基于DM8148的警戒區(qū)域告警算法的實現(xiàn)

丁偲偲，王 鋒

（1.武漢郵電科學(xué)研究院 湖北 武漢 430074；2.武漢烽火眾智數(shù)字技術(shù)有限責(zé)任公司 湖北 武漢 430074）

安防產(chǎn)業(yè)是隨著現(xiàn)代社會安全需求應(yīng)運(yùn)而生的產(chǎn)業(yè)。隨著信息技術(shù)的進(jìn)步，其科技含量越來越高，對智能化的應(yīng)用需求也在提升。通過智能視頻監(jiān)控預(yù)測可疑行為，例如人員穿越警戒線、警戒區(qū)域、長時間滯留，可疑物品遺留/遺失等，系統(tǒng)會對當(dāng)前情況做出判斷或預(yù)判，如果認(rèn)為可疑人員正在或?qū)⒁獙嵤┓缸?，提醒或警示值班人員采取適當(dāng)?shù)拇胧１疚奶岢龅木鋮^(qū)域告警算法是在嵌入式DM8148平臺上實現(xiàn)的對人運(yùn)動軌跡的識別跟蹤，對警戒區(qū)域的異常行為進(jìn)行告警，在一定程度上避免事件的發(fā)生，或者加快事后的處理速度。運(yùn)用該算法的監(jiān)控設(shè)備適合小區(qū)、銀行、倉庫等場所的監(jiān)控與防范。

1 DM8148平臺和OpenCV

DM8148[1]視頻處理器是一款高度集成的可編程平臺，借助TI的DaVinci處理器技術(shù)優(yōu)勢，可以很好地應(yīng)用于視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、媒體播放器等產(chǎn)品。DM8148處理器包含一個高達(dá)1GHz的ARM Cortex-A8 RISC內(nèi)核，協(xié)調(diào)和控制各個任務(wù)模塊，并監(jiān)控程序正常運(yùn)行及糾錯；一個高達(dá)750 MHz的C674x超長指令字?jǐn)?shù)字信號處理器（DSP），進(jìn)行智能算法的快速處理；一個含有2個ARM Cortex-M3架構(gòu)處理器的媒體控制器，用于視頻圖像的相關(guān)處理。

OpenCV[2]是一種用于數(shù)字圖像處理和計算機(jī)視覺的函數(shù)庫，可以在Windows、Linux等系統(tǒng)上運(yùn)行，由C函數(shù)和C++類構(gòu)成，提供了豐富的幀提取函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的圖像處理算法應(yīng)用于bitmap圖像，video文件和網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)等形式的源文件，這些函數(shù)庫都是開源的源代碼，可以直接在具體的視頻開發(fā)項目中調(diào)用。高斯混合模型應(yīng)用于背景提取，Kalman濾波應(yīng)用于目標(biāo)預(yù)測跟蹤，這些算法在OpenCV中都有具體的函數(shù)實現(xiàn)。

雖然OpenCV提供的圖像處理函數(shù)是開源的，但直接移植到DM8148平臺的DSP處理器會缺乏關(guān)聯(lián)庫，需結(jié)合算法原理在DSP中單用C函數(shù)實現(xiàn)。另一個關(guān)鍵的限制因素是嵌入式系統(tǒng)的實時性，需在給定幀率的前提下適當(dāng)調(diào)整智能算法處理次數(shù)，以保證幀率的穩(wěn)定。

2 警戒區(qū)域告警算法流程

警戒區(qū)域告警算法屬于智能視頻監(jiān)控在人運(yùn)動軌跡識別方面的應(yīng)用，主要包括視頻圖像中移動目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)行為分析。

該算法通過混合高斯模型進(jìn)行背景建模，利用背景減法結(jié)合背景更新實現(xiàn)對移動目標(biāo)的檢測提取，然后結(jié)合線性預(yù)測、Blob匹配和最鄰近跟蹤原則對二值前景圖進(jìn)行移動目標(biāo)匹配跟蹤，最后對移動目標(biāo)進(jìn)行軌跡分析，從而實現(xiàn)對警戒區(qū)域入侵行為的檢測，及時上報提示或告警信息。具體流程如圖1所示。

圖1 警戒區(qū)域告警流程圖Fig.1 Flow chart of the precautionary area alarm algorithm

3 算法具體實現(xiàn)

3.1 移動目標(biāo)檢測

背景減法[3]是一種主流的移動目標(biāo)檢測的算法，是通過建立背景模型，將當(dāng)前幀與背景模型進(jìn)行對比，最后根據(jù)對比結(jié)果閾值化來區(qū)分前景和背景，提取運(yùn)動區(qū)域。其中，背景模型既需要一定的靈敏性對前景和背景進(jìn)行分辨，又需要一定的魯棒性滿足動態(tài)背景的干擾，所以背景模型的建立至關(guān)重要。另外由于算法應(yīng)用于嵌入式DM8148平臺，過大的數(shù)據(jù)計算量會影響系統(tǒng)的實時性，需在背景建模前進(jìn)行圖像的縮放。

背景建模采用混合高斯模型[4]，采用K個高斯模型來代表圖中像素點(diǎn)的特征，在獲得下一幀圖像時更新背景模型，將當(dāng)前幀的每個像素點(diǎn)與背景模型匹配，匹配成功則為背景，從而提取前景運(yùn)動區(qū)域。K是高斯模型數(shù)，K取值大，算法計算量越大，能適應(yīng)越復(fù)雜的場景，考慮到在嵌入式DM8148平臺的運(yùn)用，過于復(fù)雜的算法并不適宜，故K值取3。

背景模型的更新包括均值μ、方差σ2、權(quán)值ω的更新。簡單分為以下幾種情形：

①K個高斯分布中有匹配當(dāng)前像素值的分布，按如下表達(dá)式更新該像素點(diǎn)的權(quán)值：

ωn，t表示 t時刻第 n個高斯分布的權(quán)值，α為學(xué)習(xí)率，決定分布參數(shù)變化的速度。對于匹配的分布Mn，t取值為1，其余分布均取值0。

對于不匹配的分布，均值和方差不變，匹配的分布按如下表達(dá)式更新均值和方差：

Xt表示當(dāng)前像素值，ρ定義為表示高斯密度函數(shù)：

②K個高斯分布中沒有匹配當(dāng)前像素值的分布，以當(dāng)前Xt為均值，給定較大的初始方差302，構(gòu)建新的高斯模型取代當(dāng)前ω/σ最小的模型。

二值前景圖由于噪聲和背景的細(xì)微變化往往不是完整的輪廓，需要通過形態(tài)學(xué)處理[5]降噪。本文采用腐蝕和膨脹的方法處理二值前景圖。腐蝕和膨脹[6]都是遍歷圖像的每個像素，與覆蓋的二值圖像區(qū)域進(jìn)行圖像“與”運(yùn)算。不同的是，腐蝕令運(yùn)算后全為1的像素點(diǎn)為1，否則為0，從而去掉毛刺和孤立的斑點(diǎn)；膨脹令運(yùn)算后全為0的像素點(diǎn)為0，否則為1，從而填充邊緣、消除噪聲引起的空洞。

經(jīng)形態(tài)學(xué)處理后的效果圖如圖2所示。

圖2 形態(tài)學(xué)處理效果圖Fig.2 Rendering of morphological processing

圖2 （a）是一幀視頻圖像通過格式轉(zhuǎn)換和亮度分量提取后的圖像，圖2（b）是背景圖像，圖2（c）是差分處理并二值化后的前景圖，圖中目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)空洞，背景區(qū)域包含若干噪點(diǎn)。圖2（d）是形態(tài)學(xué)處理后效果圖，到達(dá)填充前景空洞，消除背景噪聲的作用。

3.2 目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤算法[7]的種類很多，本文提出一種結(jié)合線性預(yù)測、Blob匹配，和最鄰近跟蹤的目標(biāo)跟蹤方法。視頻的幀率一般為25或30幀/秒，因此相鄰兩幀的時間間隔很短，可以假設(shè)每一個移動目標(biāo)的移動速度在兩幀之間是恒定的，從而構(gòu)成一個線性動態(tài)系統(tǒng)，利用Kalman濾波進(jìn)行線性預(yù)測。Blob匹配[8]是指利用Blob信息，即移動目標(biāo)區(qū)域塊的位置、大小、周長等幾何信息，去匹配候選目標(biāo)。

具體的目標(biāo)跟蹤算法流程分為以下幾步：

①候選目標(biāo)鏈Candidate成員的選定

在經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理后的前景圖像中，目標(biāo)區(qū)域已經(jīng)成為一個個連通區(qū)域，將區(qū)域面積大于閾值MINAREA（本文采用3*3）的連通區(qū)域標(biāo)記為一個Blob，記錄其位置，作為候選目標(biāo)鏈Candidate成員。

②對前一幀檢測到的目標(biāo)鏈Destination成員進(jìn)行線性預(yù)測，計算預(yù)測位置與候選鏈Candidate成員的距離，尋找距離最短的Candidate。

③比較②中的最短距離與設(shè)定的距離閾值，即最大可能移動的距離。

若最短距離<距離閾值，用距離最短的Candidate目標(biāo)位置更新Destination當(dāng)前位置；

若最短距離＞距離閾值，Destination中該目標(biāo)丟失，刪除此目標(biāo)。將Candidate中未匹配上的成員作為新目標(biāo)加入Destination鏈。

④若存在多個Destination鏈成員與同一Candidate目標(biāo)匹配，則保留最早出現(xiàn)的Destination，刪除其他成員。

目標(biāo)跟蹤的效果圖如圖3所示。

圖3驗證了線性預(yù)測結(jié)合Blob匹配的跟蹤效果，圖3（a）中兩個目標(biāo)跟蹤區(qū)域即將重合；圖3（b）由于兩個目標(biāo)區(qū)域運(yùn)動方向相同，前景Blob融合在一塊；圖3（c）中目標(biāo)區(qū)域分離，根據(jù)Blob匹配重新區(qū)分目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

3.3 目標(biāo)行為判斷處理

目標(biāo)行為的判斷是在移動目標(biāo)檢測和跟蹤的基礎(chǔ)上，使用有效的算法對人行為模式，即運(yùn)動軌跡，進(jìn)行分析、判斷、處理，達(dá)到提前預(yù)警的效果，一定程度上避免了事件的發(fā)生。

對于警戒區(qū)域告警的判斷分為如下幾種情況：

①目標(biāo)存在沒有超過5～10幀，不進(jìn)行處理。

②目標(biāo)存在超過5～10幀，未標(biāo)記進(jìn)出警戒區(qū)域標(biāo)志。若目標(biāo)當(dāng)前位置和前一幀位置分別位于警戒區(qū)域內(nèi)外，且符合報警方向，標(biāo)記該目標(biāo)，記錄跨越區(qū)域方向，即進(jìn)入或離開。

圖3 目標(biāo)跟蹤效果圖Fig.3 Rendering of target tracking

③目標(biāo)存在超過5～10幀，已標(biāo)記進(jìn)出警戒區(qū)域標(biāo)志。若目標(biāo)進(jìn)出警戒區(qū)行為與警戒區(qū)域告警方向一致，根據(jù)持續(xù)時間上報提示或警告信息。

4 檢測結(jié)果

設(shè)計初期，為了驗證警戒區(qū)域告警算法的性能，在Windows 7操作系統(tǒng)上用Visual Studio2008開發(fā)工具和OpenCV視覺函數(shù)庫實現(xiàn)算法。后期將算法中調(diào)用的創(chuàng)建、更新混合高斯模型，形態(tài)學(xué)處理等圖像處理函數(shù)移植到DM8148的DSP處理器中，從而實現(xiàn)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的前端智能。

在實際應(yīng)用中，視頻幀速率為25幀/秒，主碼流分辨率為1 920*1 080，進(jìn)行縮放后算法處理的圖像分辨率為352*288。應(yīng)用檢測效果如圖4所示。

圖4驗證了警戒區(qū)告警算法的實際應(yīng)用效果，圖4（a）為任意劃定的警戒區(qū)域，圖4（b）中跟蹤目標(biāo)即將進(jìn)入警戒區(qū)。圖4（c）為跟蹤目標(biāo)進(jìn)入警戒區(qū)，上報Alarm In告警信息的情況，圖4（d）為跟蹤目標(biāo)離開警戒區(qū)，上報Alarm Out告警信息的情況。

5 結(jié)論

本文提出了一種應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的警戒區(qū)域告警算法，并在嵌入式DM8148平臺上實現(xiàn)。算法能實時檢測、跟蹤監(jiān)控區(qū)域人員，記錄其運(yùn)動軌跡，并對可疑入侵行為進(jìn)行識別處理，對動態(tài)背景的干擾具有一定的魯棒性。該算法已經(jīng)在基于DM8148的智能高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)項目中得到應(yīng)用，今后可在提高跟蹤準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上擴(kuò)展人流量統(tǒng)計功能。

圖4 應(yīng)用檢測圖Fig.4 Detection figure of application

[1]Texas Instrument.TMS320DM814x DaVinci Digital Media Processors[EB/OL].http://www.ti.com/lit/gpn/tms320dm8148.

[2]梁艷．基于OpenCV的ARM嵌入式網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)[J]．微型機(jī)與應(yīng)用，2013，32（9）： 29－31．LIANG Yan.ARM embedded network video monitoring system based on openCV[J].Microcomputer&Its Applications，2013，32（9）:29－31.

[3]周維．視頻監(jiān)控中運(yùn)動目標(biāo)發(fā)現(xiàn)與跟蹤算法研究[D]．北京：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2012．

[4]李明，趙勛杰．改進(jìn)的基于高斯混合模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法[J]．計算機(jī)工程與應(yīng)用，2011，47（8）： 204-206．LI Ming，ZHAO Xun-jie.Improved moving objects detection algorithm based on gaussian mixture model[J].Computer Engineering and Applications，2011，47（8）:204-206.

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