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    智能監(jiān)控中的多攝像機同步技術(shù)

    2016-05-30 14:22:51符繼征
    關(guān)鍵詞:智能監(jiān)控

    安徽廣播影視職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽合肥,230011

    【摘要】本文立足于現(xiàn)階段的智能監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展情況,結(jié)合多攝像機的應(yīng)用現(xiàn)狀,對智能監(jiān)控系統(tǒng)當(dāng)中的多攝像機同步系統(tǒng)與同步技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。

    【關(guān)鍵詞】智能監(jiān)控;多攝像機;同步技術(shù)

    前言:

    伴隨著改革開放的不斷深入,我們國家在進(jìn)入新世紀(jì)之后,綜合國力有了顯著的提升。在新時代背景之下,科技正在不斷的發(fā)展?,F(xiàn)階段無論何種領(lǐng)域都在朝著智能化方向發(fā)展。本文將會對多攝像機同步技術(shù)進(jìn)行簡要的研究。

    一、同步問題概述

    所謂的多攝像機之間的同步問題,我們可以簡單的將其分為攝像機與攝像機之間的兩兩同步問題。也就是多個攝像機之間的共同作用。在現(xiàn)階段的時代背景之下,經(jīng)濟(jì)與科技等方面的快速發(fā)展,為社會當(dāng)中各個領(lǐng)域發(fā)展提供了全新的動力。在智能監(jiān)控技術(shù)當(dāng)中也不例外。為了可以更好的完成監(jiān)控任務(wù),攝像機作為監(jiān)控系統(tǒng)當(dāng)中一個重要的組成部分,應(yīng)該發(fā)揮更大的作用。而多個攝像機的同步監(jiān)控便是整個監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)一步智能化的基本前提。因此,對于多個攝像機的同步技術(shù)研究有著鮮明的現(xiàn)實意義。接下來,本文將會結(jié)合實際的情況,對智能監(jiān)控系統(tǒng)之下的多個攝像機同步技術(shù)進(jìn)行深入的研究。而在實際的信息視頻采集過程當(dāng)中, 我們通常會將攝像機與相關(guān)的視頻采集卡來結(jié)合使用。也就是說,在實際的應(yīng)用過程當(dāng)中,我們會將攝像機進(jìn)行C1、C2、C3等的編號,然后將應(yīng)用到的信息視頻采集卡進(jìn)行K1、K2、K3等的對應(yīng)編號。其在實際過程當(dāng)中的基本采集過程為:攝像機將會在特性的時間間隔下,進(jìn)行信息的采集,在特定的時間點之下,采集卡將會進(jìn)行啟動并開始信息采集。我們將兩個攝像機當(dāng)中的采集周期規(guī)定為T1、T2,然后將采集卡的工作時間規(guī)定t1、t2。那么根據(jù)數(shù)學(xué)總結(jié)方法,我們就可以總結(jié)出時評當(dāng)中的第N幀的采集時刻的函數(shù)關(guān)系式。因此,從學(xué)術(shù)的角度來講,我們可以將智能控制之下的多攝像機同步問題總結(jié)為多個攝像機在信息采集的N個序列當(dāng)中,同一個時刻之下采集圖像與攝像機幀數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系。也就是得知了一個攝像機的幀數(shù)與時間,求得另一個時刻的另一個攝像機幀數(shù)或采集時間的問題。在實際的過程當(dāng)中,為了使得采集效果更加的完整、更加的明確,所以多個攝像機的使用往往是采用同一個周期的攝像機,也就是說在實際的應(yīng)用過程當(dāng)中,往往會應(yīng)用同一個品牌的攝像機。 而所謂的多個攝像機的同步,也就是只要求出攝像機的啟動偏移量,就可以進(jìn)行同步實驗,得出同步數(shù)據(jù)。

    但是在實際的應(yīng)用過程當(dāng)中,因為實際的攝像機應(yīng)用過程當(dāng)中,攝像機的幀數(shù)必將會是一個整數(shù),所以在數(shù)學(xué)計算過程當(dāng)中,所出現(xiàn)的小數(shù)就會造成計算過程的誤差。因此,為了可以很好并且有效的杜絕這一誤差,在實際的應(yīng)用過程當(dāng)中將會采用外接同步信號的方法,實現(xiàn)多個攝像機在相同的時刻當(dāng)中采取圖像。而為了可以很好的求解出幀數(shù)的偏移量,在數(shù)學(xué)理論當(dāng)中,我們只要將兩個攝像機的相同時刻幀數(shù)進(jìn)行相減,就可以得出最終的幀數(shù)偏移量。但是在實際過程當(dāng)中,因為攝像機的工作必將會受到內(nèi)部環(huán)境因素與外部環(huán)境因素的影響,因此我們所尋求的一組對應(yīng)幀數(shù)并不一定具有鮮明代表性。所以在實際的過程當(dāng)中,我們往往會選取更多的對應(yīng)幀數(shù)來進(jìn)行對比。而實際過程當(dāng)中對于攝像機的擺放位置也不會有特定 的要求。并且由于實際操作過程當(dāng)中,攝像機擺放位置并不確定,所以在實際的應(yīng)用過程當(dāng)中,希望是和攝像機觀察視角無關(guān)的特征,也就是視角不變量。同時,特征信息曲線最好是一個變化而且不規(guī)律非周期的曲線,這樣有利于計算偏移量,減少誤差。

    二、同步應(yīng)用方法與實踐

    本文將會結(jié)合實際的應(yīng)用過程對智能背景之下的多個攝像機同步應(yīng)用方法與實踐技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,實際的應(yīng)用事例是“多攝像機的人體動作識別”。

    1.同步方法介紹

    在人體的動作識別研究當(dāng)中,其中最為一個明顯的信息采集就是人體相關(guān)的運動信息。在分析過程當(dāng)中,我們會提取出相關(guān)的人體區(qū)域。并將當(dāng)前人體區(qū)域的幀數(shù)與前一個人體幀數(shù)進(jìn)行相減,以計算出每一個人體運動區(qū)域的面積。而運動區(qū)域的大小將會直接反應(yīng)實際當(dāng)中人體的動作幅度。例如,當(dāng)人體正處于靜止的狀態(tài)之下,人體的區(qū)域面積就是零。但是在實際的應(yīng)用過程當(dāng)中,所測試到的人體運動強度將會受到攝像機位置的影響。所以這并不是嚴(yán)格意義之上的視角不變量。對于某一個位置的攝像機來說,其當(dāng)前情況之下所拍攝到的人體運動強度為零,但是并不能代表人體的運動情況就是靜止的。但是實際過程當(dāng)中,人體處于運動狀態(tài),但是所測試到的運動強度為零的現(xiàn)象是并不多見的。當(dāng)測試到的人體運動強度為零, 那么通常情況之下人體都是處于靜止的狀態(tài)。

    同時在實際過程當(dāng)中,因為無論是外部環(huán)境因素還是內(nèi)部環(huán)境因素都是不可避免的,所以在實際測試的過程當(dāng)中,人體靜止情況之下所體現(xiàn)出的強度值并非真正為零。因此在測試過程 當(dāng)中我們引入了S(n)作為個人體運動情況的表示,其中當(dāng)S(n)=0時,表示人體運動。而當(dāng)S(n)=1時表示人體靜止。圖一和圖二就是攝像機1和攝像機2對應(yīng)的人體靜態(tài)柱狀圖。

    因此,我們總結(jié)出多個攝像機的幀數(shù)偏移量計算方法為以下幾個方面:第一,對于兩個攝像機而言,首先需要檢測兩個攝像機的檢測前景,其次需要計算出兩個攝像機所測試出的人體運動強度,并繪制人體運動強度曲線。對于三個或者三個以上的多攝像機檢測系統(tǒng)同樣如此。 第二、閾值化檢測到的人體運動強度,并通過計算最終得到對應(yīng)的靜止點集合。第三,對不同的唯一的幀數(shù)偏移量進(jìn)行分析與研究,并且循環(huán)遍歷不同的偏移量,從負(fù)數(shù)最大值一直到測試出的正數(shù)最大值。然后記錄與點集合相互匹配的數(shù)值,讓統(tǒng)計的匹配數(shù)值的最大數(shù)值就是所要求取的偏移量。

    2.實驗方法可行性研究

    為了可以很好的證明以上方法的可行性與有效性,本文采用了不同的視頻序列與不同的參數(shù)進(jìn)行進(jìn)行了大量的實驗,如表一所示就是實驗過程所得出的基本數(shù)據(jù)內(nèi)容。表中的每一行都將表示了對一組視頻序列的實驗。而第一列當(dāng)中的子所表示的內(nèi)容為實驗過程當(dāng)中的不同演員。其它五列當(dāng)中的數(shù)據(jù)所表示的就是幀數(shù)的偏移量。通過表中的數(shù)據(jù)我們可以知道,以上研究方法取得了很好的實驗效果,實驗所得出的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)相比并沒有大多的誤差,基于實驗過程當(dāng)中,存在這很多不可避免的客觀因素,并且類似于人為因素影響是不可避免的。因此,本文當(dāng)中應(yīng)用到的這種研究方法可行性較高,具有鮮明的應(yīng)用意義與應(yīng)用價值。

    結(jié)束語:

    隨著社會的發(fā)展及時代的進(jìn)步,我們國家近幾年的科技水平有了很大程度的提高??萍嫉确矫娴目焖侔l(fā)展,為社會發(fā)展提供了全新的動力。本文結(jié)合多攝像機的視頻同步,對同步技術(shù)進(jìn)行了研究。希望可以對讀者有一定的產(chǎn)考價值。

    參考文獻(xiàn):

    [1]劉紹杰,張超,胡福喬,等.交通場景中的實時多目標(biāo)跟蹤方法[J].計算機工程,2012,38(15):190-193.

    [2]朱一峰,陳麗華.人體運動目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)設(shè)計及算法仿真實現(xiàn)[J].江漢大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,40(3):58-63.

    作者簡介:符繼征,女,1979年12月,安徽省合肥市,碩士,安徽大學(xué),講師,研究方向:電子通信工程。

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