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    基于嵌入式Linux的水文監(jiān)測系統(tǒng)

    2017-08-08 03:01:10冷建偉沈芳婷
    電子設計工程 2017年14期
    關(guān)鍵詞:彩色圖像水文嵌入式

    冷建偉,沈芳婷

    (天津理工大學 自動化學院,天津 300384)

    基于嵌入式Linux的水文監(jiān)測系統(tǒng)

    冷建偉,沈芳婷

    (天津理工大學 自動化學院,天津 300384)

    由于水文監(jiān)測站位于野外,工作環(huán)境惡劣,并且隨著機器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,搭建一套結(jié)合嵌入式Linux及圖像識別技術(shù)的水文監(jiān)測系統(tǒng)成為未來水域監(jiān)測的一大主流方向。該系統(tǒng)采用B/S架構(gòu),前端CCD攝像頭模塊固定后采集現(xiàn)場水域圖像,系統(tǒng)可以實現(xiàn)遠程視頻的實時傳輸及存儲,并且用戶根據(jù)需求可以選擇監(jiān)控時間間隔和傳輸速度。該系統(tǒng)應用后,人力資本大幅節(jié)省,水域突發(fā)事件的發(fā)現(xiàn)和排除時間也被縮短,直觀地觀察水域周邊情況的同時,工作效率和管理水平得到提高。

    嵌入式;水文監(jiān)測;圖像處理;采集存儲

    隨著嵌入式技術(shù)、圖像識別技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對數(shù)字化的要求也越來越高[1-2]。嵌入式系統(tǒng)作為一種高效、低耗、低成本的智能化視頻采集、存儲、傳輸產(chǎn)品越來越得到市場的青睞[3]。在近幾年的研究中,我國研究人員及學者已經(jīng)陸續(xù)提出借助衛(wèi)星或無線網(wǎng)絡傳輸?shù)乃谋O(jiān)測方式[4-6],將水域現(xiàn)場的傳感器檢測出的數(shù)據(jù)傳輸至用戶端并進行存儲及分析,這種方法已經(jīng)減少了人力、財力,有效地提高了防汛及水利調(diào)度效率,但在前期設備安裝上耗費了大量精力,有待提升,并且系統(tǒng)的智能化有待提高[7]。

    文中所采用的方案,結(jié)合水文水域環(huán)境特點,開發(fā)了嵌入式圖像處理識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于B/S架構(gòu),前端圖像采集系統(tǒng)集成了攝像頭CCD模塊、鏡頭、紅外光源等,配備支架[8];圖像采集系統(tǒng)將RGB彩色圖像輸入后,通過圖像識別判讀水文尺及進行浮標定位測速,在進行數(shù)據(jù)采集、分析的同時保存原始視頻錄像,用戶則可以根據(jù)需求選擇實時查看或回放。運用了搭載Linux嵌入式系統(tǒng)的ARM板作為數(shù)據(jù)處理核心器件,管理維護人員能夠在第一時間知曉現(xiàn)場所發(fā)生的特殊情況,跟蹤、捕捉、特寫,并快速做出有效反應。對影像資料的保存則可以對突發(fā)事件進行記錄,提高安全管理效率[9]。

    1 系統(tǒng)硬件搭建

    水文監(jiān)測現(xiàn)場共有8臺CCD攝像機,用戶根據(jù)需要可以切換1路/2路/4路/8路瀏覽模式進行監(jiān)視。因此,對于在局域網(wǎng)內(nèi)的所有用戶機需使用B/S架構(gòu)方式進行數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的瀏覽[10]。前端攝像機經(jīng)過交換機與網(wǎng)絡硬盤錄像機 (Network Video Recorder,簡稱NVR)相連,CCD攝像機經(jīng)過視頻編碼器完成A/D轉(zhuǎn)換,通過網(wǎng)線將數(shù)字視頻碼流傳輸至內(nèi)置嵌入式開發(fā)板的NVR中,開發(fā)板集成了ARM芯片處理器及存儲器,可以對數(shù)字視頻信號進行處理、存儲、管理。

    圖1 系統(tǒng)硬件搭建示意圖

    針對系統(tǒng)搭建在野外的設備,供電方式需要仔細研究,選擇支持POE供電的無線網(wǎng)絡設備可以保證在數(shù)據(jù)流傳輸?shù)倪^程中,同時為設備供電。鑒于野外自然光照射充足,采用風電互補太陽能系統(tǒng)為現(xiàn)場CCD及NVR設備供電,再由NVR連接無線網(wǎng)絡發(fā)射端的網(wǎng)線對其進行POE供電。但無線網(wǎng)絡的發(fā)射端及接收端之間為了增強信號,會增加四個中繼器,并且這四個中繼器均建立在山峰處,所以也采用風電互補太陽能發(fā)電系統(tǒng)供電。無線網(wǎng)絡的接收端則位于中控室,接受POE供電。

    2 系統(tǒng)功能實現(xiàn)

    2.1 圖像采集與存儲

    圖像采集是整個系統(tǒng)的前端部分,本設計通過V4L2(Video for Linux Two)操作和控制視頻采集設備,用于內(nèi)存映射、實現(xiàn)中斷的函數(shù)都定義在一個頭文件的struct file_operation中,直接訪問調(diào)用該結(jié)構(gòu)中的相應函數(shù)即可實現(xiàn)對采集設備的開關(guān)讀寫操作,并將數(shù)據(jù)寫入SQLite數(shù)據(jù)庫。V4L2支持較多的硬件設備,具有很好的擴展性和靈活性。具體的圖像采集流程,如圖2所示。對于視頻數(shù)據(jù)采集設備,同樣以設備文件的形式存在于Linux系統(tǒng)中,對其進行普通文件的讀寫訪問就可以實現(xiàn)對設備的操作。

    使用open()函數(shù)打開視頻攝像頭設備文件,根據(jù)系統(tǒng)需求,即使未捕獲到信息,為了做出正確的判斷和操作,也要返回緩存數(shù)據(jù)給應用程序,遂采用非阻塞模式打開設備;在獲取攝像頭設備的基本信息后,對其進行視頻制式和幀格式的設置,并判斷正誤;定義幀緩沖的結(jié)構(gòu)體,分配內(nèi)存,申請緩沖區(qū)并全部入隊列,以便存放數(shù)據(jù);采用mmap()函數(shù)存取內(nèi)核中的圖像緩沖區(qū),將申請到的幀緩沖映射到用戶空間,直接對采集的幀進行操作,停止圖像采集后,圖像采集序列從緩沖區(qū)被移除,存儲區(qū)的映射也被清除,內(nèi)存釋放;關(guān)閉攝像頭設備文件,即關(guān)閉攝像頭。

    圖2 視頻圖像采集流程圖

    2.2 數(shù)字圖像處理

    RGB色彩方案作為最標準的圖像表示方案廣泛應用于彩色圖像的傳輸和存儲。本系統(tǒng)中采用打包排列,每個像素都是3通道、1透明度的32位int型表示,由于R、G、B 3個分量是按相反的方向構(gòu)建彩色像素,在訪問像素數(shù)組時采用移位和掩碼操作可以提高程序運行效率。彩色圖像像素存放示意圖如下所示。

    圖3 彩色圖像像素存放示意圖

    2.2.1 圖像濾波

    由于硬件設備的條件限制或傳輸過程的不完善,采集的圖像會受到不同程度的噪聲污染,這些噪聲多呈現(xiàn)出對孤立像素點的跳變影響,為了防止這些噪聲對圖片的信息內(nèi)容產(chǎn)生影響,往往需要通過一些算法對圖像進行去噪,還原高質(zhì)量原圖,從而對圖像進行后續(xù)的分割、特征提取、圖像識別等工作。對于提升圖像的有效性和可靠性,圖像濾波是必不可少的一項操作。對于數(shù)字視頻圖像,為了提升實時性,一般多采用直接在空域?qū)ο袼靥幚恚兄禐V波作為不需要先驗信息的濾波運算方法,在保留前景圖像形狀、大小,去除背景噪聲的同時,進一步提升了運算速度,簡便快捷。

    1971年,J.W.Tukey提出中值濾波,用于處理一維信號的時間序列分析,之后將其應用于圖像的二維信號去噪處理中,效果顯著。中值濾波的原理[11],是針對當前目標像素I(m,n)選取其4-鄰域或8-鄰域,用鄰域內(nèi)的中值代替目標像素,使目標像素更好的融入周邊環(huán)境,從而消除噪聲點,圖4為中值濾波原理圖。

    圖4 中值濾波原理圖

    中值濾波是將鄰域內(nèi)的所有像素重新升序排列,位于最中間位置的像素值取做中值。中值濾波不會創(chuàng)造出鄰域中不存在的像素值,對于鄰域內(nèi)的突變噪聲點也能簡單有效的避除,突變點多為鄰域內(nèi)極大或極小值,不會影響中值的求取,具有較好的魯棒性。

    2.2.2 圖像顏色空間轉(zhuǎn)換

    在嵌入式機器視覺處理中,需要確定彩色圖像采用的顏色空間模型,常用的模型除了RGB模型還有 CMY 模型、HSV 模型、CMY 模型等[12]。 R、G、B 作為自然光的三原色,相加混色后形成了適合人眼觀感的彩色圖像,但若直接對其某一分量進行改變,視覺感觸就會發(fā)生較大變化,所以多數(shù)情況下會將RGB模型變換至HSV或HIS模型[13],顏色信息主要由H單個分量控制,對其他分量改編后只會影響亮度和飽和度,對圖片信息的影響較小。RBG模型轉(zhuǎn)換至HSV模型的公式如式(1)所示:

    由于公式中存在余弦函數(shù)及多次加減乘除運算,顯然對于整個嵌入式系統(tǒng)的實時性會產(chǎn)生不必要的延遲,所以在系統(tǒng)采集圖像、傳輸圖像、存儲圖像的過程中仍然采用RGB色彩模型對其處理,色彩模型的轉(zhuǎn)換及其他圖像處理算法都在用戶端重新開辟區(qū)域進行,提升系統(tǒng)的傳輸效率及實時性。

    2.2.3 圖像分割

    彩色圖像信息以數(shù)據(jù)流的形式存在,對圖像的分割其實就是變相對數(shù)據(jù)進行分類,但對于我們所感興趣的區(qū)域還要考慮到像素間的連通性和鄰近性[14]。首先,以目標區(qū)域的特征顏色為先驗信息進行色彩過濾,并轉(zhuǎn)換成灰度圖像,通過全局閾值的選取將圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。在對圖像進行形態(tài)學處理后,使用Canny算子對二值圖像進行邊緣檢測,由于實驗中以水文尺作為目標區(qū)域,根據(jù)水文尺的形狀特征,選用Hough變換來檢測水文尺的豎直邊界,通過對截取圖像的行掃,確定上下邊界。圖像分割效果如圖5所示。其中(a)為原圖,RGB格式的彩色圖像;(b)為以特征顏色為先驗信息轉(zhuǎn)換后的灰度圖像;(c)(d)為處理后的二值圖像;(e)中的灰色豎線為Hough變換后得到的水文尺邊界;(f)為最終分割出的水文尺圖像,是RGB格式的彩色圖像。

    圖5 圖像分割效果圖

    2.3 提高處理速度

    受硬件條件限制,數(shù)據(jù)的處理速度因不同圖像格式的編碼復雜程度而有所差異,使用BMP格式的圖像可以降低編碼復雜度,有限地提升嵌入式系統(tǒng)的運行速度;確定采用雙核硬件設計的前提條件下,使用哈佛結(jié)構(gòu)也能節(jié)省一定的數(shù)據(jù)處理時間;選取合適的CPU總線帶寬也可以提升數(shù)據(jù)傳輸速率,CCD攝像機獲取的每一幀圖片大小為1 024×768×32=25 165 824(bit),視頻圖像刷新速度為 24 幀/s,那么每秒的信息量是25 165 824×24=603 979 776 bps,或約為603 Mbps。經(jīng)過H.264標準高度壓縮后的視頻能在4 M甚至是2 M帶寬下實現(xiàn)1080P實時傳輸,數(shù)據(jù)總線、地址總線和控制總線都可以在滿足帶寬要求的前提下最大限度簡化硬件構(gòu)造,組成低功耗、高效率的嵌入式水文監(jiān)測系統(tǒng)[15]。

    3 結(jié) 論

    隨著近幾年的機器視覺的快速發(fā)展,通過網(wǎng)絡對現(xiàn)場進行實時監(jiān)控變得越來越智能化,對于復雜的傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng),可以用圖像處理的方法進行改善和簡化。根據(jù)可持續(xù)發(fā)展要求,本文所提出的水文尺監(jiān)測系統(tǒng)可以實現(xiàn)節(jié)約資源,設備供電使用新能源,運用科技打造了更經(jīng)濟、更便捷的自然災害預防監(jiān)測系統(tǒng)。目前,無線網(wǎng)絡設備已通過測試,后期圖像處理工作仍處于測試階段,產(chǎn)品前景廣闊。

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    Hydrological monitoring system based on embedded Linux

    LENG Jian-wei,SHEN Fang-ting
    (School of Electrical Engineering,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China)

    Because the hydrological monitoring stations are located in the field with poor working environment,and with the continuous development of the machine vision technology,building a hydrological monitoring system based on embedded Linux and image recognition technology is becoming a major trend in the future.The system uses the B/S architecture,and the front camera CCD module collects the image of the water area.The system can realize the real-time transmission and storage of remote video,and the user can choose monitoring time interval and transmission speed according to the demand.After the application of the system,the human capital is substantially saved,and the discovery and rule out time of the sudden incident in water area are shortened.At the same time to observe the surrounding conditions of water intuitively,the work efficiency and management level are improved.

    embedded; hydrological monitoring; image processing; acquisition and storage

    TN99

    :A

    :1674-6236(2017)14-0183-04

    2016-07-13稿件編號:201607100

    冷建偉(1961—),男,遼寧阜新人,教授。研究方向:電力電子和運動控制及計算機控制系統(tǒng)。

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