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基于DM642的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的DSP實(shí)現(xiàn)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,城市交通和基礎(chǔ)設(shè)施的不斷進(jìn)步,人們對(duì)安全的要求不斷提高,視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)廣泛用于小區(qū)安全監(jiān)控...
        【安防知識(shí)網(wǎng)】隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,城市交通和基礎(chǔ)設(shè)施的不斷進(jìn)步,人們對(duì)安全的要求不斷提高,視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)廣泛用于小區(qū)安全監(jiān)控、火警監(jiān)控、流量控制以及軍事、銀行、商場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)、地鐵等公共場(chǎng)所的安全防范。近年來(lái),數(shù)字視頻監(jiān)控正以其無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)逐漸取代模擬視頻監(jiān)控,為用戶(hù)提供更安全、更智能化的視頻監(jiān)控服務(wù)。智能監(jiān)控向網(wǎng)絡(luò)化,智能化,數(shù)字化發(fā)展。目前最先進(jìn)的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)具有智能化分析功能,以計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ),對(duì)實(shí)時(shí)場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤分析,并在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行行為理解分析,從而代替或者部分代替人類(lèi)進(jìn)行監(jiān)視活動(dòng)。

        近年來(lái),視頻監(jiān)控系統(tǒng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)層出不窮,而少有系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)層面的介紹。國(guó)內(nèi)外較為常見(jiàn)的系統(tǒng)設(shè)計(jì),一種是使用PC機(jī)作為算法運(yùn)行的硬件平臺(tái),如Morita等采用的C/S結(jié)構(gòu)[1]或Dias等采用的分布式結(jié)構(gòu)[2]。這種系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)是成本高,由于PC對(duì)數(shù)字圖像處理不易優(yōu)化,智能算法很難達(dá)到實(shí)時(shí)要求。另一種使用專(zhuān)門(mén)數(shù)字圖像處理器構(gòu)建硬件平臺(tái)。這種系統(tǒng)的最大不足在于隨著系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大、信息量增多,加大了服務(wù)器負(fù)擔(dān),進(jìn)而影響了整個(gè)系統(tǒng)。

        在算法研究上,視頻監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)包括:背景建立,動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),動(dòng)目標(biāo)提取與跟蹤,動(dòng)目標(biāo)智能分析。其中背景建立和動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是關(guān)鍵技術(shù)中的基礎(chǔ),其實(shí)現(xiàn)的好壞直接影響監(jiān)控效果。目前較常見(jiàn)的算法有:幀間差分法[3],背景差分法[4],光流法[5]等。已有很多仿真工作見(jiàn)報(bào)道,但是較少有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了的基于數(shù)字信號(hào)處理器DSP的嵌入式實(shí)時(shí)處理。

        本文設(shè)計(jì)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)遵循數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的發(fā)展趨勢(shì),綜合考慮對(duì)上述不足進(jìn)行改進(jìn),可以使用普通模擬攝像頭作為視頻源進(jìn)行本地實(shí)時(shí)智能監(jiān)控,也可以使用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)作為視頻源進(jìn)行遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)智能監(jiān)控。在算法上較好地解決了監(jiān)控算法背景更新,動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)。提出并實(shí)現(xiàn)了對(duì)可疑物報(bào)警、對(duì)貴重物體丟失報(bào)警等算法。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)
系統(tǒng)硬件

        本系統(tǒng)的硬件由多塊自行開(kāi)發(fā)的數(shù)字信號(hào)處理(DSP)板卡組成,主要提供對(duì)本地和遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控的硬件支持。每塊DSP板卡包括:基于TMS320DM642(TI多媒體數(shù)字信號(hào)處理DSP芯片,下文簡(jiǎn)稱(chēng)DM642)核心處理模塊,外設(shè)存儲(chǔ)器模塊,總線(xiàn)控制模塊,模擬視頻輸入模塊,PCI模塊。

系統(tǒng)軟件
DSP端軟件
        DSP板卡運(yùn)行多通道的智能監(jiān)控算法,算法以庫(kù)形式提供。軟件構(gòu)架則以算法庫(kù)為核心、DSP/BIOS[6]和RF5[7]為框架進(jìn)行構(gòu)建。DSP/BIOS是TI公司提出的高度優(yōu)化、可裁剪的DSP實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)內(nèi)核,提供了搶占式的線(xiàn)程調(diào)度,內(nèi)存管理,外設(shè)管理和可視化的調(diào)試工具等特性。RF5是一種基于DSP/BIOS的DSP軟件框架,提供了內(nèi)存管理策略,線(xiàn)程模型,通道封裝和算法管理。一臺(tái)服務(wù)器主機(jī)中可以安裝5張獨(dú)立的DSP板卡。
DSP軟件包括自啟動(dòng)、初始化、和線(xiàn)程創(chuàng)建。[nextpage]

        第五步動(dòng)態(tài)創(chuàng)建了1個(gè)算法處理線(xiàn)程(ProcessTsk)、2個(gè)PCI通信線(xiàn)程(SendTsk,ReceiveTsk)以及一個(gè)中斷服務(wù)子程序(PCI_ISR):ProcessTsk根據(jù)客戶(hù)端為每個(gè)通道設(shè)定的監(jiān)控規(guī)則,對(duì)通道中的圖像進(jìn)行算法分析,若有目標(biāo)違規(guī),則記錄違規(guī)場(chǎng)景,產(chǎn)生報(bào)警信息,否則送出原始圖像。SendTsk負(fù)責(zé)把ProcessTsk產(chǎn)生的報(bào)警信息或者圖像通過(guò)PCI傳輸?shù)絇C端;ReceiveTsk負(fù)責(zé)接收來(lái)自本地板卡的模擬攝像頭和來(lái)自PC端的網(wǎng)絡(luò)攝像頭圖像,以及PC端來(lái)的信息。并傳遞給ProcessTsk;PCI_ISR負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)來(lái)自PC端的請(qǐng)求,根據(jù)不同請(qǐng)求發(fā)送不同的旗語(yǔ),控制線(xiàn)程間的運(yùn)行。

        主機(jī)服務(wù)器準(zhǔn)備傳輸控制命令或者圖像的時(shí)候,向DSP發(fā)送中斷請(qǐng)求。PCI_ISR將響應(yīng)這些請(qǐng)求,根據(jù)主機(jī)服務(wù)器的不同信息向其他線(xiàn)程發(fā)送不同的控制旗語(yǔ):如果是PC端接收一幀圖像完畢,則向SendTsk發(fā)旗語(yǔ)PCI_READ_OK,表示可以接收下一幀圖像;如果是斷開(kāi)、連接通道請(qǐng)求,則向ReceiveTsk發(fā)送旗語(yǔ)PCI_WRITE_OK,表示可以接收信息。ReceiveTsk接收網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)或者模擬攝像機(jī)圖像和控制命令。如果收到圖像,將其存儲(chǔ)在SDRAM的一個(gè)緩沖區(qū)中,以待進(jìn)行算法分析;如果收到控制命令,將其存儲(chǔ)在由PC、DSP共同維護(hù)的一個(gè)緩沖區(qū)中。然后發(fā)起SCOM通信,把信息傳送到ProcessTsk維護(hù)的SCOM中。SCOM是RF5框架中的通信模塊,提供了隊(duì)列(Queue)和旗語(yǔ)(Semaphore)的雙重功能。

        ProcessTsk收到信息后,會(huì)使用視頻緩沖區(qū)和控制命令緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)作為算法參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。ProcessTsk計(jì)算完成后,會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的結(jié)果,比如警報(bào)或者處理信息。這些數(shù)據(jù)會(huì)保存在一個(gè)字節(jié)數(shù)組中,然后將其打包封裝成一個(gè)Message對(duì)象,將其發(fā)送到SendTsk維護(hù)的SCOM中,SendTsk接收到這個(gè)Message包后,對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的處理,然后發(fā)送到PC主機(jī)。

PC端軟件
        在服務(wù)器主機(jī)端,主要實(shí)現(xiàn)三個(gè)功能:(1)接收來(lái)自網(wǎng)絡(luò)攝像頭的視頻流并解碼,對(duì)應(yīng)模塊為網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)模塊;(2)構(gòu)建用戶(hù)界面,即客戶(hù)端模塊,記錄用戶(hù)算法設(shè)置、控制命令等,用戶(hù)可以根據(jù)自己的需求在規(guī)則設(shè)置界面中對(duì)特定的通道設(shè)置算法參數(shù)和控制命令等;(3)將圖像數(shù)據(jù)和算法參數(shù)、控制命令傳給DSP端,對(duì)應(yīng)模塊為后臺(tái)服務(wù)模塊。

算法設(shè)計(jì)與DSP實(shí)現(xiàn)
        基于DM642的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心是智能視頻監(jiān)控算法,本算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控目標(biāo)物越線(xiàn)產(chǎn)生報(bào)警,對(duì)貴重物體消失產(chǎn)生報(bào)警,對(duì)可疑物體產(chǎn)生報(bào)警。算法原理:首先利用改進(jìn)的幀間差分法來(lái)初始化背景模型,得到自適應(yīng)背景圖像[9];然后把當(dāng)前圖像和背景圖像做差分運(yùn)算;再使用動(dòng)態(tài)閾值法對(duì)差值圖像二值化,引入形態(tài)學(xué)噪聲濾波器來(lái)消除噪聲影響[8];進(jìn)而使用快速二值圖像連通域標(biāo)記算法提取動(dòng)目標(biāo);最后與用戶(hù)預(yù)先設(shè)置的警戒規(guī)則進(jìn)行比較,如有違規(guī),產(chǎn)生報(bào)警信息。[nextpage]

自適應(yīng)背景模型建立
        在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中背景模型建立的準(zhǔn)確與否直接影響到目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果的好壞。由于背景是個(gè)漸變的過(guò)程,所以采用了自適應(yīng)背景更新方法:在視頻圖像序列中先假設(shè)第一幀圖像為參考圖像I0,在隨后的圖像序列中找兩幀圖像I1和I2,要求運(yùn)動(dòng)部分在I0,I1以及I2中所占區(qū)域沒(méi)有重疊,將三幀圖像的灰度值平均得到圖像I:

        將圖像I與I0進(jìn)行比較,如果差別較大(差值超出某一閾值T0),則為目標(biāo)區(qū)域,否則為背景區(qū)域;在目標(biāo)區(qū)域,進(jìn)一步判斷I1與I2的灰度值,如差別不大(差值小于某一閾值T1),則可用I1或I2中對(duì)應(yīng)區(qū)域作為背景對(duì)應(yīng)區(qū)域,否則用I0中對(duì)應(yīng)區(qū)域作為背景對(duì)應(yīng)區(qū)域,經(jīng)過(guò)這一替代,就可以得到一個(gè)不包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的背景圖像Ib。然后用此參考圖像初始化背景圖像模型,公式如下:

差值圖像建立及二值化
        自適應(yīng)背景BL產(chǎn)生后,每一幀視頻圖像將與BL差分,并得到差分后的差值圖像,進(jìn)而進(jìn)行二值化。在這一過(guò)程中,閾值選取的優(yōu)劣是二值化結(jié)果好壞的關(guān)鍵。本文采用動(dòng)態(tài)閾值法進(jìn)行二值化處理。它的基本思想是對(duì)于需要二值化的每一幀差值圖像,確定一個(gè)最佳閾值,使圖像進(jìn)行二值化處理后,能方便而準(zhǔn)確的定位目標(biāo)物。具體過(guò)程如下。

        設(shè)差值圖像灰度值取值分布范圍為1~K,像素總數(shù)為N,灰度為i的像素?cái)?shù)為ni,則每個(gè)圖像灰度值的取值概率為:pi=ni/N。設(shè)以h為閾值將圖像分割為兩個(gè)區(qū)域A、B,灰度為1到h的像素和灰度為h+1到K的像素分別構(gòu)成區(qū)域A和B,各組產(chǎn)生的概率為:6.jpg

        以類(lèi)間方差作為衡量分離性能的準(zhǔn)則,極大化的過(guò)程就是自動(dòng)取定閾值的過(guò)程,因此,最佳閾值為:下載(3.64KB)

        2009-12-2110:08。換句話(huà)說(shuō),類(lèi)間方差最大的那個(gè)圖像灰度值就是當(dāng)前差值圖像的最佳閾值。

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
        動(dòng)態(tài)閾值確定以后,可根據(jù)此閾值對(duì)差值圖像進(jìn)行二值化,得到二值圖像。但是在背景和目標(biāo)中還會(huì)存在一定量的噪聲斑點(diǎn),再經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理后的圖像更有利于目標(biāo)提取,濾波后的二值圖像通常包含多個(gè)連通區(qū)域。本文采用改進(jìn)快速標(biāo)記算法對(duì)各連通域進(jìn)行檢測(cè)提取。該算法對(duì)原圖像只進(jìn)行一次掃描后通過(guò)特殊的邊界像素標(biāo)記,就能搜集足夠信息,可方便快捷的獲得目標(biāo)幾何特征參數(shù),算法分為像素掃描、整理等價(jià)表和圖像代換,共三個(gè)環(huán)節(jié)。[nextpage]

根據(jù)用戶(hù)設(shè)置的算法規(guī)則判斷報(bào)警
        得到動(dòng)目標(biāo)的外接矩形以后,對(duì)每一個(gè)目標(biāo)物進(jìn)行跟蹤監(jiān)控就具體化為對(duì)每一個(gè)矩形框的跟蹤監(jiān)控。這一過(guò)程中,用戶(hù)通過(guò)PC端的客戶(hù)端模塊中的用戶(hù)界面來(lái)選擇算法規(guī)則,實(shí)現(xiàn)對(duì)人或車(chē)的監(jiān)控。用戶(hù)可以在主機(jī)服務(wù)器界面中設(shè)定規(guī)則,包括對(duì)場(chǎng)景設(shè)置虛擬警戒線(xiàn)、警戒區(qū)域和違規(guī)行為(比如貴重物體消失報(bào)警,可疑物的出現(xiàn)報(bào)警,目標(biāo)物的越線(xiàn)報(bào)警)。一旦當(dāng)前幀有外接矩形違規(guī),則產(chǎn)生報(bào)警信息。

結(jié)語(yǔ)
        本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)支持多板卡,多通道以及網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。提供了一個(gè)完整的包括DSP硬件、軟件框架、算法及實(shí)現(xiàn)的解決方案,較好的解決了背景更新,動(dòng)目標(biāo)提取等監(jiān)控系統(tǒng)中的重要技術(shù)環(huán)節(jié),提出并實(shí)現(xiàn)了對(duì)可疑物的報(bào)警、對(duì)貴重物體的報(bào)警等實(shí)用算法。
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