姜濤+吳振飛+蔡毅杰+邵寶東

摘 要：基于2.4 G無線通信模塊擴(kuò)展外圍硬件，遵循感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層三層設(shè)計的原則，文中設(shè)計了一款基于物聯(lián)網(wǎng)和音視頻分析技術(shù)的智能候車室監(jiān)控系統(tǒng)。大幅降低了監(jiān)控系統(tǒng)的媒體數(shù)據(jù)存儲、處理、交換和管理壓力，提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率和有效信息的利用，具有良好的社會效益與廣闊的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；音視頻分析技術(shù)；智能候車室監(jiān)控系統(tǒng)

0 引 言

該作品基于2.4 G無線通信模塊擴(kuò)展外圍硬件，開發(fā)相應(yīng)的系統(tǒng)軟件，構(gòu)建了一款基于物聯(lián)網(wǎng)和音視頻分析技術(shù)的智能候車室監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)包括環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)、旅客安全防護(hù)子系統(tǒng)及便民服務(wù)子系統(tǒng)。演示模型如圖1所示。

環(huán)境監(jiān)測子系統(tǒng)由2.4 G無線通信模塊及其相關(guān)外圍電路組成。系統(tǒng)的傳感器節(jié)點(diǎn)可對物理環(huán)境信息進(jìn)行采集，然后將采集到的物理信息通過無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到控制中心節(jié)點(diǎn)，控制中心節(jié)點(diǎn)再將數(shù)據(jù)按規(guī)定格式發(fā)往管理中心。在管理中心設(shè)計了用戶操作界面，便于管理人員對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。傳感器實(shí)物及PCB如圖2所示。

旅客安全防護(hù)子系統(tǒng)綜合應(yīng)用了計算機(jī)視覺、語音信號處理、模式識別等技術(shù)。主動對旅客的音視頻信息進(jìn)行實(shí)時檢測、分類、識別和跟蹤，使計算機(jī)具備理解和分析人類行為的能力，從而實(shí)現(xiàn)安全預(yù)警，最大程度防止意外情況的發(fā)生。旅客異常事件檢測如圖3所示。

通過將物聯(lián)網(wǎng)和音視頻分析技術(shù)應(yīng)用于候車室安防與控制系統(tǒng)，使得車站管理人員從手動控制各設(shè)備到系統(tǒng)根據(jù)環(huán)境參數(shù)自動調(diào)節(jié)，從“緊盯屏幕”的低級監(jiān)控模式到系統(tǒng)主動監(jiān)控模式，體現(xiàn)了智慧城市設(shè)計的新理念。

1 候車室智能控制系統(tǒng)設(shè)計方案

1.1 智能候車室控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

智能候車室系統(tǒng)需要獲取不同類型傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境選擇合適的技術(shù)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間通信，實(shí)現(xiàn)感知層與互聯(lián)網(wǎng)的連接。考慮到系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)體系，為使其能夠安全、可靠的運(yùn)行，增強(qiáng)可維護(hù)性，本系統(tǒng)設(shè)計遵循感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層三層設(shè)計的原則。智能候車室控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示。

本系統(tǒng)的簡化結(jié)構(gòu)框圖如圖5所示。終端節(jié)點(diǎn)、路由節(jié)點(diǎn)、協(xié)調(diào)器通過ZigBee無線通信方式組網(wǎng)。協(xié)調(diào)器與監(jiān)控管理平臺通過串口實(shí)現(xiàn)通信。計算機(jī)和手機(jī)客戶端與監(jiān)控管理平臺的信息交互通過Client服務(wù)器實(shí)現(xiàn)，遠(yuǎn)程瀏覽器與監(jiān)控管理平臺的信息交互則通過Web服務(wù)器實(shí)現(xiàn)。

1.2 智能候車室控制系統(tǒng)各層次設(shè)計

1.2.1 感知層設(shè)計

（1）無線數(shù)據(jù)傳輸和控制終端

本系統(tǒng)的無線數(shù)據(jù)傳輸和控制終端基于CC2530芯片設(shè)計，其組成框圖如6所示。傳感器節(jié)點(diǎn)主要由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、無線通信模塊和能量供應(yīng)模塊組成，主要完成數(shù)據(jù)的采集、處理及發(fā)送。數(shù)據(jù)采集模塊主要負(fù)責(zé)傳感器采集數(shù)據(jù)，將采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成電壓、電流等物理模擬信號后再發(fā)送到調(diào)理電路，通過調(diào)理電路的AD采樣將信號從模擬量轉(zhuǎn)換成數(shù)字量并交由數(shù)據(jù)處理模塊處理。數(shù)據(jù)處理模塊主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理操作、數(shù)據(jù)存儲、任務(wù)管理調(diào)度及能耗管理等工作。無線通信模塊主要負(fù)責(zé)與其它通信節(jié)點(diǎn)進(jìn)行無線通信連接，收發(fā)采集到的數(shù)據(jù)，控制命令等信息。能量供應(yīng)模塊是整個傳感器節(jié)點(diǎn)的能源供應(yīng)點(diǎn)。

（2）傳感器模塊的設(shè)計

CO2模塊：根據(jù)靈敏度的需要及成本控制的要求，系統(tǒng)采用MG811二氧化碳傳感器，并使用溫度補(bǔ)償電阻減少實(shí)際使用中的誤差；多功能傳感器模塊：基于對多種傳感器的研究，系統(tǒng)設(shè)計了一種復(fù)用式傳感器采集模塊，可實(shí)現(xiàn)光照、溫濕度和火焰等參數(shù)的采集；煙霧模塊：系統(tǒng)采用MQ-2傳感器制成煙霧感知模塊。

（3）主控模塊的設(shè)計

為滿足不同傳感器的供電和控制，系統(tǒng)設(shè)計了通用底板，設(shè)計實(shí)物如圖7所示。

1.2.2 網(wǎng)絡(luò)層設(shè)計

通過將一系列空間分散的傳感器單元通過自組織無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，將各自采集的數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸匯聚，實(shí)現(xiàn)對空間分散范圍內(nèi)的物理或環(huán)境狀態(tài)的協(xié)調(diào)監(jiān)控，并根據(jù)這些信息進(jìn)行相應(yīng)的分析和處理。為提高系統(tǒng)工作效率，系統(tǒng)定義了嚴(yán)格的通信規(guī)約。系統(tǒng)軟件獲得的ZigBee協(xié)調(diào)器上報的數(shù)據(jù)是長度為66的比特流，比特流的幀格式及其含義如圖8所示。特別需要強(qiáng)調(diào)的是，下行幀繼電器地址數(shù)據(jù)的更新是在上行幀解析過程中完成的。從上行幀輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)塊中取出繼電器地址數(shù)據(jù)，實(shí)時更新下行幀繼電器地址數(shù)據(jù)。這是由于ZigBee的自組網(wǎng)特性無法保證各節(jié)點(diǎn)地址在傳感器網(wǎng)絡(luò)重新組網(wǎng)后保持不變。

1.2.3 應(yīng)用層設(shè)計

本層的設(shè)計需要搭建系統(tǒng)應(yīng)用平臺和人機(jī)交互系統(tǒng)，綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息從物理世界傳向用戶的過程和用戶對感知網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點(diǎn)的控制。

2 安防智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計方案

2.1 安防智能監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

2.1.1 背景建模：基于Kalman濾波理論的背景建立與更新

背景差分法是目前運(yùn)動目標(biāo)檢測最常用的方法，該方法把圖像分為背景和前景，對背景進(jìn)行建模，然后把當(dāng)前幀與背景模型進(jìn)行比較，與背景模型匹配的像素被標(biāo)記為背景，不匹配的像素被標(biāo)記為前景，同時更新背景模型。前景多目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)之一在于背景建模提取背景的好壞，由于卡爾曼濾波器是最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，采用的算法支持對過去、現(xiàn)在和將來的狀態(tài)估算，對于大部分問題而言是最優(yōu)的，效率最高的，且能在實(shí)際中提供背景更新，算法的實(shí)時性較高。因此在本次設(shè)計中采用Kalman背景建模法提取背景與更新。

2.1.2 前景目標(biāo)獲取

在經(jīng)過分割后的前景區(qū)域中，目標(biāo)被影藏在眾多干擾中，這些干擾的形式類似于白噪聲，均勻分布在整幅圖像中，給我們后期處理帶來很多麻煩。在實(shí)際處理前，應(yīng)對求得的前景區(qū)域進(jìn)行簡單處理，提取出感興趣的區(qū)域（ROI），即從干擾中將目標(biāo)分離出來。具體算法及目標(biāo)提取效果如圖9所示。

2.1.3 基于支持向量機(jī)的運(yùn)動目標(biāo)識別

支持向量機(jī)是一種前饋網(wǎng)絡(luò)的線性機(jī)，主要建立一個超平面作為決策曲面，使得兩類模式向量分開的間隔最大，支持向量機(jī)是結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化方法的近似實(shí)現(xiàn)，在模式分類問題上能提供較好的泛化性能。

2.2 安全預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)功能設(shè)計

2.2.1 運(yùn)動目標(biāo)識別

在候車室被控視頻區(qū)域中，根據(jù)先驗(yàn)?zāi)Ｐ妥R別出目標(biāo)類別，用于區(qū)分目標(biāo)旅客，識別效果如圖10所示。

2.2.2 站臺安全黃線檢測

檢測穿越警戒線的人、動物等移動目標(biāo)。在攝像機(jī)監(jiān)視的視場范圍內(nèi)，可以設(shè)置多條警戒線并規(guī)定其禁止穿越方向。一旦有旅客按照禁止方向穿越黃色安全線立即告警，并用告警框標(biāo)示出該移動目標(biāo)。提醒車站管理人員注意有旅客穿越黃線。示意圖如圖11所示。

2.2.3 群體性事件檢測

將監(jiān)控區(qū)域內(nèi)所有目標(biāo)的坐標(biāo)進(jìn)行透視變換，求取目標(biāo)在變換平面中的坐標(biāo)位置。計算區(qū)域中所有目標(biāo)的位移向量，根據(jù)計算得到的向量計算目標(biāo)位移。根據(jù)求得的位移以及兩幀圖片間的延時，計算可得目標(biāo)在變換平面中的瞬時移動速度。最后將該瞬時移動速度乘以真實(shí)場景與變換平面的比例就可得出目標(biāo)真實(shí)的運(yùn)動速度。在檢測到高速目標(biāo)后用最小矩形框來框定目標(biāo)，同時結(jié)合敏感詞語音識別技術(shù)，對旅客的可能性行為進(jìn)行預(yù)判并預(yù)警。

2.2.4 旅客非正常行為識別

在確定區(qū)域中的目標(biāo)數(shù)量后，利用支持向量機(jī)進(jìn)行行為識別。循環(huán)提取每一個目標(biāo)，循環(huán)次數(shù)為目標(biāo)的數(shù)量。計算選取目標(biāo)的特征向量，再將其特征向量通過支持向量機(jī)進(jìn)行分類，判斷目標(biāo)行為類型。識別效果如圖12所示。

2.2.5 流量擁堵檢測分析

對候車室旅客密度進(jìn)行統(tǒng)計分析，與事先由管理人員設(shè)定的等級比對，并得出量化等級。當(dāng)候車室內(nèi)旅客密度達(dá)到一定等級且持續(xù)一定時間后報警，提示車站管理人員，應(yīng)限制進(jìn)入候車廳人數(shù)。

3 創(chuàng)新點(diǎn)

本系統(tǒng)具有如下創(chuàng)新點(diǎn)：

（1）該系統(tǒng)采用物聯(lián)網(wǎng)和視頻分析技術(shù)，構(gòu)建了一種智慧型的跨媒體、跨傳感器協(xié)同工作的候車室監(jiān)控系統(tǒng)；

（2）將安全、環(huán)保、便民等因素引入系統(tǒng)設(shè)計，體現(xiàn)了智慧城市“以人為本”的管理理念；

（3）基于異常事件觸發(fā)的監(jiān)測監(jiān)控工作模式，大幅降低了監(jiān)控系統(tǒng)的媒體數(shù)據(jù)存儲、處理、交換和管理壓力，提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率和有效信息的利用；

（4）多任務(wù)同時執(zhí)行的工作模式提高了系統(tǒng)的可靠性。目前在全國大中城市中，尚無類似候車室管理系統(tǒng)，因此應(yīng)用前景廣闊。

（5）通過將物聯(lián)網(wǎng)和音視頻分析技術(shù)應(yīng)用于候車室安防與控制系統(tǒng)，使得車站管理人員從手動控制各設(shè)備到系統(tǒng)根據(jù)環(huán)境參數(shù)自動調(diào)節(jié)，從“緊盯屏幕”的低級監(jiān)控模式到系統(tǒng)主動監(jiān)控模式，體現(xiàn)了智慧城市設(shè)計的新理念。