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基于視頻圖像采集移動(dòng)目標(biāo)檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2016-12-21 12:05:36劉立軍
電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年28期
關(guān)鍵詞:嵌入式

劉立軍

摘要:在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,視頻圖像采集移動(dòng)目標(biāo)檢測是其關(guān)鍵技術(shù),為了能夠?qū)崟r(shí)檢測視頻序列幀中出現(xiàn)的移動(dòng)動(dòng)目標(biāo),獲得移動(dòng)目標(biāo)參數(shù),進(jìn)而獲得移動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。本文對視頻圖像采集移動(dòng)目標(biāo)檢測系統(tǒng)的構(gòu)成,和系統(tǒng)中圖像處理技術(shù)、視頻、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了研究,并在計(jì)算機(jī)及嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)目標(biāo)的檢測。

關(guān)鍵詞:視頻圖像;移動(dòng)目標(biāo)檢測;視頻監(jiān)控;嵌入式

中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)28-0168-03

隨著科技的進(jìn)步,人類社會(huì)早已經(jīng)進(jìn)入了信息時(shí)代。在信息時(shí)代的大背景下,各種科技技術(shù)成為領(lǐng)軍者,而在科技研究領(lǐng)域中,計(jì)算機(jī)視覺和視頻圖像處理等成為熱點(diǎn)。計(jì)算機(jī)視覺屬于綜合性交叉學(xué)科,英文Computer Vision,是代替人類來實(shí)現(xiàn)某種功能的。對采集來的圖像或視頻序列通過計(jì)算機(jī)做分析處理來提取出人類所需信息。

智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),是實(shí)現(xiàn)監(jiān)控場景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的監(jiān)控系統(tǒng),通過對攝像機(jī)或傳感器采集來的視頻圖像進(jìn)行自動(dòng)智能的分析和處理來實(shí)現(xiàn)[1-3]。在傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,存在及時(shí)性差和效率低的問題,而這些問題都是由于人為因素造成的,所以,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的產(chǎn)生,很好解決了以上問題的發(fā)生。

1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要功能:視頻數(shù)據(jù)采集——數(shù)據(jù)處理——畫面顯示——存儲(chǔ)——異常情況報(bào)警——遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸。在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,本文所研究的視頻監(jiān)控移動(dòng)目標(biāo)檢測系統(tǒng)只是其中一部分,要求能實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)采集、圖像數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)結(jié)果顯示等功能。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)(圖1)。

2系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)硬件構(gòu)成

系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái):Altera DE2;系統(tǒng)核心處理芯片:CycloneⅡEP2C35F672C6,用于實(shí)現(xiàn)視頻圖像的實(shí)時(shí)采集及目標(biāo)檢測與跟蹤,系統(tǒng)硬件構(gòu)成框圖(圖2)。

(1)系統(tǒng)通過ADV7181B將攝像機(jī)輸出的視頻信號(hào)解碼成ITU-R BT.656標(biāo)準(zhǔn)的YCbCr4:2:2格式的數(shù)字視頻信號(hào);

(2)存儲(chǔ)時(shí),需通過FPGA轉(zhuǎn)換成RGB格式數(shù)據(jù),存入SDRAM圖像存儲(chǔ)空間;

(3)圖像處理模塊由DMA控制器從SDRAM中讀取圖像送入SRAM并進(jìn)行處理;

(4)處理后的數(shù)據(jù)使用ADV 7123對數(shù)字信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換為模擬視頻信號(hào)后輸出到VGA顯示器上,視頻解碼芯片由FPGA構(gòu)建的I2C總線配置模塊進(jìn)行初始化和控制,系統(tǒng)CPU由NiosⅡ軟核下載到FPGA實(shí)現(xiàn),系統(tǒng)上電后由EPCS16進(jìn)行引導(dǎo)和配置,系統(tǒng)主程序儲(chǔ)存在FLASH中[4]。

2.2視頻輸入及顯示模塊

由ADV7181B、I2C ADV Config兩個(gè)模塊組成視頻輸入,CCD攝像機(jī)將采集到的PAL制式模擬視頻信號(hào),通過BNC接頭輸入到ADV7181B視頻解碼芯片中,對于輸入的模擬視頻信號(hào),該芯片是能夠自動(dòng)識(shí)別,通過內(nèi)部3個(gè)54MHz高速ADC完成A/D變換,輸出標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字信號(hào),系統(tǒng)對ADV 7181B內(nèi)部寄存器通過I2C ADV Config模塊進(jìn)行相應(yīng)配置,使解碼輸出為8位串行信號(hào),視頻輸入部分模塊框圖(圖3),ADV7181B電路原理圖(圖4)。

2.3NiosⅡ系統(tǒng)模塊

使用SOPC Builder工具生成NiosⅡ系統(tǒng)模塊,包括32位嵌入式軟核處理器NiosⅡ/s,產(chǎn)生50/100MHz時(shí)鐘信號(hào)的PLL鎖相環(huán),存放中斷向量的On-Chip Memory,系統(tǒng)程序存儲(chǔ)空間Flash及其Tristate Bridge,CPU處理存儲(chǔ)空間SRAM及其Tristate Bridge,直接存取控制器DMA Controller,下載及調(diào)試接口設(shè)備JTAG UART、UART,CPU及μC/OS-Ⅱ操作系統(tǒng)的Interval Timer間隔定時(shí)器,System ID外設(shè)識(shí)別符等標(biāo)準(zhǔn)外設(shè),以及其它自定制邏輯模塊,包括使NiosⅡ能控制視頻輸入及顯示模塊、能在SDRAM中讀寫數(shù)據(jù)的CCD Controller外設(shè)邏輯等。完成的SOPC工程(圖5),NiosⅡ處理器設(shè)置(圖6)。

2.4圖像處理模塊

模塊利用QuartusⅡ的MegaWizard Plug-In Manager工具,使用Altera提供的LPM庫的IP功能模塊生成:Gray部分由1個(gè)PARALLEL_ADD多路加法模塊、3個(gè)LPM_ MULT乘法模塊組成;Threshold部分由LPM_ABS絕對值模塊、LPM_COMPARE比較模塊組成,用于實(shí)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)提取。圖像處理模塊完成了移動(dòng)目標(biāo)檢測的初步操作,移動(dòng)目標(biāo)參數(shù)的計(jì)算由NiosⅡ通過C/C++算法來完成,PARALLEL_ADD模塊設(shè)置(圖7),圖像處理模塊框圖(圖8)。

3檢測算法流程

移動(dòng)目標(biāo)檢測算法:要求從采集的視頻序列幀中檢測出場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),采集視頻圖像場景為靜止背景,該系統(tǒng)能夠檢測出單個(gè)或多個(gè)移動(dòng)目標(biāo)。具體分為以下三個(gè)階段:

第一,圖像預(yù)處理:灰度圖像轉(zhuǎn)換,采集圖像濾波;

第二,基于累積差分更新背景減除法:包括背景模型建立與更新,移動(dòng)目標(biāo)提取;

第三,檢測后處理:形態(tài)學(xué)濾波,連通分量分析。[5-7]。

4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

對本系統(tǒng)移動(dòng)目標(biāo)檢測算法,我們采集一段視頻圖像進(jìn)行功能仿真,VGA像素30幀/秒,其仿真情況(圖10)。

圖10-1為當(dāng)前采集的第120幀圖像;圖10-2為轉(zhuǎn)換為灰度圖像;圖10-3為進(jìn)行濾波后;

圖10-4為當(dāng)前背景模型。通過上圖仿真可看出,圖10-4背景模型較好地消除車輛進(jìn)入場景留下的痕跡,可以清楚看到場景區(qū)域樹葉被風(fēng)吹動(dòng)產(chǎn)生的干擾。

5結(jié)語

系統(tǒng)的核心處理芯片采用由Altera公司開發(fā)的CycloneII EP2C35,設(shè)計(jì)了一種基于視頻監(jiān)測移動(dòng)目標(biāo)檢測系統(tǒng)。因?yàn)楸鞠到y(tǒng)的主要目的是對圖像實(shí)時(shí)采集和移動(dòng)目標(biāo)檢測,所以,對計(jì)算機(jī)算法的復(fù)雜度的要求不高,并進(jìn)行相應(yīng)整改。背景減除法使用在累積差分更新法建立的背景模型中,可更好適應(yīng)場景的變化。針對靜止的背景,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)有效地進(jìn)行圖像采集與移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測。

參考文獻(xiàn):

[1] 郝菲.智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤的研究[D].北京:北京交通大學(xué),2009.

[2] Collins R,Lipton A,Kanade T.Introduction to the Special Section on Video Surveil- lance[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(8):745-746.

[3] Valera M,Velastin S.Intelligent Distributed Surveillance Systems:A Review[C].Proceed- ings of IEEE Conference on Vision Image and Signal Processing,2005,152(2):192-204.

[4] 李月靜,謝維成,石一興,等.基于SOPC的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2011.

[5] 洪子泉,楊靜宇.用于圖像識(shí)別的圖像代數(shù)特征抽取[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),1992,18(2):233-238.

[6] 張森悅.復(fù)雜背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法研究[D].沈陽航空工業(yè)學(xué)院,2009.

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