智能監控中的多攝像機同步技術

安徽廣播影視職業技術學院，安徽合肥，230011

【摘要】本文立足于現階段的智能監控系統發展情況，結合多攝像機的應用現狀，對智能監控系統當中的多攝像機同步系統與同步技術進行了深入的研究。

【關鍵詞】智能監控；多攝像機；同步技術

前言：

伴隨著改革開放的不斷深入，我們國家在進入新世紀之后，綜合國力有了顯著的提升。在新時代背景之下，科技正在不斷的發展?，F階段無論何種領域都在朝著智能化方向發展。本文將會對多攝像機同步技術進行簡要的研究。

一、同步問題概述

所謂的多攝像機之間的同步問題，我們可以簡單的將其分為攝像機與攝像機之間的兩兩同步問題。也就是多個攝像機之間的共同作用。在現階段的時代背景之下，經濟與科技等方面的快速發展，為社會當中各個領域發展提供了全新的動力。在智能監控技術當中也不例外。為了可以更好的完成監控任務，攝像機作為監控系統當中一個重要的組成部分，應該發揮更大的作用。而多個攝像機的同步監控便是整個監控系統進一步智能化的基本前提。因此，對于多個攝像機的同步技術研究有著鮮明的現實意義。接下來，本文將會結合實際的情況，對智能監控系統之下的多個攝像機同步技術進行深入的研究。而在實際的信息視頻采集過程當中， 我們通常會將攝像機與相關的視頻采集卡來結合使用。也就是說，在實際的應用過程當中，我們會將攝像機進行C1、C2、C3等的編號，然后將應用到的信息視頻采集卡進行K1、K2、K3等的對應編號。其在實際過程當中的基本采集過程為：攝像機將會在特性的時間間隔下，進行信息的采集，在特定的時間點之下，采集卡將會進行啟動并開始信息采集。我們將兩個攝像機當中的采集周期規定為T1、T2，然后將采集卡的工作時間規定t1、t2。那么根據數學總結方法，我們就可以總結出時評當中的第N幀的采集時刻的函數關系式。因此，從學術的角度來講，我們可以將智能控制之下的多攝像機同步問題總結為多個攝像機在信息采集的N個序列當中，同一個時刻之下采集圖像與攝像機幀數之間的對應關系。也就是得知了一個攝像機的幀數與時間，求得另一個時刻的另一個攝像機幀數或采集時間的問題。在實際的過程當中，為了使得采集效果更加的完整、更加的明確，所以多個攝像機的使用往往是采用同一個周期的攝像機，也就是說在實際的應用過程當中，往往會應用同一個品牌的攝像機。 而所謂的多個攝像機的同步，也就是只要求出攝像機的啟動偏移量，就可以進行同步實驗，得出同步數據。

但是在實際的應用過程當中，因為實際的攝像機應用過程當中，攝像機的幀數必將會是一個整數，所以在數學計算過程當中，所出現的小數就會造成計算過程的誤差。因此，為了可以很好并且有效的杜絕這一誤差，在實際的應用過程當中將會采用外接同步信號的方法，實現多個攝像機在相同的時刻當中采取圖像。而為了可以很好的求解出幀數的偏移量，在數學理論當中，我們只要將兩個攝像機的相同時刻幀數進行相減，就可以得出最終的幀數偏移量。但是在實際過程當中，因為攝像機的工作必將會受到內部環境因素與外部環境因素的影響，因此我們所尋求的一組對應幀數并不一定具有鮮明代表性。所以在實際的過程當中，我們往往會選取更多的對應幀數來進行對比。而實際過程當中對于攝像機的擺放位置也不會有特定 的要求。并且由于實際操作過程當中，攝像機擺放位置并不確定，所以在實際的應用過程當中，希望是和攝像機觀察視角無關的特征，也就是視角不變量。同時，特征信息曲線最好是一個變化而且不規律非周期的曲線，這樣有利于計算偏移量，減少誤差。

二、同步應用方法與實踐

本文將會結合實際的應用過程對智能背景之下的多個攝像機同步應用方法與實踐技術進行了深入的研究，實際的應用事例是“多攝像機的人體動作識別”。

1.同步方法介紹

在人體的動作識別研究當中，其中最為一個明顯的信息采集就是人體相關的運動信息。在分析過程當中，我們會提取出相關的人體區域。并將當前人體區域的幀數與前一個人體幀數進行相減，以計算出每一個人體運動區域的面積。而運動區域的大小將會直接反應實際當中人體的動作幅度。例如，當人體正處于靜止的狀態之下，人體的區域面積就是零。但是在實際的應用過程當中，所測試到的人體運動強度將會受到攝像機位置的影響。所以這并不是嚴格意義之上的視角不變量。對于某一個位置的攝像機來說，其當前情況之下所拍攝到的人體運動強度為零，但是并不能代表人體的運動情況就是靜止的。但是實際過程當中，人體處于運動狀態，但是所測試到的運動強度為零的現象是并不多見的。當測試到的人體運動強度為零， 那么通常情況之下人體都是處于靜止的狀態。

同時在實際過程當中，因為無論是外部環境因素還是內部環境因素都是不可避免的，所以在實際測試的過程當中，人體靜止情況之下所體現出的強度值并非真正為零。因此在測試過程 當中我們引入了S（n）作為個人體運動情況的表示，其中當S（n）=0時，表示人體運動。而當S（n）=1時表示人體靜止。圖一和圖二就是攝像機1和攝像機2對應的人體靜態柱狀圖。

因此，我們總結出多個攝像機的幀數偏移量計算方法為以下幾個方面：第一，對于兩個攝像機而言，首先需要檢測兩個攝像機的檢測前景，其次需要計算出兩個攝像機所測試出的人體運動強度，并繪制人體運動強度曲線。對于三個或者三個以上的多攝像機檢測系統同樣如此。 第二、閾值化檢測到的人體運動強度，并通過計算最終得到對應的靜止點集合。第三，對不同的唯一的幀數偏移量進行分析與研究，并且循環遍歷不同的偏移量，從負數最大值一直到測試出的正數最大值。然后記錄與點集合相互匹配的數值，讓統計的匹配數值的最大數值就是所要求取的偏移量。

2.實驗方法可行性研究

為了可以很好的證明以上方法的可行性與有效性，本文采用了不同的視頻序列與不同的參數進行進行了大量的實驗，如表一所示就是實驗過程所得出的基本數據內容。表中的每一行都將表示了對一組視頻序列的實驗。而第一列當中的子所表示的內容為實驗過程當中的不同演員。其它五列當中的數據所表示的就是幀數的偏移量。通過表中的數據我們可以知道，以上研究方法取得了很好的實驗效果，實驗所得出的數據與實際數據相比并沒有大多的誤差，基于實驗過程當中，存在這很多不可避免的客觀因素，并且類似于人為因素影響是不可避免的。因此，本文當中應用到的這種研究方法可行性較高，具有鮮明的應用意義與應用價值。

結束語：

隨著社會的發展及時代的進步，我們國家近幾年的科技水平有了很大程度的提高?？萍嫉确矫娴目焖侔l展，為社會發展提供了全新的動力。本文結合多攝像機的視頻同步，對同步技術進行了研究。希望可以對讀者有一定的產考價值。

參考文獻：

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作者簡介：符繼征，女，1979年12月，安徽省合肥市，碩士，安徽大學，講師，研究方向：電子通信工程。