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    應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室智能預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

    2018-01-28 10:34李毅金文江齊桂斌
    科技資訊 2018年19期
    關(guān)鍵詞:智能監(jiān)控嵌入式

    李毅 金文江 齊桂斌

    摘 要:為應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室智能預(yù)警系統(tǒng)采用多高斯背景建模、背景差分等算法對(duì)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流進(jìn)行分析,可以第一時(shí)間檢測(cè)無人值守實(shí)驗(yàn)室內(nèi)人員的異常進(jìn)出等情況并觸發(fā)聲音報(bào)警,同時(shí)可以通過無線網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)場(chǎng)照片傳出,實(shí)現(xiàn)了對(duì)無人值守實(shí)驗(yàn)室安全的智能化、網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)管。以O(shè)K6410為硬件平臺(tái),在移植嵌入式Linux的基礎(chǔ)上,開發(fā)了全部驅(qū)動(dòng)程序和應(yīng)用軟件。

    關(guān)鍵詞:智能監(jiān)控 嵌入式 背景差分法 高斯背景模型

    中圖分類號(hào):TP753 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2018)07(a)-0004-02

    無人值守的實(shí)驗(yàn)室會(huì)面臨人員非法進(jìn)入等威脅[1]。應(yīng) 用圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室智能預(yù)警系統(tǒng)能夠有效應(yīng)對(duì)上 述威脅,該系統(tǒng)把攝像頭攝取的圖像送入嵌入式處理器 進(jìn)行監(jiān)測(cè),一旦有目標(biāo)進(jìn)入,即判定威脅發(fā)生,立即聲音報(bào) 警并通過無線網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)場(chǎng)圖片發(fā)送出去,提升無人值守實(shí) 驗(yàn)室的智能安保水平。

    1 算法簡(jiǎn)介

    1.1 算法原理

    人眼通過識(shí)讀圖像獲取信息——當(dāng)進(jìn)入人眼的穩(wěn)定背景畫面被出現(xiàn)的物體部分或全部遮擋,視覺神經(jīng)會(huì)立即將這些變化通知大腦,經(jīng)過大腦的研判,就能得出發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的結(jié)論[2]。

    與之類似,由于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境較為穩(wěn)定,目標(biāo)出現(xiàn)的畫面 與背景畫面之間存在顯著不同,只要能第一時(shí)間捕捉這種 不同,就可以確認(rèn)發(fā)現(xiàn)非法目標(biāo),這種處理思路就是應(yīng)用 圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室智能預(yù)警系統(tǒng)的算法原理。

    1.2 建立背景模型

    本系統(tǒng)選擇多高斯模型作為背景建模方法。

    圖像中每個(gè)像素點(diǎn)X(x,y)的灰度呈現(xiàn)均值為μ和方差為σ2的高斯分布,而整幅圖像中所有點(diǎn)可組成符合η(X t,μt,σt2)的高斯分布,t是時(shí)間。如某時(shí)刻某點(diǎn)的概率小于規(guī)定閾值Tbkg,即

    則判斷該點(diǎn)為目標(biāo),否則判斷為背景,這就是單高斯模型[3]。

    實(shí)驗(yàn)室雖然處于室內(nèi),但仍然會(huì)受到外界影響,比如光照變化、窗外投影的改變等,而單高斯模型并不能很好 地表述這些變化。為此,本系統(tǒng)采用Stauffe等人提出的混 合高斯背景模型算法,這種算法采用多個(gè)高斯分布共同表 示一個(gè)點(diǎn)的灰度分布[4]:

    1.3 捕獲目標(biāo)

    本系統(tǒng)采用背景差分法[5]捕獲目標(biāo),算法如圖1所示。

    1.4 圖像獲取和發(fā)送觸發(fā)

    一旦發(fā)現(xiàn)目標(biāo),執(zhí)行背景差分算法的程序會(huì)立即發(fā)出警報(bào)音并存儲(chǔ)這幀圖像,同時(shí)通過網(wǎng)絡(luò)將其傳送。這個(gè)功能是通過linux的inotify[6]的機(jī)制實(shí)現(xiàn)的,inotify是linux的內(nèi)核特性,它監(jiān)控文件系統(tǒng),并及時(shí)向?qū)iT的應(yīng)用程序發(fā)出相關(guān)的事件警告,比如:刪除、讀、寫和卸載操作等。首先,使用inotify_init()進(jìn)行初始化,之后通過inotify_add_ watch()函數(shù)對(duì)存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)的文件變化進(jìn)行監(jiān)測(cè),一旦存入 新拍攝的照片,inotify_add_watch()會(huì)立即觸發(fā)發(fā)送程序。

    1.5 網(wǎng)絡(luò)通信

    現(xiàn)場(chǎng)照片通過TCP協(xié)議發(fā)送[7],這里使用linux的socket 網(wǎng)絡(luò)編程機(jī)制實(shí)現(xiàn),嵌入式處理系統(tǒng)作為客戶端發(fā)送數(shù) 據(jù),遠(yuǎn)程移動(dòng)終端作為客戶端接收數(shù)據(jù)。

    1.6 算法流程

    本系統(tǒng)的算法流程如圖2所示。

    2 實(shí)驗(yàn)室智能預(yù)警系統(tǒng)的組成

    2.1 系統(tǒng)硬件組成

    本系統(tǒng)的硬件組成如圖3所示,攝像頭攝取原始視頻,無線網(wǎng)絡(luò)模塊傳送數(shù)據(jù),而主算法運(yùn)行在OK6410開發(fā)板中。

    2.2 系統(tǒng)的軟件構(gòu)成

    本系統(tǒng)軟件組成如圖4所示,內(nèi)核為3.0.1的嵌入式linux作為操作系統(tǒng),編制的攝像頭驅(qū)動(dòng)、網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng)及聲卡 驅(qū)動(dòng)可用來指揮相關(guān)硬件工作。

    軟件分為圖像采集、背景模型建立、背景差分算法及 網(wǎng)絡(luò)報(bào)警等部分。其中,多高斯背景模型學(xué)習(xí)的時(shí)長(zhǎng)為500 幀。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    圖5為部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果,系統(tǒng)檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)入后,會(huì)持續(xù)拍照上傳,展示現(xiàn)場(chǎng)情況。

    4 結(jié)語

    本系統(tǒng)運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)完成對(duì)實(shí)驗(yàn)室異常進(jìn)入目 標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),具備實(shí)用價(jià)值,能夠有效擔(dān)負(fù)起無人值守 實(shí)驗(yàn)室的安全監(jiān)控任務(wù)。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 艾德生,黃開勝,馬文川,等.實(shí)驗(yàn)室安全管理模式的研究與實(shí)踐[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理,2018,35(1):8-12.

    [2] 劉曉玲.視覺神經(jīng)生理學(xué)[M].北京:人民衛(wèi) 生出版社,2012:45-52.

    [3] L Lin,Y Xu, X Liang,et al.Complex background subtraction by pursuing dynamic spatio-temporal models[J].IEEE Transactions on Image Processi-ng,2015,23(7):3191-3202.

    [4] YM Song,SJ Noh,J Yu,et al.Background subtraction based on Gaussian mixture models using color and depth information[A].International Conference on Control[C].2015.

    [5] Apolinário L,Armesto N,Cunqueiro L.An analysis of the influence of background subtraction and quenching onjet observables in heavy-ion collisions[J].Journal of High Energy Physics,2013(22):1-33.

    [6] 劉憶智.Linux從入門到精通[M].2版.北京:清華大學(xué)出 版社,2014:100-108.

    [7] 馮穗力,董守斌.網(wǎng)絡(luò)通信原理[M].北京:科學(xué)出版社,2018:55-58.

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