视频检测技术的照明控制范文

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《智能建筑电气技术杂志》2014年第二期

1基于向量机的人体检测

1）运动目标的提取图像从前端视频经光端机编码传送，再解码，最终利用视频采集卡获取，此过程中必定产生噪声干扰等。另外，为了能够有效的进行后期处理，在对视频图像中的目标进行提取之前要将所采集到的图形预处理。预处理过程包括采用中值滤波，图像灰度化等等。目标提取方式采用背景差分法，即用采集到的实时图像减去提取的背景图像，这样就能得到图中运动目标区域。为了提高精度，系统要求对背景图像进行不断更新。对背景的实时更新，主要采用差分法。提前先设定一张图像A，A图像要求能最客观地反映出所要提取的背景，再重复拍多张图像，与A图像对比后，把特征值相同的图形进行差分，最后留下差分结果比设定上限值小的图片B，并将B作为背景图像，否则取消对图像的处理。2）运动目标的特征向量化通常采用降维法预先对图像进行处理，因为中等大小以上的图像都属于高维图像，这就已经给分类和学习带来极大的困难。为了提高分类和学习效率，简化分类学习设计，采取对图像降低图像维数的方法。可以通过提取图像主要信息，将冗余信息删除，得到便于SVM机分类和学习的图像。降低图像空间维数、提取图像主要特征有多种方法，但现阶段最为常用的几种方法存在计算量大，复杂程度高等特点。因此这里采用星型向量表示法对图像进行降维，提取出图片的主要特征向量。如此，处理目标轮廓以外，其余的信息都与所要提取信息无关，从而也就简化了图像的提取，即仅有目标轮廓才是所要提取的特征向量。3）向量机判别器的训练及分类器构成SVM分类器主要依据小样本原理构造，因此所采用的样本集对分类器的性能起着决定性的作用。通常样本集包括人体样本和非人体样本两种。两种样本是通过不同的手段去提取的，其中人体样本有两种获取方式，一是采用前面所述的人体目标提取方法从拍摄的图片集中提取得到；二是选取各种含有人体的图像，用手工方式分割出人体［1］。而非人体样本由于其种类的多样性，通常其提取过程是非常麻烦的。需要获得非人体样本，需要通过大量的非人体样本测试，由于非人体样本数量巨大，迭代次数也随之增大，相应测试手链速度也极具降低。要克服这个困难，必须减少样本量，可以采用自举方式。如选出各类型的非人体样本，并与人体样本组成样本集。将其余的非人体样本作为测试样本进行测试，将测试结果中的非人体测试样本再与前面的各类型非人体样本同人体样本一起作为样本集，然后再将一部分非人体测试样本送入SVM机中训练等等，反复此过程，直到获得所需要的非人体样本［2］。在训练分类器时，样本是以向量的形式表示，经查相关文献，16维向量时表示的精度效果较好，因此，可选择16维向量来表示人体；将确定的样本集，包含人体样本，非人体样本，以16维的向量形式表示，优化约束条件C＝100，送入SVM训练，最终构成SVM分类器［2］。

2系统分析设计

2.1系统的硬件拓扑如图2，整个硬件拓扑采用三层结构，第一层为管理层设置视频检测工作站一台；第二层为传输层，包括交换机、串口服务器、视频检测处理器及光端机；第三层为现场层，包括前端视频，现场照明控制器。整个系统采用传统的以太网络组成，方便其他系统联网及联动控制，而且稳定性较好。在上位机与控制器通信时设置串口服务器一台，将以太网信号转化为串口RS⁃485信号，有效最远传输距离可达1200m，实现了前端管理机与现场控制器的远距离通信，且稳定性较好；系统为了提高视频画面质量，保证视频仪分析效率，采用光纤传输，在视频传输中间分别采用一对光端机，视频信号在经视频检测仪器分析后，将检测结果通过以太网传输给上位机进行综合分析，然后与现场照明控制器进行通信，并对灯具的开关状态进行控制。如此实现了整个系统的硬件传输与通信。视频检测工作站是系统的核心，是整个系统的主服务器，桥接了其他的各个服务模块。主要用于管理系统平台所有的设备和与其他的管理服务器进行通讯和同步。串口服务器是为RS⁃232／485到TCP／IP之间完成数据转换的通讯接口转换器。将RS⁃232／485终端串口与TCP／IP网络的数据双向透明传输，提供串口转网络功能，有效地实现了上位机到终端照明控制器的数据通信。终端照明控制器1至控制器n可采用51系列单片机，单片机通信方式选择串口通信，外设驱动电路由一个三极管组成，单片机输出驱动三极管，三极管的导通与关断决定线圈是否带电，从而控制继电器的闭合与关断。原理见图

2.2软件分析设计为了便于控制照明系统中的设备，可以利用GIS技术将照明控制系统中设备的空间信息和属性信息一一对应的结合起来，从而以一种直观，形象，精确的方式对设备进行控制和管理。软件设计原则：1）安全性原则，防止软件不被随意篡改，保证软件安全运行；2）实时性原则，保证软件对现场照明及照度情况的实时监测，并对照度进行分析，决定是否允许开启灯具；3）用户好友性原则，保证软件界面的易接触性，操作简单化；4）稳定性原则，保证软件使用过程中稳定，不误操作、不失控；5）扩展性原则，在用户对软件功能提出更高要求时，软件开发者应对软件的后续开发提供扩展性支持。GIS设计的主要功能如下：1）图面和文字结合方式显示所需要的信息；2）可以缩放显示地图上任意对象或一点的详细信息；3）可通过鼠标操作，查看每一个设备的相关书序及检测信息，也可向被控对象发出控制命令；4）可通过编码查询对应现场设图标，并能够突出提示查询结果；5）可对地图界面进行基本的缩放、移动等操作；6）可通过不同颜色显示设备的不同状态，红色：表示目前该设备故障；黄色：表示该设备通信中断；绿色：表示该设备工作正常。为了方便物业人员管理，照明软件设计模块化，如图4。用户管理模块是基于安全性的原则进行设计，由用户登陆、权限设置、修改密码、用户注销四个子模块组成，防止非管理人员对软件的任意修改或者发错误命令。其中用户登陆流程图见图5。权限设置可根据不同身份的人员设定不同的优先级，比如Admin权限用户具有最高优先级，可创建、修改和删除系统管理员等，并对系统程序进行写入、删除和修改；比其低一级的系统管理员则只可对系统进行管理，无法完成对系统程序的写入和删除等操作。数据通信模块主要进行数据采集及命令发送，主要收集前端视频画面监测结果的数据，综合分析后，发送命令控制下端照明设备。数据通信模块主要由串口通信及网络通信两个子模块组成。其中串口通讯采用MSComm控件，其能够提供一系列标准通信接口，可以建立我们所需的串口通信，能够发出命令，并在交换数据的同时监测数据通信中的不同错误和事件。因此可以通过MSComm控件建立全双工、事件驱动的高效且比较实用的通信程序。此通信控件也有许多的属性，如：CommPort、Settings、PortOpen、Input、Output等。网络通信子模块用来接收并反馈每个照明区域内的基本数据，如接收本地检测数据、反馈软件分析后处理结果数据等等。网络通信可以采用CSocket类技术，创建CSocket对象，然后进行编程。本数据控模块由两部分组成，一是用户数据子模块，包含用户的资料、光照强度资料和视频图像资料。二是GIS数据库，由属性数据库和空间数据库组成，包含了有关GIS界面的数据。在基于视频检测技术的智能照明系统中，可以采用GIS地理信息技术将前端检测设备与末端控制器及照明灯具的物理位置和设备的信息制成照明系统的地理信息。对于GIS模块可以由4个子模块组成，见图6。GIS模块中对地理要素进行分层，如前所述网络结构分层一样，不同的网络结构放于不同的层，对于不同层中的每一个对象赋予一个编码，这样照明控制系统中的所有设备可以在地图中按地理要素层形成一个编码集合，通过查询编码方便地查找每一个对象，所有对象信息放于GIS数据库，GIS数据库两部分组成，属性数据库，空间数据库；属性数据库主要存放的设备及线路的属性（摄像机，光端机，视频分析仪，交换机，串口服务器，控制器，灯具），空间数据库主要存储是各设备及线路地理要素的位置，坐标等。如此查询时可方便的浏览到各个对象的所有信息。GIS模块可为整个照明控制系统的管理和维护带来方便，大大提高了照明管理水平。GIS工作流程图如图7所示。查询模块可以对单个对象及多个对象进行查询，根据地理要素编码查询到相应设备线路要素，并对其进行控制，以单个对象查询为例，其流程图如图8所示。光线分析模块是对外部光线数据采集与数据库内数据进行分析对比，做出需要启动灯或者不需要启动灯的判断，它是与视频检测结果结合做出判断的，比如在视频检测有人情况下，光线较好时，不需要启动灯具，在夜间或者重阴天光线不好时，需要做出启灯命令。特殊处理模块是针对建筑内特殊需要情况，对全部灯具进行强制关闭或者强制启动，或者对单个灯或者一组灯进行强制关闭或者强制启动，同时也作为智能化控制与手动控制的切换方式模块。

3结束语

本文讨论了视频检测技术在智能照明系统中的应用，采用支持向量机的分类器原理对视频图像进行处理，将处理结果送于视频检测工作站，工作站通过软件管理自动实现了对现场照明灯具开关控制；同时提出了基于GIS界面下的软件模块方案，可实现对建筑照明系统的智能化，特别适合于人员密集的办公室及教学楼智能照明控制，通过自动开关控制实现人来灯亮，人走灯灭，对于照明节能具有重要的意义。

作者：罗志远单位：深圳机械院建筑设计有限公司