趙 攀,盧 彬
(重慶郵電大學(xué),a.通信新技術(shù)應(yīng)用研究所;b.重慶信科設(shè)計(jì)有限公司,重慶 400065)
隨著科技的發(fā)展,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)已普遍應(yīng)用于軍事、交通、商業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)多數(shù)基于PC,由工作人員定時(shí)定點(diǎn)對(duì)監(jiān)控視場(chǎng)進(jìn)行控制,其不但實(shí)時(shí)性差,而且不具備智能性,使得應(yīng)用具有局限性。
近年來,隨著高速數(shù)字信號(hào)處理器的出現(xiàn),以嵌入式系統(tǒng)為依托、以網(wǎng)絡(luò)為通信平臺(tái)的智能視頻處理系統(tǒng)成為研究的熱點(diǎn)。筆者設(shè)計(jì)了用FPGA作為視頻預(yù)處理器,用TMS320DM6467(簡(jiǎn)稱DM6467)作為視頻主處理器,結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)法和目標(biāo)跟蹤法的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。本系統(tǒng)和其他視頻處理系統(tǒng)相比,具有體積小、功耗低、運(yùn)行穩(wěn)定、便于擴(kuò)展等技術(shù)優(yōu)勢(shì),有著廣泛的應(yīng)用前景。
本系統(tǒng)是基于FPGA+DM6467的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),它主要包括視頻采集、視頻預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、網(wǎng)絡(luò)傳輸、客戶端播放、報(bào)警系統(tǒng)等模塊。如圖1所示,攝像頭在前端進(jìn)行視頻采集,F(xiàn)PGA對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理,并將其結(jié)果存放在SDRAM中,DM6467從SDRAM中提取圖像進(jìn)行智能目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤,然后通過網(wǎng)絡(luò)將視頻數(shù)據(jù)發(fā)送到客戶端進(jìn)行播放,當(dāng)檢測(cè)到異常事件時(shí),自動(dòng)開啟報(bào)警系統(tǒng)及時(shí)地發(fā)出警告。
圖1 總體設(shè)計(jì)圖
本系統(tǒng)的硬件主要由客戶端和監(jiān)控終端兩部分組成,客戶端硬件設(shè)計(jì)是由高配置的計(jì)算機(jī)組成,視頻終端則主要由視頻采集模塊和視頻處理模塊組成。系統(tǒng)終端硬件設(shè)計(jì)圖如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)終端硬件設(shè)計(jì)圖
視頻采集模塊采用攝像機(jī)和高達(dá)800萬門Xilinx Virtex-4 FPGA處理器。攝像機(jī)采用CMOS的方式采集數(shù)據(jù),通過A/D轉(zhuǎn)換器TV5158將采集數(shù)據(jù)傳遞給FPGA處理器,F(xiàn)PGA處理器支持YCbCr/HDMI/HDSDI/VGA多種高清視頻輸入接口,并采用時(shí)分復(fù)用提高多路信號(hào)的輸入,利用DMA方式傳輸數(shù)據(jù)到DDR2中供DM6467使用,F(xiàn)PGA處理器的視頻預(yù)處理能力提高了監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
視頻處理模塊采用TI DM6467T芯片作為核心處理器,該芯片集成了高性能的TMS320C64x+DSP內(nèi)核和1個(gè)ARM926EJ-S內(nèi)核,內(nèi)置2組獨(dú)立的HDVICP協(xié)處理器單元,時(shí)鐘頻率達(dá)到1 GHz,能夠以5800 MI/s(百萬條指令/秒)的速度處理信息。其中DSP主要負(fù)責(zé)算法對(duì)視頻數(shù)據(jù)的處理,ARM主要負(fù)責(zé)與外設(shè)的通信,并將DSP處理后的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到監(jiān)控中心,它們之間也是通過DDR2進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的,而DDR2緩存實(shí)行兩級(jí)緩存的方式,提高了系統(tǒng)的時(shí)效性。另外DM6467T還包含豐富的外設(shè),例如USB、以太網(wǎng)接口、硬盤等,不僅擴(kuò)展了系統(tǒng)的緩存,還為數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)提供了可靠性。
本系統(tǒng)的軟件客戶端采用流媒體播放器和socket通信,監(jiān)控端則采用移植在DM6467平臺(tái)上的Linux系統(tǒng)作為開發(fā)環(huán)境。圖3所示是視頻的采集、檢測(cè)、跟蹤、播放模塊的軟件流程設(shè)計(jì)。采集模塊主要負(fù)責(zé)視頻的采集和存儲(chǔ),并響應(yīng)客戶端的云臺(tái)控制;檢測(cè)模塊則采用背景模型建立分割目標(biāo)的方法進(jìn)行檢測(cè),目標(biāo)跟蹤則根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行物體主動(dòng)輪廓跟蹤法進(jìn)行跟蹤,并將結(jié)果發(fā)送給客戶端播放。
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)常用的方法有幀間差分法、背景減除法、光流法[1-6],但其對(duì)于背景比較復(fù)雜的場(chǎng)景不適用,因而本文采用核密度估計(jì)(KDE)法來檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體。它是基于圖像在時(shí)間域和空間域上的馬爾可夫性,利用歷史幀數(shù)據(jù)來估計(jì)當(dāng)前幀像素的概率密度,通過閾門值來判斷當(dāng)前像素為運(yùn)動(dòng)前景物體或背景的。
核密度估計(jì)通過加權(quán)平均中心點(diǎn)位于采樣值的局部函數(shù)來估計(jì)未知的密度分布。從理論上講,只要有足夠多的樣本數(shù),它可漸進(jìn)收斂于任何形式的密度函數(shù)。給定某像素特征空間的一個(gè)樣本集{x1,x1,…,xN},觀測(cè)值xt的密度分布用P(xt)來估計(jì),公式為
圖3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)圖
式中:權(quán)值ai=,Kh=K(t/h)為核函數(shù),h 表示窗寬或帶寬,其中樣本容量N→∞ ,帶寬N→0。
在實(shí)際應(yīng)用中,核函數(shù)的選取對(duì)估計(jì)結(jié)果影響不大,但核帶寬h的選取更為重要。帶寬h過小,估計(jì)偏差過高,估計(jì)得到的密度函數(shù)不夠光滑,容易受到噪聲影響;帶寬h過大容易造成過光滑,從而丟失重要信息。
本文采用常見的高斯密度函數(shù)作為核函數(shù),采用相鄰兩幀樣本的灰度絕對(duì)差的中間位數(shù)作為背景估計(jì)的帶寬。假設(shè)局部分布服從N(μ,h2)高斯分布,那么(xixi+1)的絕對(duì)差值將服從高斯分布N(μ,2h2)。所以有高斯分布的對(duì)稱行及樣本中位數(shù)的定義,可得h=m/(0.68。其中,m為樣本中(x1-xi+1)的絕對(duì)值中位數(shù)。
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)如圖4所示。
目標(biāo)跟蹤算法實(shí)質(zhì)上就是基于區(qū)域、特征、模型的圖像匹配問題[7],考慮到區(qū)域匹配和特征匹配的精確性問題,本文采用基于動(dòng)態(tài)輪廓snake模型的跟蹤算法,它不僅適用于復(fù)雜的環(huán)境,而且具有良好的穩(wěn)健性。
式中:α為曲線的連續(xù)性控制參數(shù),β為曲線的光滑性控制參數(shù),Xs和Xss分別為X(s,t)對(duì)s的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)。
外部能量函數(shù)Eext=γEimage(X(s,t))由圖像的灰度、邊緣等特征獲得。對(duì)于I(x,y)一般采用以下圖像能量函數(shù)
式中:Gσ(x,y)為標(biāo)準(zhǔn)差為σ的二維高斯函數(shù),▽為梯度算法。為了使能量函數(shù)最小,snake必須滿足歐拉方程,即αX"(s,t)-βX?(s,t)-▽Eext=0 。能量平衡方程可視為驅(qū)動(dòng)力的平衡方程 Fint+Fext=0 。其中,F(xiàn)int=αX"(s,t)- βX?(s,t),控制著曲線的特性;Fext=-▽Eext,將活動(dòng)輪廓吸引到目標(biāo)輪廓,snake在內(nèi)力Fint的吸引驅(qū)動(dòng)下向目標(biāo)輪廓移動(dòng),而外力Fext在保持snake拓?fù)湫缘耐瑫r(shí),隨著snake的移動(dòng)變化,最終達(dá)到內(nèi)外力之和等于零,這時(shí),snake就停留在目標(biāo)輪廓上。
目標(biāo)跟蹤結(jié)果如圖5所示。
本文針對(duì)以往監(jiān)控系統(tǒng)的不足,結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)跟蹤算法和嵌入式技術(shù),設(shè)計(jì)了智能監(jiān)控系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性和穩(wěn)健性,可廣泛應(yīng)用于遠(yuǎn)程家居監(jiān)控、交通監(jiān)控、社區(qū)安防監(jiān)控等方面,為物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
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