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淺析基于圖像處理的鐵路沿線視頻監(jiān)控算法設(shè)計(jì)

出處:現(xiàn)代電子技術(shù) 發(fā)布于:2011-06-08 16:40:38

  近年來(lái),鐵路行業(yè)的安全監(jiān)控一直是鐵道部和國(guó)家關(guān)注的重點(diǎn)項(xiàng)目,隨著火車的不斷提速,安全問(wèn)題不容忽視,如何保證行車安全和行人安全直接關(guān)系到整個(gè)鐵路行業(yè)的發(fā)展。視頻監(jiān)控是直觀方便、內(nèi)容詳實(shí)的信息記錄方式,并可以為監(jiān)控操作人員提供實(shí)時(shí)監(jiān)控手段。現(xiàn)在視頻監(jiān)控已經(jīng)成為公共安全、企業(yè)安全、國(guó)土安全,甚至包括社區(qū)、家庭安全等領(lǐng)域的必要手段。 

  圖像處理(image processing),用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析,以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化得到的一個(gè)大的二維數(shù)組,該數(shù)組的元素稱為像素,其值為一整數(shù),稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮,增強(qiáng)和復(fù)原,匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。常見的處理有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割和圖像分析等。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。雖然某些處理也可以用光學(xué)方法或模擬技術(shù)實(shí)現(xiàn),但它們遠(yuǎn)不及數(shù)字圖像處理那樣靈活和方便,因而數(shù)字圖像處理成為圖像處理的主要方面。

  1視頻監(jiān)控系統(tǒng)中背景的提取

  背景圖像是指視場(chǎng)中沒有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像,即使視場(chǎng)內(nèi)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo),背景算法也通過(guò)技術(shù)處理除去目標(biāo)而獲得沒有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的背景圖像。目前常規(guī)的背景提取的方法有統(tǒng)計(jì)直方圖法、統(tǒng)計(jì)中值法、多幀圖像平均法和連續(xù)幀差法等。

  以上四種方法分別有各自的缺點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)直方圖法存在的問(wèn)題是隨著統(tǒng)計(jì)幀數(shù)的增加,得到的背景圖像效果并不明顯;統(tǒng)計(jì)中值法存在的問(wèn)題與統(tǒng)計(jì)直方圖法也相差無(wú)幾,占用計(jì)算機(jī)內(nèi)存較大,處理較慢;多幀圖像平均法得到背景圖像受目標(biāo)運(yùn)動(dòng)量的影響比較大,隨著平均幀數(shù)的增加,噪聲消除才會(huì)有所改善;連續(xù)幀差法靜止的背景圖像不能直接獲得,其關(guān)鍵是如何在有目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的情況下獲得良好的背景圖像,由于該算法并沒有對(duì)幀差分本身進(jìn)一步處理,存在的問(wèn)題是易把紋理相似的前景交疊區(qū)域誤認(rèn)為背景。

  首先從視頻序列中隨便提取三幀,如圖1(a)~圖1(c)所示。然后對(duì)提取出來(lái)的三幀圖像分別轉(zhuǎn)換為灰度圖并求出它們的灰度平均圖像,以灰度平均圖像作為連續(xù)幀差法的幀圖像(即原始圖像)。通過(guò)原始圖像和提取的三幀圖像來(lái)做連續(xù)幀差法,得到的背景圖像經(jīng)過(guò)灰度圖如圖1(d)所示。

連續(xù)幀差法

  2視場(chǎng)中危險(xiǎn)區(qū)域的劃定

  從已經(jīng)得到的背景圖像灰度圖開始,進(jìn)行一系列的圖像處理,將會(huì)得到一幅標(biāo)定了危險(xiǎn)區(qū)域的二值圖像。首先對(duì)背景灰度圖進(jìn)行均勻化處理,依次是圖像增強(qiáng)、圖像二值化、區(qū)域標(biāo)記、除去圖像毛糙和圖像膨脹。

  圖像二值化后的結(jié)果如圖2(a)所示,得到的終結(jié)果如圖2(b)所示。從兩幅圖像的對(duì)比可以看出,圖像經(jīng)過(guò)一系列處理后,基本標(biāo)定了危險(xiǎn)區(qū)域。對(duì)于得到的圖2(b),圖中白色的區(qū)域?yàn)殍F道雙軌內(nèi)部即設(shè)定的危險(xiǎn)區(qū)域。應(yīng)用此種方法得到的結(jié)果圖像在光照條件充足情況下能夠得到更好的效果,不適用于光照條件不足和夜間的危險(xiǎn)區(qū)域標(biāo)定。

圖像二值化

  3  危險(xiǎn)情況存在時(shí)圖像的自動(dòng)保存

  由于視頻拍攝的位置是平行于地面,所以拍攝到的視場(chǎng)很寬廣。為了達(dá)到較好的監(jiān)控效果,只考慮沿線的某一塊區(qū)域,本文選定的監(jiān)測(cè)區(qū)域是:行的位置從346~386的像素點(diǎn),列的位置從341~370的像素點(diǎn)。待監(jiān)測(cè)的視頻是25幀/s,每秒鐘從視頻中抽取一幀進(jìn)行監(jiān)測(cè)。對(duì)于每一幀待監(jiān)測(cè)的圖像首先要進(jìn)行圖像的預(yù)處理,處理步驟包括有轉(zhuǎn)換為灰度圖、二值化、圖像膨脹等。把預(yù)處理后的圖像和圖2(b)做相與運(yùn)算,然后對(duì)得到的結(jié)果圖像在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行像素統(tǒng)計(jì)。

  首先設(shè)定一個(gè)計(jì)數(shù)器counter,并令其初始值為0。在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行二值判斷,如果像素點(diǎn)的值為0(即黑色點(diǎn)),那么計(jì)數(shù)器自動(dòng)加1,待監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的每個(gè)點(diǎn)判斷完畢后,再對(duì)counter的值進(jìn)行判斷。如果counter的值大于200(說(shuō)明監(jiān)測(cè)區(qū)域有很大的干擾,即有人進(jìn)入),則自動(dòng)對(duì)當(dāng)前待監(jiān)測(cè)的幀以灰度圖的形式保存起來(lái),如果 counter的值小于等于200,那么本幀監(jiān)測(cè)結(jié)束,不保存圖像,轉(zhuǎn)而監(jiān)測(cè)下一幀。

  對(duì)每一幀都做上述處理,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的監(jiān)測(cè)后,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)保存一些危險(xiǎn)情況存在時(shí)的圖像(灰度圖形式)。圖像自動(dòng)保存方法流程圖如圖3所示。

圖像自動(dòng)保存方法流程圖

   從監(jiān)控結(jié)果來(lái)看,得到的是一幅幅危險(xiǎn)情況存在時(shí)的圖像,圖像自動(dòng)保存的部分結(jié)果如圖4所示。這些圖像是從10 min的視頻數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取出來(lái)的,從這些圖像中可以分析整個(gè)設(shè)計(jì)的識(shí)別率,識(shí)別率的高低影響著算法設(shè)計(jì)和程序編寫的好壞。

圖像自動(dòng)保存的部分結(jié)果

  通過(guò)鐵軌的人總數(shù)為114人左右,計(jì)算機(jī)成功識(shí)別出的越軌行為有99人、計(jì)算機(jī)沒有識(shí)別出的越軌行為有15人,本身無(wú)越軌行為但被計(jì)算機(jī)識(shí)別出的有9人。監(jiān)控結(jié)果的成功率=(99÷114)×100%=86.8%;監(jiān)控結(jié)果的漏報(bào)率=(15÷114)×100%=13.2%;監(jiān)控結(jié)果的誤報(bào)率= (9÷114)×100%=7.9%。

  4  一種目標(biāo)識(shí)別算法

  鐵路上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)主要分為:行人、車輛、小動(dòng)物和其他。

  在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別前先要對(duì)危險(xiǎn)情況存在時(shí)灰度圖圖像自動(dòng)保存的結(jié)果進(jìn)行必要的圖像處理,目的是為后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別奠定基礎(chǔ),使經(jīng)過(guò)處理后的圖像更加方便地應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別。在這里圖像預(yù)處理主要包括增強(qiáng)圖像對(duì)比度、中值濾波和平滑處理等。目標(biāo)識(shí)別算法的流程圖如圖5所示。

目標(biāo)識(shí)別算法的流程圖

  根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分類可知,車輛的周長(zhǎng)是長(zhǎng)的,所以首先直接判斷圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的周長(zhǎng)。余下的目標(biāo)中,行人比小動(dòng)物的縱橫軸比值大,設(shè)定縱橫軸比閾值,據(jù)此可以判斷出目標(biāo)屬于行人。將設(shè)定一個(gè)面積閾值,面積大于此閾值則可判斷目標(biāo)屬于小動(dòng)物,否則目標(biāo)屬于其他一些環(huán)境的干擾。

  5  結(jié)  語(yǔ)

  本文首先對(duì)拍攝到的視頻進(jìn)行背景提取,根據(jù)提取到的背景經(jīng)過(guò)一系列的圖像處理終對(duì)視場(chǎng)中危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行劃定;然后系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)視頻數(shù)據(jù);根據(jù)鐵路沿線上可能出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),提出了一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法。從監(jiān)控結(jié)果可以看出,整個(gè)算法設(shè)計(jì)具有一定的可行性,有一定的參考價(jià)值。


  
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