视频监控系统及其在Blackfin上的应用及优势
来源： 作者： 发布时间：2014-12-05 09:26:00 浏览量：清华大学自动控制系的智能跟踪算法采用单高斯背景建模的背景减除方法进行运动检测，在目标分类阶段，结合了基于运动特性的分类和基于形状信息的分类两种方法，利用人体、车辆的长宽比例、梯度直方图和运动周期性等对运动物体进行分类。在对同类目标跟踪时，采用基于区域的算法，判断连续的各帧之间运动物体的质心位移方向和距离。基于上述三个阶段的算法，系统还能实模压电感器现人群跟踪，入侵检测，人、车数量统计，遗留物体检测，摄像头非法遮挡和移位报警等功能。
系统中，BF561的Core A用于实现H.264编码算法，Core B用于智能视频分析。Core A上同时运行uCos II操作系统以及RT共模电感P和TCP/IP协议栈。YUV4:2:2视频帧通过PPI（并行外设接口）以DMA的方式传送到SDRAM缓冲区。Core A和Core B共享帧缓冲区。铁芯电感Core B首先启动memory DMA把视频帧的Y（亮度）分量传送到Core B的片内存储区L1 SRAM的行缓冲区内。Core B对行缓冲区内的Y分量进行背景建模和后继的运动检测及目标跟踪。如果可视区域内出现指定类型的物体，Core B向Core A发送一个中断信号，Core A可以通过UART接口向本地控制台发送告警信息，或者通过网络接口向远程控制台发送告警信息；Core B还可以修改帧缓冲区，给目标加矩形边框以标识目标。Core A也通过一个memory DMA接收来自帧缓冲区的视频亮度和色度数据。编码器对Core B处理后的帧缓冲区进行编码。同时系统也可以通过另外一个PPI接口输出经Core B修改后的帧缓冲区，实时显示跟踪结果。目标跟踪算法是实时的，因此不会造成编码的延时。在未检测到运动物体时，编码器可以工作在低码率或低帧率状态下，甚至不编码。一旦检测到指定类型的运动物体，编码器即恢复正常工作，把压缩码流和对应时间通过以太网接口上传到管理系统。这样既能节约存储空间，又能方便事后对视频录像的检索。
该系统还可以通过UART或者以太网接口设定监控区域边界，用以标识入侵检测的监视范围。当有运动物体越过边界时，系统立即向控制台报警。控制台还可以向该智能监控终端发送指令改变它所执行的功能，从智能跟踪，到入侵检测，再到遗留物体检测或者清点人数等等，自由切换。没有Blackfin强大的处理能力和灵活性，在一个嵌入式处理器里实现如此复杂而众多的功能几乎是不可想象的。
5．智能视频监控的发展趋势
尽管智能视频分析在视频监控中已经得到一定的应用，但它还有很长的发展历程。一个比较理想的智能视频监控系统应该是大功率电感贴片电感器这样的：
如果有一天，城市的一角突然发生枪击事件。犯罪嫌疑人立即逃向不远处的轿车，试图驾车逃跑。然而，他的一举一动已经落入了公共安全监控网之中，难以遁形。首先，带有声音识别和声源定位功能的视频监控系统检测到枪声之后立即调整摄像头角度和方向，对准枪声来向，同时启动第一次报警，报告枪击发生的大致位置。该摄像头采集视频，检测运动人体，分析人物的行为特征，并立即定位、跟踪嫌疑人。定位后，通知系统内处于合适位置的多个摄像头提取嫌疑人面部特征，试图驾驶的车辆的车牌等，并上传到管理系统，建立数据库表项，分发到公安局，车站，机场，银行，海关等重点单位。监控系统转而跟踪该车辆。警方在嫌疑人运动的路上设置警力拦截和追捕。即使嫌疑人侥幸逃脱现场追捕，当他出现在全国任何一个摄像头前的时候，仍然无法逃脱被捕的命运。
这个系统中融合了多种先进监控技术。音视频结合，视觉成像和非视觉成像结合，目标跟踪和行为分析、特征识别相结合的全连通的智能视频监控系统将是未来安防系统的趋势。其中电感厂家的各项技术都已经分别得到了相当的发展。Blackfin在红外摄像头，相控阵麦克风等方面已有许多应用。而更准确，更快速，更鲁棒的智能视觉分析算法仍然是一个难点。ADI将会继续在智能视频监控领域与全球科研机构和企业合作，为我们创造更安全更美好的生活。
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