施永兵

摘 要：電力電子系統(tǒng)集成技術(shù)在高速通信監(jiān)控系統(tǒng)中具有十分重要的應用價值，在這種背景下，文章基于電力電子系統(tǒng)集成的認識，首先概述了高速通信監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展與技術(shù)，進而采用實驗方法，探討了高速通信監(jiān)控系統(tǒng)的界面設計。

關(guān)鍵詞：電力電子；系統(tǒng)集成；高速通信；監(jiān)控系統(tǒng)；界面設計

1 高速通信監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展與技術(shù)分析

1.1 系統(tǒng)發(fā)展概述

近年來，智能型視頻監(jiān)控的技術(shù)逐漸成熟，可對現(xiàn)有高速道路及路口監(jiān)視器所拍攝畫面進行影像處理，且可對不同場景下的影像作前景物件偵測，準確地分析個別物件的種類，達到對象分類的目的，以提供更快速的道路及路口視頻數(shù)據(jù)查尋服務。文章提出一套系統(tǒng)，可處理高速攝影機所拍攝的影像，通過使用者輸入相關(guān)參數(shù)來偵測可靠且有效的前景物件，并運用事先建立的知識庫通過推論引擎的運作，以穩(wěn)健地克服前景物件在不同場景所會面臨的問題，最后通過特征摘取與辨識系統(tǒng)區(qū)分不同種類前景物件，并同時標記出不同層級前景物件。

1.2 相關(guān)技術(shù)分析

基于地方環(huán)境與有限的監(jiān)控設備經(jīng)費，我國很多地方政府對開放空間監(jiān)控系統(tǒng)設備的規(guī)劃與設計未予以統(tǒng)一標準化，造成攝影機取像的分辨率、壓縮格式與視頻頻率等規(guī)格不一。此外由于架設時未將攝影機調(diào)整到最佳視角，造成拍攝的物體容易被切斷或遮蔽。這些外在的因素往往會增加監(jiān)控系統(tǒng)分析的困難度。目前路口監(jiān)視系統(tǒng)偵測汽車等前景物件的相關(guān)文獻，大部份是先建立背景模型然后進行前景物體偵測。有學者借助整體統(tǒng)計特征的梯度密度與密度變異數(shù)及四種型態(tài)區(qū)域Harr-like特征，可偵測不同明暗、顏色、大小與位置的車牌，其梯度密度的概念，可用于偵測車牌可能的區(qū)域，做為后續(xù)影像處理車牌偵測的依據(jù)。Kamatetal提出Hough轉(zhuǎn)換偵測車輛邊界與車牌所構(gòu)成的線，做為知識庫分類不同角度車輛的依據(jù)。Brown針對數(shù)字視頻監(jiān)控提出在任意攝影機視角或場景下，根據(jù)對象的橢圓形信息、移動與周期性等特征參數(shù)，利用傳統(tǒng)分類與正規(guī)化分類兩種技術(shù)進行人與車輛對象分類的方法。

2 高速通信監(jiān)控系統(tǒng)的界面設計

由于本系統(tǒng)定位為輔助系統(tǒng)，是以加快使用者檢索影片的速度為前提做系統(tǒng)設計。在進行影像分析前，需要使用者對目前分析的影片作相關(guān)參數(shù)設定。首先在第一個參數(shù)設定接口中。使用者可以選取想要分析的影片，其影像會在對話框中播放一小段，讓使用者可以了解影片中是否下雨、是否有開車燈與紅綠燈是否存在于畫面中，并對這些環(huán)境變量做設定。其中系統(tǒng)可由使用者設定的影片拍攝時間知道，所處理的影片是在光線充足的白天或者是只剩下輔助光源的夜間所拍攝的。系統(tǒng)可經(jīng)由此一時間參數(shù)決定前景物件偵測的算法，來達到提高對象的偵測率與降低假警報的發(fā)生。

開放空間的攝影機在裝設時，會因為需求的不同或周圍建筑物的限制，造成所錄制的場景相當?shù)亩鄻?。如果寄望用同一套方法就把所有場景的問題解決，在設計上會有相當大的盲點存在。為了提高系統(tǒng)對不同環(huán)境下偵測效果的強韌性與穩(wěn)定性，使用者可使用第二個設定參數(shù)來決定相似場景。這個參數(shù)可提供系統(tǒng)了解現(xiàn)在分析的影片是屬于預設場景中的哪一類別，即可利用相似的算法做影片分析。目前系統(tǒng)將影片分成三大類，第一種是對象移動方向為單一方向，如高速公路網(wǎng)關(guān)；第二種為對象移動方式不一定為單一方向，且對象移動時會有較多的遮蔽現(xiàn)象；第三種則為其它。

在使用者接口的第三個設定參數(shù)為區(qū)域設定，使用者可在影像平面上框選快車道、匝道等區(qū)域。經(jīng)過這個參數(shù)的設定可以有效的降低誤警報的發(fā)生。如果在匝道上偵測到汽車停止現(xiàn)象的出現(xiàn)，由系統(tǒng)知識庫可知此事件出現(xiàn)的機率相當小，因此系統(tǒng)會將這項偵測結(jié)果屏除。最后一個參數(shù)為對象形狀與運動方向的設定，在接口上可決定對象移動的主要方向，對象的大小。大型貨車、客車是以一個矩形來描述，使用者可決定在這場景下汽車大小的限制。普通小汽車則是利用橢圓形的型態(tài)來代表，這樣可以更貼切對象的物理形狀，同樣也可決定小汽車在這場景中大小的限制。當系統(tǒng)偵測到該物體大小超過或低于所設定的值時，則可視為誤偵測。

將這些設定的時、空參數(shù)，結(jié)合原來系統(tǒng)設計時的判斷規(guī)則，可由推論引擎判斷出現(xiàn)在畫面中的對象為貨車、客車或者是汽車。并依照判斷的結(jié)果，將數(shù)據(jù)儲存于數(shù)據(jù)庫中，以提供后續(xù)的檢索動作。針對背景相減法所得的前景物件作分析，可避免影像中多個前景物件混合一起評估，以提高分析的準確率。本系統(tǒng)所使用的算法，用于分析背景相減法所得前景物件并判斷該物件屬于何種物件。該算法主要是應用橢圓形對對象特征的描述，進一步區(qū)分貨車、客車及小汽車三種物件。再分析對象中直線的分布狀況以驗證不同的物件。

3 實驗結(jié)果與討論

3.1 實驗結(jié)果

為了測試所開發(fā)的道路監(jiān)控視頻標記系統(tǒng)可行性，所采用的測試數(shù)據(jù)是直接拍攝真實道路的環(huán)境，由系統(tǒng)分析貨車、客車及小汽車的出現(xiàn)情況，所處理的影像解晰度為320×240?？捎蓪嶒灲Y(jié)果發(fā)現(xiàn)，當貨車、客車及小汽車這些物件出現(xiàn)在影像中，我們系統(tǒng)可以偵測其出現(xiàn)的時間點，并標記是何種對象于影像中。有了這些信息可加快相關(guān)人員檢視影片對象的速度。

3.2 討論

文章提出了可應用于高速監(jiān)控的視頻標記系統(tǒng)，可在背景變化下建立出快速、高適應性且穩(wěn)定的背景模型，并可摘取前景物件。當獲得道路監(jiān)視系統(tǒng)的前景物件時，可根據(jù)不同物件特性選擇適當特征，做為分類貨車、客車及小汽車的基準。利用橢圓形信息衡量前景物件的角度，區(qū)分貨車、客車及小汽車對象，再使用汽車具有明確線段的幾何結(jié)構(gòu)特性，經(jīng)過Hough轉(zhuǎn)換法評估不同方向直線，并將其量化為信賴值用來衡量不同物件的可能性?？偤弦陨霞夹g(shù)達成不同高速道路監(jiān)視視頻對象標記技術(shù)的開發(fā)。

參考文獻

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