??? 摘? 要： 開發一種銀行窗口排隊人員越界監測報警系統，通過設置在上方的攝像機，監視交易窗口前界限內的交易人員是否出現違規行為，以確保交易安全。該系統解決了交易人員服裝與地面色彩反差小、自然光與外加燈光、光線陰影等對目標識別的影響。該系統的特點為處理器采用了TI公司高速低成本5509系列DSP芯片實現監測目標識別功能，使整機成本低，便于推廣使用。?
????關鍵詞： TMS320VC5509A；越界監測；陰影；識別
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??? 目前銀行智能化監控報警系統基本是針對犯罪分子的入侵或者火災的發生而設計的，但是相當一部分監控系統并沒有達到智能化要求。在這些監控系統中，攝像機多位于銀行窗口的內部和室內大廳的頂部，并且攝像機不是垂直、而是成一定角度傾斜照射，處于靜止狀態。攝像機只記錄了人的部分信息，并且要有監控人員在場進行人為監視，因此沒有起到實時主動監控的作用。由人執行這種長期枯燥的例行檢測，其結果不可靠，而且費用很高。在銀行窗口辦理業務時，盡管有黃色的警戒線提示人們，在他人辦理業務時，其他人應該在一米線以外，但是，人們有時并未按照銀行的規定進行，經常需要保安人員進行現場提示。所以對銀行窗口辦理業務人員的行為進行規范化的智能化監控報警很有必要。?
??? 本文提出一種可以自動對窗口排隊人員進行越界監測的報警系統，該系統通過安放在銀行窗口上方垂直照射的攝像機，監視交易人員是否出現違規行為。用于規范銀行窗口辦理業務的安全性、秩序性。監控系統中以TI公司的較低成本定點DSP TMS320VC5509A作為處理芯片，采用DMA控制器來存儲圖像。該方法在減少器件FIFO應用的同時降低了成本，提高了實用化的目的。通過標記辦理業務人員的重心軌跡，識別目標的運動狀態，從而判斷其行為是否違規。其中自然光照以及外加光照的變化，采用基于幀間差分法自適應背景更新算法，能夠適應其動態變化。目標分割存在的陰影問題，在hsv空間進行陰影檢測并去除陰影。經實驗測試，證明該裝置具有可應用性。?
1 越界監測報警系統的構成?
??? 系統主要由CCD攝像機、視頻解碼器、圖像存儲器、DSP處理控制器、報警模塊等部分構成。硬件系統框圖如圖1。?
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??? 系統采用韓國世林一體化攝像機采集室內圖像，利用Philips公司的專業視頻解碼器SAA7113H實現圖像的數字化[1]。?
??? SAA7113H輸出的像素頻率是27 MHz，而DSP存儲像素的時間要比視頻解碼器輸出的像素慢，這樣就出現了時序上的不匹配，導致丟失像素點。該時序不匹配問題的解決方法是在視頻解碼器與DSP之間加一個數據緩存存儲器FIFO來暫存數據。但該方法增加了一個器件，從而增加了系統的復雜度，降低了系統的可靠性。與此同時還需要增加額外的時間，對于實時圖像處理系統來說，該額外時間是應該盡量消除掉的。本裝置采用DMA（直接存儲器訪問）控制器存儲圖像，該方法在節省FIFO的同時，可以實現視頻解碼器與DSP的時序匹配，即圖像數據的無丟失存儲[2-3]。?
??? 由于該裝置要求具有高速處理數字信號，且不需要進行很大規模的控制，因此采用TMS320VC5509A數字處理器作為該裝置的核心處理器。該DSP既要滿足算法對速度的要求，又要盡可能降低成本。?
??? 本裝置核心處理器TMS320VC5509A的片上存儲空間是128 K×16位字RAM，對于運動目標檢測算法需要是遠遠不夠的，因此需要外擴數據存儲器。DSP芯片訪問片外存儲器時必須通過存儲器接口EMIF(External Memory Interface)，5509A的EMIF具有很強的接口能力，可以與目前幾乎所有類型的存儲器無縫連接[2]。本系統應用了4個彼此獨立的外存接口(CEx)，選用美光MT48LC8M16A2外擴128 MB數據空間來滿足系統目標檢測算法的需要。MT48LC8M16A2是美光公司推出的一種單片存儲容量高達128 MB的16位寬高速SDRAM芯片，它的同步接口和完全流水線的內部結構使其數據傳輸速率可以高達133 MHz，刷新頻率每64 ms為4 096次，從而滿足系統實時性的要求。?
??? SDRAM圖像存儲區可以按照一定的時間周期存儲圖像幀數據，DSP處理控制部分主要負責整個系統功能模塊的總體規劃和調度，包括實時監控圖像采集數據進行運算處理，并實現報警電路的控制等。?
??? 報警電路的作用是當有活動的目標進入設定的警戒區域中時，由DSP處理器控制，發出報警信號。?
2 系統工作流程和實現功能?
??? 系統的工作過程為：系統開機后DSP的片外存儲器的程序被加載到TMS320VC5509A芯片內部的程序區，然后根據程序中的算法對采集到的圖像序列進行處理。銀行窗口排隊交易人員為兩個人時的各種狀態如圖2所示。
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??? 圖2中：矩形框為監控區域的定位邊界；橢圓代表人；箭頭方向為目標運動方向。?
??? 下面介紹該系統要實現的功能。?
??? 監控區域中有一個人時不報警，在有兩個人的情況下：?
??? (1)第一個人進入監控區域后，還未辦理業務的情況下，第二個人再進入，報警；?
??? (2)在(1)的情況下，第二個人繼續進入，要發出連續報警信號；?
??? (3)在第一個人辦理業務未返回時，第二人再進入，報警；?
??? (4)在(3)的情況下，第二個人繼續進入，要發出連續報警信號；?
??? (5)在第一個人辦理業務返回時，第二個人再進入，允許；?
??? (6)在(5)的情況下，第二個人繼續進入，允許。?
3 運動目標檢測?
??? 本文提出的銀行監控系統，要對給定的區域進行監控，這就需要對監控區域進行“邊界定位”。如果邊界的像素灰度級發生連續性較大變化，則判斷有目標進去。結合圖3給出的目標檢測方法，能準確識別目標在各種狀態下是否進行報警。?
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3.1 基于幀間差分法的自適應背景更新算法?
??? 背景建模的目的是快速建立與背景具有更強魯棒性背景圖像，以確保在背景和目標灰度級相近時，識別出運動目標；并且要求對背景圖像實時更新，以保證對不同光照及干擾環境的適應能力。本文采用基于幀間差分法的自適應背景提取算法。?
??? 自適應背景提取方法首先將第一幀進行初始化，作為RGB空間內的背景Background，同時通過幀差法進行二值化處理，由二值圖像找到運動區域和非運動區域，用當前幀圖像中的非運動區域部分更新當前背景圖像，而運動區域部分的背景圖像則保持不變，經過一定數量圖像的迭代便可提取出可靠背景。具體處理流程如下：?
??? (1)步驟1：通過幀間差分法建立二值化掩碼圖像Mask。?
??? |f(x，y，i)-f(x，y，i-1)|>T(x，y，i)??????????????????????? (1)?
其中，T(x，y，i)表示第i幀像素點(x，y)處的閾值，如果式(1)成立，則令Mask(x，y)=1。顯然，Mask所包含的信息就是當前幀中的運動信息，即不穩定區域，包括光照變化、背景中的擾動、噪聲和運動目標。?
??? (2)步驟2：對每一個輸入幀均得到對應的局部掩碼圖像Mlocal，令G(x，y，i)表示在第i幀時像素點(x，y)處的RGB值，如果Mask(x，y)=1，并且Mlocal(x，y，i)=0，則更新Mask和背景Background：?
??? Mask(x，y)=0??????????????????????????????????????????????? (2)?
??? Background(x，y)=G(x，y，i)?????????????????????????????????(3)?
??? 當最后所有的點(x，y)基本上都使Mask(x，y)為零時，背景建模初始化結束。Background就是獲得的背景圖像。
??? 采用當前背景和當前幀的加權平均值來更新背景[4-5]。當前幀可能包括前景目標，所以需要把像素分為前景和背景，然后僅用當前幀的像素來更新當前背景，以適應光照等環境因素的變化。?
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??? 實驗證明，這種方法結構簡單，可以快速得到背景圖像，滿足實時性要求。該算法與運動目標移動的速度、運動方向及目標的尺寸大小無關。?
3.2 圖像分割?
??? 經過背景圖像差后，進行灰度形態學濾波。灰度形態學濾波是利用結構元素使得圖像的灰度級變大或者變小以保證圖像的局部區域內灰度級基本不變。膨脹操作提高了圖像的整體亮度，腐蝕操作降低了圖像整體亮度。二者結合操作可以消除與結構元素相比尺寸較小的暗細節，并且保持圖像整體灰度值和大的暗區域不受影響，它能夠更加完整地檢測出物體的邊緣細節信息，并且避免目標內部出現空洞現象。?
??? 采用自適應閾值法進行目標分割。對經過形態學處理的圖像的灰度直方圖進行平滑處理，每個點P和其左右相鄰的5～8個點P0、P1連線，計算曲率cosθ=
得到曲率最大的像素點所對應的灰度級S，閾值T＝S/255，即為目標分割的閾值。?
??? 通過對二值圖像的膨脹腐蝕去除孤立的噪聲點，得到目標的分割圖像。?
3.3 確定目標運動狀態?
??? 在監控區域內，把辦理業務的兩個人標記為1、2的兩塊區域k1、k2。在第i幀時，其兩重心為p1i(x1i，y1i)，p2i(x2i，y2i)；下一幀時，其重心坐標分別為p1(i+1)，p2(i+2)。?
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??? 其運動矢量分別為
兩向量之間夾角為θ，則兩向量夾角的余弦值：?
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??? 若在兩目標中心移動的矢量cosθ為正值時，兩個人的運動方向相同，這種情況報警；若其值為負，說明兩個人的運動方向相反。兩人相向而行，期間可能出現兩個人相粘連的情況，如果標記為2－1－2，說明運動的兩個目標由分開－粘連-分開，并且粘連的時間不超過3 s時，可以判斷出這種情況也是允許的，系統不會給出報警或提示信息。?
4 HSV陰影去除?
??? 目標圖像分割以后，可以看出由于自然光照或者外加燈光留下的陰影，這種陰影往往被檢測出目標，這需要對陰影進行檢測并且去除。HSV陰影檢測利用以下三個特征對陰影進行處理：(1)文獻[6]研究表明，陰影區域內的點與背景中對應點的比值成比較嚴格的線性。對各種光場條件下產生的陰影進行分析，發現其比值在1.0～2.5之間。(2)陰影區域相對背景區域亮度降低，但是顏色并沒有顯著變化。(3)陰影區域相對背景區域飽和度降低。陰影投射到背景不會顯著改變背景點的色度，但是通常會降低其亮度和飽和度。在HSV空間中，采用下式判斷像素值是否可能為陰影[7]：?
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其中SP(x，y)為圖像坐標點(x，y)處的陰影像素點掩模，Ih(x，y)、Is(x，y)、Iv(x，y)與Bh(x，y)、Bs(x，y)、Bv(x，y)分別表示坐標點(x，y)處當前像素值I(x，y)與背景像素值B(x，y)的h、s、v分量。如果I(x，y)被判定為陰影，則該像素點掩模SP(x，y)置為1，否則SP(x，y)置為0。實驗證明，第一個條件是針對亮度分量的，由于陰影的亮度比背景的亮度小，因此β小于1，用來增強算法對噪聲的魯棒性，α則與光源強弱有關，光源越強，α越小，并且參數滿足0<α<β<1；第二個條件針對飽和度分量，給飽和度分量的差分設置一個閾值。陰影會降低像素點的飽和度，因此當前圖像與參考圖像的飽和度差分經常是負數；第三個條件針對色調分量，給當前圖像和參考圖像的色調絕對值差分加閾值。?
5 實驗結果?
??? 實驗結果表明，將系統懸于室內屋頂3.2 m的高度采集室內圖像，它能獨立完成圖像的采集、處理和輸出。圖像的采集速度為25幀/s，分辨率為320×240像素，圖像為avi格式。用該系統測試50組各種環境下的報警情況，它能準確對違規目標進行報警，并且運算速度快、精度高。在目標衣服顏色與被背景顏色相近、相差15個灰度級以上的情況下，可以實現準確、實時的報警。圖4為報警系統記錄的具有代表性的報警圖像，實驗數據如表1所示。?
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??? 本裝置能夠對與背景顏色相近的目標進行識別。在外加燈光下，由于目標檢測存在的陰影比較小，所以識別率比自然光照下要高。它能夠適應監測區域光照、陰影的動態變化，對交易人員的違規行為進行實時監測報警。?
參考文獻?
[1] SAA7113H.pdf.http：//www.omnivision.com.?
[2] TMS320VC5509A.pdf.http：//www.ti.com.?
[3] Texas Instruments Incorporated.TMS320VC55x系列DSP的CPU與外設[M].彭啟琮，武樂琴，張艦，等編譯.北京：清華大學出版社，2005.?
[4] 周西漢，劉勃，周荷勤.一種基于奔騰SIMD指令的快速背景提取方法[J].計算機工程與應用，2004，40(27)：81-84.?
[5] 劉勃，周荷琴.一種基于顏色和運動信息的夜間交通檢測方法[J].中國圖像圖形學報，2005，12(2)：187-191.?
[6] POSIN P L，ELLIS T.Image difference threshold strategies?and shadow diction[M].Birmingham：BMVA Press，1995：347-356.?
[7] CUCCHIARA R，GRANA C，PICCARDI M，et al.Improve?shadows suppression in moving object detection with HSV?color information[A].Proceedings of IEEE Intelligent?Transportation Systems Conference[C]，Oakland，CA，USA，2001：334-339.?