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    基于達(dá)芬奇平臺(tái)智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2012-06-25 07:03:30蔣志良
    電視技術(shù) 2012年9期
    關(guān)鍵詞:輪廓處理器監(jiān)控

    蔣志良,趙 攀

    (1.重慶郵電大學(xué)通信新技術(shù)應(yīng)用研究所,重慶 400065;2.重慶信科設(shè)計(jì)有限公司,重慶 400065)

    隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,智能監(jiān)控技術(shù)研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。目前,嵌入式監(jiān)控系統(tǒng)完成的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤廣泛地應(yīng)用于國防建設(shè)、航空航海、醫(yī)藥衛(wèi)生、安全監(jiān)控等國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。筆者設(shè)計(jì)了以DM6467為主處理器,結(jié)合目標(biāo)跟蹤法算法和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)倪h(yuǎn)程智能監(jiān)控系統(tǒng)。本系統(tǒng)和其他視頻處理系統(tǒng)相比,具有體積小、功耗低、運(yùn)行穩(wěn)定、便于擴(kuò)展等技術(shù)優(yōu)勢(shì),有著廣泛的應(yīng)用前景。

    1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

    智能監(jiān)控系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示,由視頻采集模塊、視頻處理模塊、視頻壓縮傳輸模塊、終端控制播放等模塊組成。視頻采集模塊利用攝像頭對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,并把視頻信號(hào)傳送到視頻處理器。視頻處理器基于達(dá)芬奇(DaVinci)雙核處理器和Linux嵌人式系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤,并將其結(jié)果進(jìn)行視頻編解碼壓縮,通過以太網(wǎng)接口進(jìn)行遠(yuǎn)程傳輸,并通過硬盤將其存儲(chǔ),同時(shí)主處理器還負(fù)責(zé)將客戶控制端發(fā)來的信息轉(zhuǎn)化成外設(shè)控制??蛻艨刂贫藙t負(fù)責(zé)視頻解碼及播放,同時(shí)把用戶的操作轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的控制信號(hào)發(fā)送到視頻處理中心,如縮放、抓拍、攝像頭調(diào)度等[1-2]。

    圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖

    2 達(dá)芬奇平臺(tái)

    2.1 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

    軟件系統(tǒng)一般分為應(yīng)用層、信號(hào)處理層和I/O層三部分,達(dá)芬奇軟件框架也是基于這樣的結(jié)構(gòu),如圖2所示。DaVinci用戶在應(yīng)用層ARM端進(jìn)行Linux應(yīng)用程序的開發(fā),包括I/O操作與Linux API函數(shù)的調(diào)用(主要負(fù)責(zé)外圍設(shè)備的控制)并使用由Codec Engine提供的VISA API接口,實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻、圖像、語音以及音頻信號(hào)的處理,此外DaVinci用戶還可以添加和發(fā)揮自己的特色。信號(hào)處理層通常都運(yùn)行在DSP一側(cè),負(fù)責(zé)信號(hào)處理,包括音視頻編解碼算法、Codec Engine、DSP的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)DSP/BIOS以及處理器間通信模塊。ARM端與DSP端的通信則是通過Codec Engine,使用DSP/BIOS Link及xDM接口協(xié)議,與DSP端的Remote Server進(jìn)行通信,并通過共享存儲(chǔ)空間的方式實(shí)現(xiàn)的。

    圖2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)框圖

    2.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

    本系統(tǒng)采用TI公司的最新一代視頻處理芯片DM6467為硬件核心處理器,硬件設(shè)計(jì)框圖見圖3。它的視頻輸入模塊采用8路視頻接口,并采用2組TVP5158作為數(shù)模轉(zhuǎn)化器,內(nèi)置2組獨(dú)立HDVICP協(xié)處理器單元,極大地提高了編碼效率,提供了更多智能處理能力。中央處理器包括ARM+DSP雙核處理器,其中ARM主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)的控制,而DSP主要負(fù)責(zé)音視頻算法的實(shí)現(xiàn)。存儲(chǔ)模塊除了用于視頻信息的存儲(chǔ)硬盤外,還包括用于初始化的NOR閃存。外圍設(shè)備,以太網(wǎng)接口、USB接口等,為網(wǎng)絡(luò)傳輸提供了多種路徑。

    圖3 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)框圖

    3 系統(tǒng)的算法實(shí)現(xiàn)

    3.1 目標(biāo)跟蹤算法

    目標(biāo)跟蹤算法實(shí)質(zhì)上就是基于區(qū)域、特征、模型的圖像匹配問題,考慮到區(qū)域匹配和特征匹配的精確性問題,本文采用基于動(dòng)態(tài)輪廓Snake模型的跟蹤算法,它不僅適用于復(fù)雜的環(huán)境,而且具有良好的穩(wěn)健性[3-6]。

    動(dòng)態(tài)輪廓Snake模型就是一條可變形的參數(shù)曲線及相應(yīng)的能量函數(shù),以最小化能量函數(shù)為目標(biāo),控制參數(shù)曲線變形,從而提出目標(biāo)輪廓曲線實(shí)現(xiàn)其跟蹤。Snake的初始化輪廓曲線定義為 X(s,t)=(x(s,t),y(s,t)),s∈[0,1]。曲線的能量函數(shù)為Ε =)+ Εext(X(s,t))}ds,由此可知曲線的收斂取決于基于模板特性的內(nèi)能函數(shù)Εint和基于圖像特性的外能函數(shù)Εext。內(nèi)部能量函數(shù)為Εint(X(s,t))=(α(s)+β(s)),其中α為曲線的連續(xù)性控制參數(shù),β為曲線的光滑性控制參數(shù),Xs和Xss分別為X(s,t)對(duì)s的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)。

    外部能量函數(shù)Eext=γEimage(X(s,t))由圖像的灰度、邊緣等特征獲得。對(duì)于I(x,y)一般采用以下圖像能量函數(shù)(X(s,t))= ±[Gσ(x,y)*I(x,y)],(X(s,t))=±I(x,y),其中Gσ(x,y)為標(biāo)準(zhǔn)差為σ的二維高斯函數(shù),為梯度算法。為了使能量函數(shù)最小,Snake必須滿足歐拉方程即 αX″(s,t)- βX?(s,t)-Eext=0,能量平衡方程可視為驅(qū)動(dòng)力的平衡方程Fint+Fext=0。其中,F(xiàn)int= αX″(s,t)- βX?(s,t),控制著曲線的特性。Fext= -Eext,將活動(dòng)輪廓吸引到目標(biāo)輪廓,Snake 在內(nèi)力Fint的吸引驅(qū)動(dòng)下向目標(biāo)輪廓移動(dòng),而外力Fext在保持Snake拓?fù)湫缘耐瑫r(shí)隨著Snake的移動(dòng)變化,最終達(dá)到內(nèi)外力之和等于零,這時(shí),Snake就停留在目標(biāo)輪廓上。

    3.2 算法的運(yùn)行

    算法主要由ARM端和DSP端協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)的,如圖4所示。首先進(jìn)行系統(tǒng)初始化,ARM端通過TVP5158進(jìn)行視頻圖像采集并進(jìn)行模/數(shù)轉(zhuǎn)化,Codec engine一方面通過VISA API函數(shù)調(diào)用視頻數(shù)據(jù),放入共享內(nèi)存,另一方面通過 DSP link與 DSP端 Codec server進(jìn)行通信,DSP端則通過Codec server調(diào)用符合xDM標(biāo)準(zhǔn)的目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行視頻圖像處理,并將結(jié)果放入共享內(nèi)存,然后繼續(xù)調(diào)用符合xDM標(biāo)準(zhǔn)的H.264算法進(jìn)行視頻壓縮,應(yīng)用程序再通過共享內(nèi)存,將其壓縮后的數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)接口發(fā)送到終端進(jìn)行播放。

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    如圖5為系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以看出當(dāng)有人員經(jīng)過監(jiān)控區(qū)域時(shí),目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤,并自動(dòng)顯示跟蹤結(jié)果。

    4 結(jié)束語

    本文采用了最先進(jìn)的達(dá)芬奇嵌入式技術(shù)與目標(biāo)跟蹤算法相結(jié)合的設(shè)計(jì)方案,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控系統(tǒng)的智能化,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知該系統(tǒng)具有來良好的穩(wěn)定性和穩(wěn)健性,并具有廣泛的應(yīng)用前景。

    圖4 系統(tǒng)算法實(shí)現(xiàn)

    圖5 系統(tǒng)算法實(shí)現(xiàn)

    [1]HARITAOGLU I,HARWOOD D,DAVIS L S.W4:Realtime surveillance of people and their activities[J].IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(8):809-830.

    [2]WREN C R,AZARBAYEJANI A.Pfinder:real-time tracking of the human body[J].IEEE Tran.Pattern Analysis and Machine Intelligence,1997,19(7):780-785.

    [3]王平,陳素華,董福洲.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在智能監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電視技術(shù),2007,31(7):81-83.

    [4]侯志強(qiáng),韓崇昭.視覺跟蹤技術(shù)綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2006,32(4):603-614.

    [5]陳鋒強(qiáng).復(fù)雜場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與跟蹤算法的研究[D].上海:上海交通大學(xué),2008.

    [6]邵文坤,黃愛民,韋慶.動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2006(5):17-20.

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