基于SoPC技術的實驗室智能視頻監控系統

車 進，康 彩，吳 丹

(寧夏大學物理電氣信息學院，寧夏 銀川 750021)

責任編輯:任健男

隨著科學研究日益廣泛，實驗室安全問題受到了人們越來越多的重視，實驗室內設備的造價一般都很昂貴，一旦發生意外事故(如火災、偷盜等)，將會造成很大的損失。鑒于智能視頻監控系統具有廣泛的應用前景［1］，比較理想的解決方案就是在實驗室內安裝視頻監控系統，對實驗室的情況進行實時反饋，一旦發生意外能及時通知相關人員，達到實時安防監控。此外Altera公司提出的片上可編程系統(SoPC)解決方案，使得FPGA在嵌入式系統設計領域的地位越來越重要。Altera在繼Nios之后，推出了功能更加完備的第二代處理器Nios II，并提供了完善的集成開發工具［2］，熟練應用開發工具可快速開發出高效的SoPC系統，應用于各個領域。

基于上述，本文提出了基于SoPC技術的實驗室智能安全監控系統。系統采用Altera公司的TE3開發板，將Nios II軟處理器與Cyclone II相結合作為主控制器，結合智能視頻理念，為實驗室監控提供了一個低成本、低功耗、多功能的解決方案。

1 系統總體方案設計

系統由計算機終端和基于TE3開發板的監控器組成。其中計算機終端負責實時接收監控器發來的信息，進行信息處理，通過視頻實時顯示實驗室內部情況以及各參數的當前值，將信息存入數據庫，同時判斷是否有異常情況，如有異常情況，則啟動報警裝置。監控器負責圖像采集、壓縮、運動目標檢測與跟蹤和網絡傳輸，以及將各個傳感器的數據通過網絡傳至遠程計算機端。系統整體設計結構如圖1所示。

圖1 系統總體設計模塊

在該系統中使用的平臺為Altera的TE3開發板，它由一塊核心板和一塊擴展板組成。核心板是由FPGA及一些常用的外圍器件組成的一個最小的也是完整的SoC系統，其核心為Cyclone II 2C35 FPGA芯片，還包括存儲器、網絡接口及串口等。擴展板具有豐富的用戶接口，除了常用的輸入輸出接口之外，為模擬音視頻設計了AV，VGA及音頻輸入輸出接口，為數字視頻及無線應用增加了ASI，A/D及D/A接口。系統采用CCD圖像傳感器采集圖像，輸出為NTSC制全電視信號，分辨力為640×480，通過步進電機和電機驅動電路來完成控制攝像頭的方向控制，電機驅動采用L298N作為驅動芯片，驅動器和電機之間加光耦隔離，采用PWM方式控制驅動電機。系統連接的傳感器有溫度傳感器、濕度傳感器、煙霧傳感器和紅外熱釋傳感器。

2 系統各模塊設計及實現

系統的設計基于SoPC技術，利用SoPC Builder完成Nios II處理器軟核及其外設的創建和配置，定制成SoPC組件［2－3］。在Nios II集成開發環境下用C++語言編程完成系統中各個組件間的有機配合，實現智能監控功能。

整個系統具體可以劃分為圖像實時采集、圖像預處理、圖像壓縮、圖像存儲、運動目標監測跟蹤、CCD攝像頭控制、傳感器、數據信息傳輸、遠程計算機監控及報警等模塊，如圖2所示。下面分別介紹各模塊實現方案。

圖2 系統功能模塊劃分

2.1 圖像采集及編碼空間轉換模塊

由于CCD攝像頭輸出的NTSC制式全電視信號不能直接進行數據處理和存儲，所以必須首先對其進行解碼和色彩空間轉換等一系列處理。在此，將采集到的模擬視頻信號通過TV Decoder 7181B解碼為標準的ITU656格式的數字信號，再通過硬件模塊ITU656轉換為YCbCr信號(Y∶U∶V=4∶2∶2)，并將其轉換為 RGB(由紅、綠、藍3 個分量組成)信號，至此完成了圖像采集和圖像編碼以及空間轉換。

2.2 VGA顯示模塊

VGA輸出接口芯片采用AD公司的ADV7123來對RGB視頻信號進行D/A變換。輸出的RGB信號經過視頻編碼，通過DAC904顯示到VGA上，實時顯示采集到的圖像。

2.3 存儲模塊

將RGB信號的另一路存入開發板上的SRAM中，供給圖像預處理模塊和Nios II讀取進行下一步處理。圖像傳輸采用全雙工通信。

2.4 圖像預處理模塊

這里的主要處理過程就是從SRAM中讀取RGB信號，先根據RGB圖像灰度轉換公式［4］轉換為灰度圖像，再采用閾值法處理為二值化圖片，提供給Nios II做運動目標檢測與跟蹤。轉換公式為

2.5 運動目標檢測與跟蹤模塊

原始圖像數據經過二值化，與原始存放的圖像數據使用做差法進行處理，得到圖像差異信息，并據此進行輪廓提取，計算得到最大的圖像輪廓信息確定為跟蹤對象，根據跟蹤對象的坐標控制步進電機控制模塊，完成運行目標的檢測與跟蹤。算法流程如圖3所示。

2.6 圖像壓縮模塊

圖3 運動物體檢測與跟蹤算法流程

為了在有限的SRAM空間中存儲更多的圖像數據，并有效提高數據傳輸的效率，需要對視頻圖像進行壓縮。目前最流行且全面的連續色調靜止畫面壓縮標準之一是聯合圖像專家組JPEG(Joint Photographic Experts Group)，其壓縮技術采用有損壓縮方式離散余弦變換(DCT)去除冗余的圖像數據，允許用不同的壓縮比例對文件進行壓縮，支持多種壓縮級別，壓縮比率通常在10∶1到40∶1之間［4－6］，因此本系統采用JPEG標準進行圖像壓縮。其基本算法流程如圖4所示。

圖4 JPEG圖像壓縮算法流程

1)顏色空間的轉換和采樣。系統通過CCD攝像頭采集到彩色圖像，分別對每個彩色分量進行壓縮，然后合成為完整的壓縮圖像。在數字視頻處理中，相對于RGB空間，YCbCr空間(Y分量表示亮度信息，Cb表示色度，Cr表示飽和度)的壓縮效果更好，這是由于人眼對色彩變化的敏感度不如對亮度變化的敏感度，因此對色彩的編碼可以比對亮度的編碼粗糙些，從而可以提高壓縮比。基于以上原因，本系統在對彩色視頻圖像壓縮前先將其從RGB空間轉換到YCbCr空間，采用的轉換公式為

2)二維離散余弦變換。DCT能夠將圖像空間表達式轉換為頻率域，實現能量壓縮，可以達到減少圖像空間冗余性的目的。對具有高度相關性的圖像信號而言，DCT具有很好的壓縮特性，JPEG，MPEG和H.263等標準都采用DCT技術作為壓縮編碼的首選方案。二維DCT及其逆變換公式如下

根據JPEG標準，在編碼器的輸入端，把待轉換的圖像依次分割為不重疊的8×8像素塊，然后對每個像素塊分別采用二維DCT進行變換，由此獲得64個變換系數，可用一個8×8的數組F(u，v)表示。根據DCT的性質，元素F(0，0)表示直流(DC)系數，即8×8像素塊的均值，其他63個元素為交流(AC)系數。

3)量化。其過程是將每個DCT系數除以各自的量化步長并取整數得到量化系數，目的是減小非“0”系數的幅度以及增加“0”值系數的數目，從而減少數據量并達到壓縮目的。

4)Z字形(Zigzag)掃描。經量化后的AC系數通常具有很多零值，為了增加連續“0”系數的個數，對量化系數進行Zigzag掃描，從而得到一個1×64的系數矢量，其元素按頻率從低到高的順序排列。

5)熵編碼。對掃描后的1×64系數矢量采用霍夫曼(Huffman)編碼方式進行熵編碼。對于DC系數(即矢量的第一個元素)，進行差分編碼;對于其他的63個AC系數，首先判斷其是否零值，是零值則做加一計數，若為非零值則進行行程編碼，從而完成一幅圖像的JPEG壓縮［7］。

2.7 傳感器模塊

負責循環檢測各個傳感器的變化，記錄傳感器的當前值，一方面，判斷傳感器當前值是否正常，如不正常，啟動報警模塊，并用語音播報傳感器關聯的環境參數，發出警報;另一方面，將傳感器數據發送至數據傳輸模塊，最終在監控終端顯示。

2.8 數據傳輸模塊

以太網芯片采用的是Davicom公司的DM9000A，該芯片是10/100自適應以太網芯片，包括了MAC和PHY層的功能。該芯片既有通用處理器接口，也有MII的PHY層接口，本系統的設計中FPGA連接的是通用處理器接口，基于UDP協議的數據傳輸。

2.9 報警模塊

負責異常情況處理。一方面，如果有接收到控制器發送來傳感器的數據異常，則產生聲光報警;另一方面，如果發現運動目標，則指示燈閃爍，告知有異常情況。

2.10 PC 監控模塊

PC監控端負責接收圖像和傳感器的數據，實現視頻監控和環境參數的顯示;外加攝像頭的轉向和速度控制參數。在本系統中采用Visual Studio 2008完成上位機開發，其界面如圖5所示。

圖5 遠端PC監控終端顯示界面

3 系統分析與總結

本設計實現了基于SoPC技術和機器視覺技術及傳感器技術相結合的視頻目標跟蹤及報警平臺。能夠根據溫度、濕度、煙霧、人員活動設定值進行報警，并且把報警消息發送給遠程用戶。系統基本工作狀態有:

1)自檢狀態。設置電機每秒轉動一次，每次為3.5°，完成圖像模板(背景)采集。

2)監控狀態。電機處于監控狀態，時刻監測是否有目標入侵。

3)跟蹤狀態。出現目標入侵時，由處理器進行識別、標記，給出位置變化，驅動步進電機進行轉動，予以跟蹤。

系統各項參數如下:

1)圖像采集參數。攝像頭制式為NTSC制式;分辨力為640×480;采集速度為30幀/秒。

2)跟蹤靈敏度。目標跟蹤標準度為標識框偏離目標不超過10個像素點;跟蹤速度為在5 m范圍內，目標移動速度可達2.5 m/s;跟蹤范圍大于150°。

本系統硬件和軟件升級都很方便，可以根據用戶定制，在短時間內完成符合要求的監控系統;支持短信通知管理人員，遠程網絡監控，方便應用于家居、商場、圖書館等。

［1］鄭世寶.智能視頻監控技術與應用［J］.電視技術，2009，33(1):94－96.

［2］李蘭英.Nios II嵌入式軟核SOPC設計原理及應用［M］.北京:北京航空航天大學出社，2006.

［3］章智慧，白瑞林，沈憲明.面向SOPC Builder的用戶自定義IP核開發［J］.自動化儀表，2006，27(9):23－25.

［4］RAFAEL.數字圖像處理(MATLAB版)［M］.阮秋琦，譯.北京:電子工業出版社，2009.

［5］陸利坤，辛望，李業麗.基于數字信號處理器的JPEG壓縮算法分析與實現［J］.北京印刷學院學報，2004(3):6－10.

［6］于曉宇，傅志中，唐學怡.JPEG標準下圖像壓縮算法的研究與實現［J］.電視技術，2009，33(S1):55－57.

［7］張元偉，劉彥隆.基于JPEG標準的靜態圖像壓縮算法研究［J］.電子設計工程，2010，18(2):78－80.