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      基于SOC的智能野外目標監(jiān)視和記錄系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

      2016-06-16 21:19王筱箐王寧王衛(wèi)東
      電腦知識與技術(shù) 2016年10期
      關(guān)鍵詞:低成本低功耗智能化

      王筱箐+王寧+王衛(wèi)東

      摘要:該文首先簡述了野外目標監(jiān)視的需求,創(chuàng)造性地提出了工作模式可動態(tài)轉(zhuǎn)換的智能化目標監(jiān)視系統(tǒng)的方案,然后詳細論述了基于SOC(system-on-chip)的該系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn),試驗表明本文所述的系統(tǒng)具有工作時間超長、價格低廉、適應(yīng)能力強、分辨率高等特點,可滿足惡劣環(huán)境下的目標監(jiān)視工作需求。

      關(guān)鍵詞:目標監(jiān)視和記錄;抗惡劣環(huán)境;超長工作時間;低功耗;低成本;智能化;SOC

      中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)10-0184-03

      1 綜述

      野外動物監(jiān)視是一項費時、費力且工作環(huán)境十分惡劣的工作,它要求監(jiān)視設(shè)備可不間斷工作幾十甚至上百小時,連續(xù)工作時間對成功獲取動物目標影響較大,有時工作時間僅僅延長幾小時都可能極大地提高獲取目標的概率。目前,兩個因素限制監(jiān)視設(shè)備連續(xù)工作時間,其一是設(shè)備能耗,其二是圖像記錄設(shè)備的存儲容量。在人跡罕至的野外環(huán)境下,不可能提供交流電源,大功率蓄電池體積較大,不便攜帶、安裝和隱蔽,只能采用高功率工業(yè)電池組。近年來,隨著半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展,數(shù)據(jù)記錄設(shè)備容量增長較快,但是其容量尚不足以支撐連續(xù)記錄幾百小時,除非專門定制。此外,目前攝像頭幀頻為30、60,少數(shù)120幀。當幀頻為30時,實踐證明拍攝動作極為敏捷的虎、豹、松鼠及快速飛行的鳥類等動物時,常常捕捉不到目標,即使獲取目標,圖像往往模糊,事后無法判讀,但過高的幀頻不但導(dǎo)致圖像記錄困難、能耗大,而且也無法通過無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像實時傳輸。該類設(shè)備的其他需求是價格適中、體積小以及抗惡劣環(huán)境。目前,在一個中規(guī)模的野外稀有珍貴動物的普查項目中,需使用近百臺監(jiān)視設(shè)備,高昂的價格將極大影響該類設(shè)備在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣,如在我國東北、西北農(nóng)場的農(nóng)業(yè)病蟲害追蹤中,需同時使用幾百臺設(shè)備,科研經(jīng)費難以支持。

      本文應(yīng)用最先進的SOC技術(shù),結(jié)合野外目標監(jiān)視的特點,創(chuàng)造性地提出了工作模式可動態(tài)轉(zhuǎn)換的智能化目標監(jiān)視設(shè)備,可實現(xiàn)自動目標檢測、記錄和圖像實時傳送,具有超長工作時間、目標捕獲率高、圖像清晰等特點。文中介紹了總體設(shè)計方案、工作模式設(shè)計和關(guān)鍵邏輯設(shè)計,最后給出了試驗驗證結(jié)論。

      2 總體方案設(shè)計

      目標監(jiān)視設(shè)備總體方案如圖1所示,包括視頻采集、圖像處理、圖像存儲以及圖像傳輸四部分。其中,視頻采集部分主要由高速攝像頭、攝像頭控制模塊、A/D等幾部分組成。高速攝像頭是該系統(tǒng)最基礎(chǔ)的設(shè)備,由于普通攝像頭在監(jiān)視高速運動物體時往往會變得模糊和難以聚焦,本設(shè)計選擇高速攝像頭。攝像頭控制模塊主要用于鏡頭光圈和焦距的調(diào)節(jié),整個控制操作由處理器完成。視頻采集A/D電路實現(xiàn)將模擬的視頻信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,以便進行相關(guān)圖像處理和圖像壓縮,其精度和轉(zhuǎn)換速度對整個設(shè)備性能影響較大。

      A/D 轉(zhuǎn)換后的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理電路處理后,緩存在DDR3L存儲器中。圖像處理部分自DDR3L中讀取圖像數(shù)據(jù),進行處理操作。處理后的圖像信息經(jīng)壓縮后存儲在電子盤中,以便事后進行精確圖像分析。本設(shè)備可內(nèi)置無線網(wǎng)卡,通過IEEE 802.11g無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,實現(xiàn)圖像實時傳輸。目前,無線網(wǎng)卡作為選配設(shè)備,主要考慮到在野外環(huán)境,無線信號差,圖像傳輸不穩(wěn)定。從實用性考慮,設(shè)備仍以圖像壓縮存儲、事后分析為主要工作方式。

      2.1 工作模式設(shè)計

      野生動物大部分時間不會出現(xiàn)在攝像鏡頭前,此時監(jiān)視設(shè)備輸出的圖像不含目標信息,即為白圖像,記錄該類圖像無任何實際意義,且浪費電能和存儲器容量。根據(jù)該情況,我們定義了設(shè)備的兩種工作模式,其一為監(jiān)視模式,其二為記錄模式,工作模式轉(zhuǎn)移圖如圖2所示。

      在監(jiān)視模式下,圖像緩沖暫存所有的圖像幀,圖像處理器處理每一幀圖像,可根據(jù)設(shè)置每4幀記錄1幀圖像或不記錄圖像幀,當檢測到目標后,設(shè)備轉(zhuǎn)換到圖像記錄模式。本設(shè)備幀頻為120幀,在監(jiān)視模式下,圖像壓縮處理器的內(nèi)核頻率為在圖像記錄模式下工作頻率的一半,存儲的圖像容量約為圖像記錄模式下的1/400,設(shè)備功耗約為圖像記錄模式下的1/3。

      在記錄模式下,圖像緩沖暫存所有的圖像幀,所有的圖像幀經(jīng)處理、壓縮后,記錄在電子盤中,當圖像處理器在連續(xù)16個圖像幀中檢測不到目標信息后,設(shè)備轉(zhuǎn)換至圖像監(jiān)視模式。在記錄模式下,圖像壓縮處理器內(nèi)核頻率自動調(diào)整為正常頻率,整個設(shè)備在滿負荷狀態(tài)下運行。通過監(jiān)視模式與記錄模式的動態(tài)轉(zhuǎn)換,達到了節(jié)省電能和電子盤容量的目標,且保持較高的幀頻。

      2.2 目標檢測

      由于監(jiān)視設(shè)備位置是固定的,場景不會實時變化,即便變化也是十分緩慢的,因此適合采用背景差法進行運動目標檢測。背景差法的基本原理是通過將輸入圖像與背景模型進行比較的方法來檢測運動目標,它能較好地檢測出運動目標有關(guān)的所有像素點[1]。設(shè)t時刻背景模型參考圖像為fb(t),如果當前幀的圖像為fc(t),則背景差分圖像為fd(x,y,t)=|fb (x,y,t)-fc(x,y,t)|,對運動目標檢測的判據(jù)是:若fd (x,y,t)>T, 則(x,y)點是運動目標;反之,則屬于背景,T是門限閾值。本系統(tǒng)運動物體檢測軟件是移植開源的運動圖像檢測源碼motion -3.2.11,該軟件規(guī)模小,代碼效率高,十分適合實時應(yīng)用,在本系統(tǒng)中一個CPU只運行圖像處理任務(wù),為了提高處理效率,采用裸機直接運行。

      2.3 圖像壓縮

      對數(shù)字圖像的壓縮編碼,采用國際標準化組織(ISO)動態(tài)圖像專家組(MPEG)制訂的MPEG-4標準。MPEG-4采用幀間控制,只處理圖像幀與幀之間有差異的元素而舍棄相同元素,以最少的數(shù)據(jù)量獲得最佳的圖像質(zhì)量,比較適合本系統(tǒng),試驗證明壓縮效果十分好,壓縮率都在105之上。

      2.4 核心硬件設(shè)計

      本設(shè)計中核心邏輯結(jié)構(gòu)如圖3所示,采用一片Xilinx Zynq-7000系列SOC芯片,型號為Zynq-XC7Z020。該SOC芯片將FPGA和ARM集成在一個芯片上,包含ARM雙核Cortex-A9處理器和豐富的外設(shè)資源。這兩個ARM處理器可以同時運行各自獨立的操作系統(tǒng)和軟件,而且可以通過片內(nèi)RAM進行通信。ARM處理器主頻達1GHz,處理能力為2.5GIPS。芯片的ARM和FPGA直接通過AXI4數(shù)據(jù)總線進行通信,理論數(shù)據(jù)線寬度達到1024位,對于突發(fā)長度,最多支持256位。在本設(shè)計中兩者之間通過64位的內(nèi)存映射型AXI接口進行雙向數(shù)據(jù)傳輸,理論帶寬為9.6Gb/S,能夠極大地提高FPGA和ARM的數(shù)據(jù)通信傳輸率,保證系統(tǒng)實時運行[2]。

      在本設(shè)計中CPU1作為整個設(shè)備的主控節(jié)點,運行Linux操作系統(tǒng)[3],通過以太網(wǎng)接口與用戶交互,并負責系統(tǒng)上電硬件初始化、參數(shù)配置、啟動CPU0、將配置文件燒寫到FPGA中和升級系統(tǒng)軟件、圖像存儲管理以及圖像壓縮等工作。CPU0僅執(zhí)行圖像處理程序,為了提高圖像處理的實時性,將CPU0配置為

      裸機運行。CPU0和CPU1通過片內(nèi)256KB的RAM進行數(shù)據(jù)通信。

      攝像頭輸出的視頻信息,經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后傳輸至數(shù)字圖像預(yù)處理邏輯,F(xiàn)PGA實現(xiàn)的圖像預(yù)處理邏輯主

      要實現(xiàn)圖像濾波等功能,AXI_Master_Connector的AXI總線IP核將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為AXI4總線數(shù)據(jù)格式,通過ARM與FPGA的64位AXI HP(High Performance)高速接口傳輸?shù)酵獠康腄DR3中,數(shù)據(jù)傳輸完畢后,圖像幀計數(shù)器加1并產(chǎn)生一個中斷,CPU0接收到中斷后,從DDR3讀取數(shù)據(jù)并進行目標搜索操作,CPU0完成圖像處理后,CPU1進行圖像壓縮,并將壓縮后的圖像數(shù)據(jù)存儲在電子盤中。

      兩處理器共享1GB的DDR3內(nèi)存、512KB的L2Cache和中斷控制器,為了提高圖像處理的實時性,采用了以下措施:

      1) 配置Linux的CPU1使用1GB DDR3空間的640MB低端空間。CPU0、CPU1和FPGA共享隨后的256MB高端空間,用于三者交換圖像數(shù)據(jù)。三者共享一個環(huán)形緩沖,緩沖指針靜態(tài)定義,當圖像數(shù)據(jù)完成預(yù)處理、存儲在DDR后,F(xiàn)PGA發(fā)送中斷到CPU0,CPU0讀取數(shù)據(jù),進行目標檢測。CPU0與CPU1間實現(xiàn)了一個深度為128、寬度為32的單向FIFO,用于存儲需記錄的圖像幀的DDR存儲器地址,CPU0將地址寫入FIFO,CPU1讀取FIFO的值,根據(jù)該地址信息,讀取待記錄的幀。為完整地獲取目標進入視場的整個過程,當發(fā)現(xiàn)目標后,圖像記錄的幀地址為當前幀地址減3,即后退3幀。

      2)CPU0禁用L2Cache,CPU1上的Linux完全占用L2Cache,提高大數(shù)據(jù)塊的訪問效率及CPU平均性能,主要原因是CPU1承擔的MPEG4壓縮任務(wù)較重,計算時間較長。

      3)FPGA發(fā)送給CPU0的中斷使用私有中斷控制器,發(fā)送給CPU1的中斷使用共享中斷控制器,兩者互不干擾。

      由于MPEG4算法具有很高的計算復(fù)雜度,試驗證明ARM處理器難以實現(xiàn)高頻幀的壓縮。在本設(shè)計中,MPEG4部分功能由CPU1執(zhí)行軟件實現(xiàn)、部分功能由FPGA邏輯實現(xiàn),實現(xiàn)時借用了商用IP,此內(nèi)容限于篇幅不詳述。

      3 試驗測試

      我們研制的野外視頻監(jiān)視設(shè)備體積約為3U,安裝架可拆卸。在監(jiān)視狀態(tài)下功耗為3.2W,在記錄狀態(tài)下功耗為8W,采用符合工業(yè)標準的720WH鋰電池包,重量約650克,主要重量是電池包的重量。西安市第四十六中理科試驗班的同學(xué)在2015年夏天舉辦的中學(xué)生秦嶺野外探險夏令營中,攜帶該設(shè)備,進行了現(xiàn)場試驗,該設(shè)備連續(xù)工作一周,成功捕獲了金絲猴的圖像,圖像畫面十分清晰,可準確判讀。此外,通過無線網(wǎng)絡(luò),在通信距離50m范圍內(nèi),設(shè)備可實時傳輸高質(zhì)量畫面。但試驗也表明,由于山區(qū)地形的限制,無線圖像傳輸功能尚需改進。

      4 結(jié)束語

      本文應(yīng)用最先進的SOC技術(shù),結(jié)合野外目標監(jiān)視的特點,創(chuàng)造性地提出了工作模式可動態(tài)轉(zhuǎn)換的智能化目標監(jiān)視設(shè)備,可實現(xiàn)自動目標檢測、記錄和圖像實時傳送,它具有目標捕捉準確、體積小、安裝方便、抗惡劣環(huán)境、價格低廉、連續(xù)工作時間長達兩周以及圖像畫面清晰等特點,國內(nèi)尚未見同類產(chǎn)品報道,該產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于野外野生動物普查、農(nóng)作物病蟲害普查以及特殊環(huán)境下的監(jiān)控,如高速公路車輛監(jiān)測等,目前該產(chǎn)品已經(jīng)投入批量生產(chǎn)。

      參考文獻:

      [1] 李保國. 基于嵌入式ARM 的遠程視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究[D]. 南京: 南京理工大學(xué),2009.

      [2] 孫天澤.嵌入式linux 開發(fā)技術(shù)[M]. 北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2011.

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