摘要：隨著經(jīng)濟的發(fā)展，監(jiān)控設(shè)備在日常生活中被廣泛使用。本文介紹的嵌入式人感系統(tǒng)就是基于嵌入式操作系統(tǒng)之上，對監(jiān)控設(shè)備功能作了部分改良和拓展后，在安防領(lǐng)域的運用。本文從操作系統(tǒng)選擇、硬件結(jié)構(gòu)介紹和圖像處理、圖像識別算法的實現(xiàn)等方面，分別對嵌入式人感系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)進行了全面描述。在實際環(huán)境中的實驗表明：嵌入式人感系統(tǒng)對監(jiān)控現(xiàn)場出現(xiàn)的異常狀況實時、高效、精確地實現(xiàn)了判斷、報警功能。
關(guān)鍵詞：人感系統(tǒng)；嵌入式技術(shù)；圖像處理；圖像識別

0 概述
    隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展，各種各樣的監(jiān)控設(shè)備已經(jīng)隨處可見，在不同的領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用。但是諸如保密室、金庫、倉庫等關(guān)系到重大財產(chǎn)安全的場所，簡單的視頻監(jiān)控功能是無法滿足其在安防層面上的要求的。實際應(yīng)用中普遍使用的方式是：出現(xiàn)異常情況后，通過報警器報警，并將現(xiàn)場狀況通過監(jiān)控設(shè)備記錄下來，供警方在事后調(diào)查時進行取證。因此實時性極差，且由于受到報警器前端探測裝置的物理性能的限制，往往會因溫度、濕度、光照角度等環(huán)境因素的影響，而對監(jiān)控現(xiàn)場的狀況做出誤判，引起誤警的情況。同時，監(jiān)控設(shè)備的持續(xù)長時間工作也很浪費能源，不符合當(dāng)下節(jié)能環(huán)保的理念。如何降低誤判率，合理控制監(jiān)控設(shè)備的工作模式，已經(jīng)成為用于此類特殊場所的安防設(shè)備在下階段開發(fā)中一個重要的研究課題。
    本文研究的嵌入式人感系統(tǒng)正是應(yīng)用在此類特殊環(huán)境下的安防設(shè)備。本系統(tǒng)旨在對監(jiān)控現(xiàn)場狀況做出準(zhǔn)確、完整的判斷和快速、高效的處理，更好地實現(xiàn)安防的功能。
    考慮到本系統(tǒng)是對現(xiàn)有監(jiān)控設(shè)備功能的改良和拓展，需要簡單精悍、開銷不大、使用靈活方便，同時，當(dāng)出現(xiàn)部件損壞時要便于更換，還要美觀實用，從技術(shù)的角度而言，運用嵌入式技術(shù)是最為便捷合理的方式。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計
    隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，單個芯片具備了更強的處理能力，使得集成了多種接口已成為可能。同時，由于各類產(chǎn)品對于可靠性、成本、更新?lián)Q代要求的提高，使得嵌入式系統(tǒng)逐漸在同類產(chǎn)品競爭中脫穎而出，成為了IT界的新焦點。
    嵌入式系統(tǒng)被普遍認(rèn)可是一類以應(yīng)用為中心，以計算機技術(shù)為基礎(chǔ)、軟硬件可裁剪、滿足對系統(tǒng)功能、可靠性、體積、功耗、成本等嚴(yán)格要求的微型計算機系統(tǒng)。盡管嵌入式系統(tǒng)在體系結(jié)構(gòu)上處于主流位置，但在開發(fā)過程中采用的諸如Linux、OSGi或者Java都是開放式編程環(huán)境，不存在市場壟斷，且充滿創(chuàng)新，不斷發(fā)展。嵌入式技術(shù)已經(jīng)成為通信產(chǎn)品和消費電子領(lǐng)域的共同發(fā)展方向，并開始逐漸用于安防領(lǐng)域。同時，由于業(yè)界的廣泛關(guān)注，各類嵌入式處理器(硬件)、嵌入式操作系統(tǒng)(軟件)的開發(fā)也推動了嵌入式技術(shù)的進步和信息技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化的發(fā)展。
    鑒于嵌入式技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的信息采集和數(shù)據(jù)處理的功能，在承擔(dān)高要求、強負(fù)荷的同時，性能穩(wěn)定且卓越，所以本文在人感系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)中采用嵌入式技術(shù)。
    根據(jù)各類安防系統(tǒng)對信息處理的準(zhǔn)確性和實時性的要求，人感系統(tǒng)采用如下的設(shè)計思路：采用主芯片、圖像采集模塊和PIR紅外傳感器模塊的組合，由PIR紅外傳感器模塊對監(jiān)控現(xiàn)場中的狀況做持續(xù)主動檢測，當(dāng)出現(xiàn)異常情況時，通知主芯片控制圖像采集模塊進行定周期的圖像采集，并對采集得到的圖像進行處理和識別，根據(jù)判別結(jié)果，由主芯片執(zhí)行后續(xù)操作。若圖像采集模塊出現(xiàn)連續(xù)10個周期無異常圖像時，則關(guān)閉圖像采集模塊；否則，啟動報警裝置，并將采集得到的最后20個周期圖像壓縮存儲于存儲設(shè)備中或傳輸至終端設(shè)備上。通過利用這樣的雙重智能識別的方式來實現(xiàn)減少對監(jiān)控現(xiàn)場狀況可能產(chǎn)生的誤判和合理控制監(jiān)控設(shè)備工作模式的目的，真正達到智能安防的效果。

    圖中：PIR Senser(紅外傳感器模塊)，負(fù)責(zé)對監(jiān)控現(xiàn)場狀況進行物理監(jiān)測；CMOS<圖像采集模塊)，完成對監(jiān)控現(xiàn)場狀況的圖像采集；MCU(主芯片)，實現(xiàn)系統(tǒng)控制、圖像處理，周像識別等功能；IRLED(紅外LED補光)輔助功能模塊，當(dāng)監(jiān)控現(xiàn)場環(huán)境光線比較差的時候，為了有更好的圖像采集效果，通過該模塊進行紅外補光。
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2 硬件模塊結(jié)構(gòu)設(shè)計
    基于上一節(jié)系統(tǒng)方案設(shè)計的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)各個硬件模塊主要構(gòu)成如下：
2．1 PIR紅外感應(yīng)模塊
    PIR紅外感應(yīng)模塊在未斷電的情況下，是始終保持工作狀態(tài)的，只要當(dāng)監(jiān)控范圍內(nèi)出現(xiàn)了符合其觸發(fā)條件的目標(biāo)，它就會通過發(fā)送一個高電平信號的方式通知主芯片啟動圖像采集模塊，進而進行之后的相關(guān)操作。其仍然保持工作狀態(tài)。
2．2 圖像采集模塊
    圖像采集模塊由于其硬件性能的原因，如果以PIR紅外感應(yīng)模塊相同的工作方式長時間工作，一方面會非常耗電，不符合節(jié)能的設(shè)計初衷，同時對于其硬件部分也有很大的損害，減短模塊的使用壽命。因此，該模塊采用的是，當(dāng)需要進行圖像采集操作時，由主芯片啟動的方式工作。模塊啟動后，通過攝像頭部件定時對監(jiān)控范圍內(nèi)的場景進行圖像采集，并將采集到的圖像保存到主芯片中，由主芯片對圖像進行下一步的操作。在未接到主芯片令其停止工作的指令前，它始終保持循環(huán)執(zhí)行以上工作過程的狀態(tài)。
2．3 主芯片
    主芯片除了負(fù)責(zé)對PIR紅外感應(yīng)模塊狀態(tài)監(jiān)控、圖像采集模塊工作模式的控制和警報控制操作之外，還有一個非常重要的工作一對圖像采集模塊采集得到的圖像進行圖像處理、圖像識別和結(jié)果判斷，決定是否需要執(zhí)行相應(yīng)的警報控制操作。所以，在主芯片的選擇上既需要有充足的內(nèi)存空間，還需要具備較強的處理能力，綜合以上需求，最終確定選擇Samsung S3C6410這塊ARM7處理芯片來作為主芯片。
2．4 紅外LED補光
    紅外補光模塊是人感系統(tǒng)的一個輔助功能模塊，當(dāng)圖像采集模塊獲得的圖片亮度過低時，為了有更好的圖像采集效果，在圖像采集模塊工作時通過該模塊進行紅外補光。
    注；鑒于節(jié)能的原則，以上處于長時間工作狀態(tài)的電路模塊使用的都是3．3～5．0V的直流電源。

3 軟件模塊設(shè)計
    鑒于人感系統(tǒng)的特點，軟件模塊設(shè)計的研究內(nèi)容主要是主芯片對監(jiān)控現(xiàn)場中異常狀況的圖像采集，以及之后的圖像處理和圖像識別算法的相關(guān)技術(shù)，不包括圖像傳輸和圖像壓縮存儲方面的內(nèi)容。
    隨著監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)的提取和有效監(jiān)測已經(jīng)成為圖像處理、圖像識別中的關(guān)鍵技術(shù)。在圖像序列中如何精確地提取出具有實際意義的對象實體，是之后根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值對對象實體進行圖像識別的基礎(chǔ)。
3．1 對象提取
    對象提取的常用方法有，幀間差分法、背景差分法和光流法。幀間差分法是基于時間序列圖像上的差分方法，對外界干擾不敏感，可以避免一些不必要的噪聲干擾，但通常難以獲取檢測目標(biāo)的完整輪廓；光流法是利用圖像序列中的像素強度的時域變化和相關(guān)性來確定各自像素位置的狀況，由于該方法是對每個像素點的位置確認(rèn)，且運算公式復(fù)雜，計算量比較大，不適合用于對實時性要求比較高的系統(tǒng)中。鑒于實際需求等因素的考慮，在本設(shè)計中采用最直接、最簡單的背景差分法來對圖像采集模塊得到的圖像進行對象提取。
    背景差分法需要事先將背景圖像存儲起來，供以后差分時使用，因此在人感系統(tǒng)啟動時，圖像采集模塊會隨之啟動，采集并存儲當(dāng)前幀的圖像，然后系統(tǒng)進入正常工作模式。由于新出現(xiàn)的對象實體在灰度上和背景的灰度會存在較為明顯的差異，這樣作差之后的圖像中新出現(xiàn)的對象實體會有較大的灰度值。背景差分法就是基于此原理，通過對當(dāng)前圖像和背景圖像作差的方式，將對象實體從背景中提取出來。
    假設(shè)當(dāng)前幀二值化后的圖像為Ni，背景圖像二值化后為B，圖像閾值為pt，那么背景差分二值化后的圖像為：
   
    這樣，當(dāng)背景差分二值化后圖像的灰度值為255的像素點都被視為對象實體目標(biāo)點。
3．2 對象識別
    對象識別就是對提取得到的對象實體目標(biāo)點的面積與預(yù)設(shè)閾值的比較。
    當(dāng)完成了對象提取步驟后，需要根據(jù)實際情況選取適當(dāng)?shù)拈撝礣，對獲得的對象實體進行判斷。當(dāng)對象實體目標(biāo)點組成的連通域的總面積大于閾值T時，視為出現(xiàn)異常情況，通知主芯片啟動報警裝置；當(dāng)對象實體目標(biāo)點組成的連通域的總面積小于閾值T時，視為PIR紅外傳感器模塊被誤觸發(fā)或者觸發(fā)PIR紅外傳感器模塊的物體不是&ldquo;入侵者”，非異常情況，無需啟動報警裝置。
3．3 圖像處理
    背景差分法能夠簡單地將對象實體從背景中提取出來，能完整獲得對象實體的位置、大小、形狀等信息，但是由于其自身算法的限制，該方法往往會遇到噪聲和外界環(huán)境變化帶來的影響。
    由于噪聲的影響，會使一些本不屬于對象實體上的點被錯誤地歸入對象實體目標(biāo)點，或者由于背景圖像中的噪聲，導(dǎo)致一些本屬于對象實體上的點被忽略。為了減少這類因素的影響，在圖像二值化操作之前，需要先對圖像去噪處理后再進行對象提取。另外，由于受到光線等環(huán)境因素的影響，圖像中會出現(xiàn)與目標(biāo)實體具有一定相同視覺特性的陰影像素點，若直接使用背景差分法，對象實體目標(biāo)點組成的連通域的總面積會因陰影像素點的存在而變大，使得對象識別時出現(xiàn)錯誤判斷。為此，在對象提取前，還需要對當(dāng)前幀在HSV色彩空間中進行陰影檢測。
   
    式中，I為當(dāng)前幀，B為背景圖像，S為陰影像素點。設(shè)定α為光源影響系數(shù)，光源越強，α越??；β是為了去除噪聲的影響。Ts、Th的設(shè)定是為了區(qū)分當(dāng)前幀和背景圖像之間的差別。
    為了進一步精確地獲取對象實體，在圖像識別前，需要運用諸如數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法，對背景差分二值化后的圖像進行處理，計算對象實體目標(biāo)點組成的連通域的總面積時設(shè)定一個統(tǒng)計閾值t，當(dāng)某個連通域面積小于t時，則該連通域的面積不計入總面積之中。
    至此，就可以比較完整地提取出對象實體，并在此基礎(chǔ)上進行較為精確的對象識別操作了。

4 實驗結(jié)果
    本實驗是為了驗證上節(jié)軟件模塊設(shè)計部分的對象提取、圖像處理和圖像識別算法的可實現(xiàn)性和實際應(yīng)用效果。(軟件環(huán)境：Linux；每幀大?。?52×288。)
    在一個封閉的辦公室中，啟動人感系統(tǒng)，然后有一個人進入并通過監(jiān)控區(qū)域，人感系統(tǒng)準(zhǔn)確判定出目標(biāo)為&ldquo;入侵者”。
    實驗效果圖如下：

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    圖2當(dāng)前幀圖像

    圖3圖像處理后對象處理得到的圖像
    實驗表明：硬件模塊可以正常、穩(wěn)定地運行，當(dāng)連接液晶顯示屏觀察圖像采集模塊工作狀態(tài)時，顯示效果良好，采集得到的圖像是352× 288像素的圖像，在不同的亮度條件下，采集得到的目標(biāo)都 比較清晰，表明圖像采集模塊可高效完成圖像采集任務(wù)。
    系統(tǒng)實驗效果完全達到了預(yù)期的設(shè)計要求，以嵌入式技術(shù)為基礎(chǔ)，有PIR紅外傳感器模塊、圖像采集模塊和主芯片組成的人感系統(tǒng)在安防環(huán)境下是穩(wěn)定、可靠、高效的。
    采用的圖像處理、圖像提取和對象識別算法，可以對監(jiān)控對象進行有效處理和識別判斷，達到了預(yù)期的實驗效果。

5 結(jié)論
    經(jīng)濟的發(fā)展、數(shù)字信息時代的到來，給嵌入式技術(shù)創(chuàng)造了巨大的發(fā)展空間，對于監(jiān)控設(shè)備在安防領(lǐng)域的運用提出了更多、更高的要求。嵌入式技術(shù)必將在安防領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用，特別是圖像處理與圖像識別方面。
    本文基于安防領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和特殊需求，結(jié)合嵌入式技術(shù)的獨特優(yōu)勢，采用嵌入式技術(shù)，以主芯片、圖像采集模塊和PIR紅外傳感器模塊構(gòu)建了人感系統(tǒng)。引入圖像處理和圖像識別算法，有效降低了誤判率，提高了系統(tǒng)實時性。