王國(guó)榮，張偉光，楊 旭，余昌筠

(哈爾濱師范大學(xué))

0 引言

高校教室通常采用開方式管理，學(xué)生可以自主選擇教室進(jìn)行自習(xí)，照明設(shè)備通常由學(xué)生自主管理，教室經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“長(zhǎng)明燈”現(xiàn)象.據(jù)統(tǒng)計(jì)，高校教室占據(jù)整個(gè)校園總電量的40%以上，按照《建筑照明設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)GB50032-20》規(guī)定，教室的照明功率密度為9 W/m2，教室的大小標(biāo)準(zhǔn)尺寸為12 m×8 m，每天每個(gè)教室的用電時(shí)長(zhǎng)假設(shè)為12 h，每學(xué)年按照270 h計(jì)算，以一個(gè)高校200間教室為例，按照每年節(jié)電率平均30%計(jì)算，節(jié)約電費(fèi)大約為15～20萬人民幣[1].照明節(jié)電不僅能節(jié)省大量能源還能夠節(jié)省大量資金.

目前高校主要通過熱釋電紅外傳感器模塊檢測(cè)教室區(qū)域內(nèi)是否有人體存在，控制燈具開啟和關(guān)斷.熱釋電紅外傳感器模塊分為三部分：菲涅爾透鏡、熱釋電紅外感應(yīng)探頭、信號(hào)處理電路[2].其中，菲涅透鏡將人體發(fā)出的紅外線聚焦到熱釋電紅外感應(yīng)探頭上來增大感應(yīng)距離，并將探測(cè)區(qū)分為交替變化的明區(qū)和暗區(qū)[3].當(dāng)人體處在暗區(qū)中，無論人體如何動(dòng)作，傳感器都不能檢測(cè)到人體存在.只有人體在明區(qū)和暗區(qū)之間移動(dòng)，熱釋電敏感元感應(yīng)到紅外線的變化才能夠產(chǎn)生感應(yīng)電壓，經(jīng)過信號(hào)處理電路形成觸發(fā)信號(hào).另外，人體在明區(qū)和暗區(qū)之間的移動(dòng)速度越大，輸出電壓越大.人體在看書、學(xué)習(xí)時(shí)，身體動(dòng)作幅度很小，無法在視區(qū)之間形成有效的運(yùn)動(dòng)，也可能人體處于暗區(qū)中，會(huì)造成該模塊對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)有無人體進(jìn)行誤判，當(dāng)人體動(dòng)作幅度大一點(diǎn)，又會(huì)產(chǎn)生控制信號(hào)輸出.在教室照明燈控制中，誤判所造成的非正常開啟和關(guān)斷不僅影響學(xué)習(xí)和辦公，也會(huì)影響燈具壽命[4].

針對(duì)上述問題，該文提出利用圖像識(shí)別并結(jié)合熱釋電紅外技術(shù)，對(duì)檢測(cè)區(qū)內(nèi)是否存在人體進(jìn)行檢測(cè)、判斷，達(dá)到了人在燈亮、人走燈滅的效果.

1 模塊總體設(shè)計(jì)

目標(biāo)檢測(cè)傳感器模塊原理框圖如圖1所示，主要由五部分組成：熱釋電紅外傳感器部分、OV7725攝像頭部分、外部SRAM、STM32主控部分、通信接口部分.熱釋電傳感器部分主要檢測(cè)動(dòng)態(tài)人體目標(biāo)、OV7725部分檢測(cè)靜態(tài)、準(zhǔn)靜態(tài)人體目標(biāo)，STM32主控部分主要負(fù)責(zé)對(duì)采集的圖像進(jìn)行運(yùn)算、采集熱釋電傳感器觸發(fā)信號(hào)、與外接設(shè)備進(jìn)行通信.由于圖像數(shù)據(jù)占據(jù)內(nèi)存較大，該設(shè)計(jì)中使用外部SRAM對(duì)圖像處理算法的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ).該模塊外拓了USART、IIC、SPI、CAN、IO以及無線通信接口，方便用戶拓展使用.

圖1 目標(biāo)檢測(cè)傳感器模塊原理框圖

2 目標(biāo)檢測(cè)算法

該文選用幀差分法、背景差分法來判定人體是否存在于檢測(cè)區(qū)域內(nèi)，差分算法涉及到圖像處理技術(shù)包括灰度化、中值濾波以及二值化.幀差分法能夠檢測(cè)出人體微小動(dòng)作變化，但是當(dāng)人體處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)需要結(jié)合背景差分法來進(jìn)行判定.倘若檢測(cè)區(qū)域內(nèi)有面積比較大的雜物，需要結(jié)合兩種方法與定時(shí)器多次判定來區(qū)分雜物和人體.

2.1 幀差分、背景差分法

幀差分法主要是對(duì)視頻中相鄰幀或者是相隔一段時(shí)間的兩幀進(jìn)行差分運(yùn)算，如公式(1)所示，b(x,y,t)為當(dāng)前視頻幀，b(x,y,t-i)為前i時(shí)刻的視頻幀，p1(x,y,t)為差分后的圖像，T為二值化閾值，若差分圖像中某一位置像素值大于閾值T,則為前景，否則為背景[5].t時(shí)刻的幀差分圖像如圖2所示，從幀差分圖像可以看出人體處于準(zhǔn)靜止?fàn)顟B(tài).通過設(shè)定閾值T1，若差分圖像中白色像素點(diǎn)總數(shù)大于閾值T1，則表明人體處于準(zhǔn)靜止或者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，若小于閾值T1，則表明人體處于靜止?fàn)顟B(tài).

(1)

(a) t時(shí)刻的圖像 (b) t-i時(shí)刻的圖像 (c)幀差分圖像圖2 幀差分法圖

背景差分法與幀差分法類似，不同之處在于背景差分法采用當(dāng)前幀圖像與背景圖像進(jìn)行差分,在背景差分法中，關(guān)鍵部分是背景的更新[6].

公式(2)為t時(shí)刻的背景差分表達(dá)式，設(shè)b(x,y,t)為t時(shí)刻的視頻幀，a(x,y)背景圖像，p2(x,y,t)為差分后的圖像，T為二值化閾值.圖3為背景差分法圖，系統(tǒng)將判定為檢測(cè)區(qū)域內(nèi)無人時(shí)刻的圖像作為更新的背景圖像，統(tǒng)計(jì)圖3背景差分圖像中白色像素點(diǎn)總數(shù)并與閾值T2比較，白色像素點(diǎn)數(shù)目大于T2時(shí)可以判定人體存在于檢測(cè)區(qū)域內(nèi).

(2)

(a)當(dāng)前視頻幀 (b)背景圖像 (c)背景差分圖像 圖3 背景差分法圖

當(dāng)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)有面積較大的雜物，需要進(jìn)行背景差分、幀差分法來判定，背景差分法和幀差分法交替判定三次來區(qū)分人體或者雜物，詳細(xì)流程在軟件設(shè)計(jì)部分進(jìn)行闡述.

2.2 圖像處理

攝像頭采集到的圖片需要進(jìn)行預(yù)處理，減少噪點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的影響，減輕處理器的運(yùn)算負(fù)擔(dān).圖像灰度處理主要有分量法、最大值法、均值法、加權(quán)均值法幾種方式[7]，采用加權(quán)均值法能夠得到更好的灰度圖像[8]，該文選用加權(quán)均值法對(duì)采集的圖像進(jìn)行灰度處理，加權(quán)均值公式如(3)所示：

Gray=0.114B+0.578G+0.299R

(3)

圖像采集過程中會(huì)存在椒鹽噪聲，該文利用中值濾波去除椒鹽噪聲，選用的模板為3×3模板，中值濾波不僅能夠?qū)符}噪聲起到抑制的作用，而且能夠有效的將圖片邊緣信息進(jìn)行保留，圖4為中值濾波示意圖.

(a)加椒鹽噪聲的圖像 (b) 中值濾波的圖像圖4 中值濾波圖

該文需要對(duì)差分后的圖像進(jìn)行二值化，為了減小前景與背景的誤判，采用自適應(yīng)閾值算法對(duì)差分圖像進(jìn)行二值化，二值化圖如圖5所示.

(a)幀差分圖像 (b)二值化后的圖像圖5 二值化圖

3 硬件電路設(shè)計(jì)

硬件電路主要包括圖像采集電路、熱釋電紅外傳感器電路、外部SRAM以及通信接口電路[9].該文選擇的芯片為STM32F103ZET6，其最高頻率可達(dá)72MHz，自帶了64K字節(jié)的SRAM，因該文涉及到圖像算法，存儲(chǔ)一張320×240圖像數(shù)據(jù)就需要75K的內(nèi)存，所以需要將圖像數(shù)據(jù)

在外部SRAM進(jìn)行存儲(chǔ).

3.1 圖像采集電路設(shè)計(jì)

圖像采集電路OV7725圖像傳感器，有效像素為30W.直接利用STM32的IO口抓取數(shù)據(jù)困難，非常耗費(fèi)處理器資源，因此該文配合FIFO芯片(AL422B)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存.圖6為圖像

圖6 圖像采集電路

采集電路，STM32的PG13、PD3分別與OV7725的SDA、SCL引腳相連，用來配置OV7725內(nèi)部寄存器，STM32的PB3引腳控制U2是否將OV7725采集到的數(shù)據(jù)緩存到FIFO.FIFO的數(shù)據(jù)輸出位與STM32的PC0-PC7相連，STM32可通過控制PG14、PG15引腳對(duì)緩存數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取.

3.2 外部SRAM電路設(shè)計(jì)

該文選用ISIS公司生產(chǎn)的IS62WV5126靜態(tài)內(nèi)存芯片作為外部SRAM，內(nèi)存有1M字節(jié)，外部SRAM電路圖如圖7所示，該芯片與STM32的FSMC(靈活的靜態(tài)存儲(chǔ)控制器)進(jìn)行連接[10].將I/O0-I/O15、A0-A18、OE、WE、CS、UB、LB與STM32的FSMC接口的D0-D15、A0-A18、OE、WE、CS、UB、LB連接，選用FSMC的存儲(chǔ)塊區(qū)1的片選3來控制IS62WV5126.

圖7 IS62WV5126電路圖

3.3 紅外傳感器電路設(shè)計(jì)

紅外傳感器電路選用BISS0001芯片，其中內(nèi)置二級(jí)運(yùn)放，通過第一級(jí)運(yùn)放將信號(hào)進(jìn)行放大，耦合到第二級(jí)將信號(hào)再次放大，同時(shí)將信號(hào)抬高VDD信號(hào)的一半，然后進(jìn)入COP1、COP2雙向鑒幅器進(jìn)行比較.當(dāng)電壓幅度高于COP1、或者低于COP2時(shí)，則輸出觸發(fā)信號(hào).A引腳可以配置觸發(fā)、不可觸發(fā)兩種模式.STM32的PA1引腳與VO(控制信號(hào)輸出引腳)相連，STM32通過讀取PA1電平來決定是否開啟攝像頭采集圖像，電路設(shè)計(jì)如圖8所示.

圖8 紅外傳感器電路圖

3.4 通信接口電路

該模塊設(shè)置了豐富的通信接口：WIRLESS無線接口、USART、IIC、SPI、CAN、IO接口，用戶可以根據(jù)自己的需要選擇接口.外設(shè)接口電路如圖9所示.在CAN通信接口中，選擇TJA1050數(shù)據(jù)收發(fā)芯片.

圖9 外設(shè)接口電路

4 軟件設(shè)計(jì)

該文通過背景差分結(jié)合幀差分法以及定時(shí)器延時(shí)判定檢測(cè)區(qū)域內(nèi)是否存在人體.將外部SRAM劃分出4個(gè)區(qū)：SRAM0、SRAM1、SRAM2、SRAM3，每個(gè)區(qū)域占據(jù)75K字節(jié)，SRAM0區(qū)存儲(chǔ)當(dāng)前幀圖像數(shù)據(jù)，SRAM1區(qū)存儲(chǔ)從FLASH中讀出的背景圖像數(shù)據(jù)，SRAM2區(qū)存儲(chǔ)圖像算法處理后的數(shù)據(jù)，SRAM3區(qū)存儲(chǔ)幀差分法中上一幀圖像數(shù)據(jù).

系統(tǒng)程序流程圖如圖10所示，首先對(duì)外部SRAM、OV7725進(jìn)行初始化，初始化目標(biāo)標(biāo)志位flag=0，判斷次數(shù)I=0.熱釋電傳感器的輸出口與STM32的PA1引腳相連，將PA1引腳設(shè)置為浮空輸入模式.STM32通過讀取PA1引腳的電平來判定是否有目標(biāo)進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域內(nèi).當(dāng)讀取到高電平，表明有人體進(jìn)入檢測(cè)區(qū)，系統(tǒng)將判定結(jié)果通過數(shù)據(jù)流和高電平的方式傳送到通信接口.

圖10 系統(tǒng)程序流程圖

當(dāng)目標(biāo)標(biāo)志位flag為1時(shí)，定時(shí)器開啟并設(shè)定時(shí)間H，每隔H時(shí)間采集一次圖像進(jìn)行幀差分運(yùn)算，將前一幀圖像數(shù)據(jù)保存到外部SRAM3區(qū).當(dāng)前幀圖像數(shù)據(jù)存放外部SRAM0區(qū)，外部SRAM3區(qū)數(shù)據(jù)與外部SRAM0區(qū)當(dāng)前幀圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行幀差分運(yùn)算、圖像處理，將處理后的圖像數(shù)據(jù)存放在外部SRAM2區(qū).對(duì)處理后的圖像中白色像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，當(dāng)白色像素點(diǎn)總數(shù)大于閾值T2則表明有人體存在.若圖像中白色像素點(diǎn)總數(shù)小于閾值T2，表明人體處于靜止?fàn)顟B(tài)，將flag置0進(jìn)行背景差分判定.采集當(dāng)前幀圖像數(shù)據(jù)到外部SRAM0區(qū)，并讀取FLASH中的背景圖像數(shù)據(jù)到外部SRAM1區(qū)，對(duì)當(dāng)前幀和背景圖進(jìn)行背景差分運(yùn)算、圖像處理，將處理后的圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在外部SRAM2區(qū)內(nèi).對(duì)處理后的圖像中白色像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并且與設(shè)定的閾值T1進(jìn)行比較，若小于設(shè)定的閾值，則表明人體離開檢測(cè)區(qū)，也可能是外界環(huán)境因素對(duì)熱釋電傳感器造成的誤觸發(fā)，將判定結(jié)果通過數(shù)據(jù)流和低電平的方式傳送到通信接口.若大于閾值T1，則可能是面積比較大雜物或人體，需要結(jié)合幀差法判定.每當(dāng)上述過程完成一次，判定次數(shù)加一，判定次數(shù)I=3時(shí)，表明用背景差分、幀差分法各判定了三次.若沒有達(dá)到閾值T2，但是達(dá)到了閾值T1，則表明區(qū)域內(nèi)是面積比較大的雜物，而不是人體，判定結(jié)果通過數(shù)據(jù)流和低電平的方式傳送到通信接口.當(dāng)判定為沒有人體存在時(shí)，采集當(dāng)前圖像并更新初始背景到FLASH中，關(guān)閉攝像頭.

5 總結(jié)

該文設(shè)計(jì)的傳感器模塊可以對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)是否存在人體進(jìn)行判定，結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)和熱釋電紅外技術(shù)來判定人體是否進(jìn)入、停留和離開檢測(cè)區(qū)；采用背景差分、幀差分法結(jié)合定時(shí)器可以有效的區(qū)分檢測(cè)區(qū)域內(nèi)人體與雜物；圖像檢測(cè)方法可以有效避免熱釋電傳感器對(duì)被控設(shè)備頻繁的開啟和關(guān)斷；通過設(shè)定圖像閾值T1、T2以及定時(shí)器時(shí)間H可以改變?cè)撃K的檢測(cè)精度，兩種檢測(cè)技術(shù)的有效結(jié)合，增加了區(qū)域內(nèi)人體目標(biāo)檢測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性；該模塊外拓了豐富的通信接口，適用范圍更廣.該模塊可以應(yīng)用于高校照明節(jié)能系統(tǒng)中，達(dá)到人在燈亮、人走燈滅的效果，還可以用于警情判定中，來保障財(cái)產(chǎn)安全.