基于視頻圖像采集移動目標檢測系統(tǒng)的設(shè)計

劉立軍

摘要：在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，視頻圖像采集移動目標檢測是其關(guān)鍵技術(shù)，為了能夠?qū)崟r檢測視頻序列幀中出現(xiàn)的移動動目標，獲得移動目標參數(shù)，進而獲得移動目標的運動軌跡。本文對視頻圖像采集移動目標檢測系統(tǒng)的構(gòu)成，和系統(tǒng)中圖像處理技術(shù)、視頻、運動目標檢測算法進行了研究，并在計算機及嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)了移動目標的檢測。

關(guān)鍵詞：視頻圖像；移動目標檢測；視頻監(jiān)控；嵌入式

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）28-0168-03

隨著科技的進步，人類社會早已經(jīng)進入了信息時代。在信息時代的大背景下，各種科技技術(shù)成為領(lǐng)軍者，而在科技研究領(lǐng)域中，計算機視覺和視頻圖像處理等成為熱點。計算機視覺屬于綜合性交叉學(xué)科，英文Computer Vision，是代替人類來實現(xiàn)某種功能的。對采集來的圖像或視頻序列通過計算機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)，是實現(xiàn)監(jiān)控場景中的運動目標檢測的監(jiān)控系統(tǒng)，通過對攝像機或傳感器采集來的視頻圖像進行自動智能的分析和處理來實現(xiàn)[1-3]。在傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，存在及時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

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——異常情況報警——遠程數(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)控移動目標檢測系統(tǒng)只是其中一部分，要求能實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)采集、圖像數(shù)據(jù)處理、實時結(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

2.1系統(tǒng)硬件構(gòu)成

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

（1）系統(tǒng)通過ADV7181B將攝像機輸出的視頻信號解碼成ITU-R BT.656標準的YCbCr4：2：2格式的數(shù)字視頻信號；

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

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

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

2.2視頻輸入及顯示模塊

由ADV7181B、I2C ADV Config兩個模塊組成視頻輸入，CCD攝像機將采集到的PAL制式模擬視頻信號，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，該芯片是能夠自動識別，通過內(nèi)部3個54MHz高速ADC完成A/D變換，輸出標準的數(shù)字信號，系統(tǒng)對ADV 7181B內(nèi)部寄存器通過I2C ADV Config模塊進行相應(yīng)配置，使解碼輸出為8位串行信號，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時鐘信號的PLL鎖相環(huán)，存放中斷向量的On-Chip Memory，系統(tǒng)程序存儲空間Flash及其Tristate Bridge，CPU處理存儲空間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間隔定時器，System ID外設(shè)識別符等標準外設(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PARALLEL_ADD多路加法模塊、3個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，用于實現(xiàn)移動目標提取。圖像處理模塊完成了移動目標檢測的初步操作，移動目標參數(shù)的計算由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

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

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，移動目標提取；

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

4實驗結(jié)果分析

對本系統(tǒng)移動目標檢測算法，我們采集一段視頻圖像進行功能仿真，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)計了一種基于視頻監(jiān)測移動目標檢測系統(tǒng)。因為本系統(tǒng)的主要目的是對圖像實時采集和移動目標檢測，所以，對計算機算法的復(fù)雜度的要求不高，并進行相應(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有效地進行圖像采集與移動目標進行檢測。

參考文獻：

[1] 郝菲.智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標檢測與跟蹤的研究[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的實時運動目標檢測與跟蹤系統(tǒng)[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)），2011.

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

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