基于嵌入式Linux的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)

摘要：選用ARM11(S3C6410)處理器作為硬件平臺(tái)，嵌入式Linux操作系統(tǒng)作為軟件平臺(tái)，綜合運(yùn)動(dòng)圖像檢測(cè)的背景差分法和幀間差分法為算法，并與GSM模塊相結(jié)合，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種應(yīng)用于家居環(huán)境或私人辦公室無人值守的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。提出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的總體方案，并詳細(xì)介紹了系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)流程，最后對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。
關(guān)鍵詞：嵌入式Linux操作系統(tǒng)；ARM；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；幀間差分法；CSM

隨著社會(huì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步，人們的安防意識(shí)越來越強(qiáng)，而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通信技術(shù)，和數(shù)字視頻編碼技術(shù)的日益成熟，使基于計(jì)算機(jī)的多媒體視頻監(jiān)控系統(tǒng)成為可能。但是傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)因十分復(fù)雜，功耗和成本較高且需要值守，而無法應(yīng)用于諸如家居或私人辦公室等場(chǎng)所，為此，本文設(shè)計(jì)了一種以ARM11為核心處理器，嵌入式Linux為操作系統(tǒng)，在傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控的基礎(chǔ)上加入了目標(biāo)檢測(cè)的算法，并與GSM模塊相結(jié)合，已達(dá)到無人值守的目的。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)采用S／B(服務(wù)器／瀏覽器)工作模式，總體上分為服務(wù)器監(jiān)控模塊，短信通知模塊(GSM)和客戶查看模塊。服務(wù)器監(jiān)控模塊采用三星公司的ARM11(S3C6410)微處理器，開源的Linux操作系統(tǒng)，GSM模塊采用Q2403A芯片，當(dāng)監(jiān)控的畫面發(fā)生變化，即檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，服務(wù)器會(huì)將發(fā)生變化的圖像以圖片的格式存儲(chǔ)起來發(fā)送給客戶端，與此同時(shí)2403A會(huì)以短信的方式通知客戶，客戶可以通過IE瀏覽器來查看圖像的變化結(jié)果。系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)如圖1所示。

2 硬件結(jié)構(gòu)
本文采用廣州友善之臂公司的Tiny6410開發(fā)板，Tiny6410是一款以ARM11(三星S3C6410)作為主處理器的嵌入式板，該CPU基于ARM11-76JZF-S核設(shè)計(jì)，內(nèi)部集成了強(qiáng)大的多媒體處單元。硬件架構(gòu)如圖2所示。短信通知模塊的Q2403A為WAVECOM公司推出的一款GSM GPRS模塊，其體積較小，重量較輕，主要由射頻天線，內(nèi)部FLASH，SRAM和GSM基帶處理器，匹配電源和一個(gè)40腳的ZIF插座組成。GSM基帶處理器是核心部件，其作用相當(dāng)于一個(gè)協(xié)處理器，用來處理外部系統(tǒng)通過串口發(fā)送過來的AT指令。

3 軟件平臺(tái)
系統(tǒng)軟件平臺(tái)以Linux操作系統(tǒng)為基礎(chǔ)，首先在宿主機(jī)上建立交叉編譯環(huán)境，并安裝交叉編譯器arm-Linux-gcc。其次完成U-Boot以及Linux 2．6．33內(nèi)核的移植和編譯，構(gòu)建基于busy-box1．13．3的根文件系統(tǒng)，由于嵌入式服務(wù)器資源的局限性，包括內(nèi)存大小，CPU的
處理能力等。因此，在設(shè)計(jì)過程中需要對(duì)內(nèi)核進(jìn)行裁剪，在提高系統(tǒng)性能的同時(shí)減少了系統(tǒng)資源的占用，在剪裁過的Linux操作系統(tǒng)上編寫運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的應(yīng)用程序和短信報(bào)警程序。
3．1 嵌入式Linux下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
目前，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)測(cè)量的研究方向主要有2種，即：運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)用圖像處理的方法，大多數(shù)專家學(xué)者都把研究重點(diǎn)放在運(yùn)用圖像處理的方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，現(xiàn)在的比較有效的圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法主要是光流法和差分圖像法。一般來說光流發(fā)的時(shí)間開銷很大，其實(shí)時(shí)性和實(shí)用性。相反，圖像差分法比較簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，圖像差分法可分為2類：背景圖像差分法和幀間差分法。背景圖像差分法是傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法中最直接最簡(jiǎn)序列圖像當(dāng)前幀與背景圖像做減法運(yùn)算。由于運(yùn)動(dòng)物體和背景在灰度或色彩上存在差別，相減后所得的結(jié)果中每一像素的值和一個(gè)預(yù)先設(shè)定的閾值相比較，如果這個(gè)像素的值大于設(shè)定的閾值，則判定被監(jiān)控的場(chǎng)景中存在運(yùn)動(dòng)物體，總而得到運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)。背景圖像差分法原理設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，但同時(shí)也存在受光線，天氣等外界條件變化的影響較大。幀間差分法是一種通過對(duì)視頻圖像序列中相鄰兩幀做差分運(yùn)算來獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓的方法，它可以很好地適用于存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和攝像機(jī)移動(dòng)的情況，當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)異常物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，幀與幀之間會(huì)出現(xiàn)較為明顯的差別，兩幀相減，得到兩幀圖像亮度的絕對(duì)值，判斷它是否大于閾值來分析視頻或圖像序列的運(yùn)動(dòng)特性，確定圖像序列中有無物體運(yùn)動(dòng)，圖像序列逐幀的差分，相當(dāng)于對(duì)圖像序列進(jìn)行時(shí)域上的高通濾波。幀間差分法對(duì)光線等場(chǎng)景變化不太敏感，能適應(yīng)各種動(dòng)態(tài)環(huán)境，穩(wěn)定性較好，其缺點(diǎn)是：不能提取出對(duì)象的完整區(qū)域，只能提取出邊界，當(dāng)物體在前后兩幀中幾乎完全重疊時(shí)，則檢測(cè)不到運(yùn)動(dòng)的物體。鑒于背景差分法和幀間差分法的優(yōu)缺點(diǎn)，將兩種方法結(jié)合起來，使它們優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。在視頻圖像序列中，利用已有的背景差分法和幀間差分法作為啟示，將動(dòng)態(tài)圖像中連續(xù)兩幀差圖像和背景差圖像直接進(jìn)行與操作，再將結(jié)果進(jìn)行二值化處理得到運(yùn)動(dòng)結(jié)果。