王珍珠, 王玉靜, 康守強(qiáng), 魏兆祥, 章 璜, 徐安彤

(哈爾濱理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院, 哈爾濱 150080)

0 引 言

隨著國(guó)內(nèi)各個(gè)高校實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的不斷發(fā)展，監(jiān)管問(wèn)題日益突出，如何快速有效的獲取有用監(jiān)控內(nèi)容，減少監(jiān)管人員查看監(jiān)控內(nèi)容的負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)驗(yàn)室的監(jiān)控管理，是現(xiàn)階段研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一[1-5]。

目前視頻監(jiān)控已經(jīng)在各種商業(yè)應(yīng)用中普遍存在，但卻往往并沒(méi)有充分發(fā)揮它的實(shí)時(shí)主動(dòng)監(jiān)督的作用[6-8]。因?yàn)楝F(xiàn)存的大部分視頻監(jiān)控系統(tǒng)一般都是通過(guò)兩種方法運(yùn)用監(jiān)控的結(jié)果：(1)將攝像頭拍攝的視頻記錄下來(lái)，當(dāng)有異常情況發(fā)生后通過(guò)回放所保存的視頻，觀察發(fā)生的事實(shí)，得到關(guān)鍵的視頻段信息，但這將耗費(fèi)大量時(shí)間和精力。如2016年某高校實(shí)驗(yàn)室發(fā)生的丟失電腦事件，由于沒(méi)有第一時(shí)間查找到重要視頻段，錯(cuò)失了最佳處理時(shí)間，造成了較大的損失。不能有效的利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主動(dòng)性，不利于案件預(yù)防和偵破[8]。(2)把多個(gè)視頻監(jiān)控畫面集中到監(jiān)控室，通過(guò)監(jiān)控室內(nèi)數(shù)十個(gè)，甚至數(shù)百個(gè)顯示器同時(shí)顯示各個(gè)場(chǎng)景畫面，以供監(jiān)控人員觀看。當(dāng)監(jiān)控人員通過(guò)顯示畫面發(fā)現(xiàn)某些異常時(shí)，人工通知相關(guān)人員前去處理。這樣的系統(tǒng)能防范事件的發(fā)生，但據(jù)專家的分析調(diào)查，發(fā)現(xiàn)每小時(shí)一個(gè)人能集中注意力的時(shí)間低于20 min，通常監(jiān)控人員平均觀看每個(gè)攝像頭的時(shí)間低于每小時(shí)5 min，從而導(dǎo)致視頻監(jiān)控效率十分低下[9]。文獻(xiàn)[10-11]中研究了實(shí)驗(yàn)室目標(biāo)檢測(cè)，文獻(xiàn)[12]中采用圖像增強(qiáng)模塊改善圖片質(zhì)量，利用FPGA和DSP對(duì)圖像進(jìn)行了快速的采集與處理，文獻(xiàn)[13]中設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的無(wú)線視頻監(jiān)控系統(tǒng)，文獻(xiàn)[14]中研究了實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)驗(yàn)室，但都沒(méi)有進(jìn)行有用視頻的存儲(chǔ)，而是把所有的監(jiān)控內(nèi)容全部保存。

基于普通USB攝像頭、供電模塊、ARM主控模塊、外部存儲(chǔ)電路、DUSB串口電路、USB電路和網(wǎng)卡電路，利用嵌入式Linux和OpenCV函數(shù)庫(kù)，采用混合高斯模型的背景減除法和JPEG壓縮技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了一種實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭，結(jié)合路由器、服務(wù)器和客戶端實(shí)現(xiàn)一種實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)絡(luò)攝像頭運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)測(cè)試驗(yàn)證了本系統(tǒng)在目標(biāo)檢測(cè)的同時(shí)大大縮減視頻存儲(chǔ)空間，并能快速有效的獲取有效的監(jiān)控內(nèi)容。

1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭中的ARM主控模塊運(yùn)用混合高斯模型的背景減除法來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。

背景減除法的基本思想：首先獲取、設(shè)定背景圖像，將當(dāng)前幀圖像與背景圖像進(jìn)行差分，獲得前景圖像，然后二值化前景圖像。

背景減除法可用下列公式來(lái)表示：

Dk(x,y)=|fk+1(x,y)-Bk(x,y)|

(1)

(2)

式中：fk為視頻像序列中的視頻圖像；Bk為背景圖像；Dk為差分后的圖像，Rk為二值化后的二值圖像。

二值化后的Rk(x,y)用1代表前景區(qū)域像素點(diǎn)，表示為白色；用0代表背景區(qū)域像素點(diǎn)，表示為黑色。但是由于噪聲的存在，即使視頻中沒(méi)有運(yùn)動(dòng)物體，二值化圖像里仍會(huì)存在一些白的噪聲。因此，通過(guò)設(shè)置閾值T，將白色像素點(diǎn)個(gè)數(shù)與閾值的大小進(jìn)行比較，判定是否有運(yùn)動(dòng)物體出現(xiàn)。當(dāng)Dk(x,y)的灰度差值小于閾值，認(rèn)為是背景點(diǎn)，此時(shí)前景畫面是全黑的，大于或等于閾值時(shí)，即為前景點(diǎn)，畫面中會(huì)出現(xiàn)白色部分，則判定視頻中有運(yùn)動(dòng)畫面。

背景減除法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，能夠精確地提取目標(biāo)完整信息特征。由于該方法對(duì)環(huán)境比較敏感，背景減除法的難點(diǎn)是如何獲取準(zhǔn)確的背景圖像并及時(shí)的更新背景圖像。

混合高斯模型可以自適應(yīng)學(xué)習(xí)和表示分布復(fù)雜的背景模型，背景減除法常用它作為背景模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，目標(biāo)檢測(cè)的核心在于混合高斯模型參數(shù)的確定[15]。

混合高斯模型由k個(gè)高斯分布η(Xt,μi,t,Σi,t)i=1,2,…,k的線性組合來(lái)模擬背景圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)，其定義式：

(3)

式中：k為混合高斯模型中高斯分布的個(gè)數(shù)，一般設(shè)定為3到5個(gè)；ωi,t是模型中第i個(gè)高斯分布函數(shù)在t時(shí)刻的權(quán)重；Xt表示圖像像素點(diǎn)在t時(shí)刻的RGB值，其均值和方差分別為μi,t和Σi,t；η(Xt,μi,t,Σi,t)是第i個(gè)高斯分布的概率密度函數(shù)?？捎邢率角蟮茫?/p>

(4)

(5)

式中：I為3階單位矩陣。

混合高斯背景模型建立首先模型參數(shù)初始化，本系統(tǒng)最大高斯分布函數(shù)的個(gè)數(shù)為kmax=5，高斯分布的初始均值μk,0設(shè)置為第一幀各點(diǎn)像素值，σk,0=50，高斯權(quán)重ωk,0初始化為1/kmax。當(dāng)輸入新的一幀視頻序列圖像時(shí)，判斷新像素與混合高斯模型是否匹配。若匹配，將其判定為背景區(qū)域，進(jìn)行匹配像素點(diǎn)的更新；若不匹配，則將其判定為前景區(qū)域，更新背景模型參數(shù)。

2 圖像壓縮

壓縮視頻采用幀內(nèi)處理技術(shù)，對(duì)每一幀圖像采取JPEG方式進(jìn)行壓縮，通過(guò)有損壓縮的方式使用空間模型去掉圖像中的冗余度，JPEG壓縮方式主要有3個(gè)階段：離散余弦變換(Discrete Cosine Transformation, DCT)、量化和熵編碼。DCT變換先將原圖劃分為8×8的像塊的集合，然后將像素塊經(jīng)過(guò)編碼器編碼成壓縮數(shù)據(jù)。

DCT的計(jì)算公式如下：

(6)

(7)

式中，syx(x,y=0,1,…,7)為塊內(nèi)像素值，suv(u,v=0,1,…,7)為DCT后的變換系數(shù)。

低頻部分集中在每個(gè)8×8的像塊的左上角，高頻部分在右下角，人類視覺(jué)難以感覺(jué)到高頻失真，因此低頻部分比高頻部分有用的多，所以量化過(guò)程中損失的是高頻部分。量化就是用DCT變換后的元素除以量化矩陣對(duì)應(yīng)位置的量化步長(zhǎng)，量化步長(zhǎng)越高，圖像壓縮率越高。

對(duì)量化系數(shù)進(jìn)行熵編碼。量化系數(shù)分兩類，一類是8×8塊中的[0,0]位置，即DC系數(shù)，因?yàn)閮蓚€(gè)相鄰塊中的DC系數(shù)相差很小，所以進(jìn)行差分脈沖調(diào)制編碼可以提高壓縮比。另一類是另外63個(gè)位置，即AC系數(shù)，為了保證低頻部分先出現(xiàn)，高頻部分后出現(xiàn)，采用行程編碼。最后再對(duì)DC碼和AC碼進(jìn)行編碼。

3 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)是由實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭、路由器、PC客戶端和服務(wù)器組成。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

3.1 硬件組成及功能實(shí)現(xiàn)

實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭包括ARM主控模塊、供電模塊、外部存儲(chǔ)電路、網(wǎng)卡電路、DUSB串口電路、USB電路、降壓模塊、USB攝像頭和WiFi模塊。ARM主控模塊使用Exynos 4412芯片，該芯片是一款高速、低功耗的四核移動(dòng)處理器，具有2 000 DMI/s(每秒2億指令集)的高性能運(yùn)算能力，能滿足對(duì)視頻數(shù)據(jù)處理的要求；供電電路包括電源管理模塊和降壓模塊，電源管理模塊采用S5M8767A芯片，其+1.0 V～+3.0 V輸出端與ARM主控模塊的電壓輸入端相連，降壓模塊將來(lái)自電源適配器的+5.0 V電壓轉(zhuǎn)換為+1.8 V電壓作為其他電路的電源；外部存儲(chǔ)電路包括eMMC存儲(chǔ)器和DDR3存儲(chǔ)器，eMMC存儲(chǔ)采用KLMxGxFEJA-x001芯片，DDR3存儲(chǔ)器采用2GB的K4B4G1646Q-HYK0芯片；USB攝像頭經(jīng)由USB電路與ARM主控模塊相連，將采集到的有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的監(jiān)控視頻壓縮后通過(guò)網(wǎng)卡電路經(jīng)路由器發(fā)送至服務(wù)器并保存；PC客戶端訪問(wèn)服務(wù)器獲取有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的監(jiān)控視頻內(nèi)容；網(wǎng)卡電路和DUSB串口電路用于移植U-boot、linux內(nèi)核、根文件系統(tǒng)和Open CV函數(shù)庫(kù)。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

3.2 軟件實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)利用混合高斯模型的背景減除法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，通過(guò)Open CV中封裝好的Background Subtractor MOG2類實(shí)現(xiàn)，該類對(duì)象為bg_model(frame,fgmask,update_bg_model?-1:0)，其中，frame代表源視頻，fgmask是計(jì)算過(guò)前景的mask圖像，fgmask為8-bit二值化圖像，update_bg_model?-1:0為學(xué)習(xí)效率，決定背景的更新頻率。

本系統(tǒng)采用幀內(nèi)處理技術(shù)，利用JPEG壓縮技術(shù)，進(jìn)行視頻的壓縮。通過(guò)Open CV庫(kù)中的imencode(const string& ext, InputArray img, vector& buf, const vector& params=vector())函數(shù)編寫程序?qū)崿F(xiàn)圖像壓縮。其中，ext是圖片的擴(kuò)展名，img表示要保存的圖片，buf是輸出緩存，params為圖片格式相關(guān)的參數(shù)，本文選用JPEG格式，壓縮質(zhì)量參數(shù)(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY)從0到100(數(shù)值越高質(zhì)量越好)，默認(rèn)值為95，本文設(shè)置為50。

3.3 視頻傳輸

本系統(tǒng)使用互斥鎖的TCP并發(fā)服務(wù)器模型，通過(guò)服務(wù)器-客戶端模式進(jìn)行視頻查看。服務(wù)器建立兩個(gè)處理線程，分別處理運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭和客戶端的連接?？蛻舳撕瓦\(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭使用connect()連接到服務(wù)器。服務(wù)器先處理運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭的連接，保存初始背景幀到服務(wù)器，當(dāng)有運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域時(shí)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭將采集到的含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻數(shù)據(jù)，壓縮處理后發(fā)送到服務(wù)器，服務(wù)器保存成單個(gè)視頻文件。客戶端通過(guò)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求訪問(wèn)服務(wù)器時(shí)，服務(wù)器開(kāi)啟客戶端處理線程，進(jìn)行監(jiān)控視頻查看。大大增強(qiáng)了本攝像頭運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的便利性，減輕人員負(fù)擔(dān)，提高了監(jiān)管效率。視頻具體通信流程如圖2所示。

圖2 視頻傳輸流程

4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與結(jié)果分析

4.1 圖像壓縮的測(cè)試

由于視頻數(shù)據(jù)量太大，為了解決視頻圖像經(jīng)過(guò)遠(yuǎn)距離傳輸后的播放流暢問(wèn)題，采用JPEG壓縮方式。利用OpenCV庫(kù)中的imencode()函數(shù)進(jìn)行壓縮，壓縮質(zhì)量參數(shù)為50，減少內(nèi)存占用。壓縮前后圖像如圖3所示，由于人眼對(duì)色彩的分辨有限，所以從圖3可看出壓縮后的圖像與原圖相差不大，可以滿足監(jiān)控視頻清晰度，同時(shí)保證圖像傳輸流暢。

(a) 原始圖像(b) 壓縮后的圖像

圖3 原始圖像與壓縮后的圖像

4.2 背景減除法運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的測(cè)試

為了檢驗(yàn)基于混合高斯模型的背景減除法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)效果，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法在vmware虛擬機(jī)上的ubantu系統(tǒng)中進(jìn)行測(cè)試，設(shè)置白色像素點(diǎn)閾值T為100，當(dāng)圖像上白點(diǎn)個(gè)數(shù)超過(guò)100時(shí)，說(shuō)明有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的測(cè)試結(jié)果如圖4～6所示。

圖4 背景圖像圖5 有運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)入的圖像

圖6 背景減除后圖像

其中：圖5為當(dāng)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)控范圍時(shí)的圖像；圖6為背景減除后的圖像，是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域后，攝像頭采集到的圖像與背景圖像進(jìn)行差分并二值化后所得的前景圖像，其中白像素點(diǎn)部分是通過(guò)基于混合高斯模型的背景減除算法獲得的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，當(dāng)白像素點(diǎn)數(shù)量超過(guò)100，判定為有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域，黑色像素點(diǎn)部分為背景，可見(jiàn)背景已被減除。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于混合高斯模型的背景減除法能夠進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。

4.3 客戶端訪問(wèn)服務(wù)器查看監(jiān)控視頻測(cè)試

實(shí)驗(yàn)測(cè)試過(guò)程在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。首先運(yùn)行服務(wù)器程序，然后運(yùn)行實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭程序。實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭程序采集初始背景幀發(fā)送并存入服務(wù)器，當(dāng)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域時(shí)，實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭采集運(yùn)動(dòng)畫面，當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)離開(kāi)監(jiān)控區(qū)域后，停止采集運(yùn)動(dòng)畫面并將壓縮處理后的視頻數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，服務(wù)器保存成單個(gè)視頻文件。客戶端向服務(wù)器請(qǐng)求訪問(wèn)時(shí)，進(jìn)行視頻的查看。

圖7為客戶端請(qǐng)求訪問(wèn)服務(wù)器時(shí)，查看到的包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的監(jiān)控視頻。圖8為服務(wù)器中所保存的由運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭采集并壓縮發(fā)送的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視頻文件。打開(kāi)服務(wù)器保存的視頻文件，均為只含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明客戶端能成功訪問(wèn)服務(wù)器，并能成功查看到監(jiān)控視頻。

圖7 客戶端圖8 服務(wù)器

5 結(jié) 語(yǔ)

本文提出了一種實(shí)驗(yàn)室運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)施方案。硬件部分以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)攝像頭為核心，結(jié)合路由器、服務(wù)器和客戶端共同構(gòu)成。軟件部分運(yùn)用基于混合高斯模型的背景減除法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，再運(yùn)用JPEG圖像壓縮技術(shù)進(jìn)行視頻的壓縮，最后運(yùn)用服務(wù)器-客戶端模式進(jìn)行視頻的查看。

該系統(tǒng)在監(jiān)控實(shí)驗(yàn)室的同時(shí)只存儲(chǔ)有人員進(jìn)出實(shí)驗(yàn)室的監(jiān)控內(nèi)容，在視頻存儲(chǔ)方面大大縮減了存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量，節(jié)省了視頻存儲(chǔ)占用的空間；該系統(tǒng)只保留重要的視頻數(shù)據(jù)，后期翻看監(jiān)控錄像時(shí)，提高了查閱監(jiān)控內(nèi)容的效率，能夠較為快速地找出破壞實(shí)驗(yàn)室或涉及犯罪行為的監(jiān)控錄像；客戶端能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，使得監(jiān)管人員對(duì)實(shí)驗(yàn)室監(jiān)控更加方便。該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)解決了目前高校實(shí)驗(yàn)室在監(jiān)控管理方面存在的效率低下以及視頻存儲(chǔ)空間浪費(fèi)等問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1] 崔貫勛. 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室安全管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2015，34(3)：287-290.

[2] 張民壘. 基于物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 大連：大連理工大學(xué)，2015.

[3] Krishna K P, Chinna R B, Francis P M. ARM based mobile phone-embedded real-time remote video surveillance system with network camera [J]. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering，2012, 2(8):8-142.

[4] 吳林根, 余觀夏, 王國(guó)興. 高校實(shí)驗(yàn)室安全全過(guò)程管理[J]. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2014，33(8)：300-303.

[5] 劉文藝, 劉立群, 單夢(mèng)晨. 基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)室智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2017，36(6)：259-262，266.

[6] 黃凱奇, 陳曉棠, 康運(yùn)鋒. 智能視頻監(jiān)控技術(shù)綜述[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2015，38(6)：1093-1118.

[7] 勉 斌. 基于linux的智能交通違章識(shí)別系統(tǒng)[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2013.

[8] 耿金龍. 基于智能視頻監(jiān)控主動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 鎮(zhèn)江：江蘇科技大學(xué)，2016.

[9] 李 彤. 智能視頻監(jiān)控下的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D]. 合肥：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2013.

[10] Cheong Ghil Kim, Kuinam J Kim. Implementation of a cost-effective home lighting control system on embedded Linux with OpenWrt[J]. Pers Ubiquit Comput，2014, 18(3):539-542.

[11] 王躍萍. 基于ZigBee的實(shí)驗(yàn)室監(jiān)控系統(tǒng)研究[D]. 大慶：東北石油大學(xué)，2013.

[12] 桑旻生. 基于QT+Linux的實(shí)驗(yàn)室視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 成都：電子科技大學(xué)，2015.

[13] 靖 固, 楊華宇. 基于FPGA+DSP實(shí)時(shí)圖像采集處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，21(4)：40-44.

[14] 黃 海, 于若愚, 魏家文. 無(wú)線視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，19(2)：63-67，72.

[15] 薛勝蘭. 基于移動(dòng)終端的實(shí)驗(yàn)室視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J]. 實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理，2015，32(9)：230-232.

[16] 王占鳳, 郭 星, 徐秋月. 基于改進(jìn)的混合高斯模型背景減除算法[J]. 河南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2013，25(3)：65-68.