成都理工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院　高　旭　季　政　龍　淼

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基于圖像識(shí)別的瀕危動(dòng)物信息采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

成都理工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院高旭季政龍淼

隨著當(dāng)前社會(huì)快速發(fā)展，人們的生活有了質(zhì)的飛躍。但是隨之而來(lái)的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題導(dǎo)致許多野生動(dòng)物瀕臨絕跡。現(xiàn)提出一套完整的瀕危動(dòng)物信息采集系統(tǒng)方案，該方案以ARM11為控制核心，搭配紅外傳感器和無(wú)線(xiàn)發(fā)射模塊。同時(shí)搭建動(dòng)物圖像信息庫(kù)，通過(guò)對(duì)捕捉的圖像進(jìn)行圖像識(shí)別從而判定是否為目標(biāo)動(dòng)物進(jìn)而有選擇地進(jìn)行拍攝與遠(yuǎn)程信息傳遞。以ARM11的高速率和圖像識(shí)別的選擇性特點(diǎn)從而大大增加野外動(dòng)物探測(cè)與追蹤設(shè)備的智能化，也大大提高了續(xù)航能力和數(shù)據(jù)處理能力。該設(shè)備能夠?yàn)橐巴庾鳂I(yè)人員提供先進(jìn)而準(zhǔn)確的作業(yè)設(shè)備。

圖像識(shí)別；ARM11；紅外傳感器；瀕危動(dòng)物

0　前言

野生動(dòng)物是生態(tài)環(huán)境中重要的組成部分之一，每一種都在生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)態(tài)中扮演不可缺少的角色。不僅與生態(tài)平衡息息相關(guān)，更與我們?nèi)祟?lèi)的生活以及社會(huì)發(fā)展有著密切的聯(lián)系。隨著人類(lèi)社會(huì)發(fā)展，越來(lái)越多的動(dòng)物瀕臨滅絕。而當(dāng)下我們對(duì)野生動(dòng)物的信息采集和行為探知依舊要靠野外科考隊(duì)的野外實(shí)地探查，或者使用昂貴的實(shí)時(shí)錄像機(jī)進(jìn)行不間斷定點(diǎn)錄像，需要投入大量人力物力。本設(shè)計(jì)基于當(dāng)下動(dòng)物野外探測(cè)的困難，立足于迅猛發(fā)展的嵌入式技術(shù)，將圖像識(shí)別與高處理能力的嵌入式設(shè)備結(jié)合起來(lái)，以設(shè)備能夠進(jìn)行自主探知，自動(dòng)開(kāi)啟，自主識(shí)別，遠(yuǎn)程報(bào)警，從概念上解決野生動(dòng)物的信息獲取問(wèn)題。

1　系統(tǒng)架構(gòu)

本系統(tǒng)通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)以ARM11處理器為控制中樞，以紅外傳感器，聲音傳感器為多重傳感器模塊，以O(shè)V3640攝像頭為攝像模塊，以SIM900A為信息傳遞模塊的智能控制系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一作業(yè)。使用基于顏色特征圖像分割算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別算法進(jìn)行動(dòng)物監(jiān)測(cè)并分類(lèi)，判斷瀕危動(dòng)物并進(jìn)行遠(yuǎn)程通知如圖1所示。

圖1　基于圖像識(shí)別的瀕危動(dòng)物信息采集系統(tǒng)

本系統(tǒng)利用多重傳感器探測(cè)監(jiān)控點(diǎn)情況信息，設(shè)定目標(biāo)物種出現(xiàn)的同時(shí)進(jìn)行視頻拍攝以及圖像處理，識(shí)別是否為目標(biāo)動(dòng)物從而選擇是否進(jìn)入工作狀態(tài)?？筛鶕?jù)設(shè)定實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程報(bào)告、數(shù)據(jù)記錄、錄像儲(chǔ)存等功能。融合了WIFI無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)以及GPRS/GSM通信技術(shù)，可以超遠(yuǎn)端發(fā)送指令，也可以人為地遠(yuǎn)端進(jìn)行視頻傳輸與監(jiān)控。智能化開(kāi)機(jī)拍攝與遠(yuǎn)程獲取圖像技術(shù)可以避免因?yàn)殡娏颗c儲(chǔ)存的限制而無(wú)法全天候觀(guān)測(cè)，也避免了頻繁更換電量設(shè)備造成所探測(cè)動(dòng)物的遠(yuǎn)離從而造成無(wú)法準(zhǔn)確測(cè)量的問(wèn)題。遠(yuǎn)程終端可以根據(jù)需求而進(jìn)行相應(yīng)功能的擴(kuò)展。

2　硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)述

系統(tǒng)主要由多重傳感器模塊，攝像模塊，無(wú)線(xiàn)發(fā)射模塊為主要外圍電路。其處理器采用ARM11系列中常用的S3C6410芯片，其紅外傳感器采用LHI778熱釋電紅外傳感器探測(cè)頭，輔助以聲音傳感器，無(wú)線(xiàn)模塊采用功效強(qiáng)大的SIM900A的GPRS模塊。攝像頭使用嵌入式常用的OV3640，在進(jìn)行圖像抓取的時(shí)候從而保證圖像清晰度。

3　圖像識(shí)別算法說(shuō)明

在圖像識(shí)別部分，對(duì)采集的圖像包括事前樣本庫(kù)的建立，圖像抓取后的圖像預(yù)處理，圖像分割，特征值提取與選擇。每一項(xiàng)都是為后面一項(xiàng)進(jìn)行的鋪墊，從而保證在獲取到珍貴的場(chǎng)景后擁有足夠的數(shù)據(jù)得到處理與分析，如圖2所示。

圖2　圖像處理流程圖

3.1樣本庫(kù)的建立

圖片的分類(lèi)與圖像的預(yù)處理對(duì)后期圖像的分割，特征識(shí)別等環(huán)節(jié)有著舉足輕重的作用。對(duì)于要研究的目標(biāo)動(dòng)物，需要足夠的樣本圖片以進(jìn)行分類(lèi)。但是圖片與圖片之間有一定的的共性，因此根據(jù)研究，在剔除質(zhì)量不高的圖片之后，將所有帶有目標(biāo)動(dòng)物的樣本圖片分為近景正面，近景側(cè)面，遠(yuǎn)景正面，遠(yuǎn)景側(cè)面，帶有遮擋五個(gè)大類(lèi)。以此為基礎(chǔ)進(jìn)行樣本庫(kù)的建立

3.2圖像的預(yù)處理

在拍攝過(guò)程中，攝像頭抓取的圖片不一定總是高質(zhì)量的，因此要通過(guò)圖像預(yù)處理方能進(jìn)行特征提取。圖像預(yù)處理是進(jìn)行圖像的基本運(yùn)算，圖像變換，圖像增強(qiáng)，圖像壓縮等。通過(guò)圖像的基本運(yùn)算，可以是圖像的對(duì)比度發(fā)生變化，使得圖像噪聲減小。經(jīng)過(guò)圖像變換的圖像具有某些特殊易于區(qū)分的性質(zhì)。將圖像在頻率域處理完畢后再將處理結(jié)果轉(zhuǎn)換到空間域，從而圖像變換才算完成。

3.3圖像的分割

自然界中大多數(shù)的圖像顏色都是彩色的，彩色的圖像包含的有用信息更多，人眼對(duì)彩色也更敏感。對(duì)于圖像處理，更適合進(jìn)行顏色的分割，

以當(dāng)下研究趨勢(shì)，采用基于HIS顏色空間的分割算法，用HIS顏色模型中的H和S分量能很好地區(qū)分顏色信息。首先將圖像轉(zhuǎn)化為double類(lèi)型，然后將目標(biāo)圖像由RGB顏色空間變換之至HIS顏色空間，最后采用判別公式對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行相關(guān)的處理。

3.4特征值的提取

對(duì)于目標(biāo)圖像的特征提取，其數(shù)字化后的得到結(jié)果成為特征值。通過(guò)對(duì)圖像分割得到的多個(gè)目標(biāo)在立體空間上的各個(gè)角度的彼此聯(lián)系，得到各部分的位置關(guān)系。而圖像中的信息通過(guò)關(guān)系特征來(lái)進(jìn)行縮放，旋轉(zhuǎn)，平移等操作。

3.5模板匹配識(shí)別

通過(guò)對(duì)個(gè)政治的提取，得到能夠準(zhǔn)確表征目標(biāo)圖像的各種屬性信息進(jìn)行分析和處理。依據(jù)已有的的樣本儲(chǔ)備，進(jìn)行模板匹配。進(jìn)而將

符合范圍的內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分布計(jì)算，選出最優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行確定。

4　結(jié)束語(yǔ)

本項(xiàng)目基于紅外監(jiān)控和圖像特征識(shí)別技術(shù)，按照動(dòng)物目標(biāo)提取、目標(biāo)物種識(shí)別、采集信息本地保存，遠(yuǎn)程信息發(fā)送報(bào)警共四個(gè)步驟。通過(guò)控制模塊、探測(cè)模塊、攝像模塊和信息傳遞模塊相結(jié)合，進(jìn)行動(dòng)物監(jiān)測(cè)并分類(lèi)，判斷瀕危動(dòng)物并進(jìn)行遠(yuǎn)程通知。采用這樣的方法和裝置，可以極大程度提升野外探測(cè)裝置的智能化程度，確保人為因素影響最低的同時(shí)對(duì)瀕危動(dòng)物進(jìn)行信息采集和對(duì)目標(biāo)動(dòng)物種群密度的確定，同時(shí)也具備邊防智能化監(jiān)控的功能。

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