CN204168433U - 森林监控图像数字预处理器 - Google Patents
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Abstract
森林监控图像数字预处理器，涉及林业领域采集与处理技术领域。它是为了解决目前利用常规视频监控设备所对森林资源进行监控与管理的过程中遇到的受天气、光照条件等因素的影响，而导致光照条件差的情况下，采集到的数据质量较差的问题。本实用新型包括视频信号放大器、先进先出存储器、数字信号微处理器、红外成像仪、可见光成像仪和光照强度传感器；红外成像仪的红外图像信号输出端连接视频信号放大器的红外图像信号输入端，可见光成像仪的可见光图像信号输出端连接视频信号放大器的可见光图像信号输入端，光照强度传感器的光照强度信号输出端连接视频信号放大器的增益系数信号输入端。本实用新型适用于林业领域采集与处理技术领域。
Description
技术领域
本实用新型涉及林业领域采集与处理技术领域。
背景技术
森林在维持和保护区域生态环境方面具有十分重要的作用，然而，由于我国长期以来，森林的无序开发和过度利用，导致我国森林面积锐减，森林质量也急剧下降；同时，森林火灾、人为盗砍滥伐、雷击等自然或人为因素的影响，也对森林资源的保护与利用造成了破坏。为了有效的保护森林资源，应当对森林进行有效的监控与管理，以防止各种自然或人为因素对区域森林生态系统造成的无法挽回的损失。
为了实现森林信息的采集与处理，申请号为《201120264407.7》，公开号为《202133419U》，“一种基于DSP的森林资源野外数据采集控制器”实用新型专利中，提供了一种利用GPS模块、可见光传感器、红外传感器以完成森林资源野外数据的采集任务的方案，在实施过程中得到了较好的应用，尤其是利用可见光传感器对森林野外数据的采集技术可以大大简化巡护人员的劳动量。因此，我们将该方案在森林全天候监控与灾害预警中进行了尝试，在实时过程中，发现可见光传感器在天气条件良好时，采集图像效果较好，而光照条件不理想时，图像亮度过低，导致很多信息无法辨识。因此，迫切需要解决光照条件较差时视频图像质量下降的问题。虽然后期在进行图像处理的过程中也可以通过软件的方法对图像进行处理，但是基于软件的图像处理过程存在两个比较突出的问题，一是需要人工干预，工作量大；二是速度比较慢，效率低，其速度往往不能满足实时处理的需求。
实用新型内容
本实用新型是为了解决目前利用常规视频监控设备所对森林资源进行监控与管理的过程中遇到的受天气、光照条件等因素的影响，而导致光照条件差的情况下，采集到的数据质量较差的问题，从而提供了一种森林监控图像数字预处理器。
森林监控图像数字预处理器，它包括视频信号放大器1、先进先出存储器2、数字信号微处理器3、红外成像仪4、可见光成像仪5和光照强度传感器6；
红外成像仪4的红外图像信号输出端连接视频信号放大器1的红外图像信号输入端，可见光成像仪5的可见光图像信号输出端连接视频信号放大器1的可见光图像信号输入端，光照强度传感器6的光照强度信号输出端连接视频信号放大器的增益系数信号输入端，视频信号放大器1的放大后信号输出端连接先进先出存储器2的信号输入端，先进先出存储器2的信号输出端连接数字信号微处理器3的图像数据信号输入端；
数字信号微处理器3的控制信号输出端与先进先出存储器2的控制信号输入端连接，所述先进先出存储器2的控制信号输出端与视频信号放大器1的控制信号输出端连接；视频信号放大器1的红外成像仪控制信号输出端与红外成像仪4的控制信号输入端连接，视频信号放大器1的可见光成像仪控制信号输出端与可见光成像仪5的控制信号输入端连接。
本实用新型的有益效果是：本实用新型以视频信号放大器为核心，可根据光照强度传感器6获取的光照强度信号作为视频信号放大器的增益系数，对视频信号依据光照强度进行自适应的放大化处理，在此基础上，通过硬件流水线处理器11和实时小核卷积器12实现了对监控图像的自动化图像滤波、图像增强等处理操作，实现了森林野外现场图像的实时性采集与硬件化处理，可高效的实现根据光照条件对森林资源监控视频信号进行预处理，容易操作，红外成像仪和可见光成像仪能够真实、准确的记录野外数据的实时信息，保证了不同气象条件下监控图像的质量。
本实用新型对监控终端进行了改进，引入光照强度传感器以获取光照条件信息，并将其作为信号增益系数对视频监控图像进行信号放大，并通过快速硬件流水线处理器和小核卷积器等硬件完成图像卷积、图像平滑等图像处理任务，处理速度快，效果良好，解决了视频图像实时处理的问题。
本实用新型的操作方便，解决了对森林资源进行监控过程中光照强度较弱情况下视频图像质量不清晰的信号处理问题，由此保证了根据视频监控信号进行森林资源动态监控任务的顺利进行，使监控图像更加清晰。
本实用新型的通用性强，为森林资源监控产品提供了采集与数据预处理平台。
附图说明
图1为森林监控图像数字预处理器的整体装置结构图。
具体实施方式
具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述的森林监控图像数字预处理器，它包括视频信号放大器1、先进先出存储器2、数字信号微处理器3、红外成像仪4、可见光成像仪5和光照强度传感器6；
红外成像仪4的红外图像信号输出端连接视频信号放大器1的红外图像信号输入端，可见光成像仪5的可见光图像信号输出端连接视频信号放大器1的可见光图像信号输入端，光照强度传感器6的光照强度信号输出端连接视频信号放大器的增益系数信号输入端，视频信号放大器1的放大后信号输出端连接先进先出存储器2的信号输入端，先进先出存储器2的信号输出端连接数字信号微处理器3的图像数据信号输入端；
数字信号微处理器3的控制信号输出端与先进先出存储器2的控制信号输入端连接，所述先进先出存储器2的控制信号输出端与视频信号放大器1的控制信号输出端连接；视频信号放大器1的红外成像仪控制信号输出端与红外成像仪4的控制信号输入端连接，视频信号放大器1的可见光成像仪控制信号输出端与可见光成像仪5的控制信号输入端连接。
本实施方式中的红外成像仪4的夜视距离<＝120米，数据传输速率<＝1Mbps，数据误比率<＝10-6。
红外成像仪4和可见光成像仪5用于对监控器周边区域的图像进行实时采集，采集的数据在视频信号放大器1中根据光照强度传感器6获取的光照强度作为增益系数对信号进行适应性放大处理，然后经由先进先出存储器FIFO2传到数字信号微处理器3，完成视频信号的采集与处理过程，以保证了采集的图像信号清晰、真实。
光照强度传感器6可采用北京亚欧德鹏科技有限公司的DP-SDS-700高级光照度记录仪/光强度测定记录仪/光照强度检测仪系列产品，可通过RS-232或USB等方式输出模拟信号或数字信号。
红外成像仪4和可见光成像仪5主要用于采集林区野外实时图像，其中可见光成像仪主要用于林区的日间监控，而夜晚区域监控主要依靠红外成像仪来进行，数据的处理以防火为主要目的；可采用深圳泰熙科技有限公司生产的HTS-LFH系列森林防火型摄像机，可见光成像仪5采用长焦高清镜头配合44万/130万/200万可见光高清彩转黑摄像机，红外成像仪4采用320×240高灵敏度大口径非制冷热成像摄像机和3km近红外激光照明器，并辅以重载360度全方位云台，实现3KM以上昼夜全天时视频监控。图像拍摄频次最高为每20秒1张，可提供分辨率为640X480的8bit的灰度图像。
具体实施方式二：本实施方式对具体实施方式一所述的森林监控图像数字预处理器作进一步限定，本实施方式中，它还包括成像仪姿态控制器7，数字信号微处理器3的姿态控制信号输入输出端连接成像仪姿态控制器7的姿态控制信号输入输出端。
本实施方式中，成像仪姿态控制器7可用于与视频监控器设备连接，用于通过接收到的远程终端传来的控制信号来完成对监控器各角度姿态的调整和控制。
具体实施方式三：本实施方式对具体实施方式一所述的森林监控图像数字预处理器作进一步限定，本实施方式中，它还包括缓冲存取器8，数字信号微处理器3的高速缓冲存取信号的输入输出端连接缓冲存取器8的数据信号输入输出端。
本实施方式中高速缓冲存取器主要用以完成图像处理过程中中间数据的快速存取任务。
具体实施方式四：本实施方式对具体实施方式一所述的森林监控图像数字预处理器作进一步限定，本实施方式中，它还包括通信协议选择模块9，数字信号微处理器3的通信协议控制信号的输入输出端连接通信协议选择模块9的数据信号输入输出端。
本实施方式中通信协议选择模块9兼容RS-422、RS-483、BlueTooth2.0/3.0、SDP、IrDA及NMEA-0183的通信标准，能够实现对多种数据采集设备的集成处理，使得产品通用性强。
具体实施方式五：本实施方式对具体实施方式一所述的森林监控图像数字预处理器作进一步限定，本实施方式中，它还包括串行口10，数字信号微处理器3的串行数据输出输入端连接串行口10的数据输入输出端。
具体实施方式六：本实施方式对具体实施方式一所述的森林监控图像数字预处理器作进一步限定，本实施方式中，它还包括图像硬件流水线处理器11，数字信号微处理器3的图像处理信号输出输入端连接图像硬件流水线处理器11的图像处理信号输入输出端。
本实施方式中，快速硬件流水线处理器11由视频运算器(ALU)和查找表(LUT)组成，用于根据需要对数字信号微处理器3输出的图像信息实时进行基于图像点处理的图像间加、减、乘、除、逻辑运算和灰度变换。具体实施方式七：本实施方式对具体实施方式一所述的森林监控图像数字预处理器作进一步限定，本实施方式中，它还包括实时小核卷积器12，数字信号微处理器3的采集控制信号输出输入端连接实时小核卷积器12的数据信号输入输出端。
实时小核卷积器12由乘法器、累加器、移位寄存器和查找表等组成，用于实时进行卷积滤波，图像去噪、图像增强、图像平滑等邻域处理操作。
具体实施方式八：本实施方式对具体实施方式一所述的森林监控图像数字预处理器作进一步限定，本实施方式中，它还包括电源模块13，电源模块13用于给所述森林监控图像数字预处理器提供工作电源。
本实用新型以视频信号放大器为核心，可根据光照强度传感器6获取的光照强度信号作为视频信号放大器的增益系数，对视频信号依据光照强度进行自适应的放大化处理，在此基础上，通过硬件流水线处理器11和实时小核卷积器12实现了对监控图像的自动化图像滤波、图像增强等处理操作，实现了森林野外现场图像的实时性采集与处理，保证了视频图像的真实、有效。基于硬件实现的视频图像处理过程具有速度快、效率高的特点，可以满足视频图像实时采集、实时处理的速度要求，为其它森林资源采集产品提供了通用采集与图像预处理平台。
Claims (8)
1.森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它包括视频信号放大器(1)、先进先出存储器(2)、数字信号微处理器(3)、红外成像仪(4)、可见光成像仪(5)和光照强度传感器(6)；
红外成像仪(4)的红外图像信号输出端连接视频信号放大器(1)的红外图像信号输入端，可见光成像仪(5)的可见光图像信号输出端连接视频信号放大器(1)的可见光图像信号输入端，光照强度传感器(6)的光照强度信号输出端连接视频信号放大器的增益系数信号输入端，视频信号放大器(1)的放大后信号输出端连接先进先出存储器(2)的信号输入端，先进先出存储器(2)的信号输出端连接数字信号微处理器(3)的图像数据信号输入端；
数字信号微处理器(3)的控制信号输出端与先进先出存储器(2)的控制信号输入端连接，所述先进先出存储器(2)的控制信号输出端与视频信号放大器(1)的控制信号输出端连接；视频信号放大器(1)的红外成像仪控制信号输出端与红外成像仪(4)的控制信号输入端连接，视频信号放大器(1)的可见光成像仪控制信号输出端与可见光成像仪(5)的控制信号输入端连接。
2.根据权利要求1所述的森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它还包括成像仪姿态控制器(7)，数字信号微处理器(3)的姿态控制信号输入输出端连接成像仪姿态控制器(7)的姿态控制信号输入输出端。
3.根据权利要求1所述的森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它还包括缓冲存取器(8)，数字信号微处理器(3)的高速缓冲存取信号的输入输出端连接缓冲存取器(8)的数据信号输入输出端。
4.根据权利要求1所述的森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它还包括通信协议选择模块(9)，数字信号微处理器(3)的通信协议控制信号的输入输出端连接通信协议选择模块(9)的数据信号输入输出端。
5.根据权利要求1所述的森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它还包括串行口(10)，数字信号微处理器(3)的串行数据输出输入端连接串行口(10)的数据输入输出端。
6.根据权利要求1所述的森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它还包括图像硬件流水线处理器(11)，数字信号微处理器(3)的图像处理信号输出输入端连接图像硬件流水线处理器(11)的图像处理信号输入输出端。
7.根据权利要求1所述的森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它还包括实时小核卷积器(12)，数字信号微处理器(3)的采集控制信号输出输入端连接实时小核卷积器(12)的采集控制信号输入输出端。
8.根据权利要求1所述的森林监控图像数字预处理器，其特征在于：它还包括电源模块(13)，电源模块(13)用于给所述森林监控图像数字预处理器提供工作电源。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201420732220.9U CN204168433U (zh) | 2014-11-26 | 2014-11-26 | 森林监控图像数字预处理器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201420732220.9U CN204168433U (zh) | 2014-11-26 | 2014-11-26 | 森林监控图像数字预处理器 |
Publications (1)
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| CN204168433U true CN204168433U (zh) | 2015-02-18 |
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| CN201420732220.9U Expired - Fee Related CN204168433U (zh) | 2014-11-26 | 2014-11-26 | 森林监控图像数字预处理器 |
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| CN (1) | CN204168433U (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110796242A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-14 | 广东三维家信息科技有限公司 | 神经网络模型推理方法、装置、电子设备及可读介质 |
-
2014
- 2014-11-26 CN CN201420732220.9U patent/CN204168433U/zh not_active Expired - Fee Related
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| CN110796242A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-14 | 广东三维家信息科技有限公司 | 神经网络模型推理方法、装置、电子设备及可读介质 |
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