摘  要： 為實現(xiàn)區(qū)域管理的智能化和科學化，結合實際項目,，設計了一套基于ARM的嵌入式智能入侵檢測系統(tǒng),。系統(tǒng)采用低成本、低功耗的ARM11芯片作為處理核心,，利用嵌入式Linux實現(xiàn)遠程實時的視頻監(jiān)控以及入侵檢測功能,，具有部署方便、穩(wěn)定性高、抗干擾強,、價格低廉以及智能管理的特點,。

　　關鍵詞： ARM；Linux,；遠程監(jiān)控,；入侵檢測

0 引言

　　隨著嵌入式技術和網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展，視頻監(jiān)控技術正向著數(shù)字化,、網(wǎng)絡化和智能化方向前進,。本文結合嵌入式技術提出了一套基于ARM的智能入侵檢測方案，系統(tǒng)通過遠程實時的視頻監(jiān)控和智能的入侵檢測實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域的自動化管理,，從根本上實現(xiàn)無人值守或少人值守,，從而有效節(jié)省人力資源，提高安全等級,，實現(xiàn)區(qū)域智能化和科學化管理,。因此，系統(tǒng)的研發(fā)具有較大的實用價值和現(xiàn)實意義,。

1 系統(tǒng)總體設計

　　本文設計的智能入侵檢測系統(tǒng)采用C/S通信模式,，由基于ARM實現(xiàn)的嵌入式視頻監(jiān)控端和基于PC或移動平臺運行的客戶端兩個部分構成[1]。其中,，監(jiān)控端的設計目標是能夠實時采集監(jiān)控區(qū)域的視頻信息,，并對其壓縮后利用實時傳輸協(xié)議進行網(wǎng)絡傳輸，同時能夠對實時圖像序列進行運動檢測,，發(fā)現(xiàn)異常后立即記錄入侵物體的運動軌跡,，并向客戶端發(fā)出警報；客戶端可以通過操作平臺的監(jiān)控程序進行遠程實時監(jiān)控,，并對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行存儲和回放,，以便日后查看或取證。

2 系統(tǒng)硬件設計

　　智能入侵檢測系統(tǒng)的硬件包括主控模塊和擴展模塊兩大部分,。主控模塊是整個系統(tǒng)的控制中心和信息樞紐,，選用了三星的ARM11芯片作為微處理核心，主要負責系統(tǒng)電源管理,、存儲管理,、I/O管理以及多媒體信息處理等。擴展模塊的視頻采集部分可選用低電壓COMS圖像傳感器,，直接與主控模塊的Camera接口連接,，若選用BNC接口的模擬攝像頭，則通過TVP5150模塊完成A/D轉換,，同時也可選用USB接口的家用攝像頭,；視頻輸出可選用電視機,、PC顯示器或專用監(jiān)控儀，通過AV-OUT與主控相連,。網(wǎng)絡傳輸部分則通過路由器與局域網(wǎng)相連,，利用網(wǎng)絡中的工作站、平板電腦或智能手機等設備實現(xiàn)監(jiān)控,。硬件系統(tǒng)框圖如圖1所示,。

3 系統(tǒng)模塊設計及實現(xiàn)

　　基于C/S模式的入侵檢測系統(tǒng)由ARM智能檢測端和遠程視頻監(jiān)控端組成。其中,，基于嵌入式ARM實現(xiàn)的主要功能在于完成視頻信息的處理,、運動物體的檢測以及非法入侵的處理，模塊處理流程如圖2所示,。

　　3.1 視頻處理模塊

　　視頻處理模塊包括視頻采集,、視頻壓縮以及視頻回顯三個功能，主要利用Linux內核提供的Video4Linux2視頻設備驅動來實現(xiàn)[2],。V4L2框架為開發(fā)人員提供了通用的程序接口,，Video設備的訪問路徑為/dev/video/videoX，用戶空間可通過ioctl函數(shù)對Video節(jié)點進行控制,，并可通過mmap函數(shù)將硬件空間與內存空間進行映射,，以提高訪問速度。

　　在視頻采集過程中,，CMOS攝像頭經(jīng)Camera接口驅動后映射成video0和video1兩個設備節(jié)點,。其中，video0通過Codec通道可將YCbCr4：2：2格式的數(shù)據(jù)轉換成YCbCr4：2：0格式存放至Codec DMA分配的內存中,，最大分辨率可以達到4 096×4 096,；video1通過Preview通道可將數(shù)據(jù)轉換為RGB（24 bit）格式并存放于Preview DMA分配的內存中，如果將該內存地址設置為Framebuffer,，就可實現(xiàn)LCD的本地回顯,。如果采用支持MJPEG格式的USB攝像頭，系統(tǒng)則需要利用ARM11芯片提供的JPEG硬件解碼形成YCbCr4：2：0數(shù)據(jù)并保存至內存,。

　　轉換后的實時流格式包括YCbCr4：2：0和RGB-24 bit,。前者將被映射至MFC模塊的輸入緩存，經(jīng)硬件編碼后形式H.264數(shù)據(jù),，通過RTP協(xié)議傳送至互聯(lián)網(wǎng)絡,；后者將用于本地監(jiān)控、視頻輸出以及入侵檢測模塊的輸入源,。

　　3.2 入侵檢測模塊

　　入侵檢測模塊的主要功能是對監(jiān)控區(qū)域實時采集的圖像信息進行智能檢測,，一旦發(fā)現(xiàn)入侵物體立即啟動警報,，并在本地設備的Flash中自動記錄有關入侵物體的運動場景,。

　　目前，常用的運動物體檢測方法包括幀間差分法、光流法和背景減除算法,。根據(jù)實際應用的需求,，不同的檢測算法都是在可靠性、實時性以及準確性之間取舍而來的,。由于采用的是嵌入式硬件系統(tǒng),，其運算能力和處理性能相對有限，因此本文選擇了幀間差分法和背景減除法相結合的Surendra背景更新算法作為入侵檢測算法[3],。

　　Surendra算法能夠實現(xiàn)自適應的背景更新,，其實現(xiàn)的基本思想是通過幀間差分法獲得入侵物體的運動區(qū)域，保持該區(qū)域內的背景不變,，使用當前幀來更新非運動區(qū)域的背景,，經(jīng)過有限次的迭代運算后就可以較為準確地建立起背景圖像，從而實現(xiàn)自適應更新,。算法實現(xiàn)步驟如下：

　?。?）通過V4L2框架讀取攝像頭的第一幀圖像，并將其設置為背景B0,，即：B0=I0,。

　　（2）設置最大迭代次數(shù)為MAX,，當前迭代數(shù)為m=1,。

　　（3）利用幀間差分法計算當前幀圖像與前一幀圖像的幀差,，并由此得到二值化圖像Di,，即：

　　其中，Ii代表當前幀圖像,，Ii-1代表上一幀圖像,，|Ii-Ii-1|為幀間圖像差分，T為設置的二值化閾值,，Di（x,，y）為幀間差分的二值化圖像在像素點（x，y）處的灰度值,。

　?。?）由二值圖像Di更新背景圖像Bi，即：

　　其中,，Bi（x,，y）表示背景圖像在像素點（x，y）處的灰度值,，a為迭代更新速度系數(shù),。實驗證明,，當?shù)禂?shù)小于0.005時可以得到效果良好的背景圖像。

　?。?）迭代次數(shù)m=m+1,，如果m≤MAX，返回步驟（3）繼續(xù)執(zhí)行,；如果m>MAX,，結束迭代，此時的Bi可視為當前的背景圖像,。

　?。?）獲得背景圖像Bi后，將其與當前幀Ii進行背景減除運算得到差分圖像的灰度值di,。同時,，為進一步強化運動區(qū)域，減少像素灰度帶來的干擾,，對di進行二值化后得到DBi,，即：

　　（7）設置認定為入侵物體的像素個數(shù)最小值MIN,，即選定閾值,，當灰度值等于255的像素個數(shù)大于MIN時則判定為入侵物體，系統(tǒng)將啟動警報,，然后以圖片格式保存當前幀Ii,。

　　在模塊實現(xiàn)過程中，移植了Intel開源計算機視覺庫——OpenCV,。利用IplImage數(shù)據(jù)結構來存儲圖像信息,；利用IplImage*cvCreateImage（CvSize size，int depth,，int channels）函數(shù)為圖像創(chuàng)建首地址并分配存儲空間,；利用void cvReleaseImage（IplImage**image）函數(shù)來釋放為圖像所分配的內存空間；利用CvMat*cvCreateMat（int rows,，int cols,，int type）函數(shù)可將圖像信息轉換成數(shù)組存放；利用void cvCvtColor（const CvArr*src,，CvArr*dst,，CV_BGR2GRAY）函數(shù)可以將視頻幀轉換成灰度圖像；利用void cvAbsDiff（const CvArr*src1,，const CvArr*src2,，CvArr*dst）函數(shù)可以計算兩幀之間的差分灰度值；利用void cvThreshold（const CvArr*src,，CvArr*dst,，double threshold,，double max_ value，int threshold_type）函數(shù)可對灰度圖像進行閾值操作得到二值圖像[4],。同時,，為了有效降低微處理器的占用率,，對Surendra算法進行了簡化[5],，使系統(tǒng)在每3幀圖像之間進行一次更新運算，在30 f/s的采集幀率下背景圖像更新的時間間隔為0.1 s,，從而在保障檢測質量的同時大大提高了系統(tǒng)性能,。

　　3.3 網(wǎng)絡傳輸模塊

　　基于監(jiān)控的實時性考慮，網(wǎng)絡傳輸控制采用了實時流媒體協(xié)議（Real Time Streaming Protocol,，RTSP）,，該協(xié)議能夠實現(xiàn)對實時媒體流進行控制，按需傳輸實時數(shù)據(jù),，有效降低嵌入式系統(tǒng)的資源占用率,。編碼后的H.264數(shù)據(jù)則采用穩(wěn)定可靠的TCP協(xié)議進行傳輸，由于視頻幀信息的大小不一,，需對其進行傳輸前的封裝,，具體的封裝流程如圖3所示。

4 結論

　　結合項目實際,，本文設計了一套基于ARM的嵌入式智能入侵檢測系統(tǒng),。系統(tǒng)采用C/S架構進行設計，其創(chuàng)新之處在于利用普通核“芯”做專業(yè)平臺,，實現(xiàn)了通用接口,，從而有效降低設備成本。其次,，系統(tǒng)引入了智能入侵檢測,，利用幀間差分和背景減除相結合的算法進行背景更新設計，優(yōu)化后的算法既可以提高入侵檢測的準確性,，也可以保障系統(tǒng)監(jiān)控的實時性,。測試結果表明，本方案適用于小區(qū),、倉庫以及停車場等環(huán)境的區(qū)域監(jiān)控,，可實現(xiàn)基于以太網(wǎng)的遠程多點監(jiān)控，也可實現(xiàn)基于無人值守的智能監(jiān)控,。

參考文獻

　　[1] 趙蒼明,，穆煜.嵌入式Linux應用開發(fā)教程[M].北京：人民郵電出版社，2014.

　　[2] 韋東山.嵌入式Linux應用開發(fā)完全手冊[M].北京：人民郵電出版社,，2008.

　　[3] 莫林,，廖鵬,，劉勛.一種基于背景減除與三幀差分的運動目標檢測算法[J].微計算機信息，2009（12）：274-276.

　　[4] 劉瑞幀,，于士琪.OpenCV教程——基礎篇[M].北京：北京航空航天大學出版社,，2007．

　　[5] 梁艷.基于OpenCV的ARM嵌入式網(wǎng)絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)[J].微型機與應用，2013,，32（9）：29-31.