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        一種對視頻感知系統(tǒng)的設(shè)計

        2017-12-27 03:58:18劉繼光
        數(shù)碼世界 2017年1期
        關(guān)鍵詞:聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控圖像

        劉繼光

        遼寧省交通高等??茖W(xué)校

        一種對視頻感知系統(tǒng)的設(shè)計

        劉繼光

        遼寧省交通高等??茖W(xué)校

        視頻圖像感知系統(tǒng)主要是對運動物體或目標(biāo)的檢測和識別,可以廣泛應(yīng)用于安全防護的各個領(lǐng)域,例如校園、交通、家庭等方面。目前,國內(nèi)外都對視頻圖像感知系統(tǒng)有一定的研究與應(yīng)用。本文主要探討了一種視頻感知系統(tǒng)的構(gòu)建設(shè)想。

        視頻 感知系統(tǒng) 識別 設(shè)想

        1 引言

        國內(nèi)的研究機構(gòu)主要有:中科院北京自動化研究所下屬的模式識別國家重點實驗室,他們對人的運動視覺監(jiān)控(基于步態(tài)的遠(yuǎn)距離身份識別)、場景的視覺監(jiān)控(基于三維線性模型定位、基于擴展卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法)和行為模式識別(提出了對目標(biāo)運動軌跡和行為特征的學(xué)習(xí)的模糊自組織神經(jīng)學(xué)習(xí)算法)進(jìn)行了深入研究,取得了一定的成果。此外,國內(nèi)還有一些高校也進(jìn)行了這方面的研究,如北京理工大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)等。

        國外的研究主要有:英國的雷丁大學(xué)開展了對車輛和行人跟蹤及其交互作用識別的相關(guān)研究;其在復(fù)雜交通環(huán)境中的抗干擾能力有所提高,檢測準(zhǔn)確率較好,但是其算法的設(shè)計沒有考慮車輛和人的陰影干擾,不能很好解決夜間低照度下車輛和行人檢測跟蹤。在美國國防高級研究計劃局資助下,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、戴維SARNOFF研究中心等幾家著名研究機構(gòu)合作,研制了視頻監(jiān)視與監(jiān)控系統(tǒng)VSAM。其優(yōu)點是圖像處理實時性能較好,但是算法、硬件設(shè)計復(fù)雜,實現(xiàn)成本較高,通訊協(xié)議采用私有協(xié)議,通用性較差。

        2 系統(tǒng)的可行性

        2.1 理論基礎(chǔ)

        “視頻圖像特征感知”算法來源于生物識別特征技術(shù),該算法在生物識別特征技術(shù)的基礎(chǔ)上拓展了算法的處理功能,依靠自然環(huán)境的統(tǒng)計特性進(jìn)行編碼,而不依賴于數(shù)據(jù)的本身特性,是一種自適應(yīng)的圖像統(tǒng)計方法,可以應(yīng)用于圖像數(shù)據(jù)的壓縮、去噪、特征提取以及大量圖像模式識別。同時經(jīng)過優(yōu)化,克服了傳統(tǒng)算法的復(fù)雜度高,方程求解方法單一、求解速度慢等問題。提高了算法在各種交通環(huán)境下的抗干擾能力、準(zhǔn)確率與魯棒性。

        2.2 硬件結(jié)構(gòu)

        嵌入式物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的設(shè)計可以提高系統(tǒng)集成度高,通信效率高。引入云計算思想,將實時流媒體傳輸協(xié)議RTP開發(fā)擴展為云監(jiān)控實時網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議,可以靈活實現(xiàn)MPEG-4視頻壓縮、流媒體播放、傳感器聯(lián)動、遠(yuǎn)程云臺控制、異地查看等監(jiān)控預(yù)警功能。

        2.3 模塊化設(shè)計

        本項目采用的模塊化設(shè)計方法,不同模塊分別完成視頻識別處理、成數(shù)據(jù)編碼和通信傳輸,既增加了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,也降低了系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)的成本,有利于技術(shù)向產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化。

        3 預(yù)想研究路線

        系統(tǒng)可以采用模塊化方法進(jìn)行設(shè)計研究,并根據(jù)各個模塊之間的邏輯工作順序確定研究順序。整體設(shè)計中,技術(shù)路線主要分為兩大類,一類是針對“視頻圖像特征感知”的算法研究,另一類是系統(tǒng)硬件平臺的設(shè)計研究。在項目實施的前期,兩類工作可以并行推進(jìn),在中后期將相互影響,通過反復(fù)磨合以達(dá)到最佳的應(yīng)用設(shè)計效果。

        “視頻圖像感知”系統(tǒng)的設(shè)計涉及上位機軟件設(shè)計和硬件設(shè)計。軟件設(shè)計主要包括上位機程序和算法設(shè)計,硬件設(shè)計以DSP和ARM嵌入式設(shè)計為主,主要為算法和硬件系統(tǒng)固件提供可靠的硬件基礎(chǔ)。在設(shè)計過程中本著低成本、低功耗、高性能的宗旨進(jìn)行設(shè)計。盡量降低硬件成本,使產(chǎn)品更具有較高的性價比。

        DM6437是低成本,高度集成的高性能視頻信號處理開發(fā)平臺,可以開發(fā)仿真達(dá)芬奇系列DSP應(yīng)用程序,同時也可以將該產(chǎn)品集成到用戶的具體應(yīng)用系統(tǒng)中。方便靈活的接口為用戶提供良好的開放平臺。采用該系列板卡進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)或系統(tǒng)集成可以大大減少用戶的產(chǎn)品開發(fā)時間。

        “視頻圖像感知”系統(tǒng)平臺模型設(shè)計可以分為三個單元:圖像特征分析單元;視頻圖像壓縮傳輸單元;上位機應(yīng)用程序單元。

        4 應(yīng)用前景

        隨著經(jīng)濟的發(fā)展,城市中需要進(jìn)行視頻監(jiān)控和監(jiān)管的需求越來越大,這些都考驗著管理者的精力和能力。因此管理者和決策者為了避免在監(jiān)管過程中由于人為操作失誤而導(dǎo)致事故發(fā)生,非常期望使用智能化、智慧化的視頻監(jiān)管管理手段,利用科技深入發(fā)掘,研究視頻監(jiān)管技術(shù),提升視頻圖像數(shù)據(jù)處理的能力,可以為視頻監(jiān)控的智能化操作提供便利。

        基于物聯(lián)網(wǎng)的“視頻圖像感知”系統(tǒng)是在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用背景下的智能視頻監(jiān)控、警報系統(tǒng),在不需要人為干預(yù)的情況下,利用計算機視覺和視頻監(jiān)控分析的方法對攝像機拍錄的視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分析,包括目標(biāo)檢測、目標(biāo)分割提取、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤以及對監(jiān)視場景中目標(biāo)行為的理解與描述,得出對圖像內(nèi)容含義的理解以及對客觀場景的解釋,從而指導(dǎo)和規(guī)劃行動。

        研究屬于人工智能在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用,基于視頻圖像感知技術(shù)的發(fā)展可以通過物聯(lián)網(wǎng)的大背景進(jìn)行大范圍、多場合的應(yīng)用??梢詰?yīng)用在各種智能城市、智能學(xué)校、智能交通系統(tǒng)的建設(shè)之中,在當(dāng)前市場上具有很大需求前景。項目在現(xiàn)有的視頻監(jiān)控技術(shù)基礎(chǔ)上,通過技術(shù)攻關(guān),解決網(wǎng)關(guān)設(shè)計、通信協(xié)議擴展和圖像特征提取等關(guān)鍵技術(shù)問題,能夠更好的解決視頻監(jiān)控不夠智能的問題?;谖锫?lián)網(wǎng)的“視頻圖像感知”的功能核心就是發(fā)現(xiàn)“變化”。在發(fā)現(xiàn)了“變化”情況下,通過多種報警手段提醒管理人員和“變化”的人或物,從而減輕管理者的負(fù)擔(dān)。把管理者從繁雜的電視監(jiān)控工作中解脫出來,提高工作效率,減輕資源浪費。通過該項目的實施,將為我國人工智能在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域可持續(xù)發(fā)展提供新思路。同時,也可極大地促進(jìn)人工智能系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用,為“和諧社會”及“平安城市”的構(gòu)建做出貢獻(xiàn)。

        5 總結(jié)

        基于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的視頻圖像感知系統(tǒng),數(shù)據(jù)交換采用基于物聯(lián)網(wǎng)的嵌入式智能網(wǎng)關(guān)通信方式,對算法進(jìn)行重構(gòu)與優(yōu)化,降低算法設(shè)計與實現(xiàn)的復(fù)雜度。硬件設(shè)計采用基于DM6437和DM355/365的硬件組合結(jié)構(gòu),在保證圖像傳輸質(zhì)量的基礎(chǔ)上,減少視頻數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的丟失,并充分考慮目標(biāo)陰影的干擾,解決夜間光線較弱的情況下目標(biāo)的檢測識別。

        [1]Conzalez R, Woods R.數(shù)字圖像處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003

        [2]Coltuc D,Bolon P,Chassery J-M. Exact Histogram Specification [J]. IEEE TIP,2006,15(05):1143-1152

        [3]趙春燕,鄭永果,王向葵.基于直方圖的圖像模糊增強算法[J].計算機工程,2005,31(12):185-187

        劉繼光(1980-),男,吉林洮南人,講師,碩士,從事信息處理技術(shù)研究。

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