淺談面向多傳感器智能監(jiān)控系統(tǒng)的技術研究論文
淺談面向多傳感器智能監(jiān)控系統(tǒng)的技術研究論文
智能監(jiān)控系統(tǒng)是采用圖像處理、模式識別和計算機視覺技術，通過在監(jiān)控系統(tǒng)中增加智能視頻分析模塊，借助計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力過濾掉視頻畫面無用的或干擾信息、自動識別不同物體，分析抽取視頻源中關鍵有用信息，快速準確的定位事故現(xiàn)場，判斷監(jiān)控畫面中的異常情況，并以最快和最佳的方式發(fā)出警報或觸發(fā)其它動作，從而有效進行事前預警，事中處理，事后及時取證的全自動、全天候、實時監(jiān)控的智能系統(tǒng)。以下是學習啦小編為大家精心準備的：淺談面向多傳感器智能監(jiān)控系統(tǒng)的技術研究相關論文。內容僅供參考，歡迎閱讀!
淺談面向多傳感器智能監(jiān)控系統(tǒng)的技術研究全文如下：
1概述
在視頻監(jiān)控領域中，其傳統(tǒng)技術手段都是通過人員來實現(xiàn)人工監(jiān)控動態(tài)目標，而這種監(jiān)控方式的最大問題就在于人員容易疲勞，難以實現(xiàn)對每路視頻信號的實時監(jiān)控，在出現(xiàn)突發(fā)事件的情況下，報警精確度也比較差，經(jīng)常出現(xiàn)誤報、漏報現(xiàn)象，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)的事后分析也比較困難。所以，為了能夠徹底解決這些問題，人們將基于計算機視覺的控制技術引入到視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)逐漸發(fā)展成為一種新型的視頻監(jiān)控技術，即智能視頻監(jiān)控。本文主要設計一種基于聲光聯(lián)合定位的多攝像頭智能化監(jiān)控方案，其工作流程可以概括為：通過聲源對目標進行自動定位處理，然后再利用高性能的云臺驅動系統(tǒng)來實現(xiàn)對特定動態(tài)目標的快速跟蹤與監(jiān)控。
2智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的構成
文中智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的硬件結構中主要包括視頻采集控制模塊、服務器模塊以及行為理解和決策模塊等。在整個智能監(jiān)控系統(tǒng)的部署應用中，主要采用分布式的控制方式，將每個節(jié)點都作為相對獨立的子系統(tǒng)來使用。所以，在每個節(jié)點中，都包括了音頻和視頻信號采集組件、防護罩以及云臺控制組件等。
對于系統(tǒng)中的視頻采集控制模塊，主要將攝像機作為目標信息獲取的設備，通過各種類型的CCD圖像傳感器部件，將采集到的輸出信號經(jīng)過視頻信號處理電路后，將其轉換為標準的視頻信號，然后再通過以太網(wǎng)傳送到服務器端，這樣就可以對其進行包括壓縮和解碼在內的一系列處理。
對于系統(tǒng)的服務器端，又可以分為三個不同的子模塊，分別是視頻編碼解碼、視頻處理以及窗口界面等。通常，在視頻的編碼子模塊中都采用MPEG-4視頻壓縮標準，實現(xiàn)對采集控制模塊所傳送過來的視頻信號的壓縮編碼;而視頻解碼模塊則可以完成對碼流的實時解碼與播放;視頻的處理模塊，則能夠實現(xiàn)視場內運動目標的自動檢測與實時識別，從而實時掌握和獲取目標的狀態(tài)信息。對于系統(tǒng)中的行為理解與決策模塊，主要功能就是通過初步處理后的圖像數(shù)據(jù)，對其中的目標特性進行進一步的深入分析和挖掘，從而實現(xiàn)對視場內各種類型目標行為的深度理解，完成對客觀場景的最終解釋過程，為智能化系統(tǒng)的決策提供支持。在該模塊中，還包括了三個組件，即：理解、狀態(tài)估計與決策推理等。
3關鍵技術研究
3.1云臺控制系統(tǒng)與技術
可以將監(jiān)測獲取的目標位置輸入到云臺控制系統(tǒng)中，作為其輸入信號使用，從而實現(xiàn)云臺跟隨運動目標移動的控制過程，將運動目標一直位于系統(tǒng)監(jiān)控視場的中心。在此過程中，為了能夠為云臺的跟蹤提供靈敏的響應速度以及較高的跟蹤精度，可以在系統(tǒng)中設置多個控制和調節(jié)器件，分別實現(xiàn)對位置、轉速和電流的調節(jié)和控制。針對那些快速移動的目標，為了能夠對其進行精確跟蹤，采用永磁直流力矩電動機作為執(zhí)行元件，這也是考慮到這種元件更適用于高精度的位置伺服系統(tǒng)以及低速的控制系統(tǒng)中。
3.2運動目標檢測技術
現(xiàn)在所廣泛采用的運動目標檢測，就是要從連續(xù)變換的序列圖像中，將發(fā)生變化的區(qū)域進行識別、分割處理。一種常用的檢測算法為幀間差分法，可以較好地使用環(huán)境的變換，完成對運動目標的檢測，但該算法所得到的像素點不夠完整，因此需要對其進行形態(tài)學處理，進而得到更加完整的運動目標。在對監(jiān)控圖像進行處理之前都需要預處理過程，從而消除由于各種因素所造成的噪聲，這些因素主要包括天氣、光照強度、傳感器質量等，進而改善圖像的質量和效果，便于后續(xù)操作與處理過程的實施。
接著，就需要通過數(shù)學形態(tài)學理論對得到的運動目標圖像進行處理，進而在保持其原本形狀的情況下，將與圖像中目標不相干部分剔除掉。經(jīng)過數(shù)學形態(tài)學的處理過程后，就能夠將圖像中的一些孤立點和小的空洞消除掉。不過，圖像中所存在的一些尺度較大的空洞則難以有效消除，所以，還需要設計連通性區(qū)域檢測過程，這樣，所有的圖像中存在的空洞就進本消除，從而保證了獲取的運動目標更加完整。
3.3聲源定位技術
在某個空間平面中麥克風位置確定的情況下，如果假設聲源S的位置點坐標為(x, y)，則充分考慮聲源與接收點位置的差異，將聲音到達各個接收器的時間差表示為t。
其中， 1 t 表示第1和第2個接收器的聲音時間差，2 t 表示第1和第3個接收器所收到的聲音時間差，而v表示大氣中聲音的傳播速度。所以，通過上面的式子，利用計算機對1 t 和 2 t 進行測量，進而就可以得到聲源點的具體坐標位置。
4實驗結果與分析
在實驗室中，可以就文中系統(tǒng)所涉及的技術進行仿真實驗?；诼曉吹亩ㄎ凰惴ɡ肅語言編碼，硬件以8051單片機為平臺;對于運動目標的檢測試驗則選用一般的PC機。
對于聲源定位算法，主要在距離聲源測試點5m左右的范圍內完成測試過程，經(jīng)過試驗準確獲得了目標位置，且測量結果的誤差精度為mm級別。
云臺控制系統(tǒng)的仿真主要通過Simulink來完成系統(tǒng)的建模與仿真過程，試驗結果表明，如果將階躍信號輸入系統(tǒng)，則可以將穩(wěn)態(tài)誤差控制在0值，說明定位精度較高;如果輸入為正弦信號，則系統(tǒng)輸出能夠對輸入成功響應，這也反映了系統(tǒng)的跟隨性能較好，可以滿足設計的基本需求。如果采用了數(shù)字控制系統(tǒng)，則系統(tǒng)的動態(tài)性能會更高。
運動目標的檢測，在運動目標提取過程中沒有對攝像機的運動進行考慮，只針對室內環(huán)境中的人體視頻序列，以及室外環(huán)境中的運動車輛視頻序列，利用相鄰三幀差分方法進行測試，檢測結果表明算法能夠較好地提取運動目標。
5結語
論文中設計了一種智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)方案，該方案利用聲源定位技術來實現(xiàn)目標快速定位，通過相鄰三幀圖像序列的差分方法實現(xiàn)運動目標提取。系統(tǒng)能夠對攝像機的姿態(tài)進行實時調整和控制，完成對高速運動目標的精確跟蹤。在仿真實驗的基礎上，對這些技術進行了驗證，說明了文中所采用方法的可行性。
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