基于人体特征的敏捷跟踪监视技术的研究

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3.0 陈辉 2024-11-19 4 4 2.16MB 60 页 15积分

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摘要

以DSP 为核心，研制了基于人体特征的敏捷跟踪监视系统，包括系统的总体

设计，硬件的构建和软件的编制。

整个系统硬件由三可变镜头，彩色摄像机、云台、

SEED-VPM642 DSP 开发板

和镜头/云台控制系统等组成。摄像机采集视频模拟信号，DSP 芯片完成图像数字

化，图像帧存储及软件处理算法工作，通过开发板串口通信模块向镜头/云台控制

系统发送控制指令，控制云台上、下、左、右动作，快速检测、跟踪运动人体，

并实现镜头自动变倍，聚焦和光圈调节，从而获取清晰的人体头部图像信息。

分析了运动目标检测领域的常用算法，根据采集的视频图像特点及系统实时

性的要求，基于相邻帧差法提出连续三帧图像差分法检测运动目标，并以形心跟

踪算法作为运动人体跟踪的核心算法；利用人体肤色特征，采用基于肤色的人脸

检测算法，提取人体面部，定位人体头部位置；在镜头自动聚焦控制中，使用图

像灰度差分的绝对值之和作为调焦评价函数，提出优化的聚焦爬山搜索算法，能

快速准确的得到清晰的运动人体头部信息。

对搭建的系统进行了大量的人体检测跟踪试验，结果表明，采用上述软件算

法和硬件组成的系统，试验效果良好，达到了运动人体自动检测跟踪及人体头部

定位的目的。

关键字：DSP 差分图像人体跟踪人脸检测自动聚焦

ABSTRACT

The thesis is focused on the study of the system of moving human recognition and

tracking by judging human beings characteristics implemented on DSP chip, including

the general design solution and the specific hardware and software design work of the

system.

Against the limitation found in the investigation for the current status the

surveillance and control system, a new system of moving human beings detection and

tracking based on human beings characteristics is studied. This paper adopts the

TMS320DM642 DSP produced by TI company as the primary control chip to

accomplish the software algorithms and the management of image frame storage. It is

connected with the pan and camera control circuit based on MCU by RS-232 serial

communication protocols. Control command is transmitted to MCU to exercising

control over pan/tilt and cameral. It realized automatic tracking of moving human

beings and camera’s automatic control.

In this thesis, the advantage and shortcoming of some algorithms are analyzed and

compared firstly, and according to the characteristic of video images and the

requirements of real-time for the system, the method of centroid tracking combined with

image difference is established as the pivotal algorithm. A way of face detection

algorithms based on inter-frame-differential and skin colorspace was proposed and

acted out. That is, human head can be extracted from complex background. The sum of

the gray scale differential absolute values of an image is used as criterion function

whether the image is focused. This thesis introduces the principle and realization of the

optimized mountain-climb searching algorithm.

The test for the system is done, and the results show the system constructed by the

previous algorithm and hardware, which can well realize the automatic detection and

tracking of moving human beings and camera’s automatic control.

Key Words: DSP，Differential image，Human tracking ，Face

detection，Auto-focusing

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ...................................................................................................................1

§1.1 课题的研究背景及意义 ...................................................................................... 1

§1.2 国内外自动跟踪系统的发展与现状 ................................................................... 1

§1.3 研究内容 ............................................................................................................... 2

§1.4 论文结构 ............................................................................................................... 3

第二章运动检测跟踪算法的优化 ...............................................................................5

§2.1 引言 ....................................................................................................................... 5

§2.2 视频图像的差分技术 ........................................................................................... 5

§2.2.1 视频图像[10] ................................................................................................... 5

§2.2.2 差图像分析 ....................................................................................................5

§2.2.3 当前图像和背景图像之间的差分 ................................................................6

§2.2.4 相邻图像差分 ................................................................................................6

§2.2.5 改进后的差分法 ............................................................................................6

§2.2.6 基于图像平均灰度值的阈值分割算法 ........................................................7

§2.3 人体活动区域定位 ............................................................................................... 9

§2.3.1 水平直方图统计 ............................................................................................9

§2.3.2 垂直直方图统计 ............................................................................................9

§2.3.3 双向交叉图 ....................................................................................................9

§2.4 目标跟踪算法 .................................................................................................... 10

§2.4.1 波门跟踪 ......................................................................................................10

§2.4.2 形心跟踪算法 ..............................................................................................11

§2.5 本章小结 ............................................................................................................. 12

第三章视频图像序列中的人脸检测 ...........................................................................13

§3.1 引言 ..................................................................................................................... 13

§3.2 人脸色彩处理 .................................................................................................... 13

§3.2.1 色彩空间模型 ..............................................................................................13

§3.2.2 人脸肤色空间选取与建模 ..........................................................................15

§3.2.3 人脸区域检测实现过程 ..............................................................................16

§3.2.4 光线补偿 ......................................................................................................17

§3.2.5 相似度计算 ..................................................................................................18

§3.3 图像平滑滤波技术 ............................................................................................. 20

§3.3.1 邻域平均滤波 ..............................................................................................20

§3.3.2 中值滤波 ......................................................................................................20

§3.3.3 数学形态学滤波 ..........................................................................................21

§3.3.4 滤波效果比较 ..............................................................................................23

§3.4 本章小结 ............................................................................................................ 24

第四章自动聚焦与自动光圈算法的研究 ...................................................................25

§4.1 引言 ..................................................................................................................... 25

§4.2 自动调焦原理与优化的爬山搜索算法 ............................................................. 25

§4.2.1 自动调焦原理与评价函数 ..........................................................................25

§4.2.2 优化爬山搜索算法的原理 ..........................................................................26

§4.3 本章小结 ............................................................................................................ 28

第五章系统硬件设计 ...................................................................................................29

§5.1 系统设计 ............................................................................................................ 29

§5.2 硬件开发平台 .................................................................................................... 30

§5.2.1 外部存储器模块 ..........................................................................................31

§5.2.2 视频编码器与视频解码器 ..........................................................................32

§5.2.3 串口通信的 DSP 实现 ................................................................................ 33

§5.2 镜头/云台自动控制系统设计 ........................................................................... 35

§5.2.1 系统构成 .......................................................................................................35

§5.2.3 云台控制 ......................................................................................................36

§5.2.4 镜头驱动 ......................................................................................................36

§5.2.5 串口通讯 ......................................................................................................37

§5.3 本节小结 ............................................................................................................. 39

第六章系统软件设计 ...................................................................................................40

§6.1 集成开发环境 .................................................................................................... 40

§6.1.1 CCS2.2 概述 ................................................................................................ 40

§6.1.2 软件开发流程 ..............................................................................................41

§6.2 软件设计 ............................................................................................................. 42

§6.2.1 系统整体功能软件设计 ...............................................................................42

§6.2.2 图像预处理与运动目标检测算法 ..............................................................43

§6.2.3 运动人体跟踪的软件设计 ..........................................................................45

§6.2.4 人脸检测算法软件设计 ..............................................................................47

§6.2.5 镜头/云台控制系统编程流程 .................................................................... 49

§6.3 结果与分析 ......................................................................................................... 50

§6.4 本章小结 ............................................................................................................. 51

第七章总结 ...................................................................................................................52

参考文献 .........................................................................................................................54

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .............................................57

致谢 .................................................................................................................................58

第一章绪论

§1.1 课题的研究背景及意义

随着社会信息化技术的发展，计算机视觉己成为跨学科的重要研究领域之一。

视觉跟踪就是对图像序列中的运动目标进行提取、识别和跟踪，获得运动目标的

运动参数，如位置、速度、加速度、以及运动轨迹等，从而进行处理与分析，实

现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的任务。

运动人体的检测与跟踪是视觉跟踪领域的一个重要的课题。现实生活中，大

量的有意义的视觉信息包含在运动之中。可视化的监控系统通常是由连接到一组

电视监视器上的多个摄像机组成的，它要求监控人员不停地监视屏幕，获得视频

信息，通过人为的理解和判断，才能得到相应的结论，做出相应的决策。而让监

控人员长期盯着众多的电视监视器成了一项非常繁重的工作，特别在一些监控点

较多的情况下，监控人员几乎无法做到完整全面的监控。因此人们对监控系统的

智能化要求越来越迫切。

数字信号处理((Digital Signal Processor, DSP)芯片的问世，以数字器件特有的

稳定性、可重复性、可大规模集成，特别是可编程性和易于实现自适应处理等特

点，给数字信号处理的发展带来了巨大机遇，并使信号处理手段更灵活，功能更

强大，其应用范围也拓展到其他很多领域。特别是在图像实时处理领域，应用以

DSP 为核心微处理器对动态视频图像序列进行处理，结合其他硬件构成对运动目

标实现自动识别跟踪系统，不仅具有设备体积小、应用灵活简便的优点，且不用

担心需要何种兼容的操作系统和无故死机等一系列问题，受到广泛关注。因此，

开发基于 DSP 的运动人体自动检测跟踪系统具有很大的现实意义和应用价值。

人是智能监控系统最主要的监控对象，因此研究人体运动检测与跟踪，对智

能监控系统来说是至关重要的。本课题在充分研究了有关识别跟踪算法的基础上，

提出了一套完整的运动人体检测跟踪的解决方案，借助数字信号处理技术所提供

的强大功能，以 TI 公司高速度高性能的 DSP 芯片 TMS320DM642 作为核心部件

建立了一个基于人体特征的敏捷跟踪监视系统。

§1.2 国内外自动跟踪系统的发展与现状

国外对自动跟踪系统的研究起步早，资金投入大，技术先进。尤其在欧美等

国己经开展了大量相关项目的研究。例如，1997 年美国国防高级研究项目署

基于人体特征的敏捷跟踪监视技术的研究

DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency 设立了以卡内基梅隆大学

(Carnegie Mellon University) 为首、麻省理工学院(Massachusetts Institute of

Technology) 等高校参与的视觉监控重大项目 VSAM(Visual Surveillance And

Monitoring) [1]，主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频检测技术;

实时视觉监控系统 W4 [2]不仅能够定位人和分割出人的身体部分，而且通过建立外

观模型来实现多人的跟踪，并可以检测人是否携带物体等简单行为；1999 年欧盟

IST(Information Society Technologies) 的Framework 5 程序委员会设立重大项目

ADVISOR (Annotated Digital Video for Surveillance and Optimized Retrieval)，开发一

个系统来有效地管理公共交通系统，从而缓解城市的压力，它覆盖了人群和个人

的行为模式分析、人机交互等研究[3]; IBM 与Microsoft 等公司也正逐步将基于视觉

的手势识别接口应用于商业领域中[4,5]。

在国内，目前己有很多公司推出了自己研发的视频监控系统，如大连东锐软

件有限公司推出一套三维运动检测分析系统东方新锐 DVMC-8801，该系统通过红

外线高感度 CCD 专用摄像机 3~12 台摄取图像来实时捕捉人、动物、机械等的三

维运动，进行各种运动分析，也可作为传感器使用；北京凯瑞德图像技术有限责

任公司开发了动态图像检测设备，不仅能在生产线上进行实时动态检测，同时在

体育运动中也有着广泛的应用。但这些系统在精度、实时性等方面还存在着缺陷，

灵活性也不高。

§1.3 研究内容

运动人体检测与跟踪主要包括图像采集，图像的预处理，运动目标检测、人

体跟踪四个方面，如图 1-1。图像采集摄像机常见的分为静止和运动两个状态，不

同状态下还包含单个和多个摄像机的情况，本系统属于单个摄像机运动状态情况。

图1-1 视频跟踪处理状态图

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摘要以DSP为核心，研制了基于人体特征的敏捷跟踪监视系统，包括系统的总体设计，硬件的构建和软件的编制。整个系统硬件由三可变镜头，彩色摄像机、云台、SEED-VPM642DSP开发板和镜头/云台控制系统等组成。摄像机采集视频模拟信号，DSP芯片完成图像数字化，图像帧存储及软件处理算法工作，通过开发板串口通信模块向镜头/云台控制系统发送控制指令，控制云台上、下、左、右动作，快速检测、跟踪运动人体，并实现镜头自动变倍，聚焦和光圈调节，从而获取清晰的人体头部图像信息。分析了运动目标检测领域的常用算法，根据采集的视频图像特点及系统实时性的要求，基于相邻帧差法提出连续三帧图像差分法检测运动目标，并以形心跟...

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