基于ARM的遠程智能環境監控系統設計

馬 蓉，李云紅，王晨昊，蘭文博

（西安工程大學 電子信息學院，陜西 西安710048）

0 引 言

隨著監控技術在數字化、網絡化以及向著智能化方向的發展［1－2］，遠程智能監控系統的應用范圍也越來越廣.以往的監控系統由于技術發展水平的限制，常采用有線連接，這種監控方式范圍小，無法形成信息聯動［3］.目前，對遠程環境監控系統的研究，國內已經取得一些成果.文獻［4］應用GPRS和彩信兩種通信方式實現遠程視頻監控，但是沒有對采集的視頻信息采取智能化的處理；文獻［5］采用嵌入式Linux系統，視頻壓縮技術，提出了一種啟動速度快、視頻傳輸速率高的遠程視頻監控系統，但是并沒有實現完善的信息處理，沒有預警功能.

針對以上存在的問題，本文設計一套遠程智能環境監控系統.該系統基于ARM處理器進行了多參數的網絡監控，監控終端通過傳感器及攝像頭采集現場數據，經過ARM處理器處理后的數據顯示在基于QT的LCD界面.ARM處理器智能地完成視頻數據的壓縮、傳輸以及視頻監控數據中運動目標的檢測的功能，對于出現的異常情況，能夠自動觸發報警裝置.該系統通過WiFi把采集的數據信息傳輸到遠程監控中心，監控中心通過PC對現場信息做進一步分析、處理.

1 監控系統的設計

系統是以S3C2410微處理器芯片為核心的ARM9操作平臺，由本地監控終端和遠程監控中心構成.系統總體結構如圖1所示，本地監控終端可放置于需要進行監測的環境之中，通過搭建外圍監測設備電路，集成各種數據采集設備，實現溫度、濕度等現場環境信息的實時采集，同時對采集到的視頻數據進行壓縮、智能處理以及遠程傳輸到遠程監控中心.本地監控終端按照功能模塊可劃分為中心處理器、數據采集模塊、無線傳輸模塊3部分.

圖1 系統總體結構Fig.1 The total structure of system

1.1 主要模塊設計

中心處理器選擇ARM9體系的微處理器S3C2410.包括基本的電源電路、LCD顯示器、USB主控接口等［6－7］，ARM主控制器基本結構如圖2所示.數據采集模塊包括傳感器、報警裝置以及中星微ZC301攝像頭.設計傳感器及報警裝置的外圍工作電路，與中心控制器通過I/O接口連接；攝像頭與中心控制器通過USB口連接.通過WiFi無線技術遠程通訊，選用USB無線網卡：TL－WN321G，構建ARM－PC無線局域網.

圖2 中心控制器Fig.2 The central controller

1.2 遠程監控端

遠程監控端由一臺接入網絡的PC機構成，登錄客戶端程序，完成環境信息的接收、智能處理以及采取必要的預警措施.

2 系統功能實現

系統在搭建完成硬件的基礎上實現功能依靠軟件設計，系統軟件設計主要包括底層軟件平臺的搭建，應用程序開發，驅動程序開發3個模塊.設計選擇流行的LINUX操作系統作為嵌入式操作系統，根據不同外設要求配置、裁剪、移植LINUX操作系統，完成底層軟件平臺的搭建.應用程序包括客戶端程序、智能處理采集的視頻數據程序；外設驅動程序在系統運行時以模塊的方式加載進內核.

系統的外設包括用于視頻采集的攝像頭和無線網卡，這兩個外設的的驅動已經比較成熟可以直接下載應用，通過直接編譯進內核的方式加載驅動.底層數據采集設備溫、濕度等傳感器通過編寫驅動程序，動態加載進內核.

2.1 視頻采集與編碼壓縮

Linux系統中通過驅動程序訪問外設，將外設驅動程序加載進內核，系統通過文件系統內的設備名對外設操作.在Linux內核中，V4L2是視頻設備的API接口［8－9］，通過編寫V4L2接口函數對攝像頭對應的設備文件video 0操作，實現視頻采集.每采集一幀視頻數據就對其編碼、打包、發送.視頻采集編碼以及發送流程圖如圖3所示.

圖3 視頻采集編碼、發送流程圖Fig.3 The flow chart of video information collecting，encoding and sending

2.2 智能視頻數據處理

為實現環境監控的智能化，使得監控畫面高清晰度和高度的網絡信息化.系統對視頻數據進行分析和網絡化處理.由攝像頭采集到的視頻數據經遠程傳送到監控終端，通過監控端的客戶端程序做數字圖像分析，對運動目標進行檢測，并且對異常信息進行提取，若認定有異常情況出現，便由監控端向向服務器發送相關的異常告警信息，由服務端根據用戶設定的報警條件，向工作人員發出報警信息，以便即時處理.

設計研究的系統以單目固定攝像機采集的視頻圖像序列為研究對象，進行運動目標檢測.通過幀差法檢測當前環境中的運動目標，利用連續兩幀的圖像做差獲取運動目標信息.僅根據兩幀序列圖像的差值區分運動目標，不能獲取運動目標的全部信息.論文使用二次幀差法，即利用連續三幀圖像做幀差［10］.其算法處理過程圖4所示.基本步驟如下：

（1）設f（x，y，t）表示t時刻當前幀，其前后相 鄰兩 幀分 別 為 f（x，y，t－1），f（x，y，t＋1），其中T是二值化的閾值.t時刻的相鄰兩幀作幀差，得出幀差圖D1，D2.

圖4 二次幀差法處理過程圖Fig.4 The process chart of secondary frame difference

（2）對D1，D2進行平滑處理，高斯濾波.

（3）對D1，D2進行閾值化處理，得到二值化圖像B1，B2.

（4）為抑制運動區域的噪聲，對B1，B2中的每個像素進行邏輯與操作，得到二次差分后的圖像B，即為檢測出的運動目標.

2.3 客戶端服務程序的實現

系統遠程監控終端通過局域網與監控服務器端相連，監控終端采用QT界面，結合OpenCV庫開發設計客戶端監控程序，最終實現建立網絡通信，傳感器數據的接收、實時動態顯示，視頻圖像數據的接收、播放、存儲以及智能處理，每一部分的功能通過接口連接實現.客戶端的多線程設計流程圖如圖5所示.

圖5 客戶端流程圖Fig.5 The flow chart of client

3 測試與討論

3.1 視頻顯示測試

在Linux2.6.4系統環境下，將傳感器模塊、視頻采集模塊、無線傳輸模塊需要的功能編譯進內核，生成新的內核鏡像zImage.將各模塊同開發板連接，并將各模塊的驅動程序靜態編譯進內核，實現開發板上電各個模塊自啟動.經測試表明，系統啟動時間為20ms，視頻采集、處理和傳輸程序占用CPU的5%～10%之間，系統運行穩定.

將ARM開發板與PC機的IP設置在同一網段上，打開客戶端程序，與中心控制器進行遠程無線連接.通過在應用程序中設置不同分辨率改變視頻的采集幀率和數據傳輸所占帶寬，以驗證本文搭建系統的性能.其結果為，當分辨率設置為320×240時，視頻幀率為25幀/s，占用帶寬為212k B/s；當分辨率設置為640×480時，視頻幀率為15幀/s，占用帶寬259k B/s.

由于不同的PC配置，以及網絡傳輸速率的影響，計算出的視頻幀率略有差別，經過測定幾組不同的數據，得出平均的結果.分辨率設置為320×240，視頻采集幀率為25幀/s，畫面顯示流暢，采集視頻圖像清晰，可以滿足視頻監控的要求；分辨率設置為640×480，視頻采集幀率為15幀/s，視頻顯示有畫面停滯現象，不流暢.

3.2 視頻圖像智能處理測試

客戶端程序將每個功能實現程序通過接口聯系，實現視頻圖像的智能化處理.圖6為檢測視頻圖像第9幀與第20幀進入環境的運動目標.

4 結 論

（1）系統構建的遠程實時環境監控系統，不僅能實時顯示現場環境的溫、濕度等信息，而且通過攝像頭實時監控現場畫面，同時將視頻信息編碼為AVI文件保存到硬盤.

（2）應用運動檢測算法對視頻圖像做識別處理，對于出現異常情況能及時預警，以便保護現場環境.

（3）整個系統穩定性好、可擴展性強，模塊化設計具有開放性，可以利用微處理器的I/O功能，擴展更多傳感器，對環境信息做更加詳細多方面的監控，并且可擴展到更多領域.

圖6 幀差法檢測出的運動目標Fig.6 The frame difference method to detect the moving target

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