 多视角视频重组 |
| 5.2 能量集中性 |
| 5.3 压缩比 |
| 5.4 整数 DCT 快速变换 |
| 5.5 并行实现 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于S3C6410和Hadoop的视频流分布式存储系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 视频监控系统中的关键技术 |
| 1.2.1 嵌入式技术的发展及应用 |
| 1.2.2 视频存储技术 |
| 1.2.3 视频压缩编码技术 |
| 1.3 视频监控系统方案 |
| 1.4 本文主要工作及章节安排 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统总体框架 |
| 2.3 系统前端开发平台搭建 |
| 2.3.1 硬件平台方案设计 |
| 2.3.2 软件平台方案设计 |
| 2.4 系统后台Hadoop集群搭建 |
| 2.4.1 Hadoop基本架构 |
| 2.4.2 4节点Hadoop集群搭建 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 视频流采集与编码设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数字图像色彩空间 |
| 3.3 视频图像实时采集 |
| 3.3.1 V4L2简介及FFmpeg编译 |
| 3.3.2 基于V4L2的视频图像采集实现 |
| 3.4 视频编码基本原理 |
| 3.4.1 H.264分层编解码框架 |
| 3.4.2 H.264编码器框架 |
| 3.5 基于S3C6410的视频硬件编码 |
| 3.5.1 S3C6410多格式编码器硬件结构 |
| 3.5.2 H.264视频硬件编码实现 |
| 3.6 基于x264的视频软件编码 |
| 3.6.1 交叉编译x264 |
| 3.6.2 H.264视频软件编码实现 |
| 3.7 多客户端访问与网络传输 |
| 3.8 小结 |
| 第4章 视频流解码与分布式存储设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 视频图像接收与解码 |
| 4.2.1 视频解码基本原理 |
| 4.2.2 视频图像解码实现 |
| 4.3 视频图像显示 |
| 4.3.1 LinuxX视窗系统简介 |
| 4.3.2 视频图像显示实现 |
| 4.4 视频流分布式存储 |
| 4.4.1 Eclipse下的Hadoop应用开发环境配置 |
| 4.4.2 视频流分布式存储实现 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 系统测试与实验分析 |
| 5.1 视频质量评估方法 |
| 5.2 H.264软硬件编码实验分析 |
| 5.3 系统整体性能测试 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 |
（7）输电线路状态监测系统设计与关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文内容及章节安排 |
| 第二章 输电线路状态在线监测技术 |
| 2.1 基本介绍 |
| 2.2 监测对象介绍 |
| 2.3 视频/图像监控技术介绍 |
| 2.3.1 静止图像编码技术 |
| 2.3.2 视频编码技术 |
| 2.4 系统通信方式介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 低功耗输电线路在线监测系统设计与研究 |
| 3.1 系统总体结构设计 |
| 3.2 组态式传感器连接和多模态通信单元设计 |
| 3.3 自适应低功耗动态电源管理方案 |
| 3.4 系统硬件平台实现及性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 输电线路视频/图像监测技术研究 |
| 4.1 系统框架 |
| 4.2 基于 SVC 的监控视频/图像一体化压缩方法 |
| 4.3 监控图像压缩性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间的研究成果 |
（8）汽车电子后视镜系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 课题的题目及来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景 |
| 1.1.3 课题研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内汽车电子后视镜系统研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 国外汽车电子后视镜系统研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 汽车电子后视镜系统方案与结构设计 |
| 2.1 汽车电子后视镜系统设计思想 |
| 2.2 汽车电子后视镜系统方案 |
| 2.2.1 汽车后视镜系统方案 |
| 2.2.2 测距系统方案 |
| 2.2.3 后视摄像系统方案 |
| 2.2.4 语音提醒报警系统方案 |
| 2.2.5 控制系统方案 |
| 2.2.6 显示系统方案 |
| 2.3 汽车电子后视镜系统结构 |
| 2.3.1 汽车电子后视镜系统总体结构 |
| 2.3.2 测距系统结构 |
| 2.3.3 后视摄像系统结构 |
| 2.3.4 语音提醒系统结构 |
| 2.3.5 控制系统结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 汽车电子后视镜系统硬件设计 |
| 3.1 汽车电子后视镜系统硬件结构 |
| 3.2 超声波测距系统硬件结构 |
| 3.2.1 超声波测距原理 |
| 3.2.2 超声波测距电路 |
| 3.3 后视摄像系统硬件结构 |
| 3.3.1 视频输入模块电路 |
| 3.3.2 视频输出模块电路 |
| 3.3.3 视频处理模块 |
| 3.4 语音提醒系统硬件结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 汽车电子后视镜系统软件设计 |
| 4.1 汽车电子后视镜系统软件设计流程 |
| 4.2 超声波测距系统软件 |
| 4.3 后视摄像系统软件 |
| 4.4 语音提醒系统软件 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于DM368处理器的单通道视频编码器系统软件设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目次 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 相关技术发展现状 |
| 1.2.1 视频监控系统 |
| 1.2.2 视频压缩基础 |
| 1.2.3 视频编解码标准 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 视频系统的技术介绍 |
| 2.1 视频信号和视频图像格式 |
| 2.1.1 色彩空间模型 |
| 2.1.2 电视视频信号 |
| 2.2 视频信号的采集 |
| 2.2.1 白平衡 |
| 2.2.2 伽马校正 |
| 2.2.3 图像增强 |
| 2.3 视频数据的压缩 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 DaVinci开发环境 |
| 3.1 DaVinci技术 |
| 3.2 DaVinci硬件开发平台 |
| 3.2.1 DaVinci处理器平台 |
| 3.2.2 TMS320DM368的硬件架构 |
| 3.2.3 TMS320DM368的存储架构 |
| 3.2.4 视频处理子系统VPSS |
| 3.3 DaVinci开发工具 |
| 3.3.1 MontaVista Linux |
| 3.3.2 xDM |
| 3.3.3 DVSDK |
| 3.4 本章小结 |
| 4 单通道编码器系统软件设计 |
| 4.1 系统总体架构 |
| 4.1.1 编码器系统软件数据流及架构 |
| 4.1.2 编码器模块 |
| 4.1.3 上层控制模块 |
| 4.2 视频采集底层驱动设计 |
| 4.2.1 视频采集驱动硬件原理 |
| 4.2.2 V4L2驱动框架 |
| 4.3 编码器系统应用软件设计 |
| 4.3.1 初始化模块 |
| 4.3.2 视频采集调度模块 |
| 4.3.3 编码器接口模块 |
| 4.3.4 通信模块 |
| 4.3.5 线程间同步及其他功能 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 去隔行算法和运动检测算法设计 |
| 5.1 去隔行算法设计 |
| 5.1.1 现有去隔行算法分析 |
| 5.1.2 算法总体流程 |
| 5.1.3 去隔行算法的具体实现 |
| 5.2 运动检测算法设计 |
| 5.2.1 现有运动检测算法分析 |
| 5.2.2 运动检测算法实现 |
| 5.3 测试与结果 |
| 5.3.1 系统测试与结果 |
| 5.3.2 去隔行算法实验结果 |
| 5.3.3 运动检测算法实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（10）基于KTE5型矿山救援可视化系统数据采集技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内矿井救援通信网络装置主要存在的问题 |
| 1.2.4 矿井救灾无线通信系统的发展趋势 |
| 1.3 课题研究的可行性分析 |
| 1.4 本文的主要研究内容及目标 |
| 1.5 本文的主要研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 主要研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 课题研究的创新点 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 KTE5 型矿山救援可视化系统技术原理 |
| 2.1 KTE5 型矿山救援可视化系统 |
| 2.2 网络多媒体技术概述 |
| 2.2.1 网络多媒体技术的概念 |
| 2.2.2 多媒体数据的特征与表现形式 |
| 2.2.3 多媒体关键技术 |
| 2.3 视频信号的特性 |
| 2.4 数据压缩 |
| 2.4.1 数据压缩原理 |
| 2.4.2 数据压缩标准 |
| 2.5 多媒体视频信息处理 |
| 2.5.1 视频处理 |
| 2.5.2 网络视/音频服务器 |
| 2.5.3 网络视/音频服务器的工作过程 |
| 2.5.4 网络视/音频服务器的性能指标 |
| 2.6 灾区视/音频采集技术 |
| 2.7 数字化视/音频传输技术 |
| 2.7.1 数字化视/音频（多媒体）网络技术 |
| 2.7.2 数字化视/音频（多媒体）环境 |
| 2.7.3 数字化视/音频（多媒体）传输机制 |
| 2.7.4 数字化视/音频（多媒体）通信的特点 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 灾区环境参数采集技术研究 |
| 3.1 数据采集系统概述 |
| 3.2 数据采集基本理论 |
| 3.2.1 信号采样 |
| 3.2.2 量化 |
| 3.2.3 编码 |
| 3.3 数据采集系统数据采集模块设计 |
| 3.3.1 数据采集模块硬件设计思路 |
| 3.3.2 主要器件 |
| 3.3.3 单片机的时钟电路和复位电路设计 |
| 3.3.4 单片机与PTR2000 接口电路的设计 |
| 3.3.5 PC 机与PTR2000 接口电路的设计 |
| 3.3.6 软件设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 灾区数据无线传输技术研究 |
| 4.1 通信系统基本结构 |
| 4.2 无线数据传输原理 |
| 4.3 矿山救援对应急通信系统要求 |
| 4.4 关键技术介绍 |
| 4.4.1 短距离无线通信技术 |
| 4.4.2 无线数据传输关键技术选择 |
| 4.5 无线数据传输系统设计 |
| 4.5.1 无线数据传输系统硬件设计思路 |
| 4.5.2 主要器件 |
| 4.5.3 无线数据传输系统硬件设计 |
| 4.5.4 灾区现场环境参数传输结构设计 |
| 4.5.5 矿井巷道无线射频电磁波衰减控制技术 |
| 4.6 大功率本质安全型电源技术研究 |
| 4.7 系统装置可靠性设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 系统装置数据采集原理及其应用 |
| 5.1 基于KTE5 型数据采集原理 |
| 5.1.1 数据采集原理 |
| 5.1.2 系统工作过程 |
| 5.2 系统的应用环境 |
| 5.3 系统的具体应用方式 |
| 5.4 系统的应用 |
| 5.4.1 在火灾灾区的应用 |
| 5.4.2 在瓦斯爆炸灾区的应用 |
| 5.4.3 应用结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、应用89C51实现H.261视频图像压缩编码系统的控制（论文参考文献）
- [1]C实现基于游程的符号分组熵编码在视频压缩中的应用[D]. 李旸. 汕头大学, 2021(02)
- [2]基于ROI的视频压缩及评价算法研究[D]. 李克君. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [3]起重机轨道检测的双机器人协同控制技术研究[D]. 冯春杏. 江苏大学, 2019(02)
- [4]面向全景地图应用的图像采集处理系统[D]. 李鹏辉. 中国计量学院, 2015(05)
- [5]2M维矢量矩阵DCT整数变换及并行实现[D]. 王艇. 吉林大学, 2014(09)
- [6]基于S3C6410和Hadoop的视频流分布式存储系统设计与实现[D]. 刘晨勇. 湖南大学, 2014(03)
- [7]输电线路状态监测系统设计与关键技术研究[D]. 白俊梅. 西安电子科技大学, 2014(10)
- [8]汽车电子后视镜系统设计[D]. 余凡. 武汉理工大学, 2012(10)
- [9]基于DM368处理器的单通道视频编码器系统软件设计[D]. 赵俞剑. 浙江大学, 2012(07)
- [10]基于KTE5型矿山救援可视化系统数据采集技术研究[D]. 郭锋. 西安科技大学, 2011(01)