一種基于視頻圖像處理的照明燈智能控制方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電子控制領(lǐng)域，特別涉及一種基于視頻圖像處理的照明燈智能控制方 法及系統(tǒng)。 技術(shù)背景
[0002] 從上世紀(jì)開始，社會(huì)已經(jīng)開始關(guān)注能源消耗的問(wèn)題了，如今，人們?cè)僖淮翁岢龉?jié)約 型社會(huì)的概念，提倡一種節(jié)能環(huán)保的理念。燈光照明系統(tǒng)在人類社會(huì)中必不可少，是人類生 活的重要組成部分，但是光照系統(tǒng)也會(huì)因?yàn)槿藗児?jié)能意識(shí)不夠強(qiáng)烈，導(dǎo)致在沒有人的環(huán)境 下，燈具仍然保持通路狀態(tài)，加上我國(guó)人口密集，燈具數(shù)量龐大，浪費(fèi)的電量成為危害社會(huì) 發(fā)展的重要因素。因節(jié)能需要，照明系統(tǒng)控制方式有人手控制，聲音控制，感光控制，聲光控 制這幾種控制方法。這些方法雖然一定程度上解決了照明系統(tǒng)浪費(fèi)電量大的問(wèn)題，但是仍 然存在極大不足。
[0003] 人為控制方式，離開光照范圍時(shí)候人手關(guān)閉照明系統(tǒng)，可以減少一定電量的損耗， 但是因?yàn)槿斯?jié)能意識(shí)不強(qiáng)，或者人沒辦法及時(shí)知道哪里存在耗費(fèi)電量的燈具系統(tǒng)，因此這 樣并不要能根本上解決這個(gè)問(wèn)題。
[0004] 感光控制方式，利用光敏電阻光照條件下電阻低，黑暗條件下電阻高的特點(diǎn)，當(dāng)環(huán) 境范圍內(nèi)光照強(qiáng)度增強(qiáng)，照明系統(tǒng)自動(dòng)關(guān)閉，環(huán)境內(nèi)光照強(qiáng)度減弱，照明系統(tǒng)自動(dòng)開啟。但 是該方法不能有效解決光照范圍內(nèi)沒有人時(shí)候造成的光照浪費(fèi)問(wèn)題，而且容易受到閃電等 環(huán)境因素的干擾，造成照明系統(tǒng)不正常開關(guān)。
[0005] 聲音控制照明系統(tǒng)方式，根據(jù)聲響判斷是否有人進(jìn)入光照范圍內(nèi)，雖然可以減少 電量耗費(fèi)。但是聲響十分容易受到環(huán)境因素影響，導(dǎo)致照明系統(tǒng)誤開錯(cuò)開，并且不能識(shí)別到 光照強(qiáng)度變化，到了白天需要人為關(guān)燈。
[0006] 兼顧上面情況，出現(xiàn)聲光控制的方式，可把聲控與光控的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合在一起，一定程 度上解決缺點(diǎn)，但是這種控制方式不適合應(yīng)用于在一些工廠等噪聲比較吵雜的地方。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種基于視頻圖像處理的照 明燈智能控制方法。
[0008] 本發(fā)明的另一目的在于提供一種基于視頻圖像處理的照明燈智能控制系統(tǒng)。
[0009] 本發(fā)明的目的通過(guò)如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：
[0010] 一種基于圖像視頻處理的照明燈智能控制方法，包括如下步驟：
[0011] S1、對(duì)攝像頭獲取的視頻流序列運(yùn)用動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)算法檢測(cè)動(dòng)態(tài)行人，若判定無(wú) 動(dòng)態(tài)行人則繼續(xù)執(zhí)行步驟S1，若判定有動(dòng)態(tài)行人則發(fā)出開燈指令，執(zhí)行步驟S3 ;
[0012] S2、當(dāng)視頻流沒有檢測(cè)到動(dòng)態(tài)行人時(shí)，則運(yùn)用靜態(tài)行人檢測(cè)算法檢測(cè)靜態(tài)行人，若 判定有靜態(tài)行人則繼續(xù)執(zhí)行步驟S2 ;若判定無(wú)靜態(tài)行人則發(fā)出關(guān)燈指令，進(jìn)入步驟S3 ;
[0013] S3、串口通信模塊不斷監(jiān)控照明燈控制指令并及時(shí)發(fā)送到單片機(jī)控制照明燈的亮 滅，執(zhí)行關(guān)燈指令后進(jìn)入步驟S1，執(zhí)行開燈指令后進(jìn)入步驟S2。
[0014] 所述步驟S1中，所述動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)算法為基于幀差法的OpenCv運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算 法。
[0015] 所述步驟S1具體包括以下步驟：
[0016] S11、運(yùn)用運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算法檢測(cè)當(dāng)前視頻流中是否有運(yùn)動(dòng)物體，若有則進(jìn)行步驟 S12,若不滿足則繼續(xù)執(zhí)行步驟S11 ;
[0017] S12、將當(dāng)前視頻流中的運(yùn)動(dòng)物體用方形框標(biāo)出，并判斷方形框的面積是否滿足 大于面積閾值K，若滿足則判定為當(dāng)前捕獲視頻流中可能有動(dòng)態(tài)行人存在，進(jìn)行步驟S13， 不滿足則判定為環(huán)境干擾，繼續(xù)執(zhí)行步驟S11 ;
[0018] S13、統(tǒng)計(jì)當(dāng)前視頻幀中標(biāo)示出的運(yùn)動(dòng)物體方形框面積大于面積閾值K的個(gè)數(shù)X并 判斷X是否超過(guò)個(gè)數(shù)閾值M，若超過(guò)則標(biāo)記為檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)的人存在，發(fā)出開燈指令并寫入本 地txt文本，同時(shí)將X的值初始化為0,繼續(xù)執(zhí)行步驟S13 ;若沒超過(guò)則判定為環(huán)境干擾，繼 續(xù)執(zhí)行步驟S11。
[0019] 所述靜態(tài)行人檢測(cè)算法為基于H0G特征提取的靜態(tài)行人檢測(cè)算法。
[0020] 所述步驟S2具體包括以下步驟：
[0021] S21、將當(dāng)前每一幀視頻流轉(zhuǎn)換成分辨率為64*128大小的jpg格式圖片保存在本 地；
[0022] S22、對(duì)該圖片提取H0G特征向量，運(yùn)用行人檢測(cè)算法檢測(cè)當(dāng)前視頻幀轉(zhuǎn)換而成的 圖片中是否有人存在，統(tǒng)計(jì)連續(xù)沒有檢測(cè)到行人的次數(shù)C是否到達(dá)閾值A(chǔ)，若達(dá)到閾值A(chǔ)，則 執(zhí)行步驟S23,否則判定為當(dāng)前只是人暫走開，不發(fā)出關(guān)燈指令，執(zhí)行步驟S21 ;
[0023] S23、判定當(dāng)前視頻流序列中沒有人存在，發(fā)出關(guān)燈指令并寫入本地txt文本，同 時(shí)將C的值初始化為0。
[0024] 步驟S3中，所述串口通信模塊開啟線程不斷檢測(cè)本地寫入照明燈控制信息的txt 文本，單片機(jī)不斷檢測(cè)串口發(fā)送過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，當(dāng)所述動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)算法與靜態(tài)行人檢測(cè)算 法檢測(cè)到行人發(fā)出照明燈控制指令時(shí)，即txt文本內(nèi)的照明燈狀態(tài)信息發(fā)生改變時(shí)，串口 通信模塊能及時(shí)向單片機(jī)發(fā)出關(guān)燈指令信息，單片機(jī)收到關(guān)燈指令立即關(guān)閉照明燈。
[0025] 本發(fā)明的另一目的通過(guò)以下的技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：
[0026] -種基于圖像視頻處理的照明燈智能控制方法的系統(tǒng)，包括攝像頭、算法控制模 塊、單片機(jī)和串口通信模塊，其中攝像頭獲取視頻流序列并將所述視頻流序列傳輸給算法 控制模塊，算法控制模塊根據(jù)視頻流序列自動(dòng)選擇動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)算法或者靜態(tài)行檢測(cè)人算 法檢測(cè)行人，并根據(jù)所選擇的算法檢測(cè)后的結(jié)果發(fā)出控制指令，串口通信模塊將算法控制 模塊發(fā)出的控制指令傳遞給單片機(jī)，單片機(jī)根據(jù)控制指令控制照明燈模塊的亮滅。
[0027] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：
[0028] 1、本發(fā)明的控制方式尊重原照明系統(tǒng)的實(shí)際，實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗，同時(shí)大幅度降低維 護(hù)管理成本，實(shí)施對(duì)照明系統(tǒng)智能控制。
[0029] 2、本發(fā)明提供了一種高效智能的低成本照明燈控制方法，特別適合工廠等本身具 備攝像頭且噪聲干擾嚴(yán)重的場(chǎng)合，具有廣泛的市場(chǎng)前景和實(shí)際意義。
【附圖說(shuō)明】
[0030] 圖1是本發(fā)明所述的基于OpenCv視頻圖像處理的照明燈智能控制方法流程圖；
[0031] 圖2為圖1所述方法所采用的動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)算法流程圖；
[0032] 圖3為圖1所述方法所采用的靜態(tài)行人檢測(cè)算法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033] 下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限 于此。如圖1，本發(fā)明采用的技術(shù)方案主要包括：一種基于圖像視頻處理的照明燈智能控制 方法的系統(tǒng)，包括攝像頭、算法控制模塊、單片機(jī)和串口通信模塊，其中攝像頭獲取視頻流 序列并將所述視頻流序列傳輸給算法控制模塊，算法控制模塊根據(jù)視頻流序列自動(dòng)選擇動(dòng) 態(tài)行人檢測(cè)算法或者靜態(tài)行檢測(cè)人算法檢測(cè)行人，并根據(jù)所選擇的算法檢測(cè)后的結(jié)果發(fā)出 控制指令，串口通信模塊將算法控制模塊發(fā)出的控制指令傳遞給單片機(jī)，單片機(jī)根據(jù)控制 指令控制照明燈模塊的亮滅。其中動(dòng)態(tài)算法為基于OpenCv運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的動(dòng)態(tài)行人檢測(cè) 算法，靜態(tài)算法為基于H0G特征提取的靜態(tài)行人檢測(cè)算法，算法控制模塊控制二者之間的 切換，單片機(jī)通過(guò)串口通信模塊時(shí)刻檢測(cè)照明燈控制指令控制照明燈的亮滅，具體如下：
[0034] S1、基于OpenCv運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)算法。
[0035] 基于幀差法的OpenCv運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算法可以通過(guò)將當(dāng)前捕獲到的視頻流序列相 鄰兩幀進(jìn)行差分運(yùn)算得到差分視頻流序列，然后對(duì)差分視頻流序列進(jìn)行二值化得到前景圖 像，并對(duì)前景圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理。在環(huán)境亮度變化不大的情況下，如果處理后的前景 圖像某區(qū)域?qū)?yīng)像素值變化小于事先設(shè)定的閾值時(shí)，可以認(rèn)為此處為背景像素，如果前景 圖像某區(qū)域的像素值變化很大，可以認(rèn)為這是由圖像中運(yùn)動(dòng)的物體引起的，將這些區(qū)域標(biāo) 記為前景像素，利用標(biāo)記的像素區(qū)域可以確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在圖像中的位置。
[0036] 基于上述的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算法，本發(fā)明提出了一種基于OpenCv運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的 動(dòng)態(tài)行人檢測(cè)算法，如圖2所示。令k表示攝像頭捕獲到的視頻序列的第k幀，則k-1表示 視頻序列的第k-1幀，則第k幀與第k-1幀圖像之間的差別：
[0037] Dx(x, y) = | fk (x, y)-fk j (x, y) (1)
[0038] 其中，fk(x，y)和fkl(x，y)是兩幀連續(xù)的視頻序列，D k是差分后的視頻序列，得到 差分序列隊(duì)后，對(duì)D ,進(jìn)行二值化處理：
[0039] (2)
[0040] 其中，T是二值化設(shè)定的分割閾值，Tx(x，y)為前景圖像。
[0041] 由于檢測(cè)出來(lái)的二值化前景圖像往往含有孤立的噪點(diǎn)和目標(biāo)空洞，故采用形態(tài)學(xué) 方法對(duì)前景圖像進(jìn)行處理。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)上的濾波處理中的腐蝕算子可以去除圖像中的孤立 噪點(diǎn)，而膨脹算子可以填補(bǔ)由于各種原因造成的目標(biāo)區(qū)域的空洞。
[0042] 對(duì)于經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)處理后的目標(biāo)圖像，如果檢測(cè)到視頻流序列中有運(yùn)動(dòng)物體存在， 則可以用方形框標(biāo)出目標(biāo)視頻幀中運(yùn)動(dòng)物體所在的區(qū)域，方框面積代表運(yùn)動(dòng)物體的大小。 為了能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)算法應(yīng)用在檢測(cè)動(dòng)態(tài)行