一种基于嵌入式的运动目标检测智能视频监控系统的制作方法

本发明涉及视频监控技术领域，具体为一种基于嵌入式的运动目标检测智能视频监控系统。

背景技术：

随着人们生活水平的日益提高和安全意识的增强，如今视频监控早已是家喻户晓，在生活中的各个角落都可以见到监控探头的身影。人们生活中一个越来越重要的问题就是安全问题，许多小区、学校、商场等公共场所都架设了多路探头。从部署的探头数量上的增长速度可以觉察出如今生活中视频监控所起到的作用。视频监控技术就是在这种巨大需求的刺激下不断的更新和发展起来的，技术越来越成熟，并且整合多种技术用于发展视频监控。作为一个朝阳产业，视频监控以其方便性直观性安全领域发挥着重要作用，在特殊的场合，如银行、地铁站、监狱、军事基地等，特别是在一些调取视频录像来侦破案件的案例中，视频监控所起到的作用几乎无可替代。

目前，国内监控市场中硬盘录像机、网络硬盘录像机产品为监控产品市场主流。这类产品可以提供视频观看、录像、回放、存储、远程访问等功能，并且采用嵌入式技术。在嵌入式处理器性能大幅提升的推动下，这类监控产品具有安装简便、体积小、功能完善等特点，但是现有的监控系统功能单一，安全性能差，因此，有必要进行改进。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于嵌入式的运动目标检测智能视频监控系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于嵌入式的运动目标检测智能视频监控系统，包括多个图像采集模块、图像优化模块、嵌入式微处理器和运动目标检测模块，多个图像采集模块通过图像优化模块连接嵌入式微处理器，所述嵌入式微处理器分别连接图像加密模块、图像显示模块、报警模块和运动目标检测模块，所述嵌入式微处理器通过无线通讯模块连接后台终端。

优选的，所述运动目标检测模块检测方法包括以下步骤：

a、选取采集到的图像中的不相邻的两帧图像；

b、在不相邻的两帧图像中确定同一运动目标，并分别检测该运动目标在不相邻的两帧图像中的图像矢量；计算运动目标在不相邻的两帧图像中的图像矢量的差值；

c、根据运动目标在不相邻的两帧图像中的图像矢量的差值，计算该运动目标在不相邻的两帧图像之间的各帧图像中的图像矢量。

优选的，所述图像优化模块优化方法如下：

a、确定harr型线滤波器尺度；

b、采用多个方向的harr型线滤波器对运动目标图像进行滤波；

c、将各方向harr型线滤波器的滤波结果融合成一幅图像。

优选的，所述嵌入式微处理器采用型号为am3517azcn的嵌入式微处理器。

优选的，使用方法包括以下步骤：

a、多个图像采集模块分别采集运动目标图像，同时运动目标检测模块对图像进行跟踪检测，采集的图像传输至图像优化模块中进行优化；

b、图像优化模块对采集的图像消除杂波噪声，提高清晰度，优化后的图像传输至嵌入式微处理器中；

c、嵌入式微处理器将图像进行加密；

d、加密后的图像进行显示，并通过无线传输模块传输至后台终端便于分析。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

（1）本发明工作原理简单，智能化程度高，能够实现对运动目标的实时监测和跟踪，能够24小时不间断监控，有效的避免了一些严重后果发生，具有可靠性高、响应速度快的优点；

（2）本发明采用的运动目标检测模块检测方法能够实时检测目标图像的运动状况，大大减少了跟踪检测运算时的计算复杂度；

（3）本发明采用的图像优化模块优化方法能够对较差质量、弱对比度目标图像进行准确清晰的纹路提取。

附图说明

图1为本发明结构示意图。

图2为本发明运动目标检测模块检测方法流程图。

图3为本发明系统流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于嵌入式的运动目标检测智能视频监控系统，包括多个图像采集模块1、图像优化模块2、嵌入式微处理器3和运动目标检测模块4，多个图像采集模块1通过图像优化模块2连接嵌入式微处理器3，嵌入式微处理器采用型号为am3517azcn的嵌入式微处理器；所述嵌入式微处理器3分别连接图像加密模块5、图像显示模块6、报警模块7和运动目标检测模块4，所述嵌入式微处理器3通过无线通讯模块8连接后台终端9。

本发明中，运动目标检测模块检测方法包括以下步骤：

a、选取采集到的图像中的不相邻的两帧图像；

b、在不相邻的两帧图像中确定同一运动目标，并分别检测该运动目标在不相邻的两帧图像中的图像矢量；计算运动目标在不相邻的两帧图像中的图像矢量的差值；

c、根据运动目标在不相邻的两帧图像中的图像矢量的差值，计算该运动目标在不相邻的两帧图像之间的各帧图像中的图像矢量。

本发明采用的运动目标检测模块检测方法能够实时检测目标图像的运动状况，大大减少了跟踪检测运算时的计算复杂度。

本发明中，图像优化模块优化方法如下：

a、确定harr型线滤波器尺度；

b、采用多个方向的harr型线滤波器对运动目标图像进行滤波；

c、将各方向harr型线滤波器的滤波结果融合成一幅图像。

本发明采用的图像优化模块优化方法能够对较差质量、弱对比度目标图像进行准确清晰的纹路提取。

工作原理：本发明的使用方法包括以下步骤：

a、多个图像采集模块分别采集运动目标图像，同时运动目标检测模块对图像进行跟踪检测，采集的图像传输至图像优化模块中进行优化；

b、图像优化模块对采集的图像消除杂波噪声，提高清晰度，优化后的图像传输至嵌入式微处理器中；

c、嵌入式微处理器将图像进行加密；

d、加密后的图像进行显示，并通过无线传输模块传输至后台终端便于分析。

综上所述，本发明工作原理简单，智能化程度高，能够实现对运动目标的实时监测和跟踪，能够24小时不间断监控，有效的避免了一些严重后果发生，具有可靠性高、响应速度快的优点。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种基于嵌入式的运动目标检测智能视频监控系统，包括多个图像采集模块、图像优化模块、嵌入式微处理器和运动目标检测模块，多个图像采集模块通过图像优化模块连接嵌入式微处理器，嵌入式微处理器分别连接图像加密模块、图像显示模块、报警模块和运动目标检测模块，嵌入式微处理器通过无线通讯模块连接后台终端，本发明工作原理简单，智能化程度高，能够实现对运动目标的实时监测和跟踪，能够24小时不间断监控，有效的避免了一些严重后果发生，具有可靠性高、响应速度快的优点。

技术研发人员：闫哲;李福君;邓立为
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
技术研发日：2019.01.07
技术公布日：2019.04.19