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基于圖像處理的遠程監(jiān)控報警系統(tǒng)設(shè)計

2019-03-28 11:57:48張一楊
現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2019年3期
關(guān)鍵詞:圖像處理報警監(jiān)控

張一楊

摘?要:監(jiān)控報警系統(tǒng)是當今社會各個安防工作中采用的主要監(jiān)控手段,隨著信息處理技術(shù)和電子技術(shù)的快速發(fā)展,彌補了傳統(tǒng)監(jiān)控技術(shù)的靈敏度低、誤報率高等缺陷。針對傳統(tǒng)監(jiān)控手段的缺陷,結(jié)合機器視覺技術(shù),利用攝像頭采集監(jiān)控,對其進行圖像處理和入侵識別,并將報警信息利用TC35模塊遠程傳送,實現(xiàn)遠程報警功能。

關(guān)鍵詞:圖像處理;監(jiān)控;報警

中圖分類號:TB?文獻標識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.03.092

1?引言

監(jiān)控報警系統(tǒng)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)和生活中的各類場所和領(lǐng)域。傳統(tǒng)監(jiān)控報警系統(tǒng)多采用紅外監(jiān)控、微波監(jiān)控、模擬視頻監(jiān)控等技術(shù),存在靈活性低和較高誤報率的缺陷。本文對傳統(tǒng)的監(jiān)控報警系統(tǒng)加以改進,采用基于機器視覺技術(shù)的自動報警系統(tǒng),通過對所監(jiān)視區(qū)域的實時監(jiān)控,實現(xiàn)低誤報率和低漏報率的自動監(jiān)控功能。

2?硬件系統(tǒng)

基于圖像處理技術(shù)的防盜報警系統(tǒng)設(shè)計劃分為軟件部分和硬件部分,硬件由攝像頭、上位機和TC35i無線傳輸模塊組成。

攝像頭對所監(jiān)控的區(qū)域進行實時的圖像拍攝。拍攝到的圖像傳到上位機,由上位機識別軟件進行圖像處理和識別,識別到入侵信號后,通過串口控制TC35i模塊發(fā)送報警短信息。系統(tǒng)圖硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

3?軟件系統(tǒng)設(shè)計

監(jiān)控系統(tǒng)的軟件部分是基于Visual Basic環(huán)境編寫的上位機,軟件完成對監(jiān)控圖像的周期性采集,灰度變換、二值化和邊緣檢測以及入侵識別功能。

上位機在運行狀態(tài)下,周期性的對攝像頭拍攝的圖像進行采集,對被采集的圖像做預(yù)處理分析為識別入侵做特征量的準備,最后通過時幀差分法對前后兩幀圖像進行運算。根據(jù)運算結(jié)果與設(shè)定閾值的比較判斷是否有入侵信號,實現(xiàn)自動識別功能。程序流程圖如圖2所示。

3.1?圖像采集

在被監(jiān)控區(qū)域安裝攝像頭并對監(jiān)控區(qū)域進行圖像采集。本文選擇利用ezVidCap控件,上位機控制USB攝像頭對所監(jiān)控區(qū)域進行拍攝,并利用cmdSaveDIB_Click過程對所拍攝圖像進行周期性采集、保存。

3.2?圖像灰度化、二值化

上位機采集并保存的圖像為彩色圖像,需要對其進行灰度化、二值化的處理。上位機根據(jù)位圖的結(jié)構(gòu)和組成,定義圖像的寬度、高度和每一行圖像字節(jié)數(shù)等變量。使用GetObject函數(shù)獲取并計算出圖像的每個像素字節(jié)數(shù)Ps和總字節(jié)數(shù)Bs,通過為灰度圖像設(shè)定一個閾值K,灰度值小于K的像素置為0,灰度值大于K的像素置為255,實現(xiàn)fx二值化。

原理如下:

其中K為指定的閾值。

通過判斷對每個像素的每個字節(jié)賦值0或255,從而達到圖像灰度化、二值化的目的。

3.3?圖像邊緣檢測

圖像中的邊緣是目標圖像和背景圖像的分界線,用以區(qū)分目標和背景圖像。常用的邊緣檢測的算法包括Roberts算子、Sobel算子等,本文采用Roberts算子實現(xiàn)圖像的邊緣檢測。

邊緣的銳利程度由圖像灰度的梯度決定。梯度是一個向量,f指出灰度變化最快的方向和變化量。

3.4?時幀差分法

利用時幀差分法對前后兩幀圖像進行對比,記錄幀圖像內(nèi)字節(jié)數(shù)值為255的字節(jié)個數(shù),對其做差,并把結(jié)果與預(yù)先設(shè)定的閾值進行比較。如果結(jié)果大于閾值,上位機就會打開串口報警。否則,繼續(xù)進行比較。閾值的選取是通過大量實驗數(shù)據(jù)得到,經(jīng)過對不同場所的圖像采集及預(yù)處理,統(tǒng)計出不同場所下像素值255的像素個數(shù),其范圍表如表1所示。

表1是不同實驗環(huán)境下有人與無人時圖像比較結(jié)果,運算結(jié)果在可作為閾值設(shè)定的依據(jù)。

3.5?自動報警

如果時幀差分法得到的結(jié)果大于閾值,就會打開串口,向TC35i模塊發(fā)送AT指令,進行自動報警。需要報警的時候,上位機將報警短信發(fā)送至當前發(fā)送號碼。當報警成功后,界面的網(wǎng)絡(luò)提示框會顯示“號碼設(shè)置成功!請等待……”,當成功發(fā)送短信以后,界面網(wǎng)絡(luò)提示框會顯示“發(fā)送成功”。如圖3所示。

4?結(jié)論

本文對基于圖像處理技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)進行了分析和設(shè)計,利用攝像頭采集監(jiān)控圖像并傳至上位機,上位機是軟件周期性采集單幀圖像,實現(xiàn)了單幀圖像的預(yù)處理,即圖像的灰度化、黑白化和基于Roberts算子算法的邊緣檢測。通過實驗得出合適的閾值,結(jié)合背景差分法對前后兩幀圖像進行對比,實現(xiàn)入侵判斷。確定入侵信息后,通過串口利用AT指令控制TC35i模塊發(fā)送短消息,實現(xiàn)遠程報警功能。

參考文獻

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