摘  要： 為實(shí)現(xiàn)區(qū)域管理的智能化和科學(xué)化，結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目，設(shè)計(jì)了一套基于ARM的嵌入式智能入侵檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用低成本、低功耗的ARM11芯片作為處理核心，利用嵌入式Linux實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)的視頻監(jiān)控以及入侵檢測功能，具有部署方便、穩(wěn)定性高、抗干擾強(qiáng)、價(jià)格低廉以及智能管理的特點(diǎn)。

　　關(guān)鍵詞： ARM；Linux；遠(yuǎn)程監(jiān)控；入侵檢測

0 引言

　　隨著嵌入式技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)正向著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化方向前進(jìn)。本文結(jié)合嵌入式技術(shù)提出了一套基于ARM的智能入侵檢測方案，系統(tǒng)通過遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)的視頻監(jiān)控和智能的入侵檢測實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域的自動化管理，從根本上實(shí)現(xiàn)無人值守或少人值守，從而有效節(jié)省人力資源，提高安全等級，實(shí)現(xiàn)區(qū)域智能化和科學(xué)化管理。因此，系統(tǒng)的研發(fā)具有較大的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

　　本文設(shè)計(jì)的智能入侵檢測系統(tǒng)采用C/S通信模式，由基于ARM實(shí)現(xiàn)的嵌入式視頻監(jiān)控端和基于PC或移動平臺運(yùn)行的客戶端兩個(gè)部分構(gòu)成[1]。其中，監(jiān)控端的設(shè)計(jì)目標(biāo)是能夠?qū)崟r(shí)采集監(jiān)控區(qū)域的視頻信息，并對其壓縮后利用實(shí)時(shí)傳輸協(xié)議進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸，同時(shí)能夠?qū)?shí)時(shí)圖像序列進(jìn)行運(yùn)動檢測，發(fā)現(xiàn)異常后立即記錄入侵物體的運(yùn)動軌跡，并向客戶端發(fā)出警報(bào)；客戶端可以通過操作平臺的監(jiān)控程序進(jìn)行遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行存儲和回放，以便日后查看或取證。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

　　智能入侵檢測系統(tǒng)的硬件包括主控模塊和擴(kuò)展模塊兩大部分。主控模塊是整個(gè)系統(tǒng)的控制中心和信息樞紐，選用了三星的ARM11芯片作為微處理核心，主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)電源管理、存儲管理、I/O管理以及多媒體信息處理等。擴(kuò)展模塊的視頻采集部分可選用低電壓COMS圖像傳感器，直接與主控模塊的Camera接口連接，若選用BNC接口的模擬攝像頭，則通過TVP5150模塊完成A/D轉(zhuǎn)換，同時(shí)也可選用USB接口的家用攝像頭；視頻輸出可選用電視機(jī)、PC顯示器或?qū)Ｓ帽O(jiān)控儀，通過AV-OUT與主控相連。網(wǎng)絡(luò)傳輸部分則通過路由器與局域網(wǎng)相連，利用網(wǎng)絡(luò)中的工作站、平板電腦或智能手機(jī)等設(shè)備實(shí)現(xiàn)監(jiān)控。硬件系統(tǒng)框圖如圖1所示。

3 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

　　基于C/S模式的入侵檢測系統(tǒng)由ARM智能檢測端和遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控端組成。其中，基于嵌入式ARM實(shí)現(xiàn)的主要功能在于完成視頻信息的處理、運(yùn)動物體的檢測以及非法入侵的處理，模塊處理流程如圖2所示。

　　3.1 視頻處理模塊

　　視頻處理模塊包括視頻采集、視頻壓縮以及視頻回顯三個(gè)功能，主要利用Linux內(nèi)核提供的Video4Linux2視頻設(shè)備驅(qū)動來實(shí)現(xiàn)[2]。V4L2框架為開發(fā)人員提供了通用的程序接口，Video設(shè)備的訪問路徑為/dev/video/videoX，用戶空間可通過ioctl函數(shù)對Video節(jié)點(diǎn)進(jìn)行控制，并可通過mmap函數(shù)將硬件空間與內(nèi)存空間進(jìn)行映射，以提高訪問速度。

　　在視頻采集過程中，CMOS攝像頭經(jīng)Camera接口驅(qū)動后映射成video0和video1兩個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)。其中，video0通過Codec通道可將YCbCr4：2：2格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成YCbCr4：2：0格式存放至Codec DMA分配的內(nèi)存中，最大分辨率可以達(dá)到4 096×4 096；video1通過Preview通道可將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為RGB（24 bit）格式并存放于Preview DMA分配的內(nèi)存中，如果將該內(nèi)存地址設(shè)置為Framebuffer，就可實(shí)現(xiàn)LCD的本地回顯。如果采用支持MJPEG格式的USB攝像頭，系統(tǒng)則需要利用ARM11芯片提供的JPEG硬件解碼形成YCbCr4：2：0數(shù)據(jù)并保存至內(nèi)存。

　　轉(zhuǎn)換后的實(shí)時(shí)流格式包括YCbCr4：2：0和RGB-24 bit。前者將被映射至MFC模塊的輸入緩存，經(jīng)硬件編碼后形式H.264數(shù)據(jù)，通過RTP協(xié)議傳送至互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；后者將用于本地監(jiān)控、視頻輸出以及入侵檢測模塊的輸入源。

　　3.2 入侵檢測模塊

　　入侵檢測模塊的主要功能是對監(jiān)控區(qū)域?qū)崟r(shí)采集的圖像信息進(jìn)行智能檢測，一旦發(fā)現(xiàn)入侵物體立即啟動警報(bào)，并在本地設(shè)備的Flash中自動記錄有關(guān)入侵物體的運(yùn)動場景。

　　目前，常用的運(yùn)動物體檢測方法包括幀間差分法、光流法和背景減除算法。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求，不同的檢測算法都是在可靠性、實(shí)時(shí)性以及準(zhǔn)確性之間取舍而來的。由于采用的是嵌入式硬件系統(tǒng)，其運(yùn)算能力和處理性能相對有限，因此本文選擇了幀間差分法和背景減除法相結(jié)合的Surendra背景更新算法作為入侵檢測算法[3]。

　　Surendra算法能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)的背景更新，其實(shí)現(xiàn)的基本思想是通過幀間差分法獲得入侵物體的運(yùn)動區(qū)域，保持該區(qū)域內(nèi)的背景不變，使用當(dāng)前幀來更新非運(yùn)動區(qū)域的背景，經(jīng)過有限次的迭代運(yùn)算后就可以較為準(zhǔn)確地建立起背景圖像，從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)更新。算法實(shí)現(xiàn)步驟如下：

　　（1）通過V4L2框架讀取攝像頭的第一幀圖像，并將其設(shè)置為背景B0，即：B0=I0。

　　（2）設(shè)置最大迭代次數(shù)為MAX，當(dāng)前迭代數(shù)為m=1。

　　（3）利用幀間差分法計(jì)算當(dāng)前幀圖像與前一幀圖像的幀差，并由此得到二值化圖像Di，即：

　　其中，Ii代表當(dāng)前幀圖像，Ii-1代表上一幀圖像，|Ii-Ii-1|為幀間圖像差分，T為設(shè)置的二值化閾值，Di（x，y）為幀間差分的二值化圖像在像素點(diǎn)（x，y）處的灰度值。

　　（4）由二值圖像Di更新背景圖像Bi，即：

　　其中，Bi（x，y）表示背景圖像在像素點(diǎn)（x，y）處的灰度值，a為迭代更新速度系數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，當(dāng)?shù)禂?shù)小于0.005時(shí)可以得到效果良好的背景圖像。

　　（5）迭代次數(shù)m=m+1，如果m≤MAX，返回步驟（3）繼續(xù)執(zhí)行；如果m>MAX，結(jié)束迭代，此時(shí)的Bi可視為當(dāng)前的背景圖像。

　　（6）獲得背景圖像Bi后，將其與當(dāng)前幀Ii進(jìn)行背景減除運(yùn)算得到差分圖像的灰度值di。同時(shí)，為進(jìn)一步強(qiáng)化運(yùn)動區(qū)域，減少像素灰度帶來的干擾，對di進(jìn)行二值化后得到DBi，即：

　　（7）設(shè)置認(rèn)定為入侵物體的像素個(gè)數(shù)最小值MIN，即選定閾值，當(dāng)灰度值等于255的像素個(gè)數(shù)大于MIN時(shí)則判定為入侵物體，系統(tǒng)將啟動警報(bào)，然后以圖片格式保存當(dāng)前幀Ii。

　　在模塊實(shí)現(xiàn)過程中，移植了Intel開源計(jì)算機(jī)視覺庫——OpenCV。利用IplImage數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲圖像信息；利用IplImage*cvCreateImage（CvSize size，int depth，int channels）函數(shù)為圖像創(chuàng)建首地址并分配存儲空間；利用void cvReleaseImage（IplImage**image）函數(shù)來釋放為圖像所分配的內(nèi)存空間；利用CvMat*cvCreateMat（int rows，int cols，int type）函數(shù)可將圖像信息轉(zhuǎn)換成數(shù)組存放；利用void cvCvtColor（const CvArr*src，CvArr*dst，CV_BGR2GRAY）函數(shù)可以將視頻幀轉(zhuǎn)換成灰度圖像；利用void cvAbsDiff（const CvArr*src1，const CvArr*src2，CvArr*dst）函數(shù)可以計(jì)算兩幀之間的差分灰度值；利用void cvThreshold（const CvArr*src，CvArr*dst，double threshold，double max_ value，int threshold_type）函數(shù)可對灰度圖像進(jìn)行閾值操作得到二值圖像[4]。同時(shí)，為了有效降低微處理器的占用率，對Surendra算法進(jìn)行了簡化[5]，使系統(tǒng)在每3幀圖像之間進(jìn)行一次更新運(yùn)算，在30 f/s的采集幀率下背景圖像更新的時(shí)間間隔為0.1 s，從而在保障檢測質(zhì)量的同時(shí)大大提高了系統(tǒng)性能。

　　3.3 網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊

　　基于監(jiān)控的實(shí)時(shí)性考慮，網(wǎng)絡(luò)傳輸控制采用了實(shí)時(shí)流媒體協(xié)議（Real Time Streaming Protocol，RTSP），該協(xié)議能夠?qū)崿F(xiàn)對實(shí)時(shí)媒體流進(jìn)行控制，按需傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，有效降低嵌入式系統(tǒng)的資源占用率。編碼后的H.264數(shù)據(jù)則采用穩(wěn)定可靠的TCP協(xié)議進(jìn)行傳輸，由于視頻幀信息的大小不一，需對其進(jìn)行傳輸前的封裝，具體的封裝流程如圖3所示。

4 結(jié)論

　　結(jié)合項(xiàng)目實(shí)際，本文設(shè)計(jì)了一套基于ARM的嵌入式智能入侵檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)采用C/S架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，其創(chuàng)新之處在于利用普通核“芯”做專業(yè)平臺，實(shí)現(xiàn)了通用接口，從而有效降低設(shè)備成本。其次，系統(tǒng)引入了智能入侵檢測，利用幀間差分和背景減除相結(jié)合的算法進(jìn)行背景更新設(shè)計(jì)，優(yōu)化后的算法既可以提高入侵檢測的準(zhǔn)確性，也可以保障系統(tǒng)監(jiān)控的實(shí)時(shí)性。測試結(jié)果表明，本方案適用于小區(qū)、倉庫以及停車場等環(huán)境的區(qū)域監(jiān)控，可實(shí)現(xiàn)基于以太網(wǎng)的遠(yuǎn)程多點(diǎn)監(jiān)控，也可實(shí)現(xiàn)基于無人值守的智能監(jiān)控。

參考文獻(xiàn)

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