异构环境下智能视频监控系统中信息处理基础与无线传输机制

本课题的研究对象和目的是智能视频监控系统及其无线化，通过异构环境和无线应用需求分析，以无线通信与信号处理、嵌入式系统和计算机视觉、智能检测与控制等学科的相关理论为先导和指南；以探寻本地子系统分布式视频图象中运动目标检测/识别（退化图象不变性识别）/跟踪、可变速率压缩编码、无线传输方法为主线；以关键技术为依托和支撑，在异构网络、设备的功能和性能比较基础上，研究基于移动IP承载网络或异构无线接入网的协同工作模式与传输机制；从实验及应用上软（计算机仿真）硬（嵌入系统实验）并重，验证视频信息处理的鲁棒性和实时性、信息传输的有效性与可靠性、系统的可行性和QoS。结合并面向实际，构建和实现新一代IVS系统的智能终端平台及模型；突破距离和空间限制，实现多人对多目标的无线实时远程监控；为开发和实现异构环境下无线化分布式远程IVS系统，提供必要的理论参考、可行的技术支撑。

智能监控系统涉及图像分析、模式识别、人工智能、行为学等诸多学科，被广泛应用于公共安全监控、医疗看护、交通管理、人机交互、实时分析等众多领域。研究智能视频监控系统的信息处理算法、系统实现及其异构环境下“无线化”途径和关键技术，具有重要的理论意义和良好的应用前景。本项目的主要研究内容包括智能视频监控系统中的视频信息处理基础、智能视频监控系统中无线传输机制和无线异构网络接入研究、新一代智能视频监控系统及模型研究实现等三个方面。经过四年的探索，主要完成了以下几方面的工作：.1、在对分数阶微分的图像增强与降噪研究中，根据向量合成定理构建了一种选取16个梯度运算方向的5×5的分数阶微分掩模，对图像进行滤波处理。将能够增强图像纹理信息的分数阶微分算子与变分偏微分方程相结合，提出一种基于分数阶偏微分算子的图像去噪模型。.2、针对目标遮挡现象，运用帧间差分法对目标进行检测，提出通过卡尔曼滤波将目标运动轨迹平滑，当目标被遮挡后，通过平滑后的运动轨迹选择合适拟合段，利用最小二乘法自适应对目标运动路径进行拟合，并预测出目标被遮挡时的位置。该算法能够在检测效果有较多误差的情况下自适应地追踪目标的实际运动，具有较高的实际应用价值。.3、针对无线异构网络接入问题，研究移动蜂窝网络同频信道干扰管理。主要采用异构网络域间负载资源的平衡方案，对单宏蜂窝下的异构网络使用了遗传算法进行优化。该方案通过协作域间同频信道干扰，均衡和消除了大量的同频干扰，实现了多域异构网络的性能提升。.4、设计实现了一个基于SOPC的视频采集、信息处理及数据传输的室内智能视频监控系统。系统以Altera公司的TE3开发板为平台，采用CCD高速摄像头，配备多种传感器，实现图像实时采集、处理、压缩及运动目标检测与跟踪。在此基础上设计实现了一个双摄像机协同跟踪系统，能够对运动目标进行有效跟踪与缩放，实现双摄像机协同控制及可持续跟踪。.通过本项目的研究，取得了具有一定应用价值的理论与实践研究成果，能够为智能视频监控系统的设计与开发提供一些参考和帮助。