陳 揚，張振華，霍文健，黃 樂，趙經(jīng)時

（北方自動控制技術研究所，太原 030006）

0 引言

未來戰(zhàn)爭將朝著無人化的趨勢發(fā)展，無人炮塔系統(tǒng)也是坦克、自行火炮發(fā)展的趨勢。無人防空炮塔指把坦克炮塔直接安裝固定在坦克車體的頂部，乘員座位位于低矮堅固的車艙體內(nèi)，因而乘員間的相互戰(zhàn)斗與生存救援能力又得到了新一步提高［1］。

視頻實時交互監(jiān)控系統(tǒng)是指一款能夠綜合高效的融合運用于新一代多媒體技術、計算機網(wǎng)絡技術、工業(yè)智能，以及控制智能信息綜合處理新技術、人工智能軟件平臺等多種最新智能技術成果上的新型網(wǎng)絡視頻智能交互式監(jiān)控系統(tǒng)［2］。正朝著視頻數(shù)字/數(shù)字音頻設備數(shù)字化、系統(tǒng)實現(xiàn)網(wǎng)絡化、自動化技術和網(wǎng)絡化管理方向邁進，以及向智能化技術方向的高速發(fā)展。而數(shù)字圖像識別處理分析技術又是數(shù)字視頻安防監(jiān)控技術系統(tǒng)建設的重點關鍵支撐技術項目之一，直接反映出目前視頻網(wǎng)絡安全監(jiān)控分析技術應用的最新水平。借助炮內(nèi)監(jiān)控，可實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集，并可隨時監(jiān)控機構的運行狀態(tài)，對提升火炮內(nèi)機構運行的安全性和異常事件的預警具有一定的意義。

1 智能視頻監(jiān)控技術概述

1.1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)組成

視頻監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)已全面發(fā)展并成為世界第四代網(wǎng)絡視頻安防監(jiān)控技術。該應用系統(tǒng)開發(fā)的關鍵是一種基于實時數(shù)字圖像和遠程智能視頻采集分析系統(tǒng)的技術?；谶h程實時監(jiān)控采集的圖像數(shù)據(jù)，通過人工智能技術對監(jiān)控視頻圖像內(nèi)容進行可視化實時處理分析，顯著提高了視頻監(jiān)控的有效性與實時性［3］。新一代視頻監(jiān)控系統(tǒng)與前三版監(jiān)控系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于引入智能視頻分析技術，通過工程師人為設定的異常事件規(guī)則，通過實時視頻數(shù)據(jù)與規(guī)則庫的對比來達到分析監(jiān)控的目的。

1.2 視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵技術

圖像與監(jiān)控綜合預警網(wǎng)絡技術體系由監(jiān)控圖像自動采集、圖像智能處理、圖像質(zhì)量管理監(jiān)測和智能監(jiān)控和預警技術等五大技術單元體系構成，是一個綜合性技術系統(tǒng)。該技術系統(tǒng)又可細分為以下幾大技術：

1）圖像采集技術［4］。圖像數(shù)據(jù)的獲取靠攝像機的圖像傳感器，主流的圖像傳感器有CMOS 和CCD兩大類。

2）視頻編解碼技術。視頻數(shù)據(jù)量大需要經(jīng)過壓縮后才能存儲和傳輸。國內(nèi)標準主要包括：AVS1、AVS2，以及面向安防視頻監(jiān)控的SVAC1.0、SVAC 2.0 等。

3）視頻網(wǎng)絡無線介質(zhì)傳輸及質(zhì)量控制檢測技術。涉及到實時信號控制傳輸過程的實時協(xié)議技術主要還包括：實時信號流的傳輸控制協(xié)議技術RTP、實時信號流的傳輸控制協(xié)議技術RTCP、實時信號流協(xié)議技術RTSP、會議話的初始處理協(xié)議技術SIP 等。

4）視頻存儲處理技術。包括本地云存儲技術和本地云存儲，涉及應用到本地的遠程視頻與實時監(jiān)控技術的云存儲技術通常分類為FC-SAN、IPSAN 等。

5）視頻內(nèi)容分析技術。通過利用圖像去噪、邊緣提取、圖像增強等技術手段，對視頻圖像分析識別視頻內(nèi)容和行為［5］。

2 視頻監(jiān)控系統(tǒng)中常用的視頻圖像的預處理技術

2.1 圖像去噪

無人炮塔在行駛過程中伴隨著振動，車內(nèi)采集的圖像會引入噪聲，同時在暗光影響下亮度較低［6］。對經(jīng)典的圖像去噪方法的優(yōu)缺點進行對比，如表1所示。

表1 經(jīng)典去噪算法優(yōu)缺點對比Table 1 Comparison of advantages and disadvantages of typical denoising algorithm

2.2 圖像增強

圖像的增強技術，是當前數(shù)字圖像預處理領域下形成的另外一個相對比較成熟重要的技術分支［7］。近20 年來，針對不同技術特點形成的多種圖像處理及應用算法新方向，許多當今最具經(jīng)典而有效的數(shù)字圖像信息的增強處理技術方法，都在相繼開始或被陸續(xù)開發(fā)提出。這些低照度圖像增強方法被歸為以下幾類［8］。算法的分類如下頁圖1 所示。

圖1 圖像增強算法分類Fig.1 Classification of image enhancement algorithm

為了在不同場景中選擇合適的圖像增強方法，比較了常用圖像增強算法的優(yōu)缺點，如表2 所示。

The authors thank Mr.Zhi DENG of BASTRI of COMAC,and Prof.Xiaodong LI of Beihang University for supporting the test.The support of Mr.Zhiyuan XU for scheduling and conducting the test,and maintaining facility and measurement system is greatly appreciated as well.

表2 經(jīng)典亮度增強算法優(yōu)缺點對比Table 2 Comparison of advantages and disadvantages of typical lightness enhancement algorithm

2.3 圖像邊緣檢測

邊緣是圖像的特征之一，當一幅圖像中邊界的像素值發(fā)生階躍變化時，像素的聚集便產(chǎn)生了邊緣。圖像邊緣是圖像分割、紋理分析和形狀分析等圖像處理技術的基石。借助于圖像邊緣處理技術，它可以大大減少要處理的數(shù)據(jù)，還可以保存有關目標邊界的有用結構信息［9］。

計算幾何參數(shù)需要圖像邊緣的準確計算，通過檢測邊緣信息來獲取圖像的位置數(shù)據(jù)，再經(jīng)過計算可以得到圖像的幾何參數(shù)。

根據(jù)邊緣檢測算法技術基本實現(xiàn)的原理，算法分為一階邊緣檢測算法、二階邊緣檢測算法和其他算法［10］。一階邊緣檢測常用的方法都是通過檢測到一個最大的梯度點來作為一種確定的圖像邊緣；二階邊緣的檢測常用的方法主要是通過檢測灰度級域中的一個二階導數(shù)的過零點來作為一個確定的圖像邊緣［11］。近年來，出現(xiàn)了一些具有較為前沿新概念特點的邊緣檢測新算法，如基于BP 網(wǎng)絡的邊緣擬合、蟻群算法、小波邊緣檢測等。

3 視頻監(jiān)控系統(tǒng)總體設計

3.1 視頻監(jiān)控軟件需求

PAO 內(nèi)監(jiān)控軟件運行于圖像綜合處理箱智能監(jiān)控單元，通過5 路SDI 接口接入5 個PAO 內(nèi)監(jiān)控攝像頭采集的圖像視頻，其中，2 個PAO 內(nèi)監(jiān)控攝像頭安裝于PAO 塔艙內(nèi)后壁，2 個PAO 內(nèi)監(jiān)控攝像頭安裝于PAO 塔艙內(nèi)前壁，1 個監(jiān)控攝像頭安裝于駕駛艙內(nèi)，監(jiān)控操控終端屏幕信息。系統(tǒng)結構框圖如圖2 所示。

圖2 系統(tǒng)架構框圖Fig.2 Block diagram of system architecture

系統(tǒng)功能管理的基本需求討論與問題分析：

1）用戶權限的管理。根據(jù)具體用戶需要，管理員將對用戶應用系統(tǒng)內(nèi)設置權限的所有具體可管理操作權限對象均默認為用戶，主要的操作應當包括對其用戶權限進行修改、查看、刪除、增加其他用戶操作等可管理用戶操作，其中最主要功能還包括對其用戶權限進行設置功能的用戶權限管理功能［12］。

2）實時系統(tǒng)功能配置。根據(jù)用戶系統(tǒng)日常的維護運行監(jiān)控需要，對保證系統(tǒng)能夠正常有效運行監(jiān)控的一些相關技術參數(shù)功能進行實時設置，包括系統(tǒng)用戶密碼自動修改、系統(tǒng)的基本信息配置功能等。

4）滿足用戶其他特殊功能需求。視頻網(wǎng)絡監(jiān)控報警系統(tǒng)還需要實現(xiàn)報警設備列表、倉內(nèi)火警監(jiān)測、機構動作監(jiān)控、后坐標尺測量、CAN 總線數(shù)據(jù)手法、報警查詢、警報規(guī)則等功能。

5）視頻回播。根據(jù)視頻用戶所選擇視頻的播放時間段自動進行視頻檢索，隨時準備將自己選擇到的所有視頻段都播放顯示出來［13］。

3.2 視頻監(jiān)控系統(tǒng)軟件架構設計

根據(jù)系統(tǒng)功能需求分析結果，得到如圖3 所示的系統(tǒng)功能模塊。

圖3 基于QT 的視頻監(jiān)控系統(tǒng)功能模塊圖Fig.3 Function module diagram of video surveillance system based on QT

3.3 系統(tǒng)測試環(huán)境

1）硬件環(huán)境：PAO 內(nèi)監(jiān)控軟件運行的硬件環(huán)境主要技術參數(shù)見表3。

表3 硬件環(huán)境Table 3 Hardware environment

目標板卡實圖如圖4 所示。

圖4 RK3588 開發(fā)板圖Fig.4 RK3588 development board

2）軟件環(huán)境的組成為：軟件運行環(huán)境、軟件開發(fā)環(huán)境、軟件開發(fā)工具，如表4 所示。

表4 軟件環(huán)境要求表Table 4 List of software enviroment requirements

3.4 軟件功能測試

1）圖像推顯：接收到PAO 內(nèi)監(jiān)控圖像后，能夠基于任務管理系統(tǒng)發(fā)送的PAO 內(nèi)監(jiān)控圖像顯示模式對4 路PAO 內(nèi)監(jiān)控圖像進行拼圖，并通過SDI 接口推送至顯示輸出控制單元。顯示模式包含單路推送及4 宮格推送，效果如圖5 所示。

圖5 5 宮格推顯圖Fig.5 5-square developed pattern

2）圖像預處理：完成了基于QT 圖像處理平臺的搭建，實現(xiàn)對圖像和視頻的去噪、增強、邊緣檢測的功能。系統(tǒng)界面框圖見下頁圖6。

圖6 基于QT 的圖像視頻處理界面Fig.6 Image and video processing interface based on QT

3）圖像去噪：使用均值濾波功能實現(xiàn)，如圖7所示。

圖7 均值濾波處理效果圖Fig.7 Diagram of mean filter processing effects

4）圖像邊緣檢測：使用Canny 算子實現(xiàn)該功能，效果如圖8 所示。

圖8 邊緣檢測處理效果圖Fig.8 Diagram of edge detection processing effects

5）圖像增強：使用伽馬變換實現(xiàn)該功能，效果如圖9 所示。

圖9 伽馬變換實現(xiàn)圖像增強效果圖Fig.9 Diagram of image enhancement effects realized by gamma transformation

4 結論

本文面向無人炮塔視頻監(jiān)控領域的迫切需求，介紹梳理了視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)的快速發(fā)展歷程，總結了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要硬件組成體系與應用中涉及的核心技術；介紹了視頻圖像去噪、增強、邊緣等檢測分析技術，對一些常用技術方法中的優(yōu)缺點進行了概述，同時還對其現(xiàn)有方法應用中的具體研究方向作了介紹。

本文還分析了視頻安防監(jiān)控軟件系統(tǒng)架構。對于人機交互界面設計與實現(xiàn)進行了詳細論述，通過測試驗證了系統(tǒng)的可行性。視頻實時監(jiān)控處理系統(tǒng)還將逐漸趨向更智能化、網(wǎng)絡化技術和高數(shù)字化管理的新方向發(fā)展［14］，智能視頻分析技術前景廣闊。