CN105072740A - 一种基于视频图像处理的照明灯智能控制方法及系统 - Google Patents

一种基于视频图像处理的照明灯智能控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，包含以下步骤：对摄像头获取的视频流序列运用动态行人检测算法检测动态行人，确定是否发出开灯指令；当视频流没有检测到动态行人时，则运用静态行人检测算法检测静态行人，确定是否发出关灯指令；串口通信模块不断监控照明灯控制指令并及时发送到单片机对照明灯进行控制。本发明提供了一种高效智能的低成本照明灯控制方法，特别适合工厂等本身具备摄像头且噪声干扰严重的场合，具有广泛的市场前景和实际意义。

Description

一种基于视频图像处理的照明灯智能控制方法及系统
技术领域
本发明涉及电子控制领域，特别涉及一种基于视频图像处理的照明灯智能控制方法及系统。
技术背景
从上世纪开始，社会已经开始关注能源消耗的问题了，如今，人们再一次提出节约型社会的概念，提倡一种节能环保的理念。灯光照明系统在人类社会中必不可少，是人类生活的重要组成部分，但是光照系统也会因为人们节能意识不够强烈，导致在没有人的环境下，灯具仍然保持通路状态，加上我国人口密集，灯具数量庞大，浪费的电量成为危害社会发展的重要因素。因节能需要，照明系统控制方式有人手控制，声音控制，感光控制，声光控制这几种控制方法。这些方法虽然一定程度上解决了照明系统浪费电量大的问题，但是仍然存在极大不足。
人为控制方式，离开光照范围时候人手关闭照明系统，可以减少一定电量的损耗，但是因为人节能意识不强，或者人没办法及时知道哪里存在耗费电量的灯具系统，因此这样并不要能根本上解决这个问题。
感光控制方式，利用光敏电阻光照条件下电阻低，黑暗条件下电阻高的特点，当环境范围内光照强度增强，照明系统自动关闭，环境内光照强度减弱，照明系统自动开启。但是该方法不能有效解决光照范围内没有人时候造成的光照浪费问题，而且容易受到闪电等环境因素的干扰，造成照明系统不正常开关。
声音控制照明系统方式，根据声响判断是否有人进入光照范围内，虽然可以减少电量耗费。但是声响十分容易受到环境因素影响，导致照明系统误开错开，并且不能识别到光照强度变化，到了白天需要人为关灯。
兼顾上面情况，出现声光控制的方式，可把声控与光控的优点结合在一起，一定程度上解决缺点，但是这种控制方式不适合应用于在一些工厂等噪声比较吵杂的地方。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于视频图像处理的照明灯智能控制方法。
本发明的另一目的在于提供一种基于视频图像处理的照明灯智能控制系统。
本发明的目的通过如下技术方案实现：
一种基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，包括如下步骤：
S1、对摄像头获取的视频流序列运用动态行人检测算法检测动态行人，若判定无动态行人则继续执行步骤S1，若判定有动态行人则发出开灯指令，执行步骤S3；
S2、当视频流没有检测到动态行人时，则运用静态行人检测算法检测静态行人，若判定有静态行人则继续执行步骤S2；若判定无静态行人则发出关灯指令，进入步骤S3；
S3、串口通信模块不断监控照明灯控制指令并及时发送到单片机控制照明灯的亮灭，执行关灯指令后进入步骤S1，执行开灯指令后进入步骤S2。
所述步骤S1中，所述动态行人检测算法为基于帧差法的OpenCv运动物体检测算法。
所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、运用运动物体检测算法检测当前视频流中是否有运动物体，若有则进行步骤S12，若不满足则继续执行步骤S11；
S12、将当前视频流中的运动物体用方形框标出,并判断方形框的面积是否满足大于面积阈值K，若满足则判定为当前捕获视频流中可能有动态行人存在，进行步骤S13，不满足则判定为环境干扰，继续执行步骤S11；
S13、统计当前视频帧中标示出的运动物体方形框面积大于面积阈值K的个数X并判断X是否超过个数阈值M，若超过则标记为检测到运动的人存在，发出开灯指令并写入本地txt文本，同时将X的值初始化为0，继续执行步骤S13；若没超过则判定为环境干扰，继续执行步骤S11。
所述静态行人检测算法为基于HOG特征提取的静态行人检测算法。
所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、将当前每一帧视频流转换成分辨率为64*128大小的jpg格式图片保存在本地；
S22、对该图片提取HOG特征向量，运用行人检测算法检测当前视频帧转换而成的图片中是否有人存在，统计连续没有检测到行人的次数C是否到达阈值A，若达到阈值A，则执行步骤S23，否则判定为当前只是人暂走开，不发出关灯指令，执行步骤S21；
S23、判定当前视频流序列中没有人存在，发出关灯指令并写入本地txt文本，同时将C的值初始化为0。
步骤S3中，所述串口通信模块开启线程不断检测本地写入照明灯控制信息的txt文本，单片机不断检测串口发送过来的数据，当所述动态行人检测算法与静态行人检测算法检测到行人发出照明灯控制指令时，即txt文本内的照明灯状态信息发生改变时，串口通信模块能及时向单片机发出关灯指令信息，单片机收到关灯指令立即关闭照明灯。
本发明的另一目的通过以下的技术方案来实现：
一种基于图像视频处理的照明灯智能控制方法的系统，包括摄像头、算法控制模块、单片机和串口通信模块，其中摄像头获取视频流序列并将所述视频流序列传输给算法控制模块，算法控制模块根据视频流序列自动选择动态行人检测算法或者静态行检测人算法检测行人，并根据所选择的算法检测后的结果发出控制指令，串口通信模块将算法控制模块发出的控制指令传递给单片机，单片机根据控制指令控制照明灯模块的亮灭。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1、本发明的控制方式尊重原照明系统的实际，实现节能降耗，同时大幅度降低维护管理成本，实施对照明系统智能控制。
2、本发明提供了一种高效智能的低成本照明灯控制方法，特别适合工厂等本身具备摄像头且噪声干扰严重的场合，具有广泛的市场前景和实际意义。
附图说明
图1是本发明所述的基于OpenCv视频图像处理的照明灯智能控制方法流程图；
图2为图1所述方法所采用的动态行人检测算法流程图；
图3为图1所述方法所采用的静态行人检测算法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。如图1，本发明采用的技术方案主要包括：一种基于图像视频处理的照明灯智能控制方法的系统，包括摄像头、算法控制模块、单片机和串口通信模块，其中摄像头获取视频流序列并将所述视频流序列传输给算法控制模块，算法控制模块根据视频流序列自动选择动态行人检测算法或者静态行检测人算法检测行人，并根据所选择的算法检测后的结果发出控制指令，串口通信模块将算法控制模块发出的控制指令传递给单片机，单片机根据控制指令控制照明灯模块的亮灭。其中动态算法为基于OpenCv运动物体检测的动态行人检测算法，静态算法为基于HOG特征提取的静态行人检测算法，算法控制模块控制二者之间的切换，单片机通过串口通信模块时刻检测照明灯控制指令控制照明灯的亮灭，具体如下：
S1、基于OpenCv运动物体检测的动态行人检测算法。
基于帧差法的OpenCv运动物体检测算法可以通过将当前捕获到的视频流序列相邻两帧进行差分运算得到差分视频流序列，然后对差分视频流序列进行二值化得到前景图像，并对前景图像进行形态学滤波处理。在环境亮度变化不大的情况下，如果处理后的前景图像某区域对应像素值变化小于事先设定的阈值时，可以认为此处为背景像素，如果前景图像某区域的像素值变化很大，可以认为这是由图像中运动的物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。
基于上述的运动物体检测算法，本发明提出了一种基于OpenCv运动物体检测的动态行人检测算法，如图2所示。令k表示摄像头捕获到的视频序列的第k帧，则k-1表示视频序列的第k-1帧，则第k帧与第k-1帧图像之间的差别：
Dx(x,y)＝|fk(x,y)-fk-1(x,y)|(1)
其中，fk(x,y)和fk-1(x,y)是两帧连续的视频序列，Dk是差分后的视频序列，得到差分序列Dk后，对Dk进行二值化处理：
T x ( x , y ) = { 0 , b a c k g r o u n d f o r D x ( x , y ) > T 1 , b a c k g r o u n d f o r D x ( x , y ) ≤ T - - - ( 2 )
其中,T是二值化设定的分割阈值,Tx(x,y)为前景图像。
由于检测出来的二值化前景图像往往含有孤立的噪点和目标空洞，故采用形态学方法对前景图像进行处理。数学形态学上的滤波处理中的腐蚀算子可以去除图像中的孤立噪点，而膨胀算子可以填补由于各种原因造成的目标区域的空洞。
对于经过形态学处理后的目标图像，如果检测到视频流序列中有运动物体存在，则可以用方形框标出目标视频帧中运动物体所在的区域，方框面积代表运动物体的大小。为了能够将运动物体检测算法应用在检测动态行人身上，定义K表示当前目标视频帧标记出的运动物体方形框的面积最小值，按照经验值取值为义400mm2，j表示一帧视频流中标出运动物体方形框的个数,阈值M表示检测到有运动物体经过所需要的方形框的个数，根据测试结果定义阈值M为3，则基于OpenCv运动物体检测的动态行人检测算法步骤如下：
S11、运用运动物体检测算法检测当前视频流序列中是否有运动物体，若有则进行步骤S12，若不满足则继续进行步骤S11；
S12、用一定面积的方形框标示出检测出的运动物体，方形框面积代表运动物体的大小，判断方形框的面积是否满足大于阈值K，若满足则判定为当前视频流中可能有运动的人存在，执行步骤S13，不满足则判定为环境干扰，继续执行步骤S11；
S13、统计当前视频帧中标示出的运动物体方形框面积大于阈值K的个数X并判断X的是否超过阈值M，根据测试结果定义阈值M为3，若超过则标记为检测到有运动行人存在，并发出开灯指令并写入本地txt文本，继续执行步骤S13，若没超过则判定为环境干扰，继续执行步骤S11；
第一次写入开灯指令之后，软件继续检测是否存在动态行人，若没有连续三次检测到动态行人，则保持照明灯控制信息不变，维持照明系统开状态。若连续三次没有检测到动态行人，则执行静态行人检测算法。
S2、基于HOG特征提取的静态行人检测算法。
当照明灯处于开灯状态下，若当前视频流中的人处于静止状态，这时摄像头捕获的视频流序列中运用运动物体检测算法无法检测到动态行人，可能会误判断当前摄像头拍摄到的区域并没有人存在，从而误发关灯指令。因此，本发明提出了一种基于HOG特征提取的静态行人检测算法，运用该算法监控静态行人并适时发出照明灯关灯指令。当照明灯处于亮灯状态且运动物体检测算法没有检测到动态行人时，程序停止执行动态行人检测算法，并自动将当前摄像头捕获到的每一帧视频流转换成分辨率为64*128大小的jpg格式图片保存在本地，并对该图片进行划分提取为3780维的特征向量V,对特征向量进行归一化：
V i ′ = V i Σ i = 1 K V i 2 + ϵ - - - ( 3 )
其中Vi为原向量，向量Vi′为归一化后的向量，ε为常数，i为特征向量的第i维,K为总维数3780。
得到一组3780维的特征向量后，使用SVM算法并运用训练好的静态行人识别分类器进行分类识别，即可判断当前视频流转换而成的jpg图片中是否有人存在。定义C表示行人检测算法检测到当前帧没有人存在的次数，阈值A表示发出关灯指令所需要行人检测算法没有检测到行人的次数，阈值A按照经验值取值为5，则基于HOG特征提取的静态行人检测算法步骤如下，如图3所示：
S21、将当前每一帧视频流转换成分辨率为64*128大小的jpg格式图片保存在本地；
S22、对该图片提取HOG特征向量，运用行人检测算法检测当前视频帧转换而成的图片中是否有人存在，统计连续没有检测到行人的次数C是否到达阈值A，若达到阈值A，则执行步骤S23，否则判定为当前只是人暂走开，不发出关灯指令，执行步骤S21；
S23、判定当前视频流序列中没有人存在，发出关灯指令并写入本地txt文本，同时将C的值初始化为0。
S23、判定当前视频帧没有人存在，发出关灯指令并写入本地txt文本。
S3、单片机通过串口通信模块时刻检测照明灯控制指令控制照明灯的亮灭。
当动态行人检测算法检测到当前摄像头捕获中有运动的人存在时，会发出照明灯开灯指令并写到本地txt文本，当静态行人检测算法检测到当前视频流没有静态的人存在时，会发出关灯指令并写入本地txt文本。串口通信模块开启线程不停检测本地txt文本中的内容，一旦文本内容发生变化，即照明灯控制信息发生变化时，串口通信程模块会将控制信息通过串口发送给单片机，单片机接收到指令后控制照明灯的亮灭。故单片机通过串口通信模块时刻检测照明灯控制指令控制照明灯的亮灭的步骤如下：
S31、串口通信模块监控本地txt文本中的照明灯控制信息，单片机时刻监控串口端发送过来的数据，照明灯控制信息发生变化时，则将照明灯控制信息通过串口发送到单片机，执行步骤S32，否则继续执行步骤S31；
S32、若单片机检测到串口端发送过来的照明灯控制信息发生变化，则根据照明灯控制信息控制照明灯，否则执行步骤S31。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、对摄像头获取的视频流序列运用动态行人检测算法检测动态行人，若判定无动态行人则继续执行步骤S1，若判定有动态行人则发出开灯指令，执行步骤S3；
S2、当视频流没有检测到动态行人时，则运用静态行人检测算法检测静态行人，若判定有静态行人则继续执行步骤S2；若判定无静态行人则发出关灯指令，进入步骤S3；
S3、串口通信模块不断监控照明灯控制指令并及时发送到单片机控制照明灯的亮灭，执行关灯指令后进入步骤S1，执行开灯指令后进入步骤S2。
2.根据权利要求1所述的基于基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述动态行人检测算法为基于帧差法的OpenCv运动物体检测算法。
3.根据权利要求1所述的基于基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、运用运动物体检测算法检测当前视频流中是否有运动物体，若有则进行步骤S12，若不满足则继续执行步骤S11；
S12、将当前视频流中的运动物体用方形框标出,并判断方形框的面积是否满足大于面积阈值K，若满足则判定为当前捕获视频流中可能有动态行人存在，进行步骤S13，不满足则判定为环境干扰，继续执行步骤S11；
S13、统计当前视频帧中标示出的运动物体方形框面积大于面积阈值K的个数X并判断X是否超过个数阈值M，若超过则标记为检测到运动的人存在，发出开灯指令并写入本地txt文本，同时将X的值初始化为0，继续执行步骤S13；若没超过则判定为环境干扰，继续执行步骤S11。
4.根据权利要求1所述的基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，其特征在于：所述静态行人检测算法为基于HOG特征提取的静态行人检测算法。
5.根据权利要求1所述的基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、将当前每一帧视频流转换成分辨率为64*128大小的jpg格式图片保存在本地；
S22、对该图片提取HOG特征向量，运用行人检测算法检测当前视频帧转换而成的图片中是否有人存在，统计连续没有检测到行人的次数C是否到达阈值A，若达到阈值A，则执行步骤S23，否则判定为当前只是人暂走开，不发出关灯指令，执行步骤S21；
S23、判定当前视频流序列中没有人存在，发出关灯指令并写入本地txt文本，同时将C的值初始化为0。
6.根据权利要求1所述的基于图像视频处理的照明灯智能控制方法，其特征在于：步骤S3中，所述串口通信模块开启线程不断检测本地写入照明灯控制信息的txt文本，单片机不断检测串口发送过来的数据，当所述动态行人检测算法与静态行人检测算法检测到行人发出照明灯控制指令时，即txt文本内的照明灯状态信息发生改变时，串口通信模块能及时向单片机发出关灯指令信息，单片机收到关灯指令立即关闭照明灯。
7.一种用于实现权利要求1-6任一项所述的基于图像视频处理的照明灯智能控制方法的系统，其特征在于，包括摄像头、算法控制模块、单片机和串口通信模块，其中摄像头获取视频流序列并将所述视频流序列传输给算法控制模块，算法控制模块根据视频流序列自动选择动态行人检测算法或者静态行检测人算法检测行人，并根据所选择的算法检测后的结果发出控制指令，串口通信模块将算法控制模块发出的控制指令传递给单片机，单片机根据控制指令控制照明灯模块的亮灭。
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