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大學(xué)生創(chuàng )新項目申請書(shū)
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大學(xué)生創(chuàng )新項目申請書(shū)
項目名稱(chēng)： 基于空間不變特征快速匹配的移動(dòng)智能視頻監控系統設計
申請經(jīng)費：9700元
一、課題組成員：（包括項目負責人、按順序）
姓名 鄭正 楊航 趙一陽(yáng) 蔣大成 靳萬(wàn)鑫
性別 男 男 男 男 男
所在院 航天學(xué)院 航天學(xué)院 航天學(xué)院 航天學(xué)院 航天學(xué)院
年級 大二 大二 大二 大二 大二
學(xué)號 1100400301 1100400326 1100400227 1100400327 1100400322
身份證號 350102199207243616 51382619920827001X 230102199201294618 510107199111021770 142234199202126030
本人簽字
二、指導教師意見(jiàn)：
該項目主要針對智能視頻監控系統的自動(dòng)運動(dòng)目標檢測跟蹤問(wèn)題進(jìn)行研究，涉及的內容包括視頻處理算法設計和實(shí)際硬件系統實(shí)現，可用于校園、機場(chǎng)、企事業(yè)單位和其他公共場(chǎng)所異常事件和重大事故的自動(dòng)預判和實(shí)時(shí)報警，具有較大的實(shí)際應用價(jià)值。課題組相關(guān)研究人員，在本項目所涉及的視頻處理算法和硬件系統設計方面已經(jīng)有了較好的前期研究和技術(shù)儲備，在圖像處理算法、目標跟蹤算法、基于A(yíng)RM、MCS-51芯片的伺服控制系統設計方面，已經(jīng)參加了包括大學(xué)生科技創(chuàng )新、單片機設計大賽等多個(gè)創(chuàng )新實(shí)踐環(huán)節的研究工作，并順利結題。課題負責人鄭正學(xué)習刻苦、思維活躍、動(dòng)手能力強、有較好的組織協(xié)調能力，能夠保證本項目的順利實(shí)施。 同意項目申報，望予以資助。
簽 名： 年 月 日
三、院（系）專(zhuān)家組意見(jiàn)：
組長(cháng)簽名： （ 蓋 章 ）
年 月 日
四、學(xué)校專(zhuān)家組意見(jiàn)：
批準經(jīng)費： 元
組長(cháng)簽名： （ 蓋 章 ）
年 月 日
五、立項報告
1、項目簡(jiǎn)介（300-500字左右）
本項目旨在設計一個(gè)可以自動(dòng)鎖定并跟蹤目標的視頻監控裝置，能夠實(shí)現從運動(dòng)的多個(gè)目標中選取出感興趣目標，并對其進(jìn)行鎖定跟蹤，可用于學(xué)校、機關(guān)、企事業(yè)單位及其他公共場(chǎng)所進(jìn)行安全監控和異常情況的智能識別。此外若提高設備的檢測識別精確度，甚至可以用于軍事導航制導方面或者航空航天方面的目標自動(dòng)鎖定與識別，以加強遠程自動(dòng)控制系統的魯棒性。
項目原理簡(jiǎn)介：該項目中應用到的目標跟蹤技術(shù)采用的是快速尺度不變特征（FSIFT）跟蹤算法[1]，
通過(guò)此算法可以用專(zhuān)用圖像處理器計算出攝像頭中心位置與目標物體之間的線(xiàn)偏差，并通過(guò)ARM處理器驅動(dòng)搭載監控裝置的二自由度云臺進(jìn)行精確目標鎖定。正是由于特征匹配算法的諸多優(yōu)點(diǎn)，使得該裝置可以克服現有應用幀間差值算法和各種易受各種尺度變換發(fā)生跟蹤丟失等的目標鎖定裝置所具有的局限，還可以將此裝置用于移動(dòng)平臺上的目標鎖定，并應用在航空或制導領(lǐng)域。盡管本項目目前只是對一種裝置模型的制作和實(shí)驗研究，但一旦將自動(dòng)檢測與跟蹤技術(shù)應用到實(shí)際生活將大幅度提升現有監控設備的使用效率，可帶來(lái)極高的經(jīng)濟效益和商業(yè)價(jià)值，有著(zhù)廣泛的應用前景。
2、申請理由（包括自身/團隊具備的知識和能力情況、前期準備情況等）
該項目具有很高的實(shí)際應用價(jià)值，由于該項目設計出的裝置不僅能設計成一套自成體系的用于異常行為分析、用于人口或交通流量檢測的系統并用于大場(chǎng)景的多目標識別與分析，也能用于其他項目中作為一個(gè)目標鎖定跟蹤的設備，實(shí)現高抗干擾能力的自適應性識別跟蹤模塊，因此對此方面的研究非常值得我們團隊投入時(shí)間與精力進(jìn)行系統地設計與改進(jìn)。
而就我們團隊的能力情況而言，負責圖像處理算法設計與優(yōu)化的蔣大成 、靳萬(wàn)鑫、鄭正，目前
向控制與仿真中心學(xué)習視頻圖像處理技術(shù)，且在研究有關(guān)目標跟蹤、識別和圖形配準等模式識別的有關(guān)課題方面有一定進(jìn)展。負責硬件構建和接口控制的楊航、趙一陽(yáng)、蔣大成、鄭正，能熟練運用STM32，Freescale，MCS51等處理器和各種電路驅動(dòng)控制芯片。目前我們團隊大部分人員都參加過(guò)大學(xué)生科技創(chuàng )新并成功結題，由于具有科技創(chuàng )新和多次硬件開(kāi)發(fā)制作經(jīng)歷，我們能夠順利地解決在項目研究中遇到的種種問(wèn)題，且自信能夠完成項目的'基本研究?jì)热�，并爭取與相關(guān)企業(yè)合作。
就前期準備方面，該項目初步?jīng)Q定采用前期在控制與仿真中心研究并基本實(shí)現的圖像匹配算法，
且該配準算法已經(jīng)能夠基本在計算機上仿真實(shí)現，只需經(jīng)過(guò)后期的算法時(shí)效性改進(jìn)便可以應用在外設硬件上進(jìn)行目標檢測與識別。且在硬件方面，趙一陽(yáng)、楊航可以從上海交大的機器人研究所的導師和本校的MEMS研究中心的導師獲得技術(shù)支持，學(xué)校提供的高級電子實(shí)驗中心能基本滿(mǎn)足后期的硬件模塊的組裝和調試的需求，支承構建材料和基本的連接部件可由本校金屬工藝實(shí)踐基地提供條件進(jìn)行設計與制作。
3、立項背景
3.1 智能目標跟蹤系統的研究意義
目前為止，帶有視頻和圖像采集功能的監視系統已經(jīng)被廣泛用于各個(gè)場(chǎng)所，最常見(jiàn)的監控設備
如交通系統中的道路監控攝像頭，道路監控中心通過(guò)此種監控設備處理違章、交通事故、治安案件等異常情況，并遠程觸發(fā)交通事故的預警，在日常處理交通路況的道路監控環(huán)節中數字監視裝置起到至關(guān)重要的作用。在一些歐美地區，圖像監控技術(shù)也應用在了農業(yè)方面，用通過(guò)機載攝像頭航拍獲取的農務(wù)地區顏色信息來(lái)制定具有一定適應性的耕種策略。若將帶有圖像采集功能的監視設備用在打擊犯罪行為，具有遠程控制功能的監控設備更是具有重要作用，通過(guò)數字監控裝置的罪犯的遠程定位，可以快速幫助警方破獲棘手的案件。
但是目前的民用監視系統主要存在以下問(wèn)題：一是，對于民用（如城市）監控系統，目前主要
采取固定位置安裝，這樣為了對整個(gè)城市進(jìn)行監控，需要安裝大量的監控攝像裝置，既增加了系統成本，而且存在著(zhù)監視盲區，一些城市死角，容易發(fā)生事故且無(wú)法覆蓋常發(fā)生嚴重災害的地方，因此亟需發(fā)展可移動(dòng)的空中監視系統；二，目前的民用監控系統對采集的視頻圖像幾乎不做任何處理，完全依靠大量的監視人員親自花費大量的時(shí)間對視頻資料進(jìn)行處理，隨著(zhù)城市監控系統的增加，這將耗費大量的人力、物力和財力。因此亟需發(fā)展具有視頻圖像自動(dòng)處理、檢測和跟蹤能力的可在空中移動(dòng)的智能監控系統。
而對于軍事監控系統，目前主要安裝在飛機、無(wú)人機、飛艇、熱氣球等可空中飛行和漂浮的運
動(dòng)平臺上（如前視紅外吊艙），并且也具有一定的自動(dòng)視頻處理、檢測和跟蹤能力。但是自動(dòng)視頻處理和跟蹤能力僅是對于特定的情況下有效，且往往對數字信號的噪聲級別要求特別嚴苛，在一些例如高光或者易產(chǎn)生煙塵和霧氣的外源信號干擾場(chǎng)景下未經(jīng)過(guò)數字圖像配準幾乎無(wú)法進(jìn)行目標跟蹤，而圖形學(xué)后期的配準技術(shù)又對硬件有更高的要求，如近似靜止的湖面背景以及運動(dòng)平臺具有小的運動(dòng)范圍和姿態(tài)變化的情況。而對于復雜的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，如真實(shí)的自然環(huán)境或城市背景，以及飛行載體存在劇烈運動(dòng)的情況下，則還需依靠人力通過(guò)手動(dòng)分析所獲取的視頻信息，這樣既耗費大量的人力，而且需要花費大量的時(shí)間，常常會(huì )導致操作的人員無(wú)法提高戰時(shí)的機動(dòng)性，失去占領(lǐng)戰略時(shí)機制高點(diǎn)的機會(huì )。
因此，目前亟需開(kāi)發(fā)在復雜真實(shí)環(huán)境下，具有自動(dòng)檢測并跟蹤目標功能的移動(dòng)智能監視系統，
以適應負責多變的環(huán)境干擾并克服由于監控設備的運動(dòng)導致的目標丟失。
3.2 目前檢測裝置與跟蹤技術(shù)現狀 3.2.1 運動(dòng)目標檢測方法的研究現狀
作為近幾年才普及的新型自動(dòng)跟蹤裝置，在目前具有極其廣泛應用前景的智能監控設備只是簡(jiǎn)
單地使用類(lèi)似幀間差分法進(jìn)行運動(dòng)目標的跟蹤，并不是真正意義上實(shí)現人工智能化控制監控系統， 2011年加拿大Aeryon[6]實(shí)驗室研制出了一種能夠實(shí)現人工遠程控制的飛行機器人，這款配備了世界上最先進(jìn)的情報系統的機器人，可用于追蹤犯罪分子和監視公眾活動(dòng)，但是由于是基于遠程人工控制的衛星定位，就無(wú)可避免地導致了犯罪分子定位精確性上的缺失，此情況中的目標丟失還特別容易發(fā)生在低可見(jiàn)度情況下，并且在目標與背景的相對移動(dòng)較為緩慢時(shí)，產(chǎn)生的微小像素差會(huì )影響目標鎖定設備的識別準確率，極易發(fā)生丟失目標的情況，倘若使用更加智能化的跟蹤鎖定技術(shù)就能避免這些誤差，實(shí)現智能化的監控效果。
3.2.2 運動(dòng)目標跟蹤方法研究現狀
目前智能目標跟蹤多數使用的是模板匹配算法，模板匹配的方法很多，有基于方向鏈碼[1]的匹
配方法、基于SIFT 特征[4]的方法等。在數字監控設備上應用智能模板匹配算法更是包括圖像處理領(lǐng)域、電子工程領(lǐng)域、模式識別領(lǐng)域等眾多科學(xué)工作者的研究焦點(diǎn)所在，通過(guò)采用閉環(huán)識別系統的智能識別，目前已經(jīng)可以實(shí)現實(shí)時(shí)對特定形狀的檢測，例如采用模板匹配的人臉特征檢測技術(shù)就被廣泛用于家用筆記本電腦和各個(gè)機密科研場(chǎng)所的門(mén)禁設備，在軍事方面則常見(jiàn)被軍事技術(shù)開(kāi)發(fā)部門(mén)應用在紅外制導、火控系統等軍用設備中，可見(jiàn)改進(jìn)數字監控設備上應用智能算法能使得具有監控功能的硬件應用價(jià)值得到大幅度提高。并且近幾年在機器人研究實(shí)驗室中能夠實(shí)現自動(dòng)跟蹤的先進(jìn)的智能監控機器人已經(jīng)能夠自動(dòng)跟蹤運動(dòng)目標，讓驅動(dòng)電機實(shí)現實(shí)時(shí)目標中心化的跟蹤效果，用于追蹤運動(dòng)物體如可以應用在交通監管領(lǐng)域的交通違規等方面的裝置量產(chǎn)已經(jīng)可以實(shí)現。帶有自動(dòng)跟蹤識別技術(shù)的監控裝置可以應用在包括監控方面的機密場(chǎng)所的安全防護，和用于交通路況的自動(dòng)監控和預警，例如針對基于空中成像平臺的城市交通的監視問(wèn)題，可以通過(guò)使用基于模板匹配的路況模型分析算法[10]。先采用復雜的路面探測算法獲得運動(dòng)車(chē)輛候選區域，然后排除掉非車(chē)輛區域，再采用級聯(lián)的分類(lèi)器對候選目標區域進(jìn)行細化，從而降低車(chē)輛探測的虛警率。
3.2.3 目前投入應用的檢測算法的不足與缺陷
由于應用在現有檢測裝置的跟蹤方法應用的幀間差分法[9]和各種易受尺度變換發(fā)生目標丟失的算法具有極其局限的應用范圍，且存在多方面的問(wèn)題：
一是目前多數能智能跟蹤的裝置多數采用的方法無(wú)法準確定位目標，且多是將灰度化預處理后的圖片利用運動(dòng)物體產(chǎn)生的前景與背景的像素差來(lái)實(shí)現運動(dòng)方向的檢測，這就導致了在前景、背景的灰度差別小的情況下及容易發(fā)生目標丟失。
二是目前大部分已被模式識別專(zhuān)家提出的多數目標跟蹤算法對硬件要求極高，無(wú)法實(shí)時(shí)應用在現今所具有的硬件條件，而對于復雜的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，如真實(shí)的自然環(huán)境或城市背景，以及飛行載體存在劇烈運動(dòng)的情況下，則還需依靠人力通過(guò)手動(dòng)分析所獲取的視頻信息，這樣既耗費大量的人力，也需要花費大量的時(shí)間。
三是由于對穩定不變能襯托反差的背景依賴(lài)性導致了幀間差分等目標跟蹤算法無(wú)法應用于運動(dòng)載體上，這將導致應用此算法的目標檢測裝置無(wú)法在交通工具等移動(dòng)載體上發(fā)揮目標識別與追蹤的功能，故需要采用更具有魯棒性的識別算法，在模式識別方面的配準識別特別適合用于該場(chǎng)景，在經(jīng)過(guò)優(yōu)化和改進(jìn)后更能適應復雜的檢測環(huán)境并幾乎能做到完美解決現有檢測裝置的不足之處。
3.3 目標跟蹤的優(yōu)化
本項目就針對傳統需要人工操作的數字監控設備進(jìn)行了智能化設計，通過(guò)類(lèi)似人眼的視覺(jué)識別仿生原理，制定出一系列使跟蹤鎖定技術(shù)智能化的實(shí)現方案，這里所涉及到的自動(dòng)跟蹤不是傳統意義上的運動(dòng)目標跟蹤，而是一種類(lèi)似模式識別中紋理匹配、輪廓提取和特征點(diǎn)匹配的算法，該算法是由David Lowe 在2004年提出并完善的SIFT算法（Scale-invariant feature transform，尺度不變特征轉換），尤其是SIFT特征匹配算法處理的信息量大，適合在整場(chǎng)具有豐富細節的圖像中快速進(jìn)行目標匹配和定位[7]，若能應用在現有檢測與跟蹤系統中，則可以大大提高其實(shí)用價(jià)值和功能。
之所以采用基于SIFT特征點(diǎn)分析的模板匹配算法是由于該算法可通過(guò)其特有的局部影像特征的描述與偵測技術(shù)辨識出物體特征和輪廓，且由此算法提取出的特征點(diǎn)組是基于物體上的一些局部外觀(guān)的興趣點(diǎn)，這些特征點(diǎn)是由相對坐標系定位，因此與影像的大小和旋轉角度無(wú)關(guān)，可以有效地克服由于圖像采集設備的位移導致的仿射變換誤差。此外，該算法可以利用在目標識別和匹配方面取得了顯著(zhù)進(jìn)展的Harris-Affine和SIFT不變特征，利用近鄰比和Mahalannobis距離的仿射不變性實(shí)現特征匹配，進(jìn)而實(shí)現大失配圖像的配準，進(jìn)而克服由于設備抖動(dòng)導致的圖像退化問(wèn)題[8]。在一些更加不利的情況下，如使用 SIFT特征描述對于部分物體遮蔽的偵測率相當高，甚至只需要3個(gè)以上的SIFT物體特征就足以計算出位置與方位。由于該算法提取的是特征形狀信息，故對于光線(xiàn)、噪聲、些微視角改變具有一定的容忍度�；谶@些特性，SIFT特征匹配效果顯著(zhù)而且相對容易獲取，在信息量龐大的采集圖像數據中，很容易辨識物體而且不易發(fā)生誤匹配�，F今的電腦硬件速度下和小型的特征匹配數據庫條件下，辨識速度可接近即時(shí)運算,而經(jīng)過(guò)采用文獻[5] 提出的“加速算法”改進(jìn)的快速SIFT模板匹配算法更能在外設硬件上發(fā)揮功效，這是將該算法應用于自適應目標跟蹤和定位裝置的算法前提。
參考文獻：
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