基于互聯網的攝像測量系統

余昊澄，邱浩，劉公致

（杭州電子科技大學電子信息學院，浙江杭州，310018）

0 引言

隨著計算機圖像處理技術和高性能終端處理器的發展，機器視覺的研究已經成為熱門領域。機器視覺是用處理器和攝像機代替人眼，將數字圖像的像素信息進行處理后，做出測量和判斷，被廣泛應用于工業、農業、制藥等領域。OpenCV算法是由Gary Bradsky在英特爾創立的，該算法的正式版本是在2000年發布的。2005年OpenCV算法在DARPA大戰中獲得冠軍，隨著時間的推移，OpenCV算法應用的場景越來越多，從開始的用于汽車開發，到現在的計算機視覺，不僅如此，OpenCV算法支持多種語言，如C++、Python、Java等，還可以在不同的系統平臺上使用[1]。本系統使用上述技術，設計了一種基于互聯網的攝像測量系統。

1 系統設計方案

系統構成介紹：該測量系統主要有樹莓派3B+、TPLINK互聯網交換機、HIKVISION網絡攝像頭模塊等部分構成，如圖1所示，A、B兩個攝像頭同時對蛋白進行攝像，并將視頻流信號通過交換機傳輸到終端樹莓派處理器上，最終再在處理器上對所獲取視頻流進行信息獲取和處理，從而得到單擺長度和角度。各模塊介紹如下：

圖1 基于互聯網的攝像測量系統的整體結構

1.1 攝像頭模塊

本系統采用?？低暤膍ini PTZ攝像頭來獲取視頻流，網絡高清mini PTZ攝像機是集網絡遠程監控功能、視頻服務器功能和高清PTZ攝像機功能為一體的新型網絡PTZ攝像機。PTZ攝像機安裝方便、使用簡單，不需要繁瑣的綜合布線。

PTZ攝像機內置小型WebServer服務器、網絡視頻服務器、解碼器及機芯，性能穩定可靠。PTZ攝像機除具有預置點、掃描等基礎功能外，還基于以太網控制，可實現圖像壓縮并通過網絡傳輸給不同用戶;基于NAS的遠程集中存儲，可大大方便數據的存儲及調用。PTZ攝像機支持動態調整編碼參數,包括TCP/P、PPPoE、DHCP、UDP、MCAST、FTP、SNMP等協議;支持Onvif、CGI、PSIA等開放互聯協議。PTZ 攝像機內置云臺，采用精密電機驅動，設備反應靈敏、運轉平穩，在任何情況下，實現圖像無抖動，非常有利于線上利用互聯網直接對攝像頭所捕捉區域進行實時控制。

1.2 終端處理器（樹莓派）

樹莓派3B+（Raspberry Pi 3ModelB+），擁有運行在1.4GHz的處理器，雙頻2.4GHz和5GHz無線WiFi，藍牙4.2/BLE，更快的以太網和64位四核處理器，有著較高的性能和較為完善的交互功能[2]，具備PC的大部分基本功能，它只需要接通電視機或者鍵盤，就能夠執行文字處理與玩游戲等多種功能，有低能耗、移動便攜性、GPIO等特性。利用其GPIO，可以將其當作單片機來使用，除了鍵盤鼠標等支持USB傳輸信號的外設以外，還可以利用GPIO口和自制的外部電路再結合程序對GPIO口的控制可以實現更多更豐富的人機交互。

1.3 網絡交換機

本系統使用TP-Link的交換機，型號為TL-SG1005M，該交換機是塑殼5口千兆以太網交換機，提供5個10/100/1000M自適應RJ45端口，所有端口均支持線速轉發及MDI/MDIX自動翻轉功能，即插即用。端口性能方面，提供5個10/100/1000M 自適應RJ45端口，所有端口均可實現線速轉發；每端口均支持MDI/MDIX自動翻轉及雙工/速率自協商；支持IEEE 802.3x全雙工流控和Backpressure半雙工流控[3]。

1.4 系統測量原理

1.4.1 激光筆擺長L測量方法

1.4.2 激光筆擺角測量方法

基本公式：角度θ= arctan(a/b)，通過兩個攝像頭協同工作，測量兩個正交方向對單擺正視圖x軸坐標位置差，即a和b，根據公式得到角度,如圖2所示。

圖2 單擺系統擺角測量方法

2 系統結構與程序設計

2.1 系統硬件結構設計

如圖3所示，本系統先是將兩個海康威視的攝像頭HIKVISION放置于圖1中的A、B兩點的位置，當兩個攝像頭開始工作時，會將兩個攝像頭所獲取的視頻流通過網線傳輸給同一個網絡交換機,為了方便單點的檢測，該系統在每個攝像頭節點處都放置了一個樹莓派用于單節點的圖像顯示，以確保傳輸至網絡交換機的數據沒有問題。之后網絡交換機會將來自兩個攝像頭的視頻流數據通過同一條網線一同傳輸給終端樹莓派，以便之后的圖像處理和結果運算。此外每個樹莓派都會配置顯示器、鼠標鍵盤等外設，方便人機交互。

圖3 硬件結構圖

2.2 系統程序設計

如圖4所示，本系統是在樹莓派的Python環境下，利用OpenCV對攝像頭視頻流進行獲取和處理。事先在三臺樹莓派上安裝了可操作的樹莓派系統。

圖4 系統流程圖

在軟件設計中，首先對IP進行訪問和獲取攝像頭圖像，兩個攝像頭通過雙進程方式同時協同運作，減少兩個攝像頭之間的運行時間差[4]，多線程類似于同時執行多個不同程序，多線程運行有如下優點：使用線程可以把占據長時間的程序中的任務放到后臺去處理；程序的運行速度可能加快；在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內存占用等等。Python3 通過兩個標準庫thread和threading提供對線程的支持,由于thread只是為了兼容Python2的thread模塊,本系統使用threading模塊實現多線程。

之后對圖像進行高斯平滑濾波，高斯濾波就是對整幅圖像進行加權平均的過程，每一個像素點的值，都由其本身和鄰域內的其他像素值經過加權平均后得到。減小背景中微小物體和光照變化的影響，主要是利用分布加權卷積距離待處理像素越近的像素對輸出影響越大的物理意義。

之后主要利用背景差分的方法將運動的像素確定下來[5]：首先建立一個背景圖像，也就是取背景，計算當前輸入圖像和背景圖像的差分，數學表達式如下：，其中It是framet，即當前幀圖像，Bt是背景圖像，設定一個閾值Th，根據 Δt和Th的大小關系判斷像素屬于背景還是移動物體：

在數據測量的過程中，發現本系統存在受到周邊光線影響的問題，為了解決這一問題，本系統采用了IIR濾波的方式來減少環境光影響所帶來的變化，以提高系統的光照魯棒性，IIR濾波是使用當前幀對背景圖像進行更新：B(t) =α·I(t)+ (1 －α)B(t－ 1)，其中α是當前幀所占的比重，通過調節α的值可以改變背景的更迭速率。

再通過閉運算找出目標物體，閉運算主要是對圖像先進行膨脹運算，再進行腐蝕運算，用來補充小的裂縫和彌合狹窄的斷裂和細長的溝壑并且不會影響原來前景的形狀大小[6、7]。

最后則是確定XY坐標，根據XY坐標擬合目標物體坐標曲線，通過曲線的峰峰值之間橫坐標的距離得到擺動周期，再根據公式得到繩長，在計算角度時，通過兩個攝像頭獲取的波峰和原點的坐標差，如圖5所示是擬合的類簡弦運動圖像，獲得圖2中所示的一個直角三角形中的兩個直角邊，再根據三角函數得到角度。

圖5 擺幅的正弦曲線

3 系統測試結果與分析

3.1 測試結果

按照題目要求，對基于互聯網的攝像測量系統進行測試，測試內容及結果記錄如下：

L測量結果如表1所示（單位：cm）。

表1 長度測量數據

θ測量結果如表2所示（單位：度）。

表2 角度測量數據

以上單次測量均可以在較短的時間內完成。

3.2 測試結果分析

從表1、表2測試結果分析可知，本系統對于目標物體及其位置識別較為精確，測量過程速度較快，在測量L的時候，由于激光筆中心會改變擺長，所測得的值和實際值會存在一定誤差，所以測得的L必然會偏大，利用第一次測量的結果進行誤差二階擬合，從而得到一條如圖6所示擬合曲線，來展示真實值和數量值之間的關系。

圖6 長度擬合曲線

將該擬合曲線值放到最終的輸出端，可以大大減小誤差，從而得到較為精準的測量值。

在測量角度時，由于放置將激光筆者本身存在的一些因素（如投放時，給了激光筆橫向的力）從而使得激光筆不能做正常的單擺運動，同時也會產生誤差。

4 結語

本文的制作可以利用HIKVISION網絡攝像頭順利地將網絡傳輸到交換機上并且傳輸到終端設備，采樣用圖像處理的方法，成功地實現了單擺的識別，測量出其坐標和運動周期，從而計算出單擺的長度和擺動角度，測量結果精度也比較高。該系統可以應用于諸多類似于教學實驗的監測當中[8]，上文中的閉運算和IIR濾波更新背景等算法可以使得系統有著較高的魯棒性，來抵御外界環境的干擾。