基于數(shù)字圖像處理的機(jī)房網(wǎng)絡(luò)設(shè)備安全監(jiān)控技術(shù)研究

摘要：傳統(tǒng)機(jī)房設(shè)備運(yùn)維依靠人力，費(fèi)時(shí)耗力，且無(wú)法實(shí)現(xiàn)全天24小時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控。依靠大量傳感設(shè)備運(yùn)行所實(shí)現(xiàn)的無(wú)人監(jiān)控系統(tǒng)能夠做到不間斷監(jiān)控，但建設(shè)和維護(hù)成本高?；趫D像處理的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備安全監(jiān)控技術(shù)可以有效解決傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)所帶來(lái)的上述問(wèn)題，通過(guò)利用圖像預(yù)處理技術(shù)、顏色特征提取與識(shí)別、字符識(shí)別等技術(shù)，對(duì)設(shè)備指示燈狀態(tài)、數(shù)字信息進(jìn)行讀取和識(shí)別，判斷設(shè)備運(yùn)行情況，從而達(dá)到有效監(jiān)控的目的。

關(guān)鍵詞：圖像處理;監(jiān)控系統(tǒng);指示燈狀態(tài);顏色識(shí)別;數(shù)字識(shí)別

中圖分類(lèi)號(hào)：TP317.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2020）08-37-05

0引言

校園中心機(jī)房設(shè)備運(yùn)維及安全監(jiān)控工作日益重要。當(dāng)前，很多機(jī)房依然采取傳統(tǒng)的人工監(jiān)控方式，費(fèi)時(shí)耗力，且無(wú)法滿(mǎn)足全天候監(jiān)控的要求。另一種無(wú)人值守的監(jiān)控系統(tǒng)[1]依賴(lài)于在設(shè)備上加裝大量傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人全天候檢測(cè)，但其建設(shè)和維護(hù)成本很高。

本文利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)設(shè)備指示燈狀態(tài)和數(shù)字信息進(jìn)行識(shí)別來(lái)判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷監(jiān)控效果。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖像處理技術(shù)是對(duì)的圖像中信息進(jìn)行提取、識(shí)別和分析，通過(guò)對(duì)獲取信息的判斷.采取預(yù)設(shè)的處理方式來(lái)應(yīng)對(duì)。本文監(jiān)控對(duì)象為機(jī)房網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，通過(guò)對(duì)設(shè)備的指示燈狀態(tài)和數(shù)字信息識(shí)別來(lái)判定設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)送不同的報(bào)警信號(hào)。系統(tǒng)框架如圖1所示。

2 預(yù)處理技術(shù)

通過(guò)攝像機(jī)獲取的圖像會(huì)由于拍攝的外部因素（如天氣、遮擋等）干擾，造成圖像效果不佳。因此，對(duì)原始圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理[2]是十分必要的。

2.1 圖像灰度化

圖像灰度化[3]可以有效降低彩色圖像中干擾因素對(duì)后期圖像處理的影響，灰度化處理后的圖像，既保留了原始圖像的清晰度，又排除了變化因素的干擾。灰度圖像灰度級(jí)劃分為0至255級(jí)，其中每個(gè)像素點(diǎn)的R、G、B三個(gè)分量值均相等，0代表黑色，255代表白色，0-255代表從黑到白的漸變。常用的算法有：

（1）平均值法將R、G、B三個(gè)分量之和的平均值作為各分量的值，即：

（2）最大值法取R、G、B三個(gè)分量中的最大值作為各分量的值，即：

（3）加權(quán)平均值法為R、G、B三個(gè)分量賦予不同的權(quán)值，將三個(gè)分量加權(quán)后的和作為各分量的值，即：

2.2 圖像二值化

為了對(duì)圖像中感興趣區(qū)域內(nèi)信息進(jìn)行提取和識(shí)別，需要對(duì)灰度化處理后的圖像進(jìn)一步做二值化處理，二值化[，處理后，圖像只保留0和l兩個(gè)灰度級(jí)。

在公式（4）中，t為實(shí)驗(yàn)閾值，（i j）代表任意一個(gè)像素點(diǎn)，f（ij）代表該像素點(diǎn)的灰度值，當(dāng)f（ij）

3 顏色特征識(shí)別[5]

通過(guò)指示燈顏色來(lái)判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，是最為常用和可靠的一種方式。顏色特征相對(duì)于其他視覺(jué)特征更直觀，且不受變量因素影響。在提取顏色特征時(shí)，通常要用到不同的顏色空間模型，其中常用的是混合顏色空間，如CMY、RGB、XYZ等，RGB顏色模型使用最為廣泛。

3.1 混合型顏色空間

●RGB顏色空間模型[6]

RGB顏色空間模型利用R、G、B三種基色相加混合的原理，通過(guò)調(diào)整各基色混合比例，產(chǎn)生任意色光F：

F=r[R]+g[G]+b[B]（5）

RGB顏色空間模型可以用一個(gè)三維立方體來(lái)表示，R、G、B三個(gè)分量分別映射到是三個(gè)不同坐標(biāo)軸，如圖3所示。

從RGB顏色空間模型中可以看出，不同比例的R、G、B_基色混合產(chǎn)生不同的色光F。RGB顏色空間雖然應(yīng)用廣泛，但它并不符合人眼對(duì)色彩的感知。因此，本文采用更加符合視覺(jué)感知的基于色調(diào)胞和度/亮度型顏色空間。

3.2 基于色調(diào)，飽和度/亮度型顏色空間

這種顏色空間用色調(diào)、飽和度、亮度來(lái)做作為其三個(gè)分量來(lái)表示不同的顏色信息，避免了不同光線(xiàn)強(qiáng)度下對(duì)顏色信息識(shí)別所帶來(lái)的影響，降低了識(shí)別難度。

●HSV顏色空間模型

H（Hue）代表色相，S（Saturation）代表飽和度，V（Value）代表明亮程度。通常用一個(gè)圓錐空間模型來(lái)描述HSV顏色空間[7]，圓錐中軸線(xiàn)表示亮度V，其取值范圍[0，255]，顏色由黑色到白色漸變。H和S兩個(gè)變量位于圓形坐標(biāo)系中，其中H繞縱軸線(xiàn)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，不同角度值代表不同色相，如0°、120°、240°分別表示紅、綠、藍(lán)。s取值為[0.0，1.0]，是圓錐每個(gè)橫截面中心點(diǎn)到面上任意像素點(diǎn)的距離。如圖4所示。

3.3 顏色特征提取與識(shí)別

使用顏色特征進(jìn)行指示燈顏色識(shí)別時(shí)，需要先提取各指示燈的顏色信息。本文采用灰度直方圖方法來(lái)提取顏色特征信息。

灰度直方圖用概率密度函數(shù)表示，直方圖的累計(jì)和用概率分布函數(shù)表示。采用概率分布函數(shù)如下：其中，m=0，0，2，…，g-1，h[m]表示灰度級(jí)為m的像素個(gè)數(shù)。因?yàn)檫@種灰度直方圖是基于RGB顏色空間模型建立的，該模型下所得直方圖維度高，存儲(chǔ)計(jì)算量大，且易產(chǎn)生非線(xiàn)性變化，不利于量化與分類(lèi)。HSV顏色空間可以很好的解決以上問(wèn)題，所以，實(shí)驗(yàn)中需要先將RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到HSV顏色空間。

為進(jìn)一步簡(jiǎn)化計(jì)算，可以對(duì)所得顏色直方圖矢量進(jìn)行降維操作，由于人眼對(duì)色相（H）敏感度高于飽和度（S）和亮度（V），因此，實(shí)驗(yàn)中將H降至16級(jí)，S和V降至4級(jí)，具體操作如下：

利用量化后的h，s，v三個(gè)顏色分量所獲得顏色特征矢量為：

通過(guò)公式（17）便可以得到基于HSV顏色空間的顏色直方圖。具體量化處理并不是固定的，應(yīng)根據(jù)實(shí)驗(yàn)條件和要求進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)對(duì)指示燈顏色信息進(jìn)行識(shí)別，獲得當(dāng)前設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。如圖5所示。

經(jīng)過(guò)對(duì)顏色信息的讀取和識(shí)別后，獲得一組服務(wù)器指示燈的狀態(tài)信息，用一個(gè)二維數(shù)組進(jìn)行表示為：

4 數(shù)字識(shí)別

4.1 字符分割

圖像經(jīng)預(yù)處理后，需要先對(duì)字符進(jìn)行分割[8]，再逐一識(shí)別。本文采用一種基于圖像投影的分割算法，將字符圖像水平和垂直投影作為分割的依據(jù)進(jìn)行字符分割。

使用基于圖像投影的字符分割算法進(jìn)行字符分割時(shí)，分別引入垂直分割閾值α和水平分割閾值β，用于判定垂直和水平方向的分割是否有效，這避免了一些特殊字符（如“川”、“U”等）對(duì)試驗(yàn)的干擾，提高了分割的準(zhǔn)確度。

4.2 光學(xué)字符識(shí)別（OCR）

在利用分割出的字符與模板圖像進(jìn)行匹配[9]前，需要對(duì)字符大小和線(xiàn)條進(jìn)行歸一化[10]處理，并提取處理后的字符特征，利用提取特征信息與模板字符特征進(jìn)行比較，最后利用最小二乘法完成字符識(shí)別。

主要提取兩類(lèi)特征信息。一個(gè)是網(wǎng)格特征，將所要識(shí)別的字符圖像按4 x4的方式進(jìn)行16等分，分別統(tǒng)計(jì)出每個(gè)等分區(qū)域中黑色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)及黑色像素點(diǎn)的總和，獲得一組17維的特征向量。另一個(gè)是邊界特征，分別統(tǒng)計(jì)8條區(qū)域分割線(xiàn)與待識(shí)別字符的相交次數(shù)，將得到的8組數(shù)值與17維網(wǎng)格特征共同組成該字符的25維特征矢量：T=（t1，t2，t3，∧，t25）。最后，通過(guò)計(jì)算待識(shí)別字符特征矢量與模板字符特征矢量

其中，Ai為權(quán)重，i為模板字符個(gè)數(shù)，i=（1，2，3，…，n），j為模板字符特征維數(shù)j=（1，2，3，…，25），i，j均為自然數(shù)。將值最小的d1所對(duì)應(yīng)的字符作為識(shí)別結(jié)果。

5 結(jié)束語(yǔ)

基于圖像處理技術(shù)的機(jī)房網(wǎng)絡(luò)設(shè)備安全監(jiān)控系統(tǒng)較好的達(dá)到了預(yù)期的監(jiān)控效果。實(shí)驗(yàn)中，由于光線(xiàn)等因素不斷變化，所以在圖像處理算法的設(shè)計(jì)和選擇上很重要，直接影響最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果。下一步，將繼續(xù)優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的適用性，提升識(shí)別的準(zhǔn)確率。

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★基金項(xiàng)目：安徽省教育廳自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于圖像處理的小型機(jī)動(dòng)車(chē)輛檢索關(guān)鍵技術(shù)研究”（KJ2018A0687）;安徽廣播電視大學(xué)青年教師科研基金項(xiàng)目“基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)研究”（qn15-30）

作者簡(jiǎn)介：王正玉（1985-），男，宿州蕭縣人，碩士研究生，工程師，主要研究方向：圖像處理。