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基于ARM和OpenCV的视频监控系统设计的任务书
一、项目概述：
视频监控系统是一种基于数字图像处理和计算机视觉技术的安全防护系统，它集成了图像采集、预处理、图像匹配、目标检测、跟踪和报警等多种功能。本项目旨在基于ARM和OpenCV技术，设计开发一套高效、低功耗、高性能的视频监控系统。
二、项目目标：
本项目的目标是设计出一套具有以下特点的视频监控系统：
1.实时采集视频信号，同时利用OpenCV对视频图像进行处理和分析，以实现智能识别、智能跟踪等多种功能。
2.采用ARM架构的嵌入式系统，具有运算速度快、功耗低、体积小、易于移植等优势。
3.具备高性能的图像采集、处理和分析能力，能够实现快速、准确地识别和分析目标。
4.支持多种输出方式，包括声音报警、图像报警、短信报警等，同时具备自动记录和报表功能。
三、项目分析：
1.硬件平台：本项目选用低功耗、高性能的ARM架构嵌入式系统作为硬件平台，具体型号可根据项目要求进行选择。
2.软件平台：本项目采用OpenCV作为主要图像处理库，同时还需要使用Linux操作系统和相关编程语言进行开发。
3.系统架构：视频监控系统可以分为三个主要部分，即视频采集模块、图像处理模块和报警输出模块。视频采集模块负责从摄像头中获取视频信号，图像处理模块则实现对视频图像的预处理、特征提取等操作，报警输出模块则实现对检测结果的处理和输出。
4.算法选型：本项目需要选用基于OpenCV的目标检测算法和跟踪算法。目标检测算法可以选择Haar特征分类器或HOG+SVM，跟踪算法可以选择KCF、MIL、TLD等。
5.测试方案：本项目需要对系统进行功能测试、性能测试和稳定性测试。功能测试主要是针对系统各模块的功能实现情况进行测试，性能测试则主要是针对系统处理速度和精度进行测试，稳定性测试则主要是测试系统在长时间运行中稳定性和可靠性。
四、工作计划：
1.需求调研和分析，包括硬件和软件平台的确定，系统功能和性能的分析和评估。
2.系统架构设计和算法选型，根据需求确定系统架构和各模块之间的接口，同时选用合适的视频处理算法和跟踪算法。
3.软件开发和调试，包括OpenCV图像处理程序的开发和调试，系统的搭建和测试，以及各模块之间的联调和测试。
4.系统性能和稳定性测试，包括对系统硬件性能、软件性能、识别精度、跟踪精度和系统稳定性的测试和评估。
5.系统修改优化和完善，根据测试结果和用户反馈对系统进行修改和优化，同时进行补充完善系统的功能和性能。
五、项目收益：
1.利用ARM和OpenCV技术，开发出一套多功能的视频监控系统，具有高性能和低功耗等特点，可广泛应用于各种场合。
2.提高视频监控系统的智能化水平，对于安全防护具有重要意义，能够大大提高防范恐怖袭击、盗窃、纵火等恶性事件的能力。
3.促进了嵌入式软件开发和计算机视觉技术的应用，对于推动科学技术进步和提高信息化水平具有重要意义。