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一种基于物联网的视觉系统设计

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刘继光

摘要：视觉系统主要是对运动物体或目标的检测和识别，如校园、交通、家庭等。该文主要是针对一种基于物联网的视觉系统采用模块化方法进行设计研究，并根据各个模块之间的逻辑工作顺序确定研究顺序。整体设计中，主要分为两大部分，一类是针对视觉系统的算法研究，另一类是系统硬件平台的设计研究。

关键词：视觉系统物联网模块化硬件平台

：G424.31：A：1672-3791（2014）12（c）-0010-01

随着经济的发展，各种场合的智能安全防范是我国未来社会向智能化发展的重点方向，而视觉系统又是当前智能安全防范领域的技术热点，因此，开发一套功能和结构合理、包含多种技术和功能的高性价比的新型报警系统具有重要的现实意义。作为一种可以应用于多场合的模型，填补国内相关技术和产品的市场空白，具有广阔的市场应用前景。

1系统整体设计

基于物联网的视觉系统的设计涉及上位机软件设计和硬件设计。软件设计主要包括上位机程序和算法设计，硬件设计以DSP和ARM嵌入式设计为主，主要为算法和硬件系统固件提供可靠的硬件基础。在设计过程中本着低成本、低功耗、高性能的宗旨进行设计。尽量降低硬件成本，使产品更具有较高的性价比[1]。

视觉系统平台模型设计分为三个单元：图像特征分析单元设计、视频图像压缩传输单元设计、上位机应用程序单元设计。

2单元模块设计

2.1图像特征分析单元设计

图像特征分析单元设计中的重点问题是图像特征提取算法的设计。目标特征提取是从图像中获取目标的数据信息并进行相关分析的前提条件和关键环节，采用基于生物视觉特征的图像分类方法是图像特征提取技术，通过这种图像分类方法可以消除不同物体之间的阴影干扰，解决不同照明度下物体的跟踪识别问题。在该项目中，采用该项技术，系统可以明确地区分出多种不同的物体，过滤掉周围环境中类似于光照变化、阴影、场景变化等自然因素的影响。系统一旦发现监测画面中“可疑行为”，能够以最快速度对其进行分析，并以最佳的方式提供反馈或告警[2]。

2.1.1图像特征分析单元软件设计

图像特征提取算法实现需要考虑多种情况类型。

（1）区域内物体突然出现。

在预设检测区域突然出现原本不存在的物体或生物目标，立即触发报警并标记出该物体。

（2）区域内物体速度变化。

在预定监测区域内物体或生物目标移动速度发生变化，超过警戒值，立即触发报警。

（3）特定时间的运动变化。

在预定监测区域内对区域内物体或生物目标的运动方向或在特定时间段内对物体的运动状态进行监测。

图像特征分析单元中，为了减少软件设计复杂度，提高硬件系统的运行速度和工作效率，在该单元的具体实现中，将算法参数选择固化在硬件设计中。

在软件系统中，用户可以通过屏幕观察到回放视频、设置的监测区域以及算法功能检测的结果。视频处理器内部，依照所选择功能进行运算。每个功能都分为三个模块，学习模块、检测模块和自适应模块。学习模块负责算法开始时的初始化工作，包括读取用户界面设置参数，应用环境的模型训练，参数初始化等。检测模块是算法单元的核心，负责检测出满足监测要求的目标，将结果反馈给控制端。自适应模块是保证系统能够正常运行的模块，由于使用环境各异，会带来各种各样的干扰，此模块的设计的难点是如何解决光照变化、阴影、复杂环境、场景变化等因素带来的干扰，使之逐渐适应应用场景的变化。

系统设计中各个模块的具体功能设置。

（1）学习模块。

学习模块完成系统的初始化工作，对于整个系统以背景相减法为基础，每个算法功能都会包含背景学习模块，背景学习以统计学为依据，统计该点在训练时间内出现频度最高的点的像素值，并将其作为该点的背景模型。

（2）检测模块。

检测模块完成目标的检测工作，依据背景相减法，将那些接触到监测区域边界进入或离开监测区域内部的前景物体、设定范围内数量发生增减或者停留时间超过设定范围的前景物体当作检测目标。

（3）自适应模块。

自适应模块的目的是提高系统的健壮性，由于各种干扰的存在，自适应模块的作用非常重要。对于恶意遮挡、采集系统遭到破坏等情况，系统将发出警报，并在这种恶意破坏结束后自动重新开始工作。当系统内部逻辑崩溃时，系统能够实现系统复位。

2.1.2图像特征分析单元硬件设计

图像特征分析单元的硬件系统拟采用DSP为处理器核心，独立负责视频的智能识别和预警处理等任务，通过硬件连接，该单元与采集设备，显示设备发生交互，设备通过串口与图像压缩传输单元连接，通过图像压缩传输单元将警报传送至交通管理中心交由管理软件处理。

2.2视频图像压缩传输单元设计

视频图像压缩传输单元设计中需要解决的技术难点有两个方面。

（1）嵌入式物联网网关设计，通过网关设计解决系统与互联网的连接，实现对系统中的无线设备和参数进行设置、监测和控制的功能