劉鵬飛， 趙陳，王嘉永， 張潔

（1 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 蘭州 730070；2 河北師范大學(xué)匯華學(xué)院，石家莊 050091）

0 引言

在目前犯罪分子利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)、復(fù)雜化、職能化的犯罪手段的情況下，單一傳統(tǒng)的防范手段已經(jīng)難以滿足重點(diǎn)單位、交通車站、公共場(chǎng)所的安全保衛(wèi)工作的需要。智能視頻監(jiān)控是在現(xiàn)有的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)，加上自動(dòng)數(shù)據(jù)采集及視頻分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行定位、識(shí)別和跟蹤，對(duì)可疑行為給出實(shí)時(shí)警告，并及時(shí)、有效地存儲(chǔ)相關(guān)的錄像資源。

1 多傳感器信息融合技術(shù)

多傳感器信息融合是針對(duì)一個(gè)系統(tǒng)中多種傳感器（多個(gè)或多類）技術(shù)所展開的一種信息處理的新研究方向，它的基本原理也就像人腦綜合處理信息一樣，充分利用若干個(gè)傳感器資源，合理地采集多傳感器及其觀測(cè)信息，把多傳感器在空間或時(shí)間上可冗余和互補(bǔ)信息，在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、綜合以完成所需的決策和估計(jì)，以獲得被測(cè)對(duì)象的一致性解釋或描述[1]。

在多傳感器信息融合技術(shù)中，各種傳感器的信息可能具有不同的特征及意義，快變的或者緩變的，實(shí)時(shí)的或者非實(shí)時(shí)的，同步的或者異步的，模糊的或者確定的，相互支持或互補(bǔ)的，多傳感器信息融合與經(jīng)典信號(hào)處理方法之間也存在本質(zhì)的區(qū)別，其關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)融合所處理的多傳感器信息具有更復(fù)雜的形式，而且可以在不同的信息層次上出現(xiàn)（見圖1），這些信息抽象層次包括數(shù)據(jù)層、特征層和決策層(即證據(jù)層)。所以多傳感器系統(tǒng)是信息數(shù)據(jù)融合的硬件基礎(chǔ)，多源信息是數(shù)據(jù)融合的加工對(duì)象，協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理是信息數(shù)據(jù)融合的核心[2]。

圖1 多傳感器信息融合的一般體系

2 系統(tǒng)的構(gòu)建及組成

多傳感器的智能監(jiān)控系統(tǒng)主要由設(shè)在特定的保護(hù)區(qū)上的傳感器裝置、視頻監(jiān)控?cái)z像頭及設(shè)在監(jiān)控中心室的控制主機(jī)組成。通過(guò)集成多普勒微波雷達(dá)傳感器、紅外傳感器、CCD視頻傳感器等組成的智能監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)外來(lái)者非法穿越周界保護(hù)區(qū)的及時(shí)檢測(cè)報(bào)警及視頻跟蹤等功能，各傳感器將立即將探測(cè)信號(hào)發(fā)送到系統(tǒng)平臺(tái)，系統(tǒng)能夠及時(shí)地將外來(lái)者進(jìn)行智能識(shí)別檢測(cè)，并對(duì)可疑的行為進(jìn)行告警和視頻監(jiān)控，以便保衛(wèi)人員的調(diào)動(dòng)和對(duì)事故的及時(shí)處理。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成如圖2所示。

（1）微波-雷達(dá)傳感器安裝于周界保護(hù)區(qū)的中心位置，兩兩對(duì)射，距離大約為50～100m 左右。其原理為：多普勒理論是以時(shí)間為基礎(chǔ)的，當(dāng)無(wú)線電波在行進(jìn)過(guò)程中碰到物體時(shí)該電波會(huì)被反射，反射波的頻率會(huì)隨碰到物體的移動(dòng)狀態(tài)而改變。如果無(wú)線電波碰到的物體的位置是固定的，那么反射波的頻率和發(fā)射波的頻率應(yīng)該相等；如果物體朝著發(fā)射的方向移動(dòng)，則反射回來(lái)的波會(huì)被壓縮，就是說(shuō)反射波的頻率會(huì)增加；反之反射回來(lái)的波的頻率會(huì)隨之減小。

（2）被動(dòng)紅外傳感器主要對(duì)自然界中的人體輻射的紅外線產(chǎn)生檢測(cè)，例如人體、火焰等物體都會(huì)放射出紅外線，只是其發(fā)射的紅外線的波長(zhǎng)不同而已。人體的溫度為36℃～37℃，可輻射出中心波長(zhǎng)為9～10μm的紅外線。當(dāng)紅外傳感器接受到波長(zhǎng)7～10μm以上的紅外線時(shí)，便做出檢測(cè)，以上就是對(duì)人體敏感的紅外線傳感器。

（3）CCD視頻傳感器是指運(yùn)用CCD攝像頭采集的視頻圖像，通過(guò)DSP芯片對(duì)幀圖像進(jìn)行處理檢測(cè)，采用了背景減除的方法對(duì)圖像內(nèi)的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，從而對(duì)保護(hù)區(qū)內(nèi)的可疑物體及人的運(yùn)動(dòng)方向和移動(dòng)位置進(jìn)行及時(shí)的預(yù)判，并準(zhǔn)確的采集保護(hù)區(qū)內(nèi)的視頻信息，傳遞到后端控制中心。

圖2 多傳感器信息融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

以上這3種傳感器從人體輻射的紅外線、多普勒的頻率的改變和運(yùn)動(dòng)物體的圖像檢測(cè)等不同入侵的情況，消除了單一傳感器的報(bào)警漏報(bào)和誤報(bào)率，同時(shí)克服了因傳感器個(gè)別故障產(chǎn)生的系統(tǒng)報(bào)警偏面性。

3 系統(tǒng)的多傳感器信息融合方法

在多傳感器系統(tǒng)中，各傳感器提供的環(huán)境信息都具有一定程度的不確定性，對(duì)這些不確定信息的融合過(guò)程實(shí)質(zhì)是一個(gè)不確定性推理過(guò)程。由于模糊邏輯技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)各自獨(dú)到的特點(diǎn)，將模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)模糊規(guī)則自動(dòng)提取及模糊函數(shù)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合在一起，以便發(fā)揮兩者的功能。兩者的融合形態(tài)多種多樣，本文給出一種串聯(lián)結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)由兩部分組成，前一部分為模糊量化部分，后一部分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分。

如圖3所示，不難發(fā)現(xiàn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖中，第一層X(jué)YZ為輸入層，其中共分為3個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)由傳感器的輸入信號(hào)數(shù)量決定。其輸入量分別為微波雷達(dá)的不同頻率、輻射紅外線的波長(zhǎng)、模擬的視頻圖像。

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合結(jié)構(gòu)圖

各種傳感器傳到下一層的各個(gè)輸入變量信號(hào)經(jīng)過(guò)不同類別地濾波和算法檢測(cè)，根據(jù)實(shí)際情況及經(jīng)驗(yàn)值的不同系統(tǒng)將得到第二層的X1X2、Y1Y2、Z1Z2等模糊量化值。第三層為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同模糊量化值經(jīng)過(guò)Sigmoid函數(shù)映射到輸出量的集合中。其中隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)可根據(jù)實(shí)際情況決定，采取2n+1個(gè)（本系統(tǒng)中，n=3個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)），隱含函數(shù)為

在決策層中，Q1Q2Q3Q4每一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)代表了不同的決策判斷，其中大致分為報(bào)警錄像、錄像、正常、非正常。結(jié)合實(shí)際情況函數(shù)的輸出值不能為負(fù)，Sigmoid作用函數(shù)將采用：f(x) =1(1+e-x)。

4 仿真研究

考慮到復(fù)雜的實(shí)際監(jiān)控環(huán)境以及各種傳感器自身易受干擾、壽命長(zhǎng)短等影響，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，我們發(fā)現(xiàn)在日常安防系統(tǒng)中的單一的電子設(shè)備系統(tǒng)并不是達(dá)到理想的工作狀態(tài)。如：紅外線探測(cè)器常常受到探測(cè)區(qū)域暖氣流的影響而產(chǎn)生誤報(bào)、微波雷達(dá)探測(cè)器往往受到周圍環(huán)境的電磁波干擾而產(chǎn)生誤報(bào)、視頻圖像檢測(cè)則易受光線不良和大霧天氣的影響而產(chǎn)生漏報(bào)等。為此將對(duì)以上傳感器輸入信號(hào)進(jìn)行假設(shè)與實(shí)驗(yàn)。設(shè)：紅外傳感器的誤報(bào)率為0.5%，微波雷達(dá)探測(cè)的誤報(bào)率0.5%、漏報(bào)率0.5%，視頻檢測(cè)的誤報(bào)率0.5%、漏報(bào)率0.5%。通過(guò)MATLAB實(shí)驗(yàn)設(shè)定網(wǎng)絡(luò)輸入：p=[0.95,0.05,0.05,0.95;0.05,0.05,0.95,0.95;0.05,0.05,0.95,0.95]，輸出：t=[0.05,0.3,0.5,0.95]。采用神經(jīng)向前網(wǎng)絡(luò)traindx函數(shù)訓(xùn)練以上樣本，選擇期望誤差為0.001，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)過(guò)74次迭代后收斂，如圖4所示。

圖4 traindx函數(shù)訓(xùn)練結(jié)果

其中仿真輸出結(jié)果為a =0.0697 0.3015 0.4822 0.8995。以上樣本診斷值基本與樣本輸出結(jié)果一致，同時(shí)說(shuō)明了診斷結(jié)果具有一定的可信性。

[1]高巖,熊建設(shè).周界防越報(bào)警數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法[J].安防科技，2007(06).

[2]林月芳,吉海彥.基于多傳感器信息融合技術(shù)的防盜報(bào)警系統(tǒng)[J].微計(jì)算機(jī)信息,2003(10).

[3]朱鳳春,戴炬.多機(jī)器人系統(tǒng)傳感器融合技術(shù)應(yīng)用研究[J].微計(jì)算機(jī)信息,2006(35).

[4]李圣怡,吳學(xué)忠,范大鵬.多傳感器融合理論及在智能制造系統(tǒng)中的應(yīng)用[M].長(zhǎng)沙: 國(guó)防科技大學(xué)出版社,1998.

[5]Hall L D, Linas J.Handbook of Multi-sensor Data Fusion[M].Boca Raton, FL, USA: CRC Press,2001.

[6]滕召生,羅隆福,童調(diào)生.智能檢測(cè)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)融合[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2001.

[7]Ruud M.A Hampapur Face Cataloger: Multi-Scale Imaging for Relating Identity to Location[M].2003.

[8]朱大奇,劉永安.故障診斷的信息融合方法[J].控制與決策,2007（22）.