曾海峰（廣東科貿(mào)職業(yè)學(xué)院　信息工程系，廣東　廣州　510430）

基于ARM的嵌入式智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

曾海峰
（廣東科貿(mào)職業(yè)學(xué)院信息工程系，廣東廣州510430）

為實(shí)現(xiàn)區(qū)域管理的智能化和科學(xué)化，結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目，設(shè)計(jì)了一套基于ARM的嵌入式智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)采用低成本、低功耗的ARM11芯片作為處理核心，利用嵌入式Linux實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)的視頻監(jiān)控以及入侵檢測(cè)功能，具有部署方便、穩(wěn)定性高、抗干擾強(qiáng)、價(jià)格低廉以及智能管理的特點(diǎn)。

ARM；Linux；遠(yuǎn)程監(jiān)控；入侵檢測(cè)

0　引言

隨著嵌入式技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)正向著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化方向前進(jìn)。本文結(jié)合嵌入式技術(shù)提出了一套基于ARM的智能入侵檢測(cè)方案，系統(tǒng)通過(guò)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)的視頻監(jiān)控和智能的入侵檢測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控區(qū)域的自動(dòng)化管理，從根本上實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守或少人值守，從而有效節(jié)省人力資源，提高安全等級(jí)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域智能化和科學(xué)化管理。因此，系統(tǒng)的研發(fā)具有較大的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1　系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)采用C/S通信模式，由基于ARM實(shí)現(xiàn)的嵌入式視頻監(jiān)控端和基于PC或移動(dòng)平臺(tái)運(yùn)行的客戶端兩個(gè)部分構(gòu)成［1］。其中，監(jiān)控端的設(shè)計(jì)目標(biāo)是能夠?qū)崟r(shí)采集監(jiān)控區(qū)域的視頻信息，并對(duì)其壓縮后利用實(shí)時(shí)傳輸協(xié)議進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸，同時(shí)能夠?qū)?shí)時(shí)圖像序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)異常后立即記錄入侵物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，并向客戶端發(fā)出警報(bào)；客戶端可以通過(guò)操作平臺(tái)的監(jiān)控程序進(jìn)行遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和回放，以便日后查看或取證。

2　系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)的硬件包括主控模塊和擴(kuò)展模塊兩大部分。主控模塊是整個(gè)系統(tǒng)的控制中心和信息樞紐，選用了三星的ARM11芯片作為微處理核心，主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)電源管理、存儲(chǔ)管理、I/O管理以及多媒體信息處理等。擴(kuò)展模塊的視頻采集部分可選用低電壓COMS圖像傳感器，直接與主控模塊的Camera接口連接，若選用BNC接口的模擬攝像頭，則通過(guò)TVP5150模塊完成A/D轉(zhuǎn)換，同時(shí)也可選用USB接口的家用攝像頭；視頻輸出可選用電視機(jī)、PC顯示器或?qū)Ｓ帽O(jiān)控儀，通過(guò)AVOUT與主控相連。網(wǎng)絡(luò)傳輸部分則通過(guò)路由器與局域網(wǎng)相連，利用網(wǎng)絡(luò)中的工作站、平板電腦或智能手機(jī)等設(shè)備實(shí)現(xiàn)監(jiān)控。硬件系統(tǒng)框圖如圖1所示。

3　系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

基于C/S模式的入侵檢測(cè)系統(tǒng)由ARM智能檢測(cè)端和遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控端組成。其中，基于嵌入式ARM實(shí)現(xiàn)的主要功能在于完成視頻信息的處理、運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)以及非法入侵的處理，模塊處理流程如圖2所示。

圖1　硬件系統(tǒng)框圖

圖2　視頻處理流程圖

3.1視頻處理模塊

視頻處理模塊包括視頻采集、視頻壓縮以及視頻回顯三個(gè)功能，主要利用Linux內(nèi)核提供的Video4Linux2視頻設(shè)備驅(qū)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)［2］。V4L2框架為開(kāi)發(fā)人員提供了通用的程序接口，Video設(shè)備的訪問(wèn)路徑為/dev/video/videoX，用戶空間可通過(guò)ioctl函數(shù)對(duì)Video節(jié)點(diǎn)進(jìn)行控制，并可通過(guò)mmap函數(shù)將硬件空間與內(nèi)存空間進(jìn)行映射，以提高訪問(wèn)速度。

在視頻采集過(guò)程中，CMOS攝像頭經(jīng)Camera接口驅(qū)動(dòng)后映射成video0和video1兩個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)。其中，video0通過(guò)Codec通道可將 YCbCr4：2：2格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成YCbCr4：2：0格式存放至Codec DMA分配的內(nèi)存中，最大分辨率可以達(dá)到4 096×4 096；video1通過(guò)Preview通道可將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為RGB（24bit）格式并存放于Preview DMA分配的內(nèi)存中，如果將該內(nèi)存地址設(shè)置為Framebuffer，就可實(shí)現(xiàn)LCD的本地回顯。如果采用支持MJPEG格式的U SB攝像頭，系統(tǒng)則需要利用ARM11芯片提供的JPEG硬件解碼形成YCbCr4：2：0數(shù)據(jù)并保存至內(nèi)存。

轉(zhuǎn)換后的實(shí)時(shí)流格式包括YCbCr4：2：0和RGB-24bit。前者將被映射至MFC模塊的輸入緩存，經(jīng)硬件編碼后形式H.264數(shù)據(jù)，通過(guò)RTP協(xié)議傳送至互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；后者將用于本地監(jiān)控、視頻輸出以及入侵檢測(cè)模塊的輸入源。

3.2入侵檢測(cè)模塊

入侵檢測(cè)模塊的主要功能是對(duì)監(jiān)控區(qū)域?qū)崟r(shí)采集的圖像信息進(jìn)行智能檢測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)入侵物體立即啟動(dòng)警報(bào)，并在本地設(shè)備的Flash中自動(dòng)記錄有關(guān)入侵物體的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景。

目前，常用的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)方法包括幀間差分法、光流法和背景減除算法。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求，不同的檢測(cè)算法都是在可靠性、實(shí)時(shí)性以及準(zhǔn)確性之間取舍而來(lái)的。由于采用的是嵌入式硬件系統(tǒng)，其運(yùn)算能力和處理性能相對(duì)有限，因此本文選擇了幀間差分法和背景減除法相結(jié)合的Surendra背景更新算法作為入侵檢測(cè)算法［3］。

Surendra算法能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)的背景更新，其實(shí)現(xiàn)的基本思想是通過(guò)幀間差分法獲得入侵物體的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，保持該區(qū)域內(nèi)的背景不變，使用當(dāng)前幀來(lái)更新非運(yùn)動(dòng)區(qū)域的背景，經(jīng)過(guò)有限次的迭代運(yùn)算后就可以較為準(zhǔn)確地建立起背景圖像，從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)更新。算法實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）通過(guò)V4L2框架讀取攝像頭的第一幀圖像，并將其設(shè)置為背景 B0，即：B0=I0。

（2）設(shè)置最大迭代次數(shù)為MAX，當(dāng)前迭代數(shù)為m=1。

（3）利用幀間差分法計(jì)算當(dāng)前幀圖像與前一幀圖像的幀差，并由此得到二值化圖像Di，即：其中，Ii代表當(dāng)前幀圖像，Ii-1代表上一幀圖像，|Ii-Ii-1|為幀間圖像差分，T為設(shè)置的二值化閾值，Di（x，y）為幀間差分的二值化圖像在像素點(diǎn)（x，y）處的灰度值。

（4）由二值圖像Di更新背景圖像Bi，即：其中，Bi（x，y）表示背景圖像在像素點(diǎn)（x，y）處的灰度值，a為迭代更新速度系數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，當(dāng)?shù)禂?shù)小于0.005時(shí)可以得到效果良好的背景圖像。

（5）迭代次數(shù)m=m+1，如果m≤MAX，返回步驟（3）繼續(xù)執(zhí)行；如果m＞MAX，結(jié)束迭代，此時(shí)的Bi可視為當(dāng)前的背景圖像。

（6）獲得背景圖像Bi后，將其與當(dāng)前幀 Ii進(jìn)行背景減除運(yùn)算得到差分圖像的灰度值di。同時(shí)，為進(jìn)一步強(qiáng)化運(yùn)動(dòng)區(qū)域，減少像素灰度帶來(lái)的干擾，對(duì)di進(jìn)行二值化后得到DBi，即：

（7）設(shè)置認(rèn)定為入侵物體的像素個(gè)數(shù)最小值MIN，即選定閾值，當(dāng)灰度值等于255的像素個(gè)數(shù)大于MIN時(shí)則判定為入侵物體，系統(tǒng)將啟動(dòng)警報(bào)，然后以圖片格式保存當(dāng)前幀Ii。

在模塊實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，移植了Intel?開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)——OpenCV。利用IplImage數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)圖像信息；利用IplImage*cvCreateImage（CvSize size，int depth，int channels）函數(shù)為圖像創(chuàng)建首地址并分配存儲(chǔ)空間；利用void cvReleaseImage（IplImage**image）函數(shù)來(lái)釋放為圖像所分配的內(nèi)存空間；利用CvMat*cvCreateMat（int rows，int cols，int type）函數(shù)可將圖像信息轉(zhuǎn)換成數(shù)組存放；利用void cvCvtColor（const CvArr*src，CvArr*dst，CV_BGR2GRAY）函數(shù)可以將視頻幀轉(zhuǎn)換成灰度圖像；利用void cvAbsDiff（const CvArr*src1，const CvArr*src2，CvArr*dst）函數(shù)可以計(jì)算兩幀之間的差分灰度值；利用 voidcvThreshold（constCvArr*src，CvArr*dst，double threshold，double max_value，int threshold_type）函數(shù)可對(duì)灰度圖像進(jìn)行閾值操作得到二值圖像［4］。同時(shí)，為了有效降低微處理器的占用率，對(duì)Surendra算法進(jìn)行了簡(jiǎn)化［5］，使系統(tǒng)在每3幀圖像之間進(jìn)行一次更新運(yùn)算，在30f/s的采集幀率下背景圖像更新的時(shí)間間隔為0.1s，從而在保障檢測(cè)質(zhì)量的同時(shí)大大提高了系統(tǒng)性能。

3.3網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊

基于監(jiān)控的實(shí)時(shí)性考慮，網(wǎng)絡(luò)傳輸控制采用了實(shí)時(shí)流媒體協(xié)議（Real Time Streaming Protocol，RTSP），該協(xié)議能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)媒體流進(jìn)行控制，按需傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，有效降低嵌入式系統(tǒng)的資源占用率。編碼后的H.264數(shù)據(jù)則采用穩(wěn)定可靠的TCP協(xié)議進(jìn)行傳輸，由于視頻幀信息的大小不一，需對(duì)其進(jìn)行傳輸前的封裝，具體的封裝流程如圖3所示。

圖3RTP封裝流程

4　結(jié)論

結(jié)合項(xiàng)目實(shí)際，本文設(shè)計(jì)了一套基于ARM的嵌入式智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)采用C/S架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，其創(chuàng)新之處在于利用普通核“芯”做專業(yè)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了通用接口，從而有效降低設(shè)備成本。其次，系統(tǒng)引入了智能入侵檢測(cè)，利用幀間差分和背景減除相結(jié)合的算法進(jìn)行背景更新設(shè)計(jì)，優(yōu)化后的算法既可以提高入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性，也可以保障系統(tǒng)監(jiān)控的實(shí)時(shí)性。測(cè)試結(jié)果表明，本方案適用于小區(qū)、倉(cāng)庫(kù)以及停車場(chǎng)等環(huán)境的區(qū)域監(jiān)控，可實(shí)現(xiàn)基于以太網(wǎng)的遠(yuǎn)程多點(diǎn)監(jiān)控，也可實(shí)現(xiàn)基于無(wú)人值守的智能監(jiān)控。

［1］趙蒼明，穆煜.嵌入式Linux應(yīng)用開(kāi)發(fā)教程［M］.北京：人民郵電出版社，2014.

［2］韋東山.嵌入式Linux應(yīng)用開(kāi)發(fā)完全手冊(cè)［M］.北京：人民郵電出版社，2008.

［3］莫林，廖鵬，劉勛.一種基于背景減除與三幀差分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法［J］.微計(jì)算機(jī)信息，2009（12）：274-276.

［4］劉瑞幀，于士琪.OpenCV教程——基礎(chǔ)篇［M］.北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2007．

［5］梁艷.基于OpenCV的ARM嵌入式網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)［J］.微型機(jī)與應(yīng)用，2013，32（9）：29-31.

Design of embedded intelligent intrusion detection system based on ARM

Zeng Haifeng
（Department of Information Engineering，Guangdong Vocational College of Science and Technology and Trade，Guangzhou 510430，China）

For the realization of regional intelligent and scientific management，combined with the actual project，this paper designs a set of embedded intelligent intrusion detection system based on ARM.The system uses low cost，low power consumption ARM11 chip as the processing core，using the embedded Linux to realize the function of remote monitoring and intrusion detection. This system has high stability，strong anti-interference，low prices，intelligent management and easy to deploy.

ARM；Linux；remote monitoring；intrusion detection

TP3

A

1674-7720（2015）12-0085-03

2015-01-29）

曾海峰（1982-），男，碩士，講師，主要研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)、嵌入式應(yīng)用。