基于本地处理的景区监控无线视觉感知网络系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于本地处理的景区监控无线视觉感知网络系统及方法，组成本系统的摄像头子节点具有本地处理能力，可独立完成部分监控任务并自主作出应对措施，克服了传统景区监控系统需要监控人员监看的弊端；本系统中摄像头子节点之间、摄像头子节点与簇头节点之间以及簇头节点与上位机之间通过无线通信，可以节省铺设电缆的成本，且部署灵活，安装方便，便于维修和升级；本系统中摄像头子节点之间基于协同处理方法，采用独立工作和协同工作相结合的工作模式，协同完成监控任务，使得整个系统具有很强的智能性。本系统在成本、便利性、智能性、可扩展性等方面较传统景区监控系统都有了很大的提升，具有广阔的市场前景。

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络技术领域，尤其涉及一种分布式的基于本地处理的无线视觉传感器网络系统，该系统部件之间的通信方法以及该系统各部件之间协同工作以实现客流统计任务的方法。  

背景技术

旅游景区安全监控系统的建设，一方面是新形势下推进旅游景区管理现代化、信息化建设的一项重要举措，是实现传统旅游管理向信息旅游管理的迫切需要；另一方面也是实现旅游景区资源优化配置、降低突发事件损失，促进旅游业持续发展的需要。

特别地，随着无线传感器网络（WSN）技术的兴起和发展，为旅游景区安全监控系统的建设指明了新的方向。无线传感器网络综合了传感器技术、微电子技术、无线通信技术、分布式信息处理技术和嵌入式系统技术等多个领域，可以实时地监测和采集监控区域内的各种信息，并对这些信息进行分析处理。通常一个无线传感器网络主要由三部分组成，包括无线传感器节点、信息收集节点和信息处理节点。无线传感器节点体积小，具有传感、数据处理以及无线通信能力。信息收集节点接收来自无线传感器的数据，并将其简单处理融合后通过广域网络或其他网络传送到信息处理节点，信息处理节点负责数据的分析处理。相比于无线传感器网络的高效性、灵活性、智能化等一系列的优点，传统旅游景区安全监控系统的缺点被放大后更明显地呈现在人们面前。

传统的景区监控技术大多是基于有线视频监控网络的基础上实现的，主要实现了一些重点部位，如景区出入口和人流密集区的监控，这种监控网络需要旅游景区前期铺设网络电缆，这种有线网络铺设需要挖掘沟槽或是架空，两者都是对监控场景（或景观）破坏性的方法，显然对一些名胜古迹不宜采用这种方法架设监控网络。即便在其他的旅游景点架设有线的视频监控网络也将对景区设施和景观造成极大的破坏，而且这种监控方法一次性投入大，铺设安装完成后很难再修改，可升级性差。

此外，传统的景区有线视频监控网络在使用过程中必须有人监视，摄像头在采集完图像信息后没有做任何处理，直接将图像信息传回监控室的上位机，由监控人员根据视频来判定场景发生事件后，再采取相应的应对措施，而且这种监控方法只是在事件发生后，根据当时的视频再现来判定事件的原由，对事件的发生不能起到及时的干预和防范。特别地，当监控摄像头的数量很多时，不可能雇十几个甚至几十个监控人员来监看监控视频，监控人员也不可能不眠不休地盯着视频工作。

还有，传统的景区有线视频监控网络大多是没有统计客流量功能的，更多的只是起到一个安全监控的作用。另一方面，实时掌握景区客流量，及时采取分流或限流措施，以防止景区客流量过多而造成的安全事故或景点破坏等对于旅游管理部门来说是至关重要的。目前，对旅游景区客流量统计最主要的方法有这样几种：统计门票售出量；在入口或出口处利用光电检测系统对进出游客进行计数；安装客流统计系统等。统计门票的方法除了费时费力之外，对于一些开放的景区就无能为力了；安装光电检测系统要求游客逐个依次通过检测区，对于开放的景区和在客流量很大的情况下是行不通的；安装客流统计系统可以在一定程度上准确地得到客流量信息，但目前市面上的客流统计系统大部分是基于单个摄像头独立处理的，在整个网络中，摄像头之间没有联系和通信，在旅游旺季，景区里经常是人山人海，对于游客重叠的情况，单个摄像头独立处理势必会造成统计误差，影响统计精度。

发明内容

本发明的目的在于针对上述旅游景区有线视频监控网络所存在的不足以及现有客流统计设备所存在的技术缺陷，提供了一种基于本地处理的景区监控无线视觉感知网络系统，本发明实现了对旅游景区的实时安全监控和客流信息的统计，以协助旅游管理部门及时制定景区的管理策略以及对突发事件及时提出应对措施。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于本地处理的景区监控无线视觉感知网络系统，它由上位机和若干个功能块组成，上位机和功能块之间通过无线通信。每个功能块由一个簇头节点、N个摄像头子节点、N个云台和N个传感器组成，N为正整数，每个摄像头子节点与一个云台相连。簇头节点与摄像头子节点之间，各摄像头子节点之间，摄像头子节点与传感器之间均通过无线通信。

进一步地，所述摄像头子节点和簇头节点具有相同的硬件结构，均由微处理器、缓存FIFO、CMOS摄像头、无线模块、报警器和电源组成。其中，CMOS摄像头与缓存FIFO相连，微处理器通过数据线与缓存FIFO相连，微处理器通过串口uart与无线模块相连，实现与外界通信，微处理器通过IO口控制报警器，电源为整个摄像头节点供电。

一种上述基于本地处理的景区监控无线视觉感知网络系统的通信方法，包括信息从摄像头子节点流向上位机的通信过程和信息从上位机传递到摄像头子节点的通信过程。其中，所述信息从摄像头子节点流向上位机的通信过程包括以下步骤：

（1）首先，簇头节点在簇里发送一个同步帧，通知其它摄像头子节点开始同步；摄像头子节点收到同步帧后就将自己的时钟调整到和簇头节点的时钟相同，从而完成同步。

（2）当各个摄像头子节点处理完图像信息后，就将结果传到串口uart，该摄像头子节点的无线模块在完成同步后就开始监测串口uart是否有数据传出，一旦发现串口uart有数据，就会将数据压入到无线模块的发送栈，并且监测当前时段是不是自己的时隙，如果不是就等待，直到是自己的时隙；如果轮到自己的时隙，就立刻把发送栈中的数据加上本摄像头子节点的地址信息传送给簇头节点，地址信息通知簇头节点该数据是从哪个摄像头子节点发送过来的。

（3）簇头节点在每个时隙里接收从不同摄像头子节点发送来的数据，并加上自己的地址信息后将数据传给上位机，从而完成信息从摄像头子节点到上位机的传递。

所述信息从上位机传递到摄像头子节点的通信过程，包括以下步骤：

（a）预先给各个簇头节点分配不同的频率与上位机进行通信。

（b）上位机将命令信息根据不同频率通过簇头节点的无线模块发送到相应的簇头节点。

（c）簇头节点在接收到命令信息后判断在簇内是否是自己的时隙，如果是就将信息发送给各摄像头子节点，否则继续等待自己的时隙。

（d）摄像头子节点接收到簇头节点发送过来的命令信息后，判断该命令是否针对自己，若是则进行响应动作，否则忽略命令信息。

一种上述系统实现客流统计任务的方法，包括以下步骤：

（1）在每个簇内都分配一个专门负责客流统计任务的摄像头子节点，它始终处于统计工作模式下，并实时地将统计结果发送给上位机；

（2）上位机判断统计结果是否超过预设极限值，如果没有超过，则系统继续处于单节点工作模式，否则说明该区域的客流量过多，需要多个摄像头子节点协同处理；

（3）上位机发送唤醒信号给簇内处于休眠状态的摄像头子节点，唤醒后的摄像头子节点进入统计工作模式，协同来完成统计任务；

（4）各摄像头子节点发送自己视角范围内的图像信息到上位机，上位机通过图像融合得到最终的统计结果，并与预设极限值进行比较，若超过极限值，则系统继续处于协同工作模式，否则系统启动单节点工作模式；

（5）上位机发送睡眠信号到簇内冗余摄像头子节点，命令其进入休眠状态，而负责统计任务的摄像头子节点则进入单节点工作模式。

本发明的有益效果是：

1、本发明所提及的视觉感知网络系统是基于本地处理的，即每个摄像头子节点都带有功能强大的微处理器，具备相应的处理能力，能对摄像头采集到的图像信息进行本地处理，再配合上相应的图像处理方法，如特征提取、直方图匹配等，就可以对图像画面实现本地监控，对于一些异常情况及时报警或者配合其它传感器进行智能处理。这样就不需要监控人员长时间地监看监控视频，摄像头节点自身就可以根据处理后的信息对一些简单的突发情况进行处理，实现预定事件发生的自动检测和报警，使整个视觉感知网络系统的智能性有了一个很大的提高。

2、本发明所提及的视觉感知网络系统是一个多节点协同处理的智能化视觉网络系统。在整个网络中，摄像头子节点之间是有着相互联系的，当碰到较为复杂的突发情况单个摄像头无法单独处理的时候，就可以“通知”附近的其它子节点来协同处理，由于每个摄像头子节点上都带有微处理器，可以自主控制云台转动，使得这种多节点协同处理成为可能。例如上文中提到的当景区游客人数过多，重叠情况严重的时候，单个摄像头就没有办法完成对客流信息的准确统计，这时候就可以利用多摄像头的协同处理来完成任务。

3、本发明所提及的视觉感知网络系统是基于无线技术实现的，摄像头子节点之间、摄像头子节点和簇头节点之间以及簇头节点和上位机之间都是通过无线实现通信的，网络的架设不会对景区造成任何破坏，同一套监控网络系统可根据临时的监控需要，在不同的景点轮换使用，部署灵活，操作简单方便，便于系统的维修和升级。

附图说明

图1为本发明系统总体框图；

图2为本发明摄像头子节点以及簇头节点的硬件结构框图；

图3为本发明的无线通信协议框图；

图4为本发明所提及的视觉感知网络系统协同完成统计任务的方法框图。

具体实施方式

本发明所提及的视觉感知网络系统从具体的硬件节点出发（具备视觉感知能力，无线传输能力和一定的本地处理能力），以此为基础搭建一个实时视觉感知网络，并配以高效的节点通信协议及节点间协同处理的方法以实现对旅游景点的实时安全监控和客流信息统计。

下面将结合附图对本发明进行进一步的阐述。

如图1所示，本系统由上位机和若干个功能块组成，上位机和功能块之间采用无线通信。每个功能块作为完成相应任务的最小系统，由一个簇头节点、N个摄像头子节点、N个云台和N个传感器组成，N为正整数。每个摄像头子节点与一个云台相连。簇头节点与摄像头子节点之间，各摄像头子节点之间，摄像头子节点与传感器之间采用无线通信。图中箭头代表着信息传递的方向，其中粗箭头代表着采用无线通信。簇头节点负责协调簇内各摄像头子节点之间的工作以及作为摄像头子节点与上位机之间通信的桥梁，簇头节点在硬件结构上与其它摄像头子节点相同，也参与到功能块所负责的任务中，只是在通信时起到同步簇内摄像头子节点和收集簇内各摄像头子节点的信息并传递到上位机上显示，以及接收上位机的命令信息发送给簇内各摄像头子节点的作用。簇内每个摄像头子节点都带有本地的微处理器，可以自主控制云台转动以用来调整摄像头的视角范围；并可以根据本地处理的结果信息，对于一些危机情况自主地发送警报；摄像头子节点还通过无线与其它的传感器（如红外、超声波等）进行通信与协作，利于扩展整个系统的功能以及智能性。本系统是一套扩展性强、稳定可靠的基于本地处理的无线视觉感知网络系统，它相比于传统的景区监控系统，在智能性、可扩展性、便利性等方面都有着显著的优势。

图2所示是组成系统的摄像头子节点和簇头节点的硬件结构框图，摄像头子节点以及簇头节点均由微处理器、缓存FIFO、CMOS摄像头、无线模块、报警器以及电源组成。CMOS摄像头与缓存FIFO相连，微处理器通过数据线与缓存FIFO相连，微处理器通过串口uart与无线模块相连，实现与外界通信，微处理器通过IO口控制报警器，电源为整个摄像头节点供电。本系统的摄像头子节点可以采用NXP Semiconductors的LPC1766作为微处理器，LPC1766是高性能、低功耗的32位处理器，操作频率高达100MHz，代码执行速度高达1.25MIPS/MHz，完全符合作为本系统中节点本地处理器的要求，且留有大量的冗余资源可方便系统的功能扩展。采用较为廉价的CMOS摄像头，可以降低系统的成本，摄像头采集信息后，将信息存储在缓存FIFO中，可以避免数据量很大时，处理器来不及读造成数据丢失的情况，处理器直接从FIFO中读取信息进行处理。处理器通过串口与Zigbee无线通信模块CC2430进行数据传输，并通过无线模块与其它节点和上位机通信。可以采用National Semiconductor 的直流稳压芯片LM1117-5和LM1117-3.3作为电源芯片，LM1117系列稳压芯片可以提供稳定的最大电流达到800mA的电压。此外，将处理器多余的IO口和接口引出，便于系统的功能性扩展。

图3所示是本系统中无线通信协议的总体框图，该协议采用频分复用（FDMA）和时分复用（TDMA）相结合的方法。TDMA是把时间分割成周期性的帧(Frame)，每一个帧再分割成若干个时隙向基站发送信号，在满足定时和同步的条件下，基站可以分别在各时隙中接收到各终端的信号而不混扰。同时，基站发向多个终端的信号都按顺序安排在给定的时隙中传输，各终端只要在指定的时隙内接收，就能在各路的信号中把发给它的信号区分并接收下来。FDMA算法是指给用户在不同频率上分配通讯信道，每一个信道都可以进行数据的传输。在本协议中，簇内簇头节点和各摄像头子节点之间采用时分复用算法（TDMA），各簇头节点和上位机之间采用频分复用算法（FDMA）。图3中左下方部分是信息从摄像头子节点流向上位机的通信过程：

（1）首先，簇头节点在簇里发送一个同步帧，通知其它摄像头子节点开始同步；各摄像头子节点收到同步帧后就将自己的时钟调整到和簇头节点的时钟相同，从而完成同步。

（2）当各摄像头子节点处理完图像信息后，就将结果传到串口uart，该摄像头子节点的无线模块在完成同步后就开始监测串口uart是否有数据传出，一旦发现串口uart有数据，就会将数据压入到无线模块的发送栈中，并且监测当前时段是不是自己的时隙，如果不是就等待，直到是自己的时隙；如果轮到自己的时隙，就立刻把发送栈中的数据加上本摄像头子节点的地址信息传送给簇头节点，地址信息可以告诉簇头节点该数据是从哪个摄像头子节点发送过来的。

（3）簇头节点在每个时隙里接收从不同摄像头子节点发送来的数据，并加上自己的地址信息后将数据传给上位机，从而完成信息从摄像头子节点到上位机的传递。

图3右上方部分是信息从上位机传递到摄像头子节点的通信过程：

（a）预先给各个簇头节点分配不同的频率与上位机进行通信。

（b）上位机将命令信息根据不同频率通过无线模块发送到相应的簇头节点。

（c）簇头节点在接收到命令信息后判断在簇内是否是自己的时隙，如果是就将信息发送给各摄像头子节点，否则继续等待自己的时隙。

（d）各摄像头子节点接收到簇头节点发送过来的命令信息后，判断该命令是否针对自己，若是则进行响应动作，否则忽略命令信息。

图4所示是本系统如何通过多摄像头子节点协同工作来完成客流统计任务的方法框图：

（1）在每个簇内都分配一个专门负责客流统计任务的摄像头子节点，它始终处于统计工作模式下，并实时地将统计结果发送给上位机；

（2）上位机判断统计结果是否超过预设极限值，如果没有超过，则系统继续处于单节点工作模式，否则说明该区域的客流量过多，需要多个摄像头子节点协同处理；

（3）上位机发送唤醒信号给簇内处于休眠状态的摄像头子节点，唤醒后的摄像头子节点进入统计工作模式，协同来完成统计任务；

（4）各摄像头子节点发送自己视角范围内的图像信息到上位机，上位机通过图像融合得到最终的统计结果，并与预设极限值进行比较，若超过极限值，则系统继续处于协同工作模式，否则系统启动单节点工作模式；

（5）上位机发送睡眠信号到簇内冗余摄像头子节点，命令其进入休眠状态，而负责统计任务的摄像头子节点则进入单节点工作模式。

这种协同工作模式不仅适用于客流统计，对于其它功能也同样适用，如安全监控，目标追踪等，不仅提高了系统的性能，也大大降低了整个系统的能量损耗。