CN212782237U - 一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，包含控制中心，以及通过以太网接口与所述控制中心无线通信的多个数据检测及传输终端，所述数据检测及传输终端包含火灾烟感传感器阵列、高清视频采集模块、多路开关模块、信号处理模块、微控制器模块、报警模块、音频模块、时钟模块、数据存储模块、数据传输模块和电源模块，采用以太网网络对悬挂式单轨无人驾驶列车多个角落的烟雾参数进行实时监控，结合CMOS图像传感器，将无线传感器网络引入单轨无人驾驶列车安全保护系统，提高单轨无人驾驶列车消防安全保护系统的整体性能；一旦发生发生火灾，控制中心立即进行有效措施，对列车安全事故进行紧急处理，避免人员财产损失。

Description

一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置

技术领域

本实用新型属于智能监控领域，尤其涉及一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置。

背景技术

随着传感器技术、嵌入式计算技术、通信技术和半导体与微机电系统制造技术的飞速发展，具有感知、计算存储和通信能力的微型传感器应用于军事、工业、农业和宇航各领域。无线网络传感器是集传感器执行器、控制器和通信装置于一体。集传感与驱动控制能力、计算能力、通信能力于一身的资源(计算、存储和能源)受限的嵌入式设备。

随着传感器技术、嵌入式计算技术、通信技术和半导体与微机电系统制造技术的飞速发展，具有感知、计算存储和通信能力的微型传感器应用于军事、工业、农业和宇航各领域。无线网络传感器是集传感器执行器、控制器和通信装置于一体。集传感与驱动控制能力、计算能力、通信能力于一身的资源(计算、存储和能源)受限的嵌入式设备。由这些微型传感器构成的无线传感器网络能够实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种监测对象信息，并对这些信息进行处理，传送给需要这些信息的用户。无线传感器网络具有价格低廉、体积小、组网方便、灵活等特点。这里将无线传感器网络引入安全保护系统，充分发挥无线传感器网络的优点，以提高智能仓库安全保护系统的整体性能。智能仓库安全保护系统具有自身的特点。其传感器节点可以有针对性的预先布置，因而具有相对固定的网络拓扑结构，网络通信和路由协议等也具有其特点；

随着科学技术的不断发展，数字图像采集及其传输技术在视频监控、信息处理、工业控制和科学研究等领域的应用日益广泛，这些应用对系统的采集、传输速度提出了越来越高的要求。微纳电子技术的进步和电子设计水平的进步，大大加快了高速CMOS图像采集系统的发展，特别是在高帧率、高分辨率等方面的性能提升非常明显，这也将不可避免地导致数据量增加。这就要求数据采集系统具备快速读取数据的能力，使系统能够在最短的时间内处理大量数据，同时将数据传递给主机显示或进行后续处理。自从1994年提出的第一个USB接口技术概念以来，USB总线接口技术已经历了USB 1.0，USB 1.x，USB 2.0以及USB3.0等版本，现已成为手机、平板电脑、个人PC等设备的标准接口。USB3.0串行通用总线以其传输速率快、使用方便、即插即用、支持热插拔等特点广泛应用于各种领域。USB 3.0接口（理论传输速率5Gbps）已经部分替代USB2.0作为计算机主板的标准接口，并且USB接口总线在不断发展的新旧版本中也保留了良好的向后兼容性，这也是其应用广泛的原因之一

随着视频显示技术的发展，视频信号从之前的标清发展到高清，再发展到全高清，其分辨越来越高，数据量也成倍增加，这就推进了显示接口技术的高速发展，显示接口技术经过了一个从模拟到数字、从并行到串行、低速到高速的发展过程。HDMI接口是最新的高清晰度多媒体接口，与DVI接口相比，其尺寸更小，带宽更大，传输距离更远，支持的分辨率更高，不仅能够传输视频信号，还能传输音频信号，且具备版权保护功能。HDMI接口已成为液晶显示器、平板带脑、笔记本电脑等设备的标准接口之一，得到了广泛应用。

传统的车厢内的烟雾报警器是通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范的，但是如果距离过远，即使有这个苗子，可能也会错失报警时间，还有就是抽烟的违法行为，我们可以通过与摄像头集成来规避违法行为。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，将烟雾探测器与摄像头进行集成，通过以太网接口传输数据，有效的实现车厢内的火灾防范。

本实用新型为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，包含控制中心，以及通过以太网接口与所述控制中心无线通信的多个数据检测及传输终端，且所述数据检测及传输终端均设置在车厢内，所述数据检测及传输终端包含火灾烟感传感器阵列、高清视频采集模块、多路开关模块、信号处理模块、微控制器模块、报警模块、音频模块、时钟模块、数据存储模块、数据传输模块和电源模块，所述火灾烟感传感器阵列的输出端连接多路开关模块的输入端，所述多路开关模块的输出端连接信号处理模块的输入端，所述信号处理模块的输出端连接微控制器模块的输入端，所述微控制器模块的输出端分别连接报警模块、音频模块、时钟模块和数据存储模块的输入端，所述高清视频采集模块的输出端连接微控制器模块的输入端，所述微控制器模块与数据传输模块连接进行数据传输，所述电源模块分别与火灾烟感传感器阵列、高清视频采集模块、多路开关模块、信号处理模块、微控制器模块、报警模块、音频模块、时钟模块、数据存储模块和数据传输模块连接，用于提供所需电能。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述信号处理模块包含包含第一电阻、第二电阻、第三电阻、第四电阻、第五电阻、第六电阻、第七电阻、第八电阻、第九电阻、第一电容、第二电容、第三电容、第四电容、第一运算放大器、第二运算放大器、第三运算放大器，其中，信号输入-IN端连接第一电阻的一端，第一电阻的另一端分别连接第一电容的一端、第三电阻的一端和第一运算放大器的负电源脚，第一电容的另一端分别连接第三电阻的另一端、第一运算放大器的输出脚，信号输入+IN端连接第二电阻的一端，第二电阻的另一端分别连接第一运算放大器的正电源脚、第四电阻的一端、第二电容的一端，第二电容的另一端连接第四电阻的另一端并接地，第一运算放大器的输出脚连接第五电阻的一端，第五电阻的另一端连接第二运算放大器的正电源脚，第二运算放大器的负电源脚连接第三运算放大器的负电源脚，第三运算放大器的正电源脚分别连接第八电阻的一端、第九电阻的一端，第九电阻的另一端接地，第八电阻的另一端分别连接第七电阻的一端和第第二运算放大器的输出脚，第七电阻的另一端连接第四电容的一端，第四电容的另一端分别连接第九电阻的一端，第九电阻的另一端连接第三电容的一端，第三电容的另一端接地。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述高清视频采集模块包含包含视频采集模块、FPGA主控模块、数据缓存模块、HDMI接口电路，所述视频采集模块、数据缓存模块、HDMI接口电路分别与FPGA主控模块电性连接；所述FPGA主控模块包含摄像头控制模块、逻辑控制单元、HDMI接口芯片控制单元、DDR3-SDRAM缓存控制单元，以及供电电路、复位电路、晶振电路、下载电路和配置SPIFlash电路，所述摄像头控制模块、逻辑控制单元、HDMI接口芯片控制单元、DDR3-SDRAM缓存控制单元、供电电路、复位电路、晶振电路、下载电路和配置SPI Flash电路分别与逻辑控制单元电性连接。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述火灾烟感传感器阵列由2*2个HIS-07烟雾传感器构成。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述视频采集模块所述视频采集模块选用OmniVision公司OV5640摄像头，其为500万像素级别CMOS图像传感器。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述控制器模块采用芯片型号为SPCE061A的微处理器。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述逻辑控制单元采用Xilinx公司Spartan6系列芯片XC6SLX45。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述数据缓存模块选用Micron公司4 Gbit容量DDR3-SDRAM存储芯片MT41J256M16HA-125作为缓存介质。

作为本实用新型一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置的进一步优选方案，所述HDMI接口模块选用SiI9134作为HDMI输出接口芯片。

本实用新型采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本实用新型采用以太网网络对悬挂式单轨无人驾驶列车多个角落的烟雾参数进行实时监控，并以OminiVision公司的500万像素级别CMOS图像传感器OV5640为前端采集摄像头，以Xilinx公司Spartan6系列FPGA作为主控芯片，以4 Gbit容量DDR3-SDRAM作为缓存芯片，再结合MCB硬核、MIG IP核以及乒乓操作，实现视频数据的高效缓存；同时以SilionImage公司的SiI9134为HDMI芯片，能有效支持全高清视频，系统能够稳定采集显示全高清视频，显示质量高且无拖影现象，将无线传感器网络引入单轨无人驾驶列车安全保护系统，充分发挥无线传感器网络的优点，以提高单轨无人驾驶列车消防安全保护系统的整体性能；一旦发生发生火灾，控制中心立即进行有效措施，对列车安全事故进行紧急处理，避免人员财产损失；

2、本实用新型信号处理模块包括放大电路和双运放带通滤波器，将阵列式传感器采取的的数据进行放大和滤波处理后输入到信号转换电路，大大减小测量中的信号噪声以及信号的损耗，其中放大电路部分由OPA277运算放大器及电阻电容组成的放大电路，该电路是典型的差分放大电路，同时，C3和R6，C4与R7组成低通滤波器。由两个OPA277运算放大器组成双运放带通滤波器，本设计的带通滤波器Q值和中心频率可调，调节R9可以调节电路的谐振频率，调节R8可以调节电路的Q值。值得注意的是，阵列式传感器将各点的凝露信号采集后由多路复用模拟开关选择输出给信号处理电路后再输入到AD7794进行数模转换，将模拟信号转换为数字信号，有利于信号的长距离无线传输；

3、本实用新型采用了高性能的微处理器SPCE061A为核心实现了一种智能建筑的网络化消防报警监控系统，经过实际测试，该系统具有较强的网络通信能力、高实时性、通信快速可靠的特点，具有很高的实用价值；

4、本实用新型新型采用火灾烟感传感器阵列对对悬挂式单轨无人驾驶列车各个角落的烟雾参数进行检测有效地提升了检测精度。

附图说明

图1是本实用新型的整体结构原理图；

图2是本实用新型数据检测及传输终端的结构原理图；

图3是本实用新型信号处理模块的电路图；

图4是本实用新型高清视频采集模块的结构原理图；

图5是本实用新型FPGA主控模块的结构原理图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，如图1所示，包含控制中心，以及通过以太网接口与所述控制中心无线通信的多个数据检测及传输终端，且所述数据检测及传输终端均设置在车厢内。

如图2所示，所述数据检测及传输终端包含火灾烟感传感器阵列、高清视频采集模块、多路开关模块、信号处理模块、微控制器模块、报警模块、音频模块、时钟模块、数据存储模块、数据传输模块和电源模块，所述火灾烟感传感器阵列的输出端连接多路开关模块的输入端，所述多路开关模块的输出端连接信号处理模块的输入端，所述信号处理模块的输出端连接微控制器模块的输入端，所述微控制器模块的输出端分别连接报警模块、音频模块、时钟模块和数据存储模块的输入端，所述高清视频采集模块的输出端连接微控制器模块的输入端，所述微控制器模块与数据传输模块连接进行数据传输，所述电源模块分别与火灾烟感传感器阵列、高清视频采集模块、多路开关模块、信号处理模块、微控制器模块、报警模块、音频模块、时钟模块、数据存储模块和数据传输模块连接，用于提供所需电能。

本实用新型采用以太网网络对悬挂式单轨无人驾驶列车多个角落的烟雾参数进行实时监控，并以OminiVision公司的500万像素级别CMOS图像传感器OV5640为前端采集摄像头，以Xilinx公司Spartan6系列FPGA作为主控芯片，以4 Gbit容量DDR3-SDRAM作为缓存芯片，再结合MCB硬核、MIG IP核以及乒乓操作，实现视频数据的高效缓存；同时以SilionImage公司的SiI9134为HDMI芯片，能有效支持全高清视频，系统能够稳定采集显示全高清视频，显示质量高且无拖影现象，将无线传感器网络引入单轨无人驾驶列车安全保护系统，充分发挥无线传感器网络的优点，以提高单轨无人驾驶列车消防安全保护系统的整体性能；一旦发生发生火灾，控制中心立即进行有效措施，对列车安全事故进行紧急处理，避免人员财产损失

如图3所示，所述信号处理模块包含包含第一电阻、第二电阻、第三电阻、第四电阻、第五电阻、第六电阻、第七电阻、第八电阻、第九电阻、第一电容、第二电容、第三电容、第四电容、第一运算放大器、第二运算放大器、第三运算放大器，其中，信号输入-IN端连接第一电阻的一端，第一电阻的另一端分别连接第一电容的一端、第三电阻的一端和第一运算放大器的负电源脚，第一电容的另一端分别连接第三电阻的另一端、第一运算放大器的输出脚，信号输入+IN端连接第二电阻的一端，第二电阻的另一端分别连接第一运算放大器的正电源脚、第四电阻的一端、第二电容的一端，第二电容的另一端连接第四电阻的另一端并接地，第一运算放大器的输出脚连接第五电阻的一端，第五电阻的另一端连接第二运算放大器的正电源脚，第二运算放大器的负电源脚连接第三运算放大器的负电源脚，第三运算放大器的正电源脚分别连接第八电阻的一端、第九电阻的一端，第九电阻的另一端接地，第八电阻的另一端分别连接第七电阻的一端和第第二运算放大器的输出脚，第七电阻的另一端连接第四电容的一端，第四电容的另一端分别连接第九电阻的一端，第九电阻的另一端连接第三电容的一端，第三电容的另一端接地。

如图4所示，所述高清视频采集模块包含视频采集模块、FPGA主控模块、数据缓存模块、HDMI接口电路，所述视频采集模块、数据缓存模块、HDMI接口电路分别与FPGA主控模块电性连接；

如图5所示，所述FPGA主控模块包含摄像头控制模块、逻辑控制单元、HDMI接口芯片控制单元、DDR3-SDRAM缓存控制单元，以及供电电路、复位电路、晶振电路、下载电路和配置SPI Flash电路，所述摄像头控制模块、逻辑控制单元、HDMI接口芯片控制单元、DDR3-SDRAM缓存控制单元、供电电路、复位电路、晶振电路、下载电路和配置SPI Flash电路分别与逻辑控制单元电性连接。该系统主要包括视频采集模块、FPGA主控模块、数据缓存模块和HDMI接口电路。视频采集模块提供全高清视频数据源，在其开始采集之前需要FPGA主控模块通过SCCB（Serial Camera Control Bus）总线将摄像头配置信息发送到摄像头中的寄存器；FPGA主控模块是此系统的控制核心，其控制着摄像头、DDR3-SDRAM、HDMI接口芯片以及视频数据流；数据缓存模块以一块4 Gbit容量的DDR3-SDRAM作为缓存介质，能有效解决高速大容量数据的缓存问题；HDMI接口电路主要包含一块HDMI接口芯片，其作用是实现视频数据的并串转换；最后，串行视频数据通过HDMI传输线传输到支持HDMI接口的显示器上，就能实时显示全高清视频图像。

其中，所述火灾烟感传感器阵列由2*2个HIS-07烟雾传感器构成，所述控制器模块采用芯片型号为SPCE061A的微处理器，所述数据检测及传输终端还包含按键输入模块，所述按键输入模块与控制器模块连接。

SPCE061A微处理器是凌阳科技公司所生产的16位μ'nSPTM微处理器，内部采用总线结构。主要参数有：工作电压(CPU)VDD为2．4～3．6 V，(I／O)VDDH为2．4～5．5 V；时钟：0．32～49．152 MHz；内置2 KBSRAM和32 KB FLASH；2个16位可编程定时器／计数器(可自动预置初始计数值)；2个10位DAC(数／模转换)输出通道；32位I／O位通用可编程输入／输出端口；14个中断源可来自定时器A／B时基，2个外部时钟源输入，键唤醒；中断系统支持10个中断向量及10余个中断源，具有低电压复位(LVR)功能和低电压监测(LVD)功能，内置在线仿真电路ICE接口，具有保密能力，具有Watch Dog功能，μ'nSPTM的指令系统提供具有较高运算速度的16位×16位乘法运算指令和内积运算指令，为其应用增添了DSP功能。

SPCE061A具有很高的计算速度，这对于实时操作系统是极为重要的。对于SPCE061A，传统的微处理器硬件和软件的开发已被简化，不再需要在线仿真。其SPCE061A大容量FLASH及SRAM，内建以太网接口，可直接通过网络实现监控；具备UART接口，可使各种串行设备快速进行网络连接。SPCE061A微处理器的软件开发平台ICE集编程、编译、链接、调试、下载于一体，并有完善的TCP／IP协议栈，支持全功能UART通信，配备各种I／O驱动函数库。

其中，数据传输模块采用CC2420型无线收发器。CC2420是Chipcon公司推出的一款兼容2．4 Hz IEEE 802．15．4的无线收发器。CC2420基于的SmartRF03技术，采用0．18μmCMOS工艺生产，集成度高。CC2420是首款符合ZigBee技术的高集成度工业型射频收发器，其MAC层和PHY层协议符合IEEE 802．15．4规范，工作于免授权的2．4 GHz频段。利用此器件开发的短距离射频传输系统成本低、功耗小，适于电池长期供电；并具有硬件加密、安全可靠、组网灵活、抗毁性强等特点，可为传感器网络节点提供理想的解决方案。

烟感传感器HIS-07：物质燃烧过程中，一般都有热(温度)、气体与烟雾、火焰等现象产生，针对不同现象有不同火灾信号检测方法。离子感烟传感器利用放射性元素产生的射线，并检测空气电离产生的微电流。

视频采集模块选用OmniVision公司OV5640摄像头，其为500万像素级别CMOS图像传感器，支持分辨率可达2K级别，能输出多种图像格式数据，且支持多种自适应调节功能。此CMOS图像传感器支持DVP和MIPI两种数据接口，本系统中选择DVP接口。在主控模块获取数据之前需要通过SCCB总线将传感器寄存器信息配置给传感器。本系统中CMOS图像传感器图像数据输出格式配置为RGB24，视频分辨率配置为1 920×1 080(全高清)，视频帧率配置为30 f/s，此模块还包括数字和模拟供电电路。

系统控制核心选用的芯片是Xilinx公司Spartan6系列芯片XC6SLX45，第六代Spartan系列产品Spartan6 FPGA基于公认的低功耗45 nm、9-金属铜层、双栅极氧化层工艺技术，提供了高级功耗管理技术、150 000个逻辑单元、硬核DRAM存储器以及多种IP等，是Xlinx公司应用最为广泛、技术非常成熟的一个FPGA系列。FPGA主控模块主要完成摄像头的配置及视频数据获取、DDR3-SDRAM数据的存取以及HDMI接口芯片的配置以及视频数据发送，其硬件电路还包括供电电路、复位电路、晶振电路、下载电路和配置SPI Flash电路。

为了解决高速大容量视频数据的缓存问题，此系统选用Micron公司4 Gbit容量DDR3-SDRAM存储芯片MT41J256M16HA-125作为缓存介质。A0～A14为地址总线，B0～B3为Bank地址，FPGA通过控制地址总线和Bank地址就能控制数据在DDR3-SDRAM中的存储位置；D0～D15为数据总线，与FPGA并行连接；CLK-N和CLK-P为差分时钟输入端口，本系统中设定时钟频率为312.5 MHz；FPGA通过列地址选择信号(CAS)、行地址选择信号(RAS)、写使能信号(WE)对DDR3-SDRAM进行读写控制，通过控制ODT使能片内电阻优化性能来防止数据线中断反射；DQS为DDR3-SDRAM与控制器之间的同步信号，其为双向信号，当写入数据时，其由控制器发出，当读取数据时，其由存储器发出；DM为数据屏蔽信号。由于Spartan6系列FPAG只有Bank1和Bank3有MCB硬核，在本系统中选择FPGA中Bank3与DDR3-SDRAM连接，端口电压标准为1.5 V，且在FPAG UCF中，需要设定IO标准为SSTL15_II。

本系统中选用SiI9134作为HDMI输出接口芯片，其和FPAG的硬件连接关系如图3所示。在芯片工作之前，需要通过I2C(SCL、SDA)总线将寄存器信息配置到芯片里，配置过程中频率为100 kHz，数据输入格式配置为RGB24，视频输出分辨率配置为1 920×1 080；CLK为视频数据同步时钟，此芯片1080p视频格式的时钟为148.5 MHz，DE为数据有效信号，高电平有效；HS、VS分别为行同步信号和场同步信号；D[23:0]为RGB24数据输入总线，从上到下依次为R、G、B分量数据总线，为了支持其他视频数据格式，SiI9134的总线宽度为36 bit，此系统中只使用24 bit，其余的数据总线引脚接地；SiI9134支持多种数字音频信号输入接口，包括S/PDIF、I2S等，本系统中不使用音频接口。RGB24格式视频数据经SiI9134编码后，转换成串行数据后通过连接器和传输线将数据发送给显示器，最终显示出全高清视频。

本系统控制逻辑设计中，包括OV5640配置及视频数据获取逻辑、DDR3-SDRAM数据存取控制逻辑、SiI9134配置及视频数据发送逻辑。系统通过DVP口接收RGB24格式的视频数据，然后将视频数据分区域存入DDR3-SDRAM中，再将视频数据从中读出发送给HDMI接口芯片供显示屏显示。上电后系统先进行复位操作，然后进入初始化状态，系统给OV5640和SiI9134发送配置信息，DDR3-SDRAM也开始进入初始化和校验过程。所有初始化工作完成后，系统判断OV5640是否配置结束，如果配置结束，系统将获取视频数据，并将其存入DDR3-SDRAM中。当缓存区有数据且SiI9134配置结束后，系统将缓存区的视频数据读出发送给SiI9134。

OV5640对上电的时序有一定的要求，所以满足此上电时序的模块是必不可少的，完成初始化后，先确定OV5640的工作模式，通过SCCB总线就能完成，此系统中配置了303个寄存器；待OV5640配置完成和DDR3-SDRAM初始化和校准完成后，就可获取视频数据；控制OV5640需要先提供一个系统时钟XVCLK，为192 MHz，然后识别像素输出时钟（PCLK）、场同步信号（VSYNC）、行同步信号（HREF）来获取数据。场同步信号下降沿表示一帧数据的开始，行同步信号为高电平时为有效数据输出，在场同步信号低电平之间，行同步信号会出现1 080次高电平，代表一帧数据有1 080行数据；在行同步信号处于高电平期间会持续1 920个像素输出时钟，代表每一行有1 920个像素点。

DDR3-SDRAM数据的存取使用了Spartan6系列FPGA提供的MIG IP核，同时也需要MCB硬核与外部的SDRAM芯片进行数据交换。在Xilinx编译环境ISE中生成SDRAM控制器后，就可运用MIG IP核用户接口进行数据存取，本系统中MIG IP核配置成两个位宽为64 bit的双向端口，一个端口用于写数据，一个端口用于读数据。在MIG IP核的前端和后端分别加入一个写数据FIFO和读数据FIFO，对于调用此缓存模块的逻辑来说，就相当于一个大容量的FIFO。在MIG IP核内部，采用乒乓操作的方式来提高缓存效率，在缓存的过程中，将4 Gbit容量的存储区域分为N个区域，每个区域的容量为一帧视频数据的容量，在写入过程中，先将数据写入第1区域，第1区域写满后开始写下一区域（为第2区域，写下一区域时确保该区域数据为空），此时就可以读取第1区域的数据，第1区域读完再读下一区域（为第2区域，在读下一区域时确保该区域数据已满）数据，依此顺序循环读写，完成乒乓操作。这种缓存方式可极大提高视频数据缓存效率，有效解决高速大容量数据的缓存问题，一帧视频数据连续且不会出现数据交叉的情况（地址不会交叉），避免了视频显示的拖影现象。

在HDMI工作之前，需要通过I2C总线给寄存器配置数据，数据格式配置为RGB24，分辨率为1 920×1 080，视频帧率为30 f/s。配置完成后，缓存区一数据满时，就可读取视频数据按照特定时序发送给SiI9134，SiI9134数据发送时序，行同步信号的下降沿代表一帧视频数据的开始，上升沿代表一帧数据的结束，当一行数据发送完后开始发送下一行数据，当一帧数据最后一行发送完成后再发送下一帧画面的第一行数据。以此重复循环发送数据，DE为数据有效信号，高电平有效。

最后应说明的几点是：首先，在本申请的描述中,需要说明的是,除非另有规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变；

其次：本实用新型公开实施例附图中，只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本实用新型同一实施例及不同实施例可以相互组合；

最后：以上所述仅为本实用新型的优选实施例而已，并不用于限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：包含控制中心，以及通过以太网接口与所述控制中心无线通信的多个数据检测及传输终端，且所述数据检测及传输终端均设置在车厢内，所述数据检测及传输终端包含火灾烟感传感器阵列、高清视频采集模块、多路开关模块、信号处理模块、微控制器模块、报警模块、音频模块、时钟模块、数据存储模块、数据传输模块和电源模块，所述火灾烟感传感器阵列的输出端连接多路开关模块的输入端，所述多路开关模块的输出端连接信号处理模块的输入端，所述信号处理模块的输出端连接微控制器模块的输入端，所述微控制器模块的输出端分别连接报警模块、音频模块、时钟模块和数据存储模块的输入端，所述高清视频采集模块的输出端连接微控制器模块的输入端，所述微控制器模块与数据传输模块连接进行数据传输，所述电源模块分别与火灾烟感传感器阵列、高清视频采集模块、多路开关模块、信号处理模块、微控制器模块、报警模块、音频模块、时钟模块、数据存储模块和数据传输模块连接，用于提供所需电能。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述信号处理模块包含包含第一电阻、第二电阻、第三电阻、第四电阻、第五电阻、第六电阻、第七电阻、第八电阻、第九电阻、第一电容、第二电容、第三电容、第四电容、第一运算放大器、第二运算放大器、第三运算放大器，其中，信号输入-IN端连接第一电阻的一端，第一电阻的另一端分别连接第一电容的一端、第三电阻的一端和第一运算放大器的负电源脚，第一电容的另一端分别连接第三电阻的另一端、第一运算放大器的输出脚，信号输入+IN端连接第二电阻的一端，第二电阻的另一端分别连接第一运算放大器的正电源脚、第四电阻的一端、第二电容的一端，第二电容的另一端连接第四电阻的另一端并接地，第一运算放大器的输出脚连接第五电阻的一端，第五电阻的另一端连接第二运算放大器的正电源脚，第二运算放大器的负电源脚连接第三运算放大器的负电源脚，第三运算放大器的正电源脚分别连接第八电阻的一端、第九电阻的一端，第九电阻的另一端接地，第八电阻的另一端分别连接第七电阻的一端和第第二运算放大器的输出脚，第七电阻的另一端连接第四电容的一端，第四电容的另一端分别连接第九电阻的一端，第九电阻的另一端连接第三电容的一端，第三电容的另一端接地。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述高清视频采集模块包含包含视频采集模块、FPGA主控模块、数据缓存模块、HDMI接口电路，所述视频采集模块、数据缓存模块、HDMI接口电路分别与FPGA主控模块电性连接；所述FPGA主控模块包含摄像头控制模块、逻辑控制单元、HDMI接口芯片控制单元、DDR3-SDRAM缓存控制单元，以及供电电路、复位电路、晶振电路、下载电路和配置SPIFlash电路，所述摄像头控制模块、逻辑控制单元、HDMI接口芯片控制单元、DDR3-SDRAM缓存控制单元、供电电路、复位电路、晶振电路、下载电路和配置SPI Flash电路分别与逻辑控制单元电性连接。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述火灾烟感传感器阵列由2*2个HIS-07烟雾传感器构成。

5.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述视频采集模块所述视频采集模块选用OmniVision公司OV5640摄像头，其为500万像素级别CMOS图像传感器。

6.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述控制器模块采用芯片型号为SPCE061A的微处理器。

7.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述逻辑控制单元采用Xilinx公司Spartan6系列芯片XC6SLX45。

8.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述数据缓存模块选用Micron公司4 Gbit容量DDR3-SDRAM存储芯片MT41J256M16HA-125作为缓存介质。

9.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的人工智能车辆智能消防监控预警装置，其特征在于：所述HDMI接口模块选用SiI9134作为HDMI输出接口芯片。

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