□ 文/王曉聰 陳國順
隨著經濟社會的快速發展,倉庫儲備物資也不斷的多樣化、復雜化,倉庫物資的實時調運,需要隨時對物資進行管控,如此就對倉庫的快速布防提出了更高的要求。
根據工程實踐和倉庫管理發展的需要,本設計集成了基于無線監控的倉庫智能視頻安防系統,不僅可以實現無線監控終端的快速布防,而且能夠對實時監控畫面進行智能分析。智能視頻分析技術能夠實時監控倉庫物資,如果發生與設置規則相同的監控畫面,會第一時間報警通知值班人員采取措施。例如當倉庫物資發生拿取、移位、物品遺留、穿越警戒線、人員聚集、徘徊等現象時,智能監控系統會調集多個攝像頭對其進行監控,確認不是虛警時在數秒內發出報警。真正做到無人值守的安防監控,節約了安防的人力投入,提高了倉庫的管理效率。

▲圖1 無線智能監控系統拓撲圖
無線監控系統采用移動多媒體傳輸系統,配合多種通信手段,建立一個高效、穩定的無線移動傳輸網絡,通過移動、便攜式傳輸系統將視頻圖像、語音、數據通過無線傳輸鏈路實時傳輸至監控終端。系統結構簡圖如圖1所示。
無線智能監控系統主要由無線攝像機、收發天線、智能接收終端、智能視頻分析服務器、NAS存儲服務器、外圍報警電路、電視墻監控終端、控制鍵盤等組成。
智能視頻分析服務器用于實現對倉庫現場的覆蓋監控,以及對目標事件的特寫監控。主要由A/D轉換器、DM8168處理器、電源轉換電路等組成。如圖2所示:

▲圖2 系統硬件組成
NAS存儲服務器采用硬盤分區存儲,共有8個分區,每個分區可以存儲500G視頻信息,最長保存時間可以達到五個月。外圍報警電路采用聲光報警,智能分析服務器對視頻畫面分析,驅動外圍電路發生報警。
無線攝像機與智能接收終端采用COFDM編碼正交頻分復用調制技術,可采集并無線傳輸高清晰圖像和聲音信號,是一套非視距圖像聲音攝像系統,具有良好的傳輸特性。同時,由于采用了基于DVD標準的MPEG-2/MPEG-4圖像壓縮和編解碼技術,使得接收圖像十分清晰、實時和穩定。
布控前端
布控前端組成原理如圖3所示,通過球機視頻或者外部視頻送給圖像發射機,圖像發射機經過編碼調制并將信號發射出去。

▲圖3 布控前段原理圖

▲圖4 布控接受終端原理圖
布控接收終端
布控接收終端組成原理如圖4所示,圖像接收機接收到布控前端發來的圖像信號后經過解調處理還原出視頻信號到硬盤錄像系統,同時硬盤錄像系統可外接其他視頻進行錄像處理,圖像輸出到本地顯示器顯示,也可輸出到其他顯示終端(如大屏幕)顯示。
布控終端主要由接收機、控制鍵盤以及備附件組成,接收機用來實現與有線視頻監控服務器的對接,兩種設備能夠實現有效融合。
系統軟件主要包括無線監控視頻傳輸、智能視頻分析、目標識別分類、光照變化自適應四大模塊,如圖5。

▲圖5 無線視頻智能監控軟件模塊
軟件模塊可以實現聯動,無線監控系統采集到視頻信息經過COFDM編碼正交頻分復用調制傳輸給接收終端,目標識別模塊對視頻信息進行篩選,智能視頻分析模塊再對產生預設報警的畫面進行分析,如果與預設報警規則相符即產生報警信號。
無線視頻傳輸模塊實現監控前段以及監控終端間視頻信號的穩定、高質量傳輸,同時將監控終端的控制信號傳送給監控前段,控制無線攝像頭的監控角度。目標識別分類模塊主要是實現對監控區域的目標進行分類,對產生報警信息的目標自動鎖定,智能視頻分析模塊對預警目標進行分許處理,如果預警目標與報警規則目標信息一致即驅動外圍電路報警。光照自適應模塊實現對監控區域光照變化的處理,當發生光照距劇烈或者緩慢變化時,自適應模塊會對畫面進行光補償,使監控不受光照變化影響。
監控終端主要有視頻監控、視頻分析、智能跟蹤等功能,具體智能分析功能如下:
入侵警戒線識別
監控的周邊是重點區域,甚至是外界進入監區的地方,監控要預估所有不安定因素。利用警戒線檢測功能,在圍墻四周設置警戒線,有人翻越圍墻,馬上就能報警,以便及時阻止侵入。
物品丟失識別
當視頻畫面中的某個物體被取走,即可產生取走識別事件。該物體應該存在,但是卻被人偷走,智能化分析系統能夠及時捕獲這樣的異常行為,智能視頻分析系統就發出報警通知值班員。特別有利于針對倉庫內部人員或盜賊私藏、偷盜一些工具進行危害活動。
智能跟蹤
在倉庫等生產生活場所,當主攝像機檢測到有可疑情況發生的時候,如可疑人員跨越警戒線,進入離開警戒區域,徘徊,出入倉庫重地等,主攝像機發送指令控制從攝像機進行云臺旋轉和鏡頭縮放,鎖定觸發報警的目標并對其進行自動跟蹤,使目標持續放大以顯示在畫面中央,這樣監控中心可以看到更清晰的目標特征,以利于實時的判斷和事后對照取證。
視頻質量診斷
利用視頻質量診斷技術來檢測監控系統中存在的各種視頻常見故障,對于因使用過程中出現的故障(雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡和云臺失控等)進行視頻質量診斷,有效預防因硬件導致的圖像質量問題及所帶來的不必要的損失。
這些有針對性的報警模式,克服了目前國內安防構架簡單,針對性不高的缺點,大大提高了該項目研究的時效性,使得本倉庫安防項目在國內安防領域處于領進水平。
目標識別分類技術
在無線智能監控系統中對包含目標的視頻圖像識別處理分析由目標判斷、目標分離、目標追蹤和目標識別組成,在整個過程中目標識別最難實現。實際無線智能監控中受各種因素影響使得監控區域一般比較繁雜,在監控區域中如何對目標進行識別和跟蹤往往比較困難。
我們在目標檢測中通過檢測各幀圖像的變化來實現,而背景圖像幀減法就是解決這一困難的關鍵算法。
背景圖像幀減法是利用當前圖像和背景圖像(參考圖像)各個圖像的差分法來檢測區域目標,若某點像素差值大于某一閾值,則判定為出現在區域的判定目標的點,相減的結果直接給出了目標的位置、大小和形狀等信息。
開展基于動態載波的臺區用戶識別和相位差分技術研究試點,通過采集節點戶表檔案巡測命令動態跟蹤臺區采集器及戶表變動信息、分相信息,實現配變用戶用電相位的自動識別;基于配電臺區、配變用戶、用戶相別關系等建立三相負載均衡模型,對影響臺區三相負載均衡的相關因素進行分析,動態跟蹤各因素變化,實現臺區三相負載均衡的監測、預警,以及治理決策智能支持。
設背景圖像為L(i,j),前景圖像為G(i,j),被提取的目標圖像為M(i,j),則利用背景相減法可以表示為:

式中,Th為判斷閾值,當前景圖像為G(i,j)與背景圖像為L(i,j)的差值絕對值大于閾值Th時為目標區域,否則為非目標區域。
光照變化自動適應技術
為了提高無線智能監控系統對環境光線變化的視覺效應,設計了無線攝像機參數隨光照自適應的算法,根據外界光照條件的變化,在線估計攝像機參數并調增數字攝像機的模數轉換級數、光線電平、曝光度、增益范圍等參數。
戶外光照變化主要包括:隨時間推移產生的緩慢光照變化和由陰晴變化(如云層快速遮擋等)引起的快速光照變化。準確的目標檢測結果要求背景模型對戶外光照變化有良好的適應能力。本設計提出一個用于目標檢測的背景建模框架,該框架適用于戶外視頻監控中產生的緩慢和快速光照變化。首先,考慮到目標檢測的準確性要求,建立基于幀間像素亮度差統計的像素亮度擾動閾值,并將其引入到基于自回歸曲線的快速背景估計中。針對戶外視頻監控產生的圖像子序列設計遞推最小二乘法,對模型的參數進行實時估計。鑒于背景模型對不同戶外光照變化的適應性要求,定義對光照變化不敏感的紋理模型,最終將上述模型統一于自回歸-紋理模型。基于該模型構建的像素亮度和紋理置信區間,作為區分背景光照變化和前景目標的判據。該框架無需區分光照變化類型,可用于在帶有光照變化的戶外視頻監控中進行目標檢測,并滿足背景建模的實時性和目標檢測的準確性要求。
傳統的視頻傳輸設備,必須在可視條件下才能建立無線鏈接通道,受環境制約較大,需要提前考察應用環境,選擇、測試收發點,調整天線的方向,架設天線的高度測算等,不僅直接限制視頻的傳輸與接收,而且系統的可靠性、工作效率也大打折扣。
該設備能夠以高概率實現圖像的穩定傳輸,不受環境影響。系統采用全向天線,可以在最短的時間內架設無線傳輸鏈路,系統簡單、可靠,應用靈活,達到快速布防的目的。由于不再受架設線路的限制,使得無線監控的范圍得到了有效擴展。
COFDM技術每個子載波可以選擇QPSK、16QAM、64QAM等高速調制,合成后的信道速率一般均大于4M bps。因此,可以傳輸MPEG-2中4∶2∶0、4∶2∶2等高質量編解碼圖像,接收端圖像分辨率可達到720×576或720×480,碼流可以在6M左右,接收后的圖像質量接近DVD畫質,完全可以滿足接收端后期音視頻分析、存儲、編輯等具體的要求。
智能視頻分析監控技術屬于模式識別技術的一種,通過設計一定的計算機算法,從視頻中分析、提取和識別個體運動行為的特征,令計算機判斷出這些個體的某些運動特征是否屬于“某一類型”的“可疑行為”,這樣當計算機發現了這些“可疑行為”時就可以進行即時的報警,提醒監控人員查看,擺脫了人工的干預和判斷,實現令計算機“代替”人進行監控,也即實現了“自動監控”或是“智能監控”。
智能視頻分析技術克服了傳統安防監控單一錄制監控視頻的缺陷,可以在智能視頻分析系統中設置報警規則,對監控視頻畫面實時監測,當出現報警畫面時能夠及時觸發報警裝置,通知值班人員。將監控視頻從事后分析提前到預測報警,大大降低了人工監測成本。
本設計中無線攝像頭和視頻傳輸技術解決了“眼睛”的問題,使監控人員能夠在不身處現場的情況下通過攝像頭看到現場的情景,擺脫了地域的限制,甚至于可以在千里之外(通過數字網絡傳輸視頻);而智能視頻分析監控技術則給監控系統加上了“大腦”,使機器能夠代替人來隨時監看這些視頻,無須再由人工隨時去監看這些視頻。實踐證明本無線智能視頻監控平臺對提高工廠、單位、工地等場所的監控效率具有一定的顯示意義。
由于其設備部件簡介,功能強大具備實用性強,性價比高的優點,能夠在一般企事業單位普遍推廣使用,具有很強的應用前景。