嵌入式人感系统的设计与实现
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2 硬件模块结构设计
基于上一节系统方案设计的基础上，系统各个硬件模块主要构成如下：
2．1 PIR红外感应模块
PIR红外感应模块在未断电的情况下，是始终保持工作状态的，只要当监控范围内出现了符合其触发条件的目标，它就会通过发送一个高电平信号的方式通知主芯片启动图像采集模块，进而进行之后的相关操作。其仍然保持工作状态。
2．2 图像采集模块
图像采集模块由于其硬件性能的原因，如果以PIR红外感应模块相同的工作方式长时间工作，一方面会非常耗电，不符合节能的设计初衷，同时对于其硬件部分也有很大的损害，减短模块的使用寿命。因此，该模块采用的是，当需要进行图像采集操作时，由主芯片启动的方式工作。模块启动后，通过摄像头部件定时对监控范围内的场景进行图像采集，并将采集到的图像保存到主芯片中，由主芯片对图像进行下一步的操作。在未接到主芯片令其停止工作的指令前，它始终保持循环执行以上工作过程的状态。
2．3 主芯片
主芯片除了负责对PIR红外感应模块状态监控、图像采集模块工作模式的控制和警报控制操作之外，还有一个非常重要的工作一对图像采集模块采集得到的图像进行图像处理、图像识别和结果判断，决定是否需要执行相应的警报控制操作。所以，在主芯片的选择上既需要有充足的内存空间，还需要具备较强的处理能力，综合以上需求，最终确定选择Samsung S3C6410这块ARM7处理芯片来作为主芯片。
2．4 红外LED补光
红外补光模块是人感系统的一个辅助功能模块，当图像采集模块获得的图片亮度过低时，为了有更好的图像采集效果，在图像采集模块工作时通过该模块进行红外补光。
注；鉴于节能的原则，以上处于长时间工作状态的电路模块使用的都是3．3～5．0V的直流电源。
3 软件模块设计
鉴于人感系统的特点，软件模块设计的研究内容主要是主芯片对监控现场中异常状况的图像采集，以及之后的图像处理和图像识别算法的相关技术，不包括图像传输和图像压缩存储方面的内容。
随着监控技术的发展，目标的提取和有效监测已经成为图像处理、图像识别中的关键技术。在图像序列中如何精确地提取出具有实际意义的对象实体，是之后根据预设的阈值对对象实体进行图像识别的基础。
3．1 对象提取
对象提取的常用方法有，帧间差分法、背景差分法和光流法。帧间差分法是基于时间序列图像上的差分方法，对外界干扰不敏感，可以避免一些不必要的噪声干扰，但通常难以获取检测目标的完整轮廓；光流法是利用图像序列中的像素强度的时域变化和相关性来确定各自像素位置的状况，由于该方法是对每个像素点的位置确认，且运算公式复杂，计算量比较大，不适合用于对实时性要求比较高的系统中。鉴于实际需求等因素的考虑，在本设计中采用最直接、最简单的背景差分法来对图像采集模块得到的图像进行对象提取。
背景差分法需要事先将背景图像存储起来，供以后差分时使用，因此在人感系统启动时，图像采集模块会随之启动，采集并存储当前帧的图像，然后系统进入正常工作模式。由于新出现的对象实体在灰度上和背景的灰度会存在较为明显的差异，这样作差之后的图像中新出现的对象实体会有较大的灰度值。背景差分法就是基于此原理，通过对当前图像和背景图像作差的方式，将对象实体从背景中提取出来。
假设当前帧二值化后的图像为Ni，背景图像二值化后为B，图像阈值为pt，那么背景差分二值化后的图像为：
这样，当背景差分二值化后图像的灰度值为255的像素点都被视为对象实体目标点。
3．2 对象识别
对象识别就是对提取得到的对象实体目标点的面积与预设阈值的比较。
当完成了对象提取步骤后，需要根据实际情况选取适当的阈值T，对获得的对象实体进行判断。当对象实体目标点组成的连通域的总面积大于阈值T时，视为出现异常情况，通知主芯片启动报警装置；当对象实体目标点组成的连通域的总面积小于阈值T时，视为PIR红外传感器模块被误触发或者触发PIR红外传感器模块的物体不是“入侵者”，非异常情况，无需启动报警装置。
3．3 图像处理
背景差分法能够简单地将对象实体从背景中提取出来，能完整获得对象实体的位置、大小、形状等信息，但是由于其自身算法的限制，该方法往往会遇到噪声和外界环境变化带来的影响。
由于噪声的影响，会使一些本不属于对象实体上的点被错误地归入对象实体目标点，或者由于背景图像中的噪声，导致一些本属于对象实体上的点被忽略。为了减少这类因素的影响，在图像二值化操作之前，需要先对图像去噪处理后再进行对象提取。另外，由于受到光线等环境因素的影响，图像中会出现与目标实体具有一定相同视觉特性的阴影像素点，若直接使用背景差分法，对象实体目标点组成的连通域的总面积会因阴影像素点的存在而变大，使得对象识别时出现错误判断。为此，在对象提取前，还需要对当前帧在HSV色彩空间中进行阴影检测。
式中，I为当前帧，B为背景图像，S为阴影像素点。设定α为光源影响系数，光源越强，α越小；β是为了去除噪声的影响。Ts、Th的设定是为了区分当前帧和背景图像之间的差别。
为了进一步精确地获取对象实体，在图像识别前，需要运用诸如数学形态学的方法，对背景差分二值化后的图像进行处理，计算对象实体目标点组成的连通域的总面积时设定一个统计阈值t，当某个连通域面积小于t时，则该连通域的面积不计入总面积之中。
至此，就可以比较完整地提取出对象实体，并在此基础上进行较为精确的对象识别操作了。
4 实验结果
本实验是为了验证上节软件模块设计部分的对象提取、图像处理和图像识别算法的可实现性和实际应用效果。(软件环境：Linux；每帧大小：352×288。)
在一个封闭的办公室中，启动人感系统，然后有一个人进入并通过监控区域，人感系统准确判定出目标为“入侵者”。
实验效果图如下：本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/148169.htm
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