多视讯移动智能识别系统设计与开发(附件)
计算机视觉是将摄像机捕获到的图像数据转换为一个对数据的理解或一个新的图像。所有的这些转换都是为了实现某个目标而设定的。而OpenCv作为一个计算机视觉的开源库，提供了一个比较好的数学运算，以及种种的机器学习的算法，用于物体的检测和跟踪。另外深度学习以及神经网络给当今社会带来了革命性的变化，我们生活到处可以看见他们的身影。文本将结合计算机视觉的开源库OpenCv和深度学习框架TensorFlow对物体进行跟踪和检测。并且利用网络通讯（Socket套接字），将图像和数据进行可视化。 通过小车和windows将其实现。整个项目阐述了OpenCv的使用，动态物体的测量，物体的跟踪，神经网络的搭建，TensorFlow的使用，以及网络通讯。并利用C++和Python将其实现，并通过视频和试验程序说明了算法的可行性。关键词计算机视觉，目标检测，OpenCV，神经网络，TensorFlow
目录
引 言 1
第一章 绪 论 2
1.1 系统开发背景 2
1.2 系统实现功能 3
1.3系统的实现方法概述 4
1.3.1云服务器 4
1.3.2用户终端 5
1.3.3移动终端 5
1.4 系统开发环境 5
第二章 云服务器的实现 7
2.1云服务器的通讯 7
2.2TCP协议在云服务器的使用 9
2.2.1网络初始化 9
2.2.2创建套接字 10
2.2.3绑定IP地址和端口号 10
2.2.4侦听 11
2.2.5等待客户端连接 11
2.2.6收发数据 12
2.3云服务器上的人工智能 13
2.3.1关于人工智能 13
2.3.2关于数据训练种类 15
2.3.4训练一个卷积神经网络 15
2.4利用Camshift实现物体跟踪 18
2.4.1 MeanShift算法的原理 18
2.4.2 Camshif算法的介绍 20
2.4.3 Camshit算法有缺点分析 23
第三章 移动 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
端的实现 25
3.1主控板的选择 25
3.2硬件开发 26
3.2.1电源和稳压 26
3.2.2 超声波连接 27
3.3.3 电机驱动 28
3.3软件开发 29
3.3.1读取摄像头数据，并传输到服务器 30
3.3.2接受服务器数据 33
3.3.3移动端的运行 34
第四章 用户终端的实现 38
4.1 MFC的系统架构 38
4.2 MFC获取跟踪区域 40
4.3 MFC图像获取 42
1. 网络初始化 42
2. 创建套接字 42
3. 绑定端口号 42
4 .接受数据 43
第五章 关于开源库的使用 44
5.1 OpenCV图像矩阵数据结构体系 44
5.2图像处理 46
5.2.1.平滑图像 46
5.2.2 背景分割 49
5.2.3 光流法 51
5.2TensorFlow简介 54
5.2.1 TensorFlow的系统架构 55
5.2.2 客户端（Client） 56
5.2.3 分布式计算（Distributed Master） 56
5.2.4 Woker服务 57
结束语 59
致 谢 60
参考文献 61
附 录 62
引 言
在当今时代，计算机视觉和人工智能为现代社会的许多方面提供了力量：我们上网所使用的索搜引擎、网络安全里的鉴黄系统，逛淘宝时页面的推荐系统，他们越来越多地出现在我们的生活当中和其他消费的产品。
众所周知，人工智能是先进计算机的一个比较广泛的概念。机器学习也仅仅是研究人工智能的工具，在机器学习中有一个子集叫深度学习，这个应该是最有效的学习方法。并且已经慢慢的融入到了我们生活当中去了，靠扫地机器人来扫地，靠刷脸来付钱，靠自动驾驶来开车，游玩。可以解放我们的双手，减轻我们的工作负担，已经成为了未来的研究方向和发展趋势。
这些都在鼓舞着我们对未来充满希望有理想抱负的人去投入更多的时间、精力去研究人工智能给我们带来的快乐和美好。而人工智能这一领域中，最为重要的就是计算机视觉。计算机视觉也是全世界范围内都有众多的专业研究者和业余爱好者正在进行着研究，并且每年都有很多的新兴产品问世。
所有这些都激励我们投入更多的时间和精力去研究人工智能给我们带来的快乐和美丽。人工智能最重要的方面是计算机视觉。计算机视觉也正在世界各地被大量的专业研究人员和业余爱好者的研究，在他们的带领下，不少新兴产品开始问世，方便和改善我们的生活。
在我身边就有很多计算机视觉的爱好者，他们也非常希望能够把自己学到的东西用于实际生活当中去，做成人脸识别锁，3D逆向。但是计算视觉本身的对数学的严要求和图像的复杂性也让许多有着浓厚兴趣的人半途而废。其中主要门槛在于计算机视觉运算数据量较大，很多家庭的PC机无法有效的完成一些试验。在神经网络的训练中，我就因为数据量太多，导致电脑内存不足，从而不得不放弃训练。另外计算机视觉需要比较深厚扎实的数学功底，尤其是线性代数，高等数学等其延生学科使我们学习起来十分吃力。当然我们可以利用一些现成的框架去帮助我们实现学习和分类。 绪 论
1.1 系统开发背景
从计算诞生开始，计算机获取信息的方式总是通过键盘或者其他设备人为的输入给他，而其本身不能从现实世界中获取信息并像我们人脑一样做出智能的处理。而视觉是外部信息获取最重要的一个部分，所以不少的研究者为了让计算机实现像人脑一样自主处理和判断所得到的信息并且对信息有自己的理解，因此人工智诞生了。
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引 言 1
第一章 绪 论 2
1.1 系统开发背景 2
1.2 系统实现功能 3
1.3系统的实现方法概述 4
1.3.1云服务器 4
1.3.2用户终端 5
1.3.3移动终端 5
1.4 系统开发环境 5
第二章 云服务器的实现 7
2.1云服务器的通讯 7
2.2TCP协议在云服务器的使用 9
2.2.1网络初始化 9
2.2.2创建套接字 10
2.2.3绑定IP地址和端口号 10
2.2.4侦听 11
2.2.5等待客户端连接 11
2.2.6收发数据 12
2.3云服务器上的人工智能 13
2.3.1关于人工智能 13
2.3.2关于数据训练种类 15
2.3.4训练一个卷积神经网络 15
2.4利用Camshift实现物体跟踪 18
2.4.1 MeanShift算法的原理 18
2.4.2 Camshif算法的介绍 20
2.4.3 Camshit算法有缺点分析 23
第三章 移动 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
端的实现 25
3.1主控板的选择 25
3.2硬件开发 26
3.2.1电源和稳压 26
3.2.2 超声波连接 27
3.3.3 电机驱动 28
3.3软件开发 29
3.3.1读取摄像头数据，并传输到服务器 30
3.3.2接受服务器数据 33
3.3.3移动端的运行 34
第四章 用户终端的实现 38
4.1 MFC的系统架构 38
4.2 MFC获取跟踪区域 40
4.3 MFC图像获取 42
1. 网络初始化 42
2. 创建套接字 42
3. 绑定端口号 42
4 .接受数据 43
第五章 关于开源库的使用 44
5.1 OpenCV图像矩阵数据结构体系 44
5.2图像处理 46
5.2.1.平滑图像 46
5.2.2 背景分割 49
5.2.3 光流法 51
5.2TensorFlow简介 54
5.2.1 TensorFlow的系统架构 55
5.2.2 客户端（Client） 56
5.2.3 分布式计算（Distributed Master） 56
5.2.4 Woker服务 57
结束语 59
致 谢 60
参考文献 61
附 录 62
引 言
在当今时代，计算机视觉和人工智能为现代社会的许多方面提供了力量：我们上网所使用的索搜引擎、网络安全里的鉴黄系统，逛淘宝时页面的推荐系统，他们越来越多地出现在我们的生活当中和其他消费的产品。
众所周知，人工智能是先进计算机的一个比较广泛的概念。机器学习也仅仅是研究人工智能的工具，在机器学习中有一个子集叫深度学习，这个应该是最有效的学习方法。并且已经慢慢的融入到了我们生活当中去了，靠扫地机器人来扫地，靠刷脸来付钱，靠自动驾驶来开车，游玩。可以解放我们的双手，减轻我们的工作负担，已经成为了未来的研究方向和发展趋势。
这些都在鼓舞着我们对未来充满希望有理想抱负的人去投入更多的时间、精力去研究人工智能给我们带来的快乐和美好。而人工智能这一领域中，最为重要的就是计算机视觉。计算机视觉也是全世界范围内都有众多的专业研究者和业余爱好者正在进行着研究，并且每年都有很多的新兴产品问世。
所有这些都激励我们投入更多的时间和精力去研究人工智能给我们带来的快乐和美丽。人工智能最重要的方面是计算机视觉。计算机视觉也正在世界各地被大量的专业研究人员和业余爱好者的研究，在他们的带领下，不少新兴产品开始问世，方便和改善我们的生活。
在我身边就有很多计算机视觉的爱好者，他们也非常希望能够把自己学到的东西用于实际生活当中去，做成人脸识别锁，3D逆向。但是计算视觉本身的对数学的严要求和图像的复杂性也让许多有着浓厚兴趣的人半途而废。其中主要门槛在于计算机视觉运算数据量较大，很多家庭的PC机无法有效的完成一些试验。在神经网络的训练中，我就因为数据量太多，导致电脑内存不足，从而不得不放弃训练。另外计算机视觉需要比较深厚扎实的数学功底，尤其是线性代数，高等数学等其延生学科使我们学习起来十分吃力。当然我们可以利用一些现成的框架去帮助我们实现学习和分类。 绪 论
1.1 系统开发背景
从计算诞生开始，计算机获取信息的方式总是通过键盘或者其他设备人为的输入给他，而其本身不能从现实世界中获取信息并像我们人脑一样做出智能的处理。而视觉是外部信息获取最重要的一个部分，所以不少的研究者为了让计算机实现像人脑一样自主处理和判断所得到的信息并且对信息有自己的理解，因此人工智诞生了。
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