自制教學裝置“雙目視覺安全監控系統”在機器視覺課程中的應用

宋麗梅　林文偉　朱新軍　張金玉　王全義

摘 要 在科學技術迅速發展、知識日益加速的當今， 高層次、復合型人才的數量和質量在各個國家綜合國力競爭中起著越來越重要的作用。為國家培養高層次的人才，已成為了一項重大而艱巨的任務。而培養高素質人才的教學離不開實踐。開展課外實踐教學既能培養學生解決實際問題的能力，又能將原本枯燥的理論知識與實踐結合起來。本文以自制教學裝置“雙目視覺安全監控系統”在機器視覺課程中的應用為例，讓學生通過使用儀器更好地理解機器視覺領域的理論知識，提高學生的工程實踐能力和獨立創新能力。

關鍵詞 機器視覺 雙目視覺安全監控系統 實踐教學

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2017.08.049

The Application of"Binocular Vision Security Monitoring System" in

Machine Vision Course

SONG Limei， LIN Wenwei， ZHU xinjun， ZHANG Jinyu， WANG Quanyi

（Tianjin Polytechnic University， Key Laboratory of Advanced Electrical Engineering and

Energy Technology， Tianjin 300387）

Abstract In today's rapid development of science and technology， knowledge is increasingly accelerated， quality and compound talent plays a more and more important role in the comprehensive national strength competition of the various countries. Cultivating high-level talents for the country has become a major and arduous task. The cultivation of high quality teaching is inseparable from practice. The practice teaching of after-school practice can cultivate students' ability to solve practical problems， but also combine the original dry theory knowledge with practice. Based on self-made teaching apparatus "binocular vision security monitoring system" in the application of machine vision course as an example， let the student through the use of the instrument to a better understanding of the theoretical knowledge in the field of machine vision， and improve students' ability of engineering practice ability and independent innovation.

Keywords Machine vision； visual security monitoring system； practice teaching

0 引言

隨著社會對安全要求的日益重視和提高，安全監控越來越重要。機器視覺在人們日常中的應用顯得格外重要。機器視覺廣泛應用于交通管理、視覺導航、可視預警等領域。通過機器視覺的應用，我們可以更好地監控一些重要的場所，確保場所的安全。本文主要研究在復雜的運動環境下通過雙相機對運動中的人體目標進行自動檢測與跟蹤，當人運動到危險區域時，系統發出警報對人進行提醒。通過“雙目視覺安全監控系統”的使用，可以幫助學生更加全面地了解有關機器視覺的相關內容，可以了解理論知識在現實環境中的具體應用，有利于提高學生的創新能力，在教師教學與學生培養上有有著深遠的意義。在此次教學實踐中學生通過自己動手使用“雙目視覺安全監控系統”對危險區域進行監控檢測，最終達到了對重要場所進行安全監控的作用。這種將實踐教學與工程項目相結合的教學方式，不但可以培養研究生在未來工作中獨立鉆研的能力，也為研究生今后尋求工作奠定基礎。圖1是“雙目視覺安全監控系統”的實物圖。

1 “雙目視覺安全監控系統”的工作過程及原理

首先，用兩個攝像頭捕捉圖像，利用高斯背景建模，當有行人經過此區域時求其最小包絡矩形，在最小包絡矩形中進行hog行人檢測。然后，通過對兩幅圖像求視差圖從而得到行人在相機中的視差信息，根據視差信息得出行人與危險區域的距離。

通過高斯分配背景的模型，可以用單個高斯分布來表示在圖像中的單個像素點的顏色模型。模型為 （x， t， t），下標t表示時間，Xt為圖像點的當前顏色度量，若：

（x， t， t）≤Tp （1）

式（1）中Tp為概率閾值， （x， t， t）中的值大于Tp為前景點，反則為背景點。

在背景圖像里，指定的一些像素點的亮度值的分布是符合高斯分布，如在背景圖像B中（x，y）點的像素點的亮度值滿足：

IB（x，y）～N（u，d） （2）

高斯背景模型中的每個像素屬性都內含有兩個參數值，即平均值u和方差d。對于圖像G，如果：

Exp（-（IG（x，y）-u（x，y））^2/（2*d^2））>T （3）

則認為（x，y）是背景點，否則為前景點。

背景圖像的值也不是不變的，當時間發生變化時，背景圖像的像素值也會發生一定的變化，這時不斷更新每個像素點的參數：

u（t+1，x，y） = a*u（t，x，y） + （1-a）*I（x，y） （4）

圖2描述了我們對圖像的特征提取和所需的目標檢測流程。首先，對輸入的圖像進行色彩或亮度的歸一化，計算出圖像中的梯度值。通過基于空間的權重投票后對重疊空間塊的對比度進行歸一化。然后，通過檢測窗口對圖像進行計算其hog特征值。最后，通過線性的SVM對得到的特征值進行分類處理，輸出分類結果。hog算法可以在圖像中的局部進行形狀的提取，因而對幾何和光學變化都有很好的不變性。在一些復雜條件下，只要行人保持正常行走的姿勢，hog行人檢測算法都能準確地識別與檢測出來。即使存在有一些細微的肢體動作，這些細微的動作可以被忽略而不影響檢測效果。

2 數據采集與處理

我們通過兩臺千兆網GIGE相機來獲取重要場所的圖像數據，并通過hog算法對行人進行識別，通過兩臺相機采集的不同圖像而得到行人在相機中的視差信息，根據視差信息得出行人與危險區域的距離。最后通過我們檢測到的行人的位置和深度與我們所劃分的危險區域進行監測。如果行人進入危險區域，系統立刻進行警報。

由于在視頻監控中需要較強的實時性，所以算法復雜度不能太高。所以在此研究中，采用BM圖像匹配算法。綜合流程見圖3、圖4：

3 結束語

利用雙目視覺安全監控系統對學生開展教學實踐活動，不僅讓學生更加深刻地理解了機器視覺在人們日常生活的具體應用，更是通過本次教學讓學生對機器視覺這一學科有詳細的了解。在今后我們將繼續改進教學方式與教學水平，讓學生得到更好的培養，并使其能與社會的發展相適應。

4 致謝

在此感謝天津市應用基礎及前沿計劃（NO.16JCQNJC02100，NO.15JCYBJC51700 and NO.16JCYBJC15400），國家科技支撐計劃（2014BAH03F01），天津舞臺科學技術研究所， 天津市廣播技術發展公司，以及天津大學精密測試技術及儀器國家重點實驗室對本文的支持。

參考文獻

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[2] 宋麗梅，李宗艷，陳昌曼，習江濤，郭慶華，李曉捷. A correction method of color projection fringes in 3D contour measurement[J].Optoelectronics Letters，2015，04：303-306.

[3] 黃飛，李德華，姚迅.“基于相關匹配及自適應模板更新的目標跟蹤新方法”計算機工程[J].計算機工程，vol.33，no.16，pp.147-149，2007.8.

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