基于TMS320DM365的音视频传输及智能视频分析系统的设计与实现

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近年来,随着网络带宽的迅速提升及视频处理技术的不断发展,智能视频分析技术在智能交通、平安城市、平安校园等应用场合得到了广泛的应用。本文结合项目实际需要设计并实现了由TMS320DM365嵌入式前端设备、汇聚转发服务器、客户端组成的音视频采集、处理和传输系统,并将该系统应用于智能交通领域中。本文在分析了用户实际需求的基础上给出了系统的总体设计方案,并着重从前端设备、汇聚转发服务器、智能分析子系统、客户端四个部分详细阐述了其主要工作:首先,分析了TMS320DM365嵌入式前端设备的总体性能与技术优势,介绍了TMS320DM365的音视频处理流程及多媒体程序开发过程,详细阐述了采集、编码等应用层软件的开发,重点实现了RTSP流媒体服务器。其次,给出了汇聚转发服务器的总体设计,从汇聚转发模块及后台管理模块两个部分详细阐述了汇聚转发服务器的具体实现过程。在汇聚转发模块中,详细介绍了码流的接收过程,并重点阐述了音视频码流转发功能的实现;在后台管理模块中,介绍了汇聚转发服务器对前端设备及系统客户端的管理流程,并重点给出了前端设备参数设置及内核文件系统自动更新功能的实现。第三,结合智能交通的实际应用给出了智能视频分析子系统的设计,介绍了目标检测、背景提取的相关算法,详细阐述了基于Kalman滤波器及MeanShift算法的目标跟踪过程,并给出了目标跟踪及车辆计数算法在本系统中的实现方法。第四,给出了客户端软件的总体设计,从接收模块及解码模块两个部分详细阐述了音视频码流的接收解码过程。在客户端的总体设计部分,主要介绍了桥接模式在客户端软件设计中的应用,并采用双缓冲队列的机制实现了接收模块与解码模块的数据传输;在接收模块,主要实现了音视频码流的接收与处理;在解码模块,实现了音视频码流的解码、播放,重点研究了基于RTP/RTCP协议栈的音视频同步问题并给出了本系统的实现方法。最后,对本文实现的系统进行了测试,测试结果表明本系统可以实现多种分辨率视频的实时传输,且音频与视频同步效果较好,视频分析算法的实时性与准确度基本能够满足本项目的实际需求。
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-12页
    1.1 课题的研究背景与研究意义第9页
    1.2 论文的主要工作第9-10页
    1.3 论文的结构安排第10-12页
第二章 系统方案设计第12-14页
    2.1 系统需求分析第12页
    2.2 系统方案设计第12-13页
    2.4 本章小结第13-14页
第三章 基于TMS320DM365 的嵌入式前端设备第14-25页
    3.1 DaVinci 技术介绍第14页
    3.2 TMS320DM365 介绍第14-17页
        3.2.1 TMS320DM365 芯片总体介绍第14-15页
        3.2.2 音视频信号处理流程第15-16页
        3.2.3 数字视频软件开发套件第16-17页
    3.3 应用层软件设计第17-24页
        3.3.1 应用层软件架构第17-19页
        3.3.2 前端设备控制进程User Server 的设计第19-20页
        3.3.3 音视频处理进程Av_Server 的设计第20-21页
        3.3.4 RTSP 服务器的设计第21-24页
    3.4 本章小节第24-25页
第四章 汇聚转发及后台管理服务器第25-38页
    4.1 服务器模型研究第25-26页
        4.1.1 多进程服务器模型第25页
        4.1.2 多线程服务器模型第25-26页
        4.1.3 服务器模型选择第26页
    4.2 汇聚转发及后台管理服务器的总体设计第26-28页
    4.3 汇聚转发服模块的设计第28-34页
        4.3.1 流媒体传输协议简介第29-30页
        4.3.2 前端接收处理模块的设计第30-31页
        4.3.3 码流转发模块的设计第31-34页
    4.4 后台管理模块的设计第34-37页
        4.4.1 前端设备参数设置第34页
        4.4.2 前端设备内核文件系统的更新第34-35页
        4.4.3 前端设备管理第35-36页
        4.4.4 客户端的注册与管理第36-37页
    4.5 本章小结第37-38页
第五章 智能视频分析子系统的设计第38-58页
    5.1 智能视频分析系统的总体介绍第38页
    5.2 目标检测算法第38-40页
        5.2.1 常用目标检测算法介绍第38-39页
        5.2.2 目标检测算法选择第39-40页
    5.3 背景提取算法第40-42页
        5.3.1 常用背景提取算法介绍第40-41页
        5.3.2 本系统选用的背景提取算法第41-42页
    5.4 目标跟踪算法第42-47页
        5.4.1 MeanShift 算法第42-44页
        5.4.2 Kalman 预测模型第44页
        5.4.3 目标跟踪算法第44-47页
    5.5 车辆跟踪计数算法的实现第47-57页
        5.5.1 目标特征提取第48-49页
        5.5.2 目标匹配准则的建立及目标状态分类第49-51页
        5.5.3 不同目标状态下的目标跟踪方法及计数策略第51-56页
        5.5.4 车辆计数策略第56-57页
    5.6 本章小结第57-58页
第六章 系统客户端软件的设计与实现第58-70页
    6.1 设计模式简介第58-59页
    6.2 客户端软件的总体设计第59-63页
        6.2.1 基于桥接模式的客户端软件框架设计第59-61页
        6.2.2 接收模块与解码模块的交互设计第61-63页
    6.3 接收模块第63-64页
        6.3.1 客户端与汇聚转发服务器交互模块第63页
        6.3.2 音视频码流的接收模块第63-64页
    6.4 解码显示模块第64-69页
        6.4.1 基于RTP/RTCP 的音视频同步算法研究第64-65页
        6.4.2 音视频同步算法的实现第65-66页
        6.4.3 视频解码显示模块第66-68页
        6.4.4 音频解码模块第68-69页
    6.5 本章小结第69-70页
第七章 系统测试第70-76页
    7.1 测试环境第70-71页
        7.1.1 系统连接第70-71页
        7.1.2 系统设置第71页
    7.2 前端设备测试第71-72页
    7.3 汇聚转发服务器后台管理测试第72页
    7.4 智能视频分析子系统测试第72-74页
    7.5 客户端测试第74-75页
    7.6 本章小结第75-76页
第八章 总结展望第76-78页
    8.1 本文总结第76-77页
    8.2 展望第77-78页
参考文献第78-80页
致谢第80-81页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第81页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第81页
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