李慶園 文靜

摘要：該文基于樹莓派設(shè)計(jì)了一款實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控機(jī)器人。該機(jī)器人的設(shè)計(jì)包括主控模塊、驅(qū)動(dòng)模塊、避障模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊和目標(biāo)檢測(cè)模塊，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控、自動(dòng)循跡避障、Wi-Fi控制行駛、車牌檢測(cè)等功能。測(cè)試結(jié)果表明該機(jī)器人具有較好的遙控和避障性能，目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率較高，能較好地實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，且整個(gè)操作簡(jiǎn)單易控。

關(guān)鍵詞：樹莓派;實(shí)時(shí)監(jiān)控;自動(dòng)避障;目標(biāo)檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TP242.6? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ?文章編號(hào)：2096-4706（2021）07-0130-04

Design of Real-time Video Surveillance Robot Based on Raspberry Pi

LI Qingyuan，CAI Wenjing

（School of Electronic and Information，Zhongyuan University of Technology，Zhengzhou? 450007，China）

Abstract：In this paper，a real-time video surveillance robot is designed based on Raspberry Pi. The design of the robot includes the main control module，the driving module，the obstacle avoidance module，the real-time monitoring module and the target detection module，which realizes the real-time video monitoring，automatic tracking obstacle avoidance，Wi-Fi control driving，license plate detection and other functions. The test results show that the robot has good performance on remote control and obstacle avoidance，and the accuracy of target detection is high. It can better achieve human-computer interaction，and the whole operation is simple and easy to control.

Keywords：Raspberry Pi;real-time monitoring;automatic obstacle avoidance;target detection

收稿日期：2021-03-11

基金項(xiàng)目：河南省高校重點(diǎn)科研項(xiàng)目（19A 510005、21A510016、21A520052）;校內(nèi)重大項(xiàng)目成果培育計(jì)劃（K2020ZDPY02）

0? 引? 言

隨著科技的進(jìn)步，人工智能越來越受到人們的關(guān)注，各種智能化設(shè)備逐漸替代人工操作。機(jī)器人是由信息采集、數(shù)據(jù)分析、命令執(zhí)行等部分構(gòu)成的綜合系統(tǒng)[1]。機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展使得其使用范圍逐步擴(kuò)大，不僅在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等行業(yè)中應(yīng)用廣泛，同時(shí)，在救災(zāi)搶險(xiǎn)、工程勘探、軍事排查等領(lǐng)域也發(fā)揮著極其重要的作用[2]。

目前，通過Arduino和樹莓派（Raspberry Pi，RPi）等開源硬件和傳感器，即可對(duì)機(jī)器人進(jìn)行快速開發(fā)[3]。由于Arduino和RPi平臺(tái)的開源性，可以在該平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)軟件和硬件的開發(fā)。由于Arduino和RPi豐富的硬件接口為二次開發(fā)提供了便利條件，可以通過USB接口將Arduino本身自帶的Bootloader程序下載至開發(fā)板，該功能使修改、開發(fā)程序的操作更加容易。RPi可視為一個(gè)微型計(jì)算機(jī)，其具有更為復(fù)雜的功能，例如，網(wǎng)絡(luò)通信。RPi的處理器是ARM架構(gòu)，可直接在本地編程、編譯、運(yùn)行程序，若要在原有程序中添加或刪除某項(xiàng)功能，或從當(dāng)前任務(wù)切換到另一個(gè)新任務(wù)時(shí)不需要重新燒寫程序。RPi不僅可以通過輸入輸出來控制外部設(shè)備，而且還可以通過Wi-Fi實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。樹莓派采用C語言和Python等多種語言編寫，相較于其他語言，Python和C語言的使用更加廣泛，受益人群更多。

本文設(shè)計(jì)了一款由上位機(jī)控制的實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控智能機(jī)器人，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控、自動(dòng)循跡避障、Wi-Fi控制行駛、車牌檢測(cè)等功能，最后將實(shí)時(shí)監(jiān)控采集到的視頻圖像傳輸?shù)浇K端設(shè)備并進(jìn)行感興趣區(qū)域的檢測(cè)。

1? 項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案

基于RPi的實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控機(jī)器人由主控模塊、驅(qū)動(dòng)模塊、避障模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊、檢測(cè)模塊組成。該項(xiàng)目中RPi控制電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊，使機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)全方位移動(dòng)。超聲波測(cè)距是自動(dòng)避障的基礎(chǔ)。Wi-Fi控制是機(jī)器人與上位機(jī)之間的紐帶，用來傳遞指令信息。最終將采集到的視頻數(shù)據(jù)通過虛擬網(wǎng)絡(luò)控制臺(tái)（Virtual Network Console，VNC）傳送回終端設(shè)備，并對(duì)視頻圖像進(jìn)行檢測(cè)獲取我們需要的感興趣區(qū)域。

1.1? 主控模塊

主控模塊是實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控機(jī)器人的核心，其作用是協(xié)調(diào)控制機(jī)器人所有功能的實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行[4]。本設(shè)計(jì)選用RPi 3B+作為控制板。RPi 3B+通過TB6612FNG芯片控制驅(qū)動(dòng)模塊，使得機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)全方向移動(dòng)。RPi 3B+包含64位處理器和1 GB內(nèi)存，其中處理器的主頻為1.2 GHz。該主板內(nèi)置的Wi-Fi模塊是它最顯著的特點(diǎn)，可以更加方便地進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)操作，從而使得機(jī)器人提高了監(jiān)控路線無線傳輸至智能手機(jī)或顯示器等終端的效率，并且?guī)в幸曨l、音頻等一系列的輸入輸出接口，性能優(yōu)越，成本低，安裝便利。

1.2? 驅(qū)動(dòng)模塊

機(jī)器人在移動(dòng)過程中受樹莓派通用型輸入輸出引腳的限制，使得車輪的移動(dòng)需要借助于特定的驅(qū)動(dòng)模塊。該機(jī)器人的設(shè)計(jì)選用的是TB6612FNG驅(qū)動(dòng)芯片。TB6612FNG是一款由直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)的器件，其驅(qū)動(dòng)橋?yàn)镸OSFET-H結(jié)構(gòu)，能夠承受大電流的通過并且有雙通道的輸出，其中每個(gè)通道輸出的連續(xù)驅(qū)動(dòng)電流最高為1 A，且能夠同時(shí)驅(qū)動(dòng)兩個(gè)電機(jī)。TB6612FNG驅(qū)動(dòng)芯片可以控制四種不同的電機(jī)模式，即正轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)、制動(dòng)、停止，并且脈沖寬度調(diào)制（Pulse Width Modulation，PWM）支持的頻率高達(dá)100 kHz。其輸出的負(fù)載能力是L293D的兩倍，與L298N相比，它不需要外圍續(xù)流二極管電路，熱耗性較低，因此該驅(qū)動(dòng)芯片不需要外加散熱器件，而且它的外圍電路非常簡(jiǎn)單，可以直接用于電機(jī)的驅(qū)動(dòng)，利于減小模塊尺寸。TB6612FNG的引腳控制邏輯表如表1所示。

其中X表示任意電平;PWMA/PWMB直接接于VCC，通過AIN1、AIN2、BIN1、BIN2四個(gè)引腳的狀態(tài)來控制兩個(gè)電機(jī)。

1.3? 避障模塊

機(jī)器人在執(zhí)行現(xiàn)實(shí)任務(wù)的過程中，由于其周圍環(huán)境的復(fù)雜性，障礙物的存在影響機(jī)器人的移動(dòng)。在本設(shè)計(jì)中選擇HC-SR04超聲波測(cè)距模塊實(shí)現(xiàn)測(cè)距。HC-SR04模塊通過不斷地發(fā)送超聲波，遇到遮擋物時(shí)被接收，根據(jù)發(fā)送和接收超聲波的時(shí)間差來計(jì)算遮擋物到機(jī)器人的距離，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自主避障功能[5]。

HC-SR04超聲波測(cè)距模塊工作時(shí)序圖如圖1所示。HC-SR04持續(xù)輸入10 μs的高電平信號(hào)才能觸發(fā)工作狀態(tài)，當(dāng)測(cè)距模塊處于工作狀態(tài)時(shí)，模塊內(nèi)部信號(hào)開始發(fā)出，該信號(hào)由8個(gè)循環(huán)的方波組成。然后模塊開始自動(dòng)檢測(cè)發(fā)出信號(hào)的返回情況并判斷時(shí)間差，當(dāng)檢測(cè)到返回信號(hào)時(shí)，模塊內(nèi)部輸出回響信號(hào)，該信號(hào)中高電平的持續(xù)時(shí)間即為超聲波發(fā)出到接收所用的時(shí)間。

1.4? 實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊

實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控機(jī)器人最終實(shí)現(xiàn)對(duì)指定場(chǎng)合進(jìn)行實(shí)時(shí)的巡視監(jiān)控功能，并利用Wi-Fi模塊將監(jiān)控視頻傳輸?shù)斤@示器、手機(jī)、電腦等終端設(shè)備，達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)控的效果。本設(shè)計(jì)的主控模塊RPi 3B+內(nèi)置無線Wi-Fi模塊，不僅可以實(shí)現(xiàn)快速聯(lián)網(wǎng)，而且還可以快速地將監(jiān)控路線無線發(fā)送給顯示器、手機(jī)、電腦等終端設(shè)備[6]。

1.5? 檢測(cè)模塊

測(cè)量目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的前提是準(zhǔn)確檢測(cè)出視頻中的目標(biāo)。近年來，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展為目標(biāo)檢測(cè)和分類奠定了理論基礎(chǔ)，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用更為廣泛[7]。本設(shè)計(jì)中選擇SSD網(wǎng)絡(luò)作為檢測(cè)車牌的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

對(duì)交通數(shù)據(jù)集BIT-Vehicle中9 850張分辨率為1 920× 1 080的圖像進(jìn)行分析，根據(jù)SSD感受野的大小對(duì)交通監(jiān)控視頻中的車牌尺寸進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類，交通監(jiān)控視頻中的車牌尺寸都不超過260×260的分辨率，即使圖像的分辨率達(dá)到4 K，車牌區(qū)域的大小仍不超過conv10_2的感受野大小，即485×485。因此根據(jù)車牌大小的統(tǒng)計(jì)分類，通過刪除conv11_2層來優(yōu)化SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了最適合交通視頻中車輛車牌檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并命名為L(zhǎng)PD-SSD。該網(wǎng)絡(luò)不僅可以提高模型訓(xùn)練精準(zhǔn)度和檢測(cè)速度，而且還可以減少模型數(shù)據(jù)量，從而提高網(wǎng)絡(luò)效率。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練集和測(cè)試集由26 400幅圖像構(gòu)成：從三個(gè)車輛數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇的7 000幅圖像、從中原工學(xué)院校園安全監(jiān)控系統(tǒng)中提取的1 000幅圖

像、Nikon d3200 SLR拍攝的800幅高分辨圖像以及以上8 800幅圖像隨機(jī)裁剪、縮放后的變形。以上數(shù)據(jù)集中的圖像將分成兩部分來使用：一半圖像用來訓(xùn)練模型，另一半圖像作為訓(xùn)練過程中的測(cè)試集。經(jīng)過23 000步的訓(xùn)練，得到一個(gè)基于SSD的模型和一個(gè)基于LPD-SSD的模型，兩個(gè)模型的平均檢測(cè)精度幾乎相同，然而后者的損失函數(shù)比前者低0.2。然后選擇不在訓(xùn)練集中使用的600張圖像作為驗(yàn)證集，進(jìn)一步驗(yàn)證這兩個(gè)模型的檢測(cè)精度，基于LPD-SSD的模型比基于SSD的模型的檢測(cè)精度低0.2%，然而二者在相同配置的計(jì)算機(jī)上檢測(cè)時(shí)，LPD-SSD的檢測(cè)速度提高8%，二者的檢測(cè)精度保持不變，因此，選擇LPD-SSD用來檢測(cè)車牌。

2? 方案測(cè)試

為驗(yàn)證本設(shè)計(jì)方案的可行性，對(duì)機(jī)器人進(jìn)行功能測(cè)試。首先將機(jī)器人放置于有障礙物的室內(nèi)環(huán)境中測(cè)試其自動(dòng)避障功能。當(dāng)檢測(cè)到機(jī)器人與障礙物之間的距離小于設(shè)定的避障距離時(shí)，機(jī)器人將自動(dòng)躲避障礙物，反之亦然。即使機(jī)器人所處環(huán)境中存在多個(gè)障礙物也能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)避障功能，如圖2所示。

其次利用白底黑線的巡線圖進(jìn)行機(jī)器人的循跡功能測(cè)試。將機(jī)器人放置于巡線圖區(qū)域內(nèi)，循跡模塊正中央對(duì)齊黑線并開啟循跡模式。機(jī)器人循跡功能測(cè)試如圖3所示。

最后，對(duì)機(jī)器人的目標(biāo)檢測(cè)功能進(jìn)行測(cè)試。在終端設(shè)備接收到傳送回來的視頻圖像后，將視頻圖像傳輸給目標(biāo)檢測(cè)模塊。實(shí)時(shí)傳送回PC端的視頻圖像如圖4（a）、（c）所示，經(jīng)LPD-SSD模型檢測(cè)后能夠準(zhǔn)確檢測(cè)到視頻圖像中的車牌區(qū)域，如圖4（b）、（d）所示，黃色方框區(qū)域即為感興趣區(qū)域。

功能測(cè)試表明，實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控機(jī)器人不僅能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)循跡避障的功能，而且還能夠通過上位機(jī)控制機(jī)器人的移動(dòng)方向，對(duì)實(shí)時(shí)場(chǎng)景進(jìn)行拍攝傳輸，實(shí)現(xiàn)車牌目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)。

3? 結(jié)? 論

測(cè)試表明該設(shè)計(jì)控制靈活、可靠、精度高，并且能夠?qū)z像頭采集到的視頻傳輸?shù)浇K端設(shè)備，通過目標(biāo)檢測(cè)模塊檢測(cè)到感興趣區(qū)域。但機(jī)器人在室外環(huán)境中工作時(shí)，由于自然光的變化，外部光源所產(chǎn)生的陰影會(huì)影響機(jī)器人的自動(dòng)循跡避障功能，引起錯(cuò)誤預(yù)警?？傊驹O(shè)計(jì)旨在保證較好的自主避障功能的前提下可以有效地實(shí)現(xiàn)視頻傳輸及目標(biāo)檢測(cè)，為消防安全、道路監(jiān)控提供了設(shè)計(jì)思路。

參考文獻(xiàn)：

[1] 靳宇星.輪式移動(dòng)機(jī)器人滑模軌跡跟蹤控制 [J].科技與創(chuàng)新，2021（2）：59-60+65.

[2] 陶永，王田苗，劉輝，等.智能機(jī)器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)的思考與建議 [J].高技術(shù)通訊，2019，29（2）：149-163.

[3] 吳波濤，孔金平，王湘.基于Arduino和樹莓派的智能小車的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) [J].電子設(shè)計(jì)工程，2017，25（15）：58-61.

[4] 劉鵬程.基于樹莓派的行人檢測(cè)小車設(shè)計(jì) [J].軟件導(dǎo)刊，2018，17（2）：114-116.

[5] 吳瑞銳，朱曉峰，宋宗峰.基于HC-SR04多超聲波避障技術(shù) [J].智庫時(shí)代，2020（3）：281-283.

[6] 楊森，張瑋.基于WIFI的視頻監(jiān)控智能小車機(jī)器人 [J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2016（4）：81-82.

[7] 李夢(mèng)龍.基于雙目立體視覺的車輛速度軌跡智能測(cè)量 [D].鄭州：中原工學(xué)院，2019.

作者簡(jiǎn)介：李慶園（1996—），女，漢族，河南新鄉(xiāng)人，碩士研究生在讀，研究方向：計(jì)算機(jī)視覺;蔡文靜（1992—），女，漢族，河南漯河人，實(shí)驗(yàn)師，碩士研究生，研究方向：計(jì)算機(jī)視覺。