野外無人值守森林實(shí)時(shí)監(jiān)控與報(bào)警系統(tǒng)研究

楊華

(山東正安安全環(huán)境科技發(fā)展有限公司，山東 濟(jì)南 250100)

森林作為巨大的陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在調(diào)節(jié)生物、大氣、水等動(dòng)態(tài)平衡中具有重要作用。近年來，在野外林區(qū)毀林開礦、毀林開發(fā)旅游區(qū)等事件屢屢被曝光。因此，在野外林區(qū)如何進(jìn)行森林植被的監(jiān)控成了急需解決的問題。

對(duì)森林植被的監(jiān)控目前有以下幾種常用方法：定期調(diào)查、遙感、巡視、舉報(bào)等。

然而定期調(diào)查的時(shí)效性差，遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)代林業(yè)建設(shè)的要求，各地森林資源檔案管理和年度更新滯后，不能準(zhǔn)確反映森林資源的現(xiàn)狀及變化［1－2］。遙感技術(shù)只能對(duì)大面積森林進(jìn)行監(jiān)控，無法看到細(xì)節(jié)，漸進(jìn)式的森林砍伐難以被發(fā)現(xiàn)［3－5］。巡視和舉報(bào)的方法具有很強(qiáng)的不確定性，無法作為常規(guī)監(jiān)控手段［6］。尤其是目前的各種植被監(jiān)控手段均無法對(duì)正在發(fā)生的植被破壞事件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，即使監(jiān)控到植被破壞也無法找到肇事者，難以保證植被保護(hù)的持續(xù)性。

提出采用實(shí)現(xiàn)植被狀況的前端智能判斷與實(shí)時(shí)監(jiān)控結(jié)合的技術(shù)，一旦判斷出植被情況發(fā)生變化，系統(tǒng)會(huì)將報(bào)警信息傳遞給中心，并且上傳當(dāng)前的監(jiān)控畫面。主動(dòng)報(bào)警的機(jī)制與傳統(tǒng)的各點(diǎn)巡視的機(jī)制相比可以節(jié)省大量的時(shí)間與人力，工作效率大幅度提升。

1 系統(tǒng)框架

系統(tǒng)主要由終端與中心軟件兩部分組成，中心軟件采用通用的電子地圖平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。終端包括供電裝置、智能主控板與數(shù)字?jǐn)z像頭3個(gè)部分，終端框架如圖1所示。供電裝置由太陽能電池板、控制器與蓄電池組成，電池板收集太陽能并轉(zhuǎn)換為電能，通過控制器將電壓穩(wěn)定在12V直流電壓，在陽光充足時(shí)，控制器在給系統(tǒng)提供電力的同時(shí)給蓄電池充電，在沒有陽光時(shí)，通過蓄電池給系統(tǒng)供電。數(shù)字?jǐn)z像頭拍攝需要保護(hù)的植被，并將圖像傳遞給主控板。主控板由Hi 3515視頻處理芯片、GSM模塊與GPS模塊組成。Hi 3515視頻處理芯片將數(shù)字?jǐn)z像頭捕捉到的視頻圖像按幀抽取出來，判斷植被的顏色變化，根據(jù)設(shè)定的閾值判斷植被的顏色變化是否超出合理的范圍，如果超過閾值，則認(rèn)為此時(shí)的植被可能正在發(fā)生較大的變化，系統(tǒng)立刻會(huì)通過GSM模塊向中心發(fā)送報(bào)警信息，同時(shí)會(huì)將GPS采集的位置信息與攝像頭采集的圖像信息一并傳遞到中心軟件，中心收到報(bào)警信息之后會(huì)立刻查看當(dāng)前檢測點(diǎn)的植被保護(hù)情況，判斷當(dāng)前是否正在發(fā)生濫砍濫伐的情況，同時(shí)通過GPS迅速定位濫砍濫伐的具體位置，做到實(shí)時(shí)抓捕。

圖1 植被保護(hù)監(jiān)控與報(bào)警終端框架

太陽能電池板的供電效率不高，如果要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)不間斷運(yùn)行，太陽能電池板的面積過大，不僅安裝不方便，也不容易隱敝安裝。因此，根據(jù)不同地區(qū)的陽光情況，適當(dāng)選擇較小面積的電池板，一般不超過50 W。由于該系統(tǒng)的特點(diǎn)并不要求對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行24 h不間斷運(yùn)行，因此可以采用每小時(shí)開機(jī)5 min，其余時(shí)間休眠以節(jié)省電力的方式，這樣可以大幅度減少電池板的尺寸與蓄電池的容量，降低系統(tǒng)成本。

數(shù)據(jù)的采集與傳輸采用海思半導(dǎo)體的Hi 3515為主芯片，該芯片是一款功能強(qiáng)大的H.264編解碼處理器芯片，內(nèi)嵌ARM 9核，支持Linux操作系統(tǒng)。該芯片支持?jǐn)?shù)字?jǐn)z像機(jī)接口，MPEG/JPEG最大支持300萬像素的編碼，幀率5 fps;支持2個(gè)RS 232標(biāo)準(zhǔn)串口;支持SD卡等，智能主控板的技術(shù)框圖如圖2所示，數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的視頻信號(hào)通過BT.656協(xié)議接入到Hi 3515芯片的VI 0接口，通過音視頻編碼之后傳遞給內(nèi)置的ARM 9處理器，同時(shí)處理器接收到GPS模塊通過串口傳遞過來的當(dāng)前位置信息，處理器解析GPS信息之后取出經(jīng)緯度與時(shí)間信息，同時(shí)將拍攝的照片的色度提取出來，將這兩種信息打包保存在SD卡中，同時(shí)通過串口發(fā)送給GSM模塊，GSM模塊采用短信的方式發(fā)送到中心服務(wù)器連接的GSM模塊，從而通過中心服務(wù)程序進(jìn)入中心數(shù)據(jù)庫。

圖2 智能主控板技術(shù)框架與信息流向

Hi 3515芯片提供Linux下開發(fā)的SDK開發(fā)包，提供基本的圖像處理方法與系統(tǒng)工具，為系統(tǒng)的開發(fā)提供了技術(shù)保障，處理流程如圖3所示。

其中RGB圖像轉(zhuǎn)換至HSV空間并提取色度的方法是將給定 RGB 顏色空間的值(r，g，b)，r，g，b∈［0，1，…，255］轉(zhuǎn)換到 HSV 空間的h，s，v值，計(jì)算公式如下：

設(shè)v'=max(r，g，b)。定義r'，g'，b'為：

圖3 軟件處理流程

2 結(jié)果與討論

2.1 不同植被覆蓋率下的圖像結(jié)果

同一地點(diǎn)不同植被覆蓋的拍攝圖片如圖4(a)(b)(c)所示，(a)中植被覆蓋率比較大，植被茂密，包含了大量較高、較粗的樹木;(b)中植被基本上是以低矮的灌木為主，植被覆蓋率較小;(c)中只有裸露的沙土，幾乎沒有植被覆蓋。

按照提出的算法對(duì)不同植被覆蓋下的拍攝圖片進(jìn)行處理，可以得到3張圖片的顏色分量，結(jié)果如圖5所示。計(jì)算得出的不同的顏色角度值對(duì)應(yīng)不同的顏色。計(jì)算得到的3張圖片的顏色角度值分別為：(a)111.04，(b)161.57，(c)70.838。在色域分析圖上標(biāo)注這3個(gè)角度，可以清楚地看到3張圖片對(duì)應(yīng)的顏色值分別位于綠色、青色與黃色附近。根據(jù)該角度值，可以很容易判斷出當(dāng)前植被的顏色，從而判斷植被的覆蓋情況。根據(jù)不同的季節(jié)和時(shí)段設(shè)定植被顏色變化的閾值，如果植被顏色變化在短時(shí)間內(nèi)超出閾值，則向中心發(fā)出報(bào)警信息并返回當(dāng)前位置與圖像。

圖4 同一地點(diǎn)不同植被覆蓋率

圖5 圖4中圖片的顏色分量示意

2.2 固定鏡頭下采樣的處理結(jié)果

采用攝像頭采集信息，即使攝像頭固定，采集到的圖像也會(huì)在風(fēng)的作用下不斷變化，因此必須考慮風(fēng)的作用對(duì)采集信息的影響。圖6是不同時(shí)間點(diǎn)對(duì)植被采樣的圖像，從整體看圖像幾乎沒有變化，但是從細(xì)節(jié)上看，樹木會(huì)隨著風(fēng)的吹動(dòng)不斷晃動(dòng)，同時(shí)也會(huì)有過往的車輛和其他飛禽的影響。

將圖6中的12次采樣獲得圖像進(jìn)行顏色計(jì)算，顏色分量均在127度附近上下波動(dòng)，根據(jù)這種情況，在計(jì)算點(diǎn)的上下分別設(shè)置A和B兩個(gè)閾值，A=130°;B=124°，閾值之間的差值為 6°，如圖 7所示。因此當(dāng)攝像頭固定情況較好時(shí)，自然環(huán)境影響引起的變化可以用兩個(gè)比較接近的閾值，如果監(jiān)控圖像采樣的值超過A值或者低于B值，則立刻進(jìn)行報(bào)警。

圖6 在不同時(shí)間點(diǎn)采樣的視頻圖像

圖7 固定攝像頭不同時(shí)段采樣的顏色計(jì)算結(jié)果

將閾值A(chǔ)和B標(biāo)注在顏色空間圖上，結(jié)果如圖8所示，從圖中可以看出，固定攝像頭時(shí)，短時(shí)間內(nèi)顏色的變化非常小。如果超過閾值則立刻報(bào)警。

如果采用5 min之內(nèi)的平均值來表示一次采樣則會(huì)將自然界產(chǎn)生的影響大幅度減少，從而大大提高計(jì)算值的準(zhǔn)確程度，通過此改進(jìn)可以進(jìn)一步減少閾值設(shè)定的范圍，提升精確度。

2.3 鏡頭晃動(dòng)時(shí)采樣的處理結(jié)果

在實(shí)際的應(yīng)用情況下，攝像頭往往也會(huì)隨著云臺(tái)的晃動(dòng)而不斷晃動(dòng)，拍攝下來的圖像也會(huì)出現(xiàn)很大的偏差;同時(shí)鏡頭自動(dòng)聚焦功能也會(huì)導(dǎo)致圖像的變化。這些因素都考慮進(jìn)去之后，模擬了攝像機(jī)晃動(dòng)時(shí)的圖像情況(圖9)，從圖中看出，攝像機(jī)的焦距有變化，同時(shí)攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)的位置也在發(fā)生變化。

計(jì)算圖9中的9次采樣的顏色計(jì)算結(jié)果(圖10)。從圖10中看出，顏色計(jì)算結(jié)果在120°附近上下浮動(dòng)，與固定攝像頭相比較，上下浮動(dòng)的范圍稍大。選定閾值 A=126°，B=114°，兩者的差值為12°，是攝像頭固定時(shí)的2倍。將該閾值在顏色空間圖上標(biāo)注出來(圖11)，與圖8相比，閾值包含的范圍明顯增大。如果同樣采用5 min之內(nèi)取平均值得方法計(jì)算顏色的采樣值，則閾值的范圍可以明顯縮小，提升計(jì)算精確度。

圖8 固定攝像頭顏色閾值設(shè)定示意

圖9 攝像機(jī)晃動(dòng)時(shí)拍攝的植被圖像

圖10 攝像頭晃動(dòng)時(shí)不同時(shí)段采樣的顏色計(jì)算結(jié)果

3 結(jié)論

通過太陽能供電，利用數(shù)字?jǐn)z像頭采集野外植被的現(xiàn)場圖像，將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，求取圖像顏色在顏色空間中的平均角度，根據(jù)顏色角度的值判斷當(dāng)前植被的覆蓋情況，并且根據(jù)5 min之內(nèi)的平均值減小閾值范圍，提升精確度。設(shè)置顏色角度判斷的上下兩個(gè)閾值，如果當(dāng)前測量值超過該閾值即通過GSM模塊向中心報(bào)警并上傳位置與當(dāng)前圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過該方式實(shí)時(shí)監(jiān)控植被的破壞情況，可以大幅度降低監(jiān)管人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，提高工作效率與成功率。

圖11 攝像頭晃動(dòng)時(shí)顏色閾值設(shè)定示意

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