一种基于单片机的移动目标监控系统研究

摘要：针对目前大部分监控系统对移动目标物的监控要求越来越高，设计了一款基于单片机的嵌入式移动目标监控系统。系统以目前功能强大的AT89S52单片机为核心，采用适合人体视觉特性的Itti模型来处理拍摄到的视频图像。从视频图像颜色特征图与亮度特征图两方面来对采集到的图像进行检测与分割构成图像显著图，根据移动目标物质心的变化来跟踪图像。仿真表明，该系统能有效监控与锁定目标物，具有较强的自适应性。

关键词：单片机;Itti模型显著图;图像分割与检测;图像质心;相似度

随着IT产业的不断发展，视频监控不仅应用在安防系统，而且在交通系统、防洪系统、教育系统和医疗系统等方面都有着广泛应用。但在普通的视频监控系统中，许多监控系统只是对普通的目标物体进行简单摄像与记录，无法对我们一些感兴趣的目标物体进行有效追踪与记录，譬如在交通监控系统中要对某些重要车辆进行跟踪，在校园安防中要对某些可疑人员进行跟踪与记录等，所以如何低成本的设计一个系统能对所感兴趣的移动目标进行有效捕捉的智能监控系统是一个非常有价值的课题。

文中在考虑现有网络摄像头的发展情况、4G和各种WiFi信号的覆盖率以及无线路由器技术发展的前提下，充分利用现有资源，提出了一种基于单片机的移动监控系统。该系统直接利用现有的网络摄像机作为监控摄像头，以4G信号或各种WiFi信号为网络，将采集到的图像通过无线网络直接上传给单片机系统进行处理。文中重点给出了系统硬件设计方案以及系统软件算法思想并在最后给出了该方法在MATLAB环境中的仿真。

1 系统硬件方案设计

1.1 单片机发展概述

单片机(MCU)是一种计算机微处理器，发展的初始阶段多用于控制领域。随着电子产业的发展，目前51系列单片机已拥有了快速的处理速度、强大的运算能力以及更大的寻址范围，广泛应用在智能仪表、实时控制和分布式多机系统中。嵌入式单片机系统是单片机的发展的一个重要方向，它与其他设备相结合，使整个设备发挥出特有的功能。在本系统设计中，本系统采用AT89S52来作为我们的核心控制器件。

1.2 移动目标监控系统方案设计

文中以我市内车辆移动目标为例来介绍本系统的优越性并给出了系统仿真结果。系统首先是对移动目标进行捕捉，然后采用网络摄像机将现场的视频信号通过 TCP/IP网络将信号发送至视频信号接收器端并接收主控制板发来的指令对移动目标控制，最后将捕捉到的移动目标信号传送给主控制板，由单片机进行图像数据的处理与运算并将结果送至终端输出观察。系统结构图如图1所示。

1.3 系统软件算法设计

首先初始化程序，包括中断向量设置、定时器设置、串口设置等。当系统检测到移动图像时，首先判断是否需要标定当前图像。如果需要锁定，则立即对作为参考图像中的参数进行比较计算，进行阈值自适应的设定等，此项工作主要是寻找参考帧的图像。当移动目标图像锁定后，系统则立即进入实时监控与跟踪，使用单片机来计算当前帧和锁定帧的相似度，判断图像是否移动，并且将视频信息实时地输出并存储。当定时器完成定时后，中断程序将改变相应的标志位，使系统重新进行图像的检测，以保证参考帧数据的实时性。图2为本系统软件算法主流程图。

2 系统图像处理分析

2.1 移动目标图像分割与区域检测

目前，Itti模型在感兴趣图像追踪过程中的应用日益增多。其主要理论是提取图像在颜色，亮度，方向方面与背景的对比值，该模型主要包括两个步骤：一是特征的提取，二是显著图的生成。他提取图像像素点的原理可简单描述为：设有一尺度为S的移动目标图像，用R、G、B分别来表示该图像上某个像素点三基色分量。根据图像亮度计算公式，则该像素点的亮度特征可表示为：

由于Itti显著图是一种模拟生物体视觉的选择性注意模型，所以要得到移动目标图像的显著图首先要对目标图像像素点进行特征图归一化，以消除图像间的幅值差异，然后采用高斯卷积算法对图像S进行卷积并把运算结果叠加回原特征图最后以消除噪声对图像的干扰，通过对图像像素点的多次迭代与卷积，最后可以使图像少数几个最显著点均匀的分布在显著特征图上。接下来通过对图像像素点计算值分类、归一化并逐点求和处理就得到了图像S的显著特征图。

本文采用红绿颜色对(RG)和蓝黄颜色对(BY)来度量移动目标图像的颜色特征，则在计算一幅尺度为S图像某象素点的颜色特征时，RG(S)和BY(S)可分别描述为：

同理公式(1)，为了得到图像颜色特征显著图，需先对图像颜色特征进行高斯求和与归一化运算，然后得到多幅颜色特征图。根据Itti显著图合成原理，当分割出