視頻檢測技術的照明控制范文

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《智能建筑電氣技術雜志》2014年第二期

1基于向量機的人體檢測

1）運動目標的提取圖像從前端視頻經光端機編碼傳送，再解碼，最終利用視頻采集卡獲取，此過程中必定產生噪聲干擾等。另外，為了能夠有效的進行后期處理，在對視頻圖像中的目標進行提取之前要將所采集到的圖形預處理。預處理過程包括采用中值濾波，圖像灰度化等等。目標提取方式采用背景差分法，即用采集到的實時圖像減去提取的背景圖像，這樣就能得到圖中運動目標區域。為了提高精度，系統要求對背景圖像進行不斷更新。對背景的實時更新，主要采用差分法。提前先設定一張圖像A，A圖像要求能最客觀地反映出所要提取的背景，再重復拍多張圖像，與A圖像對比后，把特征值相同的圖形進行差分，最后留下差分結果比設定上限值小的圖片B，并將B作為背景圖像，否則取消對圖像的處理。2）運動目標的特征向量化通常采用降維法預先對圖像進行處理，因為中等大小以上的圖像都屬于高維圖像，這就已經給分類和學習帶來極大的困難。為了提高分類和學習效率，簡化分類學習設計，采取對圖像降低圖像維數的方法。可以通過提取圖像主要信息，將冗余信息刪除，得到便于SVM機分類和學習的圖像。降低圖像空間維數、提取圖像主要特征有多種方法，但現階段最為常用的幾種方法存在計算量大，復雜程度高等特點。因此這里采用星型向量表示法對圖像進行降維，提取出圖片的主要特征向量。如此，處理目標輪廓以外，其余的信息都與所要提取信息無關，從而也就簡化了圖像的提取，即僅有目標輪廓才是所要提取的特征向量。3）向量機判別器的訓練及分類器構成SVM分類器主要依據小樣本原理構造，因此所采用的樣本集對分類器的性能起著決定性的作用。通常樣本集包括人體樣本和非人體樣本兩種。兩種樣本是通過不同的手段去提取的，其中人體樣本有兩種獲取方式，一是采用前面所述的人體目標提取方法從拍攝的圖片集中提取得到；二是選取各種含有人體的圖像，用手工方式分割出人體［1］。而非人體樣本由于其種類的多樣性，通常其提取過程是非常麻煩的。需要獲得非人體樣本，需要通過大量的非人體樣本測試，由于非人體樣本數量巨大，迭代次數也隨之增大，相應測試手鏈速度也極具降低。要克服這個困難，必須減少樣本量，可以采用自舉方式。如選出各類型的非人體樣本，并與人體樣本組成樣本集。將其余的非人體樣本作為測試樣本進行測試，將測試結果中的非人體測試樣本再與前面的各類型非人體樣本同人體樣本一起作為樣本集，然后再將一部分非人體測試樣本送入SVM機中訓練等等，反復此過程，直到獲得所需要的非人體樣本［2］。在訓練分類器時，樣本是以向量的形式表示，經查相關文獻，16維向量時表示的精度效果較好，因此，可選擇16維向量來表示人體；將確定的樣本集，包含人體樣本，非人體樣本，以16維的向量形式表示，優化約束條件C＝100，送入SVM訓練，最終構成SVM分類器［2］。

2系統分析設計

2.1系統的硬件拓撲如圖2，整個硬件拓撲采用三層結構，第一層為管理層設置視頻檢測工作站一臺；第二層為傳輸層，包括交換機、串口服務器、視頻檢測處理器及光端機；第三層為現場層，包括前端視頻，現場照明控制器。整個系統采用傳統的以太網絡組成，方便其他系統聯網及聯動控制，而且穩定性較好。在上位機與控制器通信時設置串口服務器一臺，將以太網信號轉化為串口RS⁃485信號，有效最遠傳輸距離可達1200m，實現了前端管理機與現場控制器的遠距離通信，且穩定性較好；系統為了提高視頻畫面質量，保證視頻儀分析效率，采用光纖傳輸，在視頻傳輸中間分別采用一對光端機，視頻信號在經視頻檢測儀器分析后，將檢測結果通過以太網傳輸給上位機進行綜合分析，然后與現場照明控制器進行通信，并對燈具的開關狀態進行控制。如此實現了整個系統的硬件傳輸與通信。視頻檢測工作站是系統的核心，是整個系統的主服務器，橋接了其他的各個服務模塊。主要用于管理系統平臺所有的設備和與其他的管理服務器進行通訊和同步。串口服務器是為RS⁃232／485到TCP／IP之間完成數據轉換的通訊接口轉換器。將RS⁃232／485終端串口與TCP／IP網絡的數據雙向透明傳輸，提供串口轉網絡功能，有效地實現了上位機到終端照明控制器的數據通信。終端照明控制器1至控制器n可采用51系列單片機，單片機通信方式選擇串口通信，外設驅動電路由一個三極管組成，單片機輸出驅動三極管，三極管的導通與關斷決定線圈是否帶電，從而控制繼電器的閉合與關斷。原理見圖

2.2軟件分析設計為了便于控制照明系統中的設備，可以利用GIS技術將照明控制系統中設備的空間信息和屬性信息一一對應的結合起來，從而以一種直觀，形象，精確的方式對設備進行控制和管理。軟件設計原則：1）安全性原則，防止軟件不被隨意篡改，保證軟件安全運行；2）實時性原則，保證軟件對現場照明及照度情況的實時監測，并對照度進行分析，決定是否允許開啟燈具；3）用戶好友性原則，保證軟件界面的易接觸性，操作簡單化；4）穩定性原則，保證軟件使用過程中穩定，不誤操作、不失控；5）擴展性原則，在用戶對軟件功能提出更高要求時，軟件開發者應對軟件的后續開發提供擴展性支持。GIS設計的主要功能如下：1）圖面和文字結合方式顯示所需要的信息；2）可以縮放顯示地圖上任意對象或一點的詳細信息；3）可通過鼠標操作，查看每一個設備的相關書序及檢測信息，也可向被控對象發出控制命令；4）可通過編碼查詢對應現場設圖標，并能夠突出提示查詢結果；5）可對地圖界面進行基本的縮放、移動等操作；6）可通過不同顏色顯示設備的不同狀態，紅色：表示目前該設備故障；黃色：表示該設備通信中斷；綠色：表示該設備工作正常。為了方便物業人員管理，照明軟件設計模塊化，如圖4。用戶管理模塊是基于安全性的原則進行設計，由用戶登陸、權限設置、修改密碼、用戶注銷四個子模塊組成，防止非管理人員對軟件的任意修改或者發錯誤命令。其中用戶登陸流程圖見圖5。權限設置可根據不同身份的人員設定不同的優先級，比如Admin權限用戶具有最高優先級，可創建、修改和刪除系統管理員等，并對系統程序進行寫入、刪除和修改；比其低一級的系統管理員則只可對系統進行管理，無法完成對系統程序的寫入和刪除等操作。數據通信模塊主要進行數據采集及命令發送，主要收集前端視頻畫面監測結果的數據，綜合分析后，發送命令控制下端照明設備。數據通信模塊主要由串口通信及網絡通信兩個子模塊組成。其中串口通訊采用MSComm控件，其能夠提供一系列標準通信接口，可以建立我們所需的串口通信，能夠發出命令，并在交換數據的同時監測數據通信中的不同錯誤和事件。因此可以通過MSComm控件建立全雙工、事件驅動的高效且比較實用的通信程序。此通信控件也有許多的屬性，如：CommPort、Settings、PortOpen、Input、Output等。網絡通信子模塊用來接收并反饋每個照明區域內的基本數據，如接收本地檢測數據、反饋軟件分析后處理結果數據等等。網絡通信可以采用CSocket類技術，創建CSocket對象，然后進行編程。本數據控模塊由兩部分組成，一是用戶數據子模塊，包含用戶的資料、光照強度資料和視頻圖像資料。二是GIS數據庫，由屬性數據庫和空間數據庫組成，包含了有關GIS界面的數據。在基于視頻檢測技術的智能照明系統中，可以采用GIS地理信息技術將前端檢測設備與末端控制器及照明燈具的物理位置和設備的信息制成照明系統的地理信息。對于GIS模塊可以由4個子模塊組成，見圖6。GIS模塊中對地理要素進行分層，如前所述網絡結構分層一樣，不同的網絡結構放于不同的層，對于不同層中的每一個對象賦予一個編碼，這樣照明控制系統中的所有設備可以在地圖中按地理要素層形成一個編碼集合，通過查詢編碼方便地查找每一個對象，所有對象信息放于GIS數據庫，GIS數據庫兩部分組成，屬性數據庫，空間數據庫；屬性數據庫主要存放的設備及線路的屬性（攝像機，光端機，視頻分析儀，交換機，串口服務器，控制器，燈具），空間數據庫主要存儲是各設備及線路地理要素的位置，坐標等。如此查詢時可方便的瀏覽到各個對象的所有信息。GIS模塊可為整個照明控制系統的管理和維護帶來方便，大大提高了照明管理水平。GIS工作流程圖如圖7所示。查詢模塊可以對單個對象及多個對象進行查詢，根據地理要素編碼查詢到相應設備線路要素，并對其進行控制，以單個對象查詢為例，其流程圖如圖8所示。光線分析模塊是對外部光線數據采集與數據庫內數據進行分析對比，做出需要啟動燈或者不需要啟動燈的判斷，它是與視頻檢測結果結合做出判斷的，比如在視頻檢測有人情況下，光線較好時，不需要啟動燈具，在夜間或者重陰天光線不好時，需要做出啟燈命令。特殊處理模塊是針對建筑內特殊需要情況，對全部燈具進行強制關閉或者強制啟動，或者對單個燈或者一組燈進行強制關閉或者強制啟動，同時也作為智能化控制與手動控制的切換方式模塊。

3結束語

本文討論了視頻檢測技術在智能照明系統中的應用，采用支持向量機的分類器原理對視頻圖像進行處理，將處理結果送于視頻檢測工作站，工作站通過軟件管理自動實現了對現場照明燈具開關控制；同時提出了基于GIS界面下的軟件模塊方案，可實現對建筑照明系統的智能化，特別適合于人員密集的辦公室及教學樓智能照明控制，通過自動開關控制實現人來燈亮，人走燈滅，對于照明節能具有重要的意義。

作者：羅志遠單位：深圳機械院建筑設計有限公司