面向多傳感器智能監控系統的技術(shù)研究論文

　　1概述

　　在視頻監控領(lǐng)域中，其傳統技術(shù)手段都是通過(guò)人員來(lái)實(shí)現人工監控動(dòng)態(tài)目標，而這種監控方式的最大問(wèn)題就在于人員容易疲勞，難以實(shí)現對每路視頻信號的實(shí)時(shí)監控，在出現突發(fā)事件的情況下，報警精確度也比較差，經(jīng)常出現誤報、漏報現象，要實(shí)現數據的事后分析也比較困難。所以，為了能夠徹底解決這些問(wèn)題，人們將基于計算機視覺(jué)的控制技術(shù)引入到視頻監控系統中，經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，已經(jīng)逐漸發(fā)展成為一種新型的視頻監控技術(shù)，即智能視頻監控。本文主要設計一種基于聲光聯(lián)合定位的多攝像頭智能化監控方案，其工作流程可以概括為：通過(guò)聲源對目標進(jìn)行自動(dòng)定位處理，然后再利用高性能的云臺驅動(dòng)系統來(lái)實(shí)現對特定動(dòng)態(tài)目標的快速跟蹤與監控。

　　2智能視頻監控系統的構成

　　文中智能視頻監控系統的硬件結構中主要包括視頻采集控制模塊、服務(wù)器模塊以及行為理解和決策模塊等。在整個(gè)智能監控系統的部署應用中，主要采用分布式的控制方式，將每個(gè)節點(diǎn)都作為相對獨立的子系統來(lái)使用。所以，在每個(gè)節點(diǎn)中，都包括了音頻和視頻信號采集組件、防護罩以及云臺控制組件等。

　　對于系統中的視頻采集控制模塊，主要將攝像機作為目標信息獲取的設備，通過(guò)各種類(lèi)型的CCD圖像傳感器部件，將采集到的輸出信號經(jīng)過(guò)視頻信號處理電路后，將其轉換為標準的視頻信號，然后再通過(guò)以太網(wǎng)傳送到服務(wù)器端，這樣就可以對其進(jìn)行包括壓縮和解碼在內的一系列處理。

　　對于系統的服務(wù)器端，又可以分為三個(gè)不同的子模塊，分別是視頻編碼解碼、視頻處理以及窗口界面等。通常，在視頻的編碼子模塊中都采用MPEG-4視頻壓縮標準，實(shí)現對采集控制模塊所傳送過(guò)來(lái)的視頻信號的壓縮編碼;而視頻解碼模塊則可以完成對碼流的實(shí)時(shí)解碼與播放;視頻的處理模塊，則能夠實(shí)現視場(chǎng)內運動(dòng)目標的自動(dòng)檢測與實(shí)時(shí)識別，從而實(shí)時(shí)掌握和獲取目標的狀態(tài)信息。對于系統中的行為理解與決策模塊，主要功能就是通過(guò)初步處理后的圖像數據，對其中的目標特性進(jìn)行進(jìn)一步的深入分析和挖掘，從而實(shí)現對視場(chǎng)內各種類(lèi)型目標行為的深度理解，完成對客觀(guān)場(chǎng)景的最終解釋過(guò)程，為智能化系統的決策提供支持。在該模塊中，還包括了三個(gè)組件，即：理解、狀態(tài)估計與決策推理等。

　　3關(guān)鍵技術(shù)研究

　　3.1云臺控制系統與技術(shù)

　　可以將監測獲取的目標位置輸入到云臺控制系統中，作為其輸入信號使用，從而實(shí)現云臺跟隨運動(dòng)目標移動(dòng)的控制過(guò)程，將運動(dòng)目標一直位于系統監控視場(chǎng)的中心。在此過(guò)程中，為了能夠為云臺的跟蹤提供靈敏的響應速度以及較高的跟蹤精度，可以在系統中設置多個(gè)控制和調節器件，分別實(shí)現對位置、轉速和電流的調節和控制。針對那些快速移動(dòng)的目標，為了能夠對其進(jìn)行精確跟蹤，采用永磁直流力矩電動(dòng)機作為執行元件，這也是考慮到這種元件更適用于高精度的位置伺服系統以及低速的控制系統中。

　　3.2運動(dòng)目標檢測技術(shù)

　　現在所廣泛采用的運動(dòng)目標檢測，就是要從連續變換的序列圖像中，將發(fā)生變化的區域進(jìn)行識別、分割處理。一種常用的檢測算法為幀間差分法，可以較好地使用環(huán)境的變換，完成對運動(dòng)目標的檢測，但該算法所得到的像素點(diǎn)不夠完整，因此需要對其進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，進(jìn)而得到更加完整的運動(dòng)目標。在對監控圖像進(jìn)行處理之前都需要預處理過(guò)程，從而消除由于各種因素所造成的噪聲，這些因素主要包括天氣、光照強度、傳感器質(zhì)量等，進(jìn)而改善圖像的質(zhì)量和效果，便于后續操作與處理過(guò)程的實(shí)施。

　　接著(zhù)，就需要通過(guò)數學(xué)形態(tài)學(xué)理論對得到的運動(dòng)目標圖像進(jìn)行處理，進(jìn)而在保持其原本形狀的情況下，將與圖像中目標不相干部分剔除掉。經(jīng)過(guò)數學(xué)形態(tài)學(xué)的處理過(guò)程后，就能夠將圖像中的一些孤立點(diǎn)和小的空洞消除掉。不過(guò)，圖像中所存在的一些尺度較大的空洞則難以有效消除，所以，還需要設計連通性區域檢測過(guò)程，這樣，所有的圖像中存在的空洞就進(jìn)本消除，從而保證了獲取的運動(dòng)目標更加完整。

　　3.3聲源定位技術(shù)

　　在某個(gè)空間平面中麥克風(fēng)位置確定的情況下，如果假設聲源S的位置點(diǎn)坐標為(x, y)，則充分考慮聲源與接收點(diǎn)位置的差異，將聲音到達各個(gè)接收器的時(shí)間差表示為t。

　　其中， 1 t 表示第1和第2個(gè)接收器的聲音時(shí)間差，2 t 表示第1和第3個(gè)接收器所收到的聲音時(shí)間差，而v表示大氣中聲音的傳播速度。所以，通過(guò)上面的式子，利用計算機對1 t 和 2 t 進(jìn)行測量，進(jìn)而就可以得到聲源點(diǎn)的具體坐標位置。

　　4實(shí)驗結果與分析

　　在實(shí)驗室中，可以就文中系統所涉及的技術(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗�；�于聲源的定位算法利用C語(yǔ)言編碼，硬件以8051單片機為平臺;對于運動(dòng)目標的檢測試驗則選用一般的PC機。

　　對于聲源定位算法，主要在距離聲源測試點(diǎn)5m左右的范圍內完成測試過(guò)程，經(jīng)過(guò)試驗準確獲得了目標位置，且測量結果的誤差精度為mm級別。

　　云臺控制系統的仿真主要通過(guò)Simulink來(lái)完成系統的建模與仿真過(guò)程，試驗結果表明，如果將階躍信號輸入系統，則可以將穩態(tài)誤差控制在0值，說(shuō)明定位精度較高;如果輸入為正弦信號，則系統輸出能夠對輸入成功響應，這也反映了系統的跟隨性能較好，可以滿(mǎn)足設計的基本需求。如果采用了數字控制系統，則系統的動(dòng)態(tài)性能會(huì )更高。

　　運動(dòng)目標的檢測，在運動(dòng)目標提取過(guò)程中沒(méi)有對攝像機的運動(dòng)進(jìn)行考慮，只針對室內環(huán)境中的人體視頻序列，以及室外環(huán)境中的運動(dòng)車(chē)輛視頻序列，利用相鄰三幀差分方法進(jìn)行測試，檢測結果表明算法能夠較好地提取運動(dòng)目標。

　　5結語(yǔ)

　　論文中設計了一種智能化的視頻監控系統方案，該方案利用聲源定位技術(shù)來(lái)實(shí)現目標快速定位，通過(guò)相鄰三幀圖像序列的差分方法實(shí)現運動(dòng)目標提取。系統能夠對攝像機的姿態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)調整和控制，完成對高速運動(dòng)目標的精確跟蹤。在仿真實(shí)驗的基礎上，對這些技術(shù)進(jìn)行了驗證，說(shuō)明了文中所采用方法的可行性。

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