CN104103237A - 基于多传感器数据融合的智能led显示屏系统 - Google Patents

Abstract

一种基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统，包括上位机、显示屏控制卡模块和LED显示模块，所述显示屏控制卡模块包括中央处理器、摄像头模块、存储器模块、传感器网络模块、LED驱动模块和电源模块，所述中央处理器与摄像头模块、存储器模块、传感器网络模块、LED驱动模块和电源模块连接，所述LED驱动模块与所述LED显示模块连接，所述智能LED显示屏系统还包括湿度传感器、振动传感器、温度传感器和亮度传感器，各个传感器均与所述传感器网络模块连接，所述传感器网络模块采用基于多传感器数据融合的决策方法。本发明信息交互性良好、能耗较低、实施报警控制、可靠性良好。

Description

基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统

技术领域

本发明涉及一种LED显示屏系统。

背景技术

随着城市发展越来越快，以LED显示屏为载体的媒体传播方式出现在越来越多的公共场合，无论是用于投放商业广告的户外广告牌，还是用于公共服务的媒体显示屏，都利用了LED显示屏生动、便捷的显示特点，电子显示屏正逐步替代传统的显示方式。

尽管目前LED显示屏的运用范围越来越广泛，但同时也暴露了一些问题，例如，大部分显示屏都是按时间段持续循环播放，缺少播放目的性及对于节约能耗的考虑，对于屏体温度过高等情况也很少考虑；而且，对于一些无人值守的场合，显示屏的自身安全问题也很少被考虑，用户对于一些恶意破坏行为也常常无能为力。

发明内容

为了克服已有的LED显示屏的信息交互性较差、能耗较高、无报警控制功能、可靠性较差的不足，本发明提供一种信息交互性良好、能耗较低、实施报警控制、可靠性良好的基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统，包括上位机、显示屏控制卡模块和LED显示模块，所述显示屏控制卡模块包括中央处理器、摄像头模块、存储器模块、传感器网络模块、LED驱动模块和电源模块，所述中央处理器与摄像头模块、存储器模块、传感器网络模块、LED驱动模块和电源模块连接，所述LED驱动模块与所述LED显示模块连接，所述智能LED显示屏系统还包括湿度传感器、振动传感器、温度传感器和亮度传感器，各个传感器均与所述传感器网络模块连接，所述传感器网络模块中，采用基于多传感器数据融合的决策方法，过程如下：

传感器网络由多组传感器节点组成，每个节点又由多个均匀部署的同型子节点组成，中心节点B₀作为信息融合中心，根据各节点上传的信息对事件是否发生进行决策，其下层传感器节点为B_i∈{B₁，B₂，…B_N}，每个节点的子节点为B_ij∈{B_i1，B_i2，…B_iN}；

用I表示可能发生的事件，I∈{0,1}，B_i观测到的量化数据为O_i，O_i∈{0,1}，pd_i和pf_i分别表示每个传感器的检测率和误警率，可由公式(1)计算得到：

pd_i＝P(O_i＝1|I＝1)，pf_i＝P(O_i＝1|I＝0)_i    (1)

当事件发生时，根据每个传感器节点B_i下N_i个子节点的上报情况d_j和各自的pd_j和pf_j，可以计算出B_i的检测率和误警率，其计算公式为

${\mathrm{Pd}}_i={\mathrm{\Σ}}_d{\mathrm{\Π}}_{j=1}^{N_i}(d_j{\mathrm{pd}}_j+(1-d_j)(1-{\mathrm{pd}}_j))---\left(2\right)$

${\mathrm{Pf}}_i={\mathrm{\Σ}}_d{\mathrm{\Π}}_{j=1}^{N_i}(d_j{\mathrm{pf}}_j+(1-d_j)(1-{\mathrm{pf}}_j))---\left(3\right)$

其中d_j表示第j个子节点是否上报了事件，d_j∈{0,1}，i∈{1，2，…N_i}；

用P_i表示下层所上报事件的准确度，用θ_i表示判断各节点事件是否发生的阀值，θ_i∈{θ₀，θ₁,…,θ_N}，D_i表示对事件是否发生作出的决策，D_i∈{0,1}，计算公式分别为

$\left(4\right)$

$P_i=\underset{i=1}{\overset{N_i}{\mathrm{\Σ}}}[d_i\log \frac{{\mathrm{pd}}_i}{{\mathrm{pf}}_i}+(1-d_i)\log \frac{1-{\mathrm{pd}}_i}{1-{\mathrm{pf}}_i}]$

$\left\{\begin{array}{c}{D}_i=1,P_i>{\mathrm{\θ}}_i\\ D_i=0,P_i>{\mathrm{\θ}}_i\end{array}\right.---\left(5\right)$

分别用以上求出的Pd_i、Pf_i、D_i替代公式2、3、4中的pd_i、pf_i、d_i,并用Pd₀、Pf₀、P₀、N替代Pd_i、Pf_i、P_i、N_i，最终计算出中心节点的准确度P₀，然后根据公式(6)作出决策，其中θ₀为中心节点决策的阀值。

$\left\{\begin{array}{c}{D}_0=1,P_0>{\mathrm{\θ}}_0\\ D_0=0,P_0>{\mathrm{\θ}}_0\end{array}\right.---\left(6\right)$

通过人为改变系统环境对发生事件进行测试，通过梯度地改变中心节点阀值θ₀及其他节点各自的阀值θ_i，使系统最终满足设计需求，即判断为决策达到最优，将测试得到的值作为初始化参数写入控制系统。

进一步，所述中央处理器采用ARM处理器，存储器模块采用SDRAM。

更进一步，所述摄像头模块安装在电子屏正上方，对前方区域进行识别，若识别到行人则开启电子屏显示，否则电子屏处于休眠模式，同时显示屏系统通过自身电压变化和传感器警报进行故障监测，当检测到自身异常时开启摄像头的拍照及录像功能，对可能出现的人为破坏行为进行证据收集。

本发明的有益效果主要表现在：1、本发明采用ARM处理器与摄像头、存储器、传感器网络等模块连接，实现快速有效的控制及信息交互，同时便于扩展功能模块；2、本发明通过摄像头进行行人识别来控制显示屏的显示与睡眠，有效节约能耗，同时通过摄像头对异常报警下的现场情况进行拍照录像，对可能出现的人为破坏行为进行证据收集：3、本发明的传感器网络通过检测系统的湿度、振动、温度、亮度等信息并反馈给系统，实现及时的节能及报警控制；4、本发明采用多传感器数据融合的方法，各层节点根据接收到的数据分别进行判断决策及上报，系统根据决策进行测试，不断调节系统参数及阀值最终使信息决策达到最优。

附图说明

图1是基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统的原理框图。

图2是LED显示屏控制卡结构框图。

图3是传感器网络结构模型图。

图4是传感器数据融合算法流程图。

图5是系统流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1～图5，一种基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统，包括上位机、显示屏控制卡模块和LED显示模块，所述显示屏控制卡模块包括中央处理器、摄像头模块、存储器模块、传感器网络模块、LED驱动模块、报警模块、电源模块及其他基本电路模块。

所述上位机对显示屏的编码信息包括控制信息和显示信息，参照表1：

表1

其中，控制信息包含16个字节，分别为下位机编号、信息类型、模式选择、屏高、屏宽、显示格式、显示颜色和滚动速度，其中模式选择包括智能模式(1)和普通模式(0)，当实际应用中不需要考虑节能、异常等情况时将这一位编码置0，切换到普通模式，此时显示屏持续循环播放节目；显示信息也以下位机编码和信息类型开头，后接显示节目的编码数据；

所述控制卡模块的处理器采用ARM处理器，在保证基本显示控制功能的前提下可以实现与摄像头、存储器等模块的交互，存储器模块采用SDRAM，用于保存显示的节目信息及出现异常时摄像头的拍照及录像信息，报警模块可以在系统检测到异常时进行现场报警；

所述摄像头模块安装在电子屏正上方，利用已有的行人识别算法对前方区域进行识别，若识别到行人则开启电子屏显示，否则电子屏处于休眠模式，实现节约能耗，同时显示屏系统通过自身电压变化和传感器警报进行故障监测，当检测到自身异常时开启摄像头的拍照及录像功能，对可能出现的人为破坏行为进行证据收集；

所述传感器网络包括湿度传感器、振动传感器、温度传感器和亮度传感器等多个传感器组，用于对周围环境情况进行实时采集并反馈给处理器，每个传感器组由多个同型的传感器均匀部署的，其中湿度和温度传感器用于监控屏体内环境，上报事件到处理器进行实时调节及休眠控制；振动传感器监测屏体是否受到破坏；亮度传感器用于检测光照强度E，处理器根据光照强度梯度调节显示屏的亮度L_s，从而达到节约能耗的目的；

所述传感器网络由多组传感器节点组成，每个节点又由多个均匀部署的同型子节点组成，中心节点B₀作为信息融合中心，根据各节点上传的信息对事件是否发生进行决策，其下层传感器节点为B_i∈{B₁，B₂，…B_N}，每个节点的子节点为B_ij∈{B_i1，B_i2，…B_iN}其网络模型如图4所示；

所述用I表示可能发生的事件，I∈{0,1}，B_i观测到的量化数据为O_i，O_i∈{0,1}，pd_i和pf_i分别表示每个传感器的检测率和误警率，可由公式1计算得到：

pd_i＝P(O_i＝1|I＝1)，pf_i＝P(O_i＝1|I＝0)_i    (1)

所述当事件发生时，根据每个传感器节点B_i下N_i个子节点的上报情况d_j和各自的pd_j和pf_j，可以计算出B_i的检测率和误警率，其计算公式为

${\mathrm{Pd}}_i={\mathrm{\Σ}}_d{\mathrm{\Π}}_{j=1}^{N_i}(d_j{\mathrm{pd}}_j+(1-d_j)(1-{\mathrm{pd}}_j))---\left(2\right)$

${\mathrm{Pf}}_i={\mathrm{\Σ}}_d{\mathrm{\Π}}_{j=1}^{N_i}(d_j{\mathrm{pf}}_j+(1-d_j)(1-{\mathrm{pf}}_j))---\left(3\right)$

其中d_j表示第j个子节点是否上报了事件，d_j∈{0,1}，i∈{1，2，…N_i}。

所述用P_i表示下层所上报事件的准确度，用θ_i表示判断各节点事件是否发生的阀值，θ_i∈{θ₀，θ₁,…,θ_N}，D_i表示对事件是否发生作出的决策，D_i∈{0,1}，计算公式分别为

$P_i={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{N_i}[d_i\log \frac{{\mathrm{pd}}_i}{{\mathrm{pf}}_i}+(1-d_i)\log \frac{1-{\mathrm{pd}}_i}{1-{\mathrm{pf}}_i}]---\left(4\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{D}_i=1,P_i>{\mathrm{\θ}}_i\\ D_i=0,P_i>{\mathrm{\θ}}_i\end{array}\right.---\left(5\right)$

所述分别用以上求出的Pd_i、Pf_i、D_i替代公式2、3、4中的pd_i、pf_i、d_i,并用Pd₀、Pf₀、P₀、N替代Pd_i、Pf_i、P_i、N_i，最终计算出中心节点的准确度P₀，然后根据公式(6)作出决策，其中θ₀为中心节点决策的阀值。

$\left\{\begin{array}{c}{D}_0=1,P_0>{\mathrm{\θ}}_0\\ D_0=0,P_0>{\mathrm{\θ}}_0\end{array}\right.---\left(6\right)$

所述系统采用上述基于多传感器数据融合的决策方法，通过人为改变系统环境对发生事件进行测试，通过梯度地改变中心节点阀值θ₀及其他节点各自的阀值θ_i，使系统最终满足设计需求，即判断为决策达到最优，将测试得到的值作为初始化参数写入控制系统。

Claims (3)

1.一种基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统，包括上位机、显示屏控制卡模块和LED显示模块，所述显示屏控制卡模块包括中央处理器、摄像头模块、存储器模块、传感器网络模块、LED驱动模块和电源模块，所述中央处理器与摄像头模块、存储器模块、传感器网络模块、LED驱动模块和电源模块连接，所述LED驱动模块与所述LED显示模块连接，其特征在于：所述智能LED显示屏系统还包括湿度传感器、振动传感器、温度传感器和亮度传感器，各个传感器均与所述传感器网络模块连接，所述传感器网络模块中，采用基于多传感器数据融合的决策方法，过程如下：

传感器网络由多组传感器节点组成，每个节点又由多个均匀部署的同型子节点组成，中心节点B₀作为信息融合中心，根据各节点上传的信息对事件是否发生进行决策，其下层传感器节点为B_i∈{B₁，B₂，…B_N}，每个节点的子节点为B_ij∈{B_i1，B_i2，…B_iN}；

用I表示可能发生的事件，I∈{0,1}，B_i观测到的量化数据为O_i，O_i∈{0,1}，pd_i和pf_i分别表示每个传感器的检测率和误警率，可由公式(1)计算得到：

pd_i＝P(O_i＝1|I＝1)，pf_i＝P(O_i＝1|I＝0)_i    (1)

当事件发生时，根据每个传感器节点B_i下N_i个子节点的上报情况d_j和各自的pd_j和pf_j，可以计算出B_i的检测率和误警率，其计算公式为

${\mathrm{Pd}}_i={\mathrm{\Σ}}_d{\mathrm{\Π}}_{j=1}^{N_i}(d_j{\mathrm{pd}}_j+(1-d_j)(1-{\mathrm{pd}}_j))---\left(2\right)$

${\mathrm{Pf}}_i={\mathrm{\Σ}}_d{\mathrm{\Π}}_{j=1}^{N_i}(d_j{\mathrm{pf}}_j+(1-d_j)(1-{\mathrm{pf}}_j))---\left(3\right)$

其中d_j表示第j个子节点是否上报了事件，d_j∈{0,1}，i∈{1，2，…N_i}；

用P_i表示下层所上报事件的准确度，用表示判断各节点事件是否发生的阀值，D_i表示对事件是否发生作出的决策，D_i∈{0,1}，计算公式分别为

$P_i=\underset{i=1}{\overset{N_i}{\mathrm{\Σ}}}[d_i\log \frac{{\mathrm{pd}}_i}{{\mathrm{pf}}_i}+(1-d_i)\log \frac{1-{\mathrm{pd}}_i}{1-{\mathrm{pf}}_i}]---\left(4\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{D}_i=1,P_i>{\mathrm{\θ}}_i\\ D_i=0,P_i>{\mathrm{\θ}}_i\end{array}\right.---\left(5\right)$

分别用以上求出的Pd_i、Pf_i、D_i替代公式2、3、4中的pd_i、pf_i、d_i,并用Pd₀、Pf₀、P₀、N替代Pd_i、Pf_i、P_i、N_i，最终计算出中心节点的准确度P₀，然后根据公式(6)作出决策，其中θ₀为中心节点决策的阀值

$\left\{\begin{array}{c}{D}_0=1,P_0>{\mathrm{\θ}}_0\\ D_0=0,P_0>{\mathrm{\θ}}_0\end{array}\right.---\left(6\right)$

通过人为改变系统环境对发生事件进行测试，通过梯度地改变中心节点阀值θ₀及其他节点各自的阀值θ_i，使系统最终满足设计需求，即判断为决策达到最优，将测试得到的值作为初始化参数写入控制系统。

2.如权利要求1所述的基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统，其特征在于：所述中央处理器采用ARM处理器，存储器模块采用SDRAM。

3.如权利要求1或2所述的基于多传感器数据融合的智能LED显示屏系统，其特征在于：所述摄像头模块安装在电子屏正上方，对前方区域进行识别，若识别到行人则开启电子屏显示，否则电子屏处于休眠模式，同时显示屏系统通过自身电压变化和传感器警报进行故障监测，当检测到自身异常时开启摄像头的拍照及录像功能，对可能出现的人为破坏行为进行证据收集。