浅谈面向多传感器智能监控系统的技术研究.doc

浅谈面向多传感器智能监控系统的技术研究.doc浅谈面向多传感器智能监控系统的技术研究 1 概述在视频监控领域中,其传统技术手段都是通过人员来实现人工监控动态目标,而这种监控方式的最大问题就在于人员容易疲劳, 难以实现对每路视频信号的实时监控,在出现突发事件的情况下,报警精确度也比较差, 经常出现误报、漏报现象, 要实现数据的事后分析也比较困难。所以, 为了能够彻底解决这些问题, 人们将基于计算机视觉的控制技术引入到视频监控系统中, 经过多年发展, 已经逐渐发展成为一种新型的视频监控技术, 即智能视频监控。本文主要设计一种基于声光联合定位的多摄像头智能化监控方案, 其工作流程可以概括为: 通过声源对目标进行自动定位处理, 然后再利用高性能的云台驱动系统来实现对特定动态目标的快速跟踪与监控。 2 智能视频监控系统的构成文中智能视频监控系统的硬件结构中主要包括视频采集控制模块、服务器模块以及行为理解和决策模块等。在整个智能监控系统的部署应用中, 主要采用分布式的控制方式, 将每个节点都作为相对独立的子系统来使用。所以, 在每个节点中, 都包括了音频和视频信号采集组件、防护罩以及云台控制组件等。对于系统中的视频采集控制模块,主要将摄像机作为目标信息获取的设备, D 图像传感器部件, 将采集到的输出信号经过视频信号处理电路后, 将其转换为标准的视频信号, 然后再通过以太网传送到服务器端, 这样就可以对其进行包括压缩和解码在内的一系列处理。对于系统的服务器端,又可以分为三个不同的子模块,分别是视频编码解码、视频处理以及窗口界面等。通常, 在视频的编码子模块中都采用 MPEG-4 视频压缩标准,实现对采集控制模块所传送过来的视频信号的压缩编码; 而视频解码模块则可以完成对码流的实时解码与播放; 视频的处理模块,则能够实现视场内运动目标的自动检测与实时识别, 从而实时掌握和获取目标的状态信息。对于系统中的行为理解与决策模块,主要功能就是通过初步处理后的图像数据,对其中的目标特性进行进一步的深入分析和挖掘, 从而实现对视场内各种类型目标行为的深度理解, 完成对客观场景的最终解释过程, 为智能化系统的决策提供支持。在该模块中,还包括了三个组件,即:理解、状态估计与决策推理等。 3 关键技术研究 云台控制系统与技术可以将监测获取的目标位置输入到云台控制系统中,作为其输入信号使用, 从而实现云台跟随运动目标移动的控制过程, 将运动目标一直位于系统监控视场的中心。在此过程中, 为了能够为云台的跟踪提供灵敏的响应速度以及较高的跟踪精度, 可以在系统中设置多个控制和调节器件,分别实现对位置、转速和电流的调节和控制。针对那些快速移动的目标, 为了能够对其进行精确跟踪, 采用永磁直流力矩电动机作为执行元件, 这也是考虑到这种元件更适用于高精度的位置伺服系统以及低速的控制系统中。 运动目标检测技术现在所广泛采用的运动目标检测,就是要从连续变换的序列图像中, 将发生变化的区域进行识别、分割处理。一种常用的检测算法为帧间差分法, 可以较好地使用环境的变换, 完成对运动目标的检测, 但该算法所得到的像素点不够完整, 因此需要对其进行形态学处理, 进而得到更加完整的运动目标。在对监控图像进行处理之前都需要预处理过程, 从而消除由于各种因素所造成的噪声, 这些因素主要包括天气、光照强度、传感器质量等,进而改善图像的质量和效果