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一種對視頻感知系統的設計

2017-12-27 03:58:18劉繼光
數碼世界 2017年1期
關鍵詞:系統設計研究

劉繼光

遼寧省交通高等專科學校

一種對視頻感知系統的設計

劉繼光

遼寧省交通高等專科學校

視頻圖像感知系統主要是對運動物體或目標的檢測和識別,可以廣泛應用于安全防護的各個領域,例如校園、交通、家庭等方面。目前,國內外都對視頻圖像感知系統有一定的研究與應用。本文主要探討了一種視頻感知系統的構建設想。

視頻 感知系統 識別 設想

1 引言

國內的研究機構主要有:中科院北京自動化研究所下屬的模式識別國家重點實驗室,他們對人的運動視覺監控(基于步態的遠距離身份識別)、場景的視覺監控(基于三維線性模型定位、基于擴展卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法)和行為模式識別(提出了對目標運動軌跡和行為特征的學習的模糊自組織神經學習算法)進行了深入研究,取得了一定的成果。此外,國內還有一些高校也進行了這方面的研究,如北京理工大學、上海交通大學、北京航空航天大學等。

國外的研究主要有:英國的雷丁大學開展了對車輛和行人跟蹤及其交互作用識別的相關研究;其在復雜交通環境中的抗干擾能力有所提高,檢測準確率較好,但是其算法的設計沒有考慮車輛和人的陰影干擾,不能很好解決夜間低照度下車輛和行人檢測跟蹤。在美國國防高級研究計劃局資助下,卡內基梅隆大學、戴維SARNOFF研究中心等幾家著名研究機構合作,研制了視頻監視與監控系統VSAM。其優點是圖像處理實時性能較好,但是算法、硬件設計復雜,實現成本較高,通訊協議采用私有協議,通用性較差。

2 系統的可行性

2.1 理論基礎

“視頻圖像特征感知”算法來源于生物識別特征技術,該算法在生物識別特征技術的基礎上拓展了算法的處理功能,依靠自然環境的統計特性進行編碼,而不依賴于數據的本身特性,是一種自適應的圖像統計方法,可以應用于圖像數據的壓縮、去噪、特征提取以及大量圖像模式識別。同時經過優化,克服了傳統算法的復雜度高,方程求解方法單一、求解速度慢等問題。提高了算法在各種交通環境下的抗干擾能力、準確率與魯棒性。

2.2 硬件結構

嵌入式物聯網網關的設計可以提高系統集成度高,通信效率高。引入云計算思想,將實時流媒體傳輸協議RTP開發擴展為云監控實時網絡傳輸協議,可以靈活實現MPEG-4視頻壓縮、流媒體播放、傳感器聯動、遠程云臺控制、異地查看等監控預警功能。

2.3 模塊化設計

本項目采用的模塊化設計方法,不同模塊分別完成視頻識別處理、成數據編碼和通信傳輸,既增加了系統的穩定性,也降低了系統設計與實現的成本,有利于技術向產品的轉化。

3 預想研究路線

系統可以采用模塊化方法進行設計研究,并根據各個模塊之間的邏輯工作順序確定研究順序。整體設計中,技術路線主要分為兩大類,一類是針對“視頻圖像特征感知”的算法研究,另一類是系統硬件平臺的設計研究。在項目實施的前期,兩類工作可以并行推進,在中后期將相互影響,通過反復磨合以達到最佳的應用設計效果。

“視頻圖像感知”系統的設計涉及上位機軟件設計和硬件設計。軟件設計主要包括上位機程序和算法設計,硬件設計以DSP和ARM嵌入式設計為主,主要為算法和硬件系統固件提供可靠的硬件基礎。在設計過程中本著低成本、低功耗、高性能的宗旨進行設計。盡量降低硬件成本,使產品更具有較高的性價比。

DM6437是低成本,高度集成的高性能視頻信號處理開發平臺,可以開發仿真達芬奇系列DSP應用程序,同時也可以將該產品集成到用戶的具體應用系統中。方便靈活的接口為用戶提供良好的開放平臺。采用該系列板卡進行產品開發或系統集成可以大大減少用戶的產品開發時間。

“視頻圖像感知”系統平臺模型設計可以分為三個單元:圖像特征分析單元;視頻圖像壓縮傳輸單元;上位機應用程序單元。

4 應用前景

隨著經濟的發展,城市中需要進行視頻監控和監管的需求越來越大,這些都考驗著管理者的精力和能力。因此管理者和決策者為了避免在監管過程中由于人為操作失誤而導致事故發生,非常期望使用智能化、智慧化的視頻監管管理手段,利用科技深入發掘,研究視頻監管技術,提升視頻圖像數據處理的能力,可以為視頻監控的智能化操作提供便利。

基于物聯網的“視頻圖像感知”系統是在物聯網應用背景下的智能視頻監控、警報系統,在不需要人為干預的情況下,利用計算機視覺和視頻監控分析的方法對攝像機拍錄的視頻流數據進行自動分析,包括目標檢測、目標分割提取、目標識別、目標跟蹤以及對監視場景中目標行為的理解與描述,得出對圖像內容含義的理解以及對客觀場景的解釋,從而指導和規劃行動。

研究屬于人工智能在物聯網領域的應用,基于視頻圖像感知技術的發展可以通過物聯網的大背景進行大范圍、多場合的應用。可以應用在各種智能城市、智能學校、智能交通系統的建設之中,在當前市場上具有很大需求前景。項目在現有的視頻監控技術基礎上,通過技術攻關,解決網關設計、通信協議擴展和圖像特征提取等關鍵技術問題,能夠更好的解決視頻監控不夠智能的問題。基于物聯網的“視頻圖像感知”的功能核心就是發現“變化”。在發現了“變化”情況下,通過多種報警手段提醒管理人員和“變化”的人或物,從而減輕管理者的負擔。把管理者從繁雜的電視監控工作中解脫出來,提高工作效率,減輕資源浪費。通過該項目的實施,將為我國人工智能在物聯網領域可持續發展提供新思路。同時,也可極大地促進人工智能系統的推廣和應用,為“和諧社會”及“平安城市”的構建做出貢獻。

5 總結

基于物聯網應用的視頻圖像感知系統,數據交換采用基于物聯網的嵌入式智能網關通信方式,對算法進行重構與優化,降低算法設計與實現的復雜度。硬件設計采用基于DM6437和DM355/365的硬件組合結構,在保證圖像傳輸質量的基礎上,減少視頻數據細節的丟失,并充分考慮目標陰影的干擾,解決夜間光線較弱的情況下目標的檢測識別。

[1]Conzalez R, Woods R.數字圖像處理[M].北京:電子工業出版社,2003

[2]Coltuc D,Bolon P,Chassery J-M. Exact Histogram Specification [J]. IEEE TIP,2006,15(05):1143-1152

[3]趙春燕,鄭永果,王向葵.基于直方圖的圖像模糊增強算法[J].計算機工程,2005,31(12):185-187

劉繼光(1980-),男,吉林洮南人,講師,碩士,從事信息處理技術研究。

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