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        基于物聯(lián)網(wǎng)視頻感知技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)研究

        2016-05-28 01:50:52陳彥霖孟慶龍林照陽(yáng)
        無(wú)線互聯(lián)科技 2016年6期
        關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)

        陳彥霖+孟慶龍+林照陽(yáng)

        摘 要:攝像機(jī)是獲取視頻信息的主要工具。隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及,攝像機(jī)越來(lái)越多地進(jìn)入到生活中,已經(jīng)成為公安、社會(huì)活動(dòng)中重要的感知工具。文章針對(duì)攝像機(jī)的一些特性,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù),對(duì)視頻感知中的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析和研究。

        關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);視頻處理;視頻感知

        視頻處理是圖像處理技術(shù)的一種延伸,因?yàn)樗跁r(shí)間的動(dòng)態(tài)特性,又衍生了一些圖像上不具有的獨(dú)特性質(zhì)。常用的視頻處理包括對(duì)視頻壓縮、對(duì)興趣區(qū)的捕捉、邊緣提取等。對(duì)于一些實(shí)際的應(yīng)用,往往需要綜合多種的基本處理方法。

        1 視頻感知系統(tǒng)硬件組成

        視頻處理系統(tǒng)主要包含視頻采集裝置和視頻處理裝置。視頻采集設(shè)備主要是攝像機(jī),常規(guī)的攝像機(jī)主要是獲取視頻信號(hào)并保存到存儲(chǔ)卡中,新興的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)除了具有常規(guī)攝像機(jī)的功能,還能將信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送到其他設(shè)備。視頻處理裝置是將采集到的視頻進(jìn)行一定的處理并存儲(chǔ)到本地或者網(wǎng)絡(luò)上其他位置的裝置。攝像機(jī)一般使用ARM架構(gòu),適合視頻處理,很多公司如TI、海思等提供了的攝像機(jī)解決方案,也都采用了ARM架構(gòu)。

        2 視頻處理的特點(diǎn)

        2.1 直接操作圖像域

        視頻處理的元操作是對(duì)每幀圖像進(jìn)行處理。圖像處理是信號(hào)處理在二維信號(hào)(圖像域)上的一個(gè)應(yīng)用。大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ),二維的數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)上反映出來(lái)的形式一般是一個(gè)二維矩陣。整幅圖像是被分割成N*M個(gè)叫做像素點(diǎn)的最小單位,每個(gè)點(diǎn)保存了圖像的一部分信息。圖像處理往往是對(duì)圖像像素點(diǎn)的屬性進(jìn)行操作,處理。

        2.2 大數(shù)據(jù)量處理

        計(jì)算機(jī)的高效率、無(wú)疲勞特性非常適合處理圖像的矩陣數(shù)據(jù),尤其適合圖像矩陣的大數(shù)據(jù)量和處理過(guò)程的大工作量的處理。

        2.3 多個(gè)域的處理

        圖像最基本的二維矩陣表現(xiàn)形式通常被稱作圖像域,但是在圖像域上一些操作是難以實(shí)現(xiàn)的。圖像處理中可以通過(guò)一些數(shù)學(xué)上的變換,將原本的圖像域信息轉(zhuǎn)換成能反映其他信息的新矩陣,這類操作被成為變換。該類變換函數(shù)中最常見(jiàn)的是傅立葉變換,最常見(jiàn)的變換域是圖像域和頻域之間的轉(zhuǎn)換。

        3 視頻處理應(yīng)用

        目前,視頻處理的應(yīng)用領(lǐng)域很廣,主要集中在農(nóng)林業(yè)、醫(yī)學(xué)、交通等領(lǐng)域。往往需要根據(jù)具體的情景運(yùn)用不同的處理基礎(chǔ)來(lái)解決問(wèn)題。例如車牌識(shí)別和病蟲(chóng)害識(shí)別。車牌識(shí)別需要高識(shí)別率和低誤差,突出如何能清楚、有效地識(shí)別車牌,尤其能在汽車高速運(yùn)行的狀態(tài)下識(shí)別出來(lái)車牌。而農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別,則需要判別出是否發(fā)生了蟲(chóng)蛀和病變即可,一般不需要過(guò)于追究細(xì)節(jié)。所以,視頻處理有一定針對(duì)性,在具體的應(yīng)用上不能一概而論。

        室內(nèi)的視頻處理技術(shù)主要有2類應(yīng)用場(chǎng)景:一類是公安作用,規(guī)范人的行為,震懾罪犯或記錄犯罪過(guò)程等,場(chǎng)景包括銀行、商店、學(xué)校等。另一類是監(jiān)護(hù),看護(hù)老人、小孩和病人等主要場(chǎng)景是醫(yī)院、家庭等。

        4 具體研究方面

        4.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸

        傳統(tǒng)攝像機(jī)的工作原理是通過(guò)視頻線路,將畫(huà)面呈現(xiàn)到監(jiān)視器,也可以保存到本地。新興的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)除了具備傳統(tǒng)攝像機(jī)的功能,還可以將數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)空間進(jìn)行保存,方便在不同地點(diǎn)查看。

        采集高分辨率圖像的情況下,如果對(duì)采集的視頻進(jìn)行壓縮處理,將會(huì)大大減少存儲(chǔ)空間的消耗。無(wú)論數(shù)據(jù)是保存到網(wǎng)絡(luò)還是保存到本地,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理是數(shù)字圖相處理中的另一個(gè)重要應(yīng)用。

        室內(nèi)攝像機(jī)采集到的數(shù)據(jù)會(huì)涉及隱私問(wèn)題,保護(hù)好數(shù)據(jù)是室內(nèi)視頻處理后期的一個(gè)關(guān)鍵。對(duì)于數(shù)據(jù)保存到本地的攝像機(jī),注意保護(hù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)介質(zhì),避免被替換或竊取。對(duì)于數(shù)據(jù)保存到網(wǎng)絡(luò)的,在傳輸過(guò)程中采用SSL等安全協(xié)議來(lái)減少數(shù)據(jù)被竊聽(tīng)的可能性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方要做好數(shù)據(jù)備份和防護(hù),必要時(shí)可加密處理。

        4.2 目標(biāo)位置識(shí)別

        在視頻處理之前一般都要進(jìn)行預(yù)處理,減少圖像中的干擾因素,常用的處理辦法就是降噪、圖像分割等處理。采集圖像后,在進(jìn)一步處理前,要進(jìn)行噪聲處理。環(huán)境、光照等因素會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)噪點(diǎn),噪聲處理可最小化噪聲的影響。

        光照條件會(huì)左右攝像機(jī)的成像結(jié)果。在日光光照下,不同時(shí)刻、不同光照會(huì)導(dǎo)致圖像發(fā)生局部或者整體的變化。對(duì)于一個(gè)場(chǎng)景,如果物體是靜止的,非極端情況下,光照條件改變?cè)斐傻挠绊懼皇歉淖兞藞D像的色彩信息。圖像的輪廓信息依舊可通過(guò)相鄰像素間的變化頻率反映出來(lái)。基于此,可采用圖像分割的技術(shù),提取到視頻的輪廓。

        軌跡追蹤的目標(biāo)是獲得物體的運(yùn)動(dòng)軌跡,主要關(guān)注物體的位置。用目標(biāo)中心的一點(diǎn)替代興趣區(qū)域來(lái)描述軌跡,可以簡(jiǎn)化處理過(guò)程,并且該點(diǎn)必定在研究關(guān)注的興趣區(qū)內(nèi)。位置追蹤場(chǎng)景中,連續(xù)時(shí)間內(nèi)表示一個(gè)運(yùn)動(dòng)物體坐標(biāo)的點(diǎn)應(yīng)當(dāng)在圖像上表現(xiàn)為連續(xù)點(diǎn)集。

        基于上述思想,要首先確定了興趣區(qū)第一次出現(xiàn)的位置,計(jì)算出該區(qū)域的中心,用這個(gè)點(diǎn)PA替代該區(qū)域。之后,下一幀圖像的興趣區(qū)的替代點(diǎn)PB只要參考相對(duì)變化的方向,在以上一個(gè)興趣區(qū)替代點(diǎn)PA的3*3區(qū)域內(nèi)除中心點(diǎn)以外的8個(gè)點(diǎn)中選取可以反映移動(dòng)方向的一點(diǎn)即可。再下一點(diǎn)PC會(huì)在以PB為中心的3*3范圍的8個(gè)鄰域中選擇出來(lái)(見(jiàn)圖1)。由于興趣區(qū)域的形狀往往是不規(guī)則的,并沒(méi)有直接可以計(jì)算第一個(gè)中心替代點(diǎn)的方法。根據(jù)替代點(diǎn)在興趣區(qū)上,并盡可能客觀地反映位置的特點(diǎn),確定第一個(gè)中心替代點(diǎn)的方法可以采用找興趣區(qū)的最大內(nèi)接圓的中心,用最大內(nèi)接圓的中心作為中心代替點(diǎn)。這樣可以保證該點(diǎn)在的興趣區(qū)上,并盡可能位于興趣區(qū)的主體的中心上。

        獲得當(dāng)前興趣區(qū)的中心后,可以進(jìn)一步對(duì)這個(gè)點(diǎn)進(jìn)行處理,以該點(diǎn)為中心圈定目標(biāo),獲得目標(biāo)對(duì)象的大致形態(tài)。在確定了對(duì)象的中心位置后,用規(guī)則形狀圈定目標(biāo)分布形狀,從而可進(jìn)一步評(píng)估對(duì)象的狀態(tài)。這種分析對(duì)動(dòng)物的日常習(xí)性跟蹤會(huì)有所幫助。

        4.3 變化趨勢(shì)數(shù)據(jù)

        圖像的變化趨勢(shì)可以有很多表現(xiàn)指標(biāo),比如不同像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的變化、相同時(shí)間間隔目標(biāo)位置的變化以及興趣區(qū)域面積的變化。視頻處理中,難免會(huì)進(jìn)行掃描當(dāng)前整個(gè)畫(huà)面以及前后圖像的像素比較等操作。反映變化趨勢(shì)的結(jié)果通常只需在處理過(guò)程中附加很少步驟和付出較小的代價(jià)就可以得到。如果能在采集后的處理中加入該種處理,一定程度上可以減少日后查證視頻所投入的人工、時(shí)間和資金等代價(jià)。

        反映信息變化率數(shù)據(jù),對(duì)應(yīng)視頻的時(shí)間,獨(dú)立保存下來(lái)以備用。單一的變化率往往不能提供直接有用的信息,但能在某時(shí)刻的監(jiān)控對(duì)象發(fā)生了變化時(shí),給出變化的時(shí)刻、趨勢(shì)等信息。通過(guò)這些信息,可以快速定位視頻中的關(guān)鍵時(shí)刻,避免人力耗費(fèi)。

        5 結(jié)語(yǔ)

        ARM系統(tǒng)出色的處理能力和穩(wěn)定性已經(jīng)可以使很多圖像處理算法能夠?qū)崟r(shí)有效地實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前的ARM芯片系統(tǒng)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)在視頻采集的同時(shí)進(jìn)行圖像處理。如果將這些處理后的信息進(jìn)行保存,可避免后期使用時(shí)重新提取等復(fù)雜過(guò)程。此外,可以將一些必要代碼固化在硬件上,避免反復(fù)編寫(xiě)。但此做法會(huì)犧牲處理機(jī)的性能,故固化的代碼應(yīng)當(dāng)簡(jiǎn)單高效,避免冗雜。

        未來(lái)的攝像機(jī)可能需要承擔(dān)更多的任務(wù),單一的視頻處理功能是無(wú)法完成復(fù)雜的監(jiān)控任務(wù)的。為攝像機(jī)增添一些傳感器,使攝像機(jī)具備更高級(jí)監(jiān)控的功能,綜合運(yùn)用各種信息,是未來(lái)攝像機(jī)發(fā)展的一種可能趨勢(shì)。

        [參考文獻(xiàn)]

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        Study on Key Technology of Video Perceptual Based on Internet of Things

        Chen Yanlin, Meng Qinglong, Lin Zhaoyang

        (Henan Normal University, Xinxiang 453007, China)

        Abstract: Video camera is the main tool to get video information. With the popularity of With the popularity of the Internet of things, more and more video cameras coming into the life, it become an important tool for perception in public security, social activities and so on. In this paper, several key technologies of video perceptual are analyzed and studied, according to the characteristics of the vedio camera, combined with Internet of things technology.

        Key words: Internet of things; video processing; video perceptual

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