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标题 高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统优化设计
范文 黄宏本



摘 要： 当前以信号回波反馈为基础的高空信息搜集系统缺少直观性，反馈的信息也无法得到直观的视觉表达，信息采集过程缺陷明显。为了满足新一代高空信息搜集系统的要求，提出以视觉图像识别技术为基础的高空信息搜集系统设计方法。运用ARM视觉图像传感器采集地面的图像信息，采集后的数据经RTL8019AS以太网控制模块传输，S3C44BOX微处理器模块处理，再由CCD图像搜集模块、解码模块再处理后，数据被发到监控中心进行分析之后存入应用服务器。软件部分采用Visual C++编程系统程序，给出了CCD图像搜集模块以及TCP/IP通信模块内部引入的PLC控制器对高空视觉图像识别下的信息搜集优化设计流程。系统经过测试证明其应用性能良好。
关键词： 图像识别； 智能视觉； 信息搜集系统； ARM
中图分类号： TN911.73?34； TP311 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）24?0031?05
Optimization design of information collection system supported by high?altitude visual image recognition technology
HUANG Hongben
（Laboratory of Image Processing and Intelligent Information System， Wuzhou University， Wuzhou 543002， China）
Abstract： The current high?altitude information collection system based on signal echo feedback lacks of intuition， in which the feedback information cant be expressed with intuitive vision， and the process of information collection has obvious defects. To meet the requirements of a new generation high?altitude information collection system， the design method of high?altitude information collection system based on visual image recognition technology is put forward， in which the ARM visual image sensor is adopted to collect the ground image information. The collected data is transmitted by Ethernet control module RTL8019AS， successively processed by microprocessor processing module S3C44BOX， CCD image collection module and decoding module， and then sent to the monitoring center for analysis and deposited in the application server. Visual C++ programming system procedure is applied in software. The optimization design process of information collection for high?altitude visual pattern image recognition is provided， in which PLC controlled is introduced in the interior of CCD image collection module and TCP/IP communication module. The test results prove that the application performance of this system is great.
Keywords： image recognition； intelligent vision； information collection system； ARM
0 引 言
随着计算机技术与信息技术的发展，高空图像识别技术获得了越来越广泛的应用[1]，例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等诸多领域，发挥着不可替代的作用[2?3]，并延伸出了高空视觉图像识别技术，在高空领域受到了广泛应用，而高空视觉图像识别技术下的信息搜集变成了学者们研究的热门课题[4?5]。当前的高空信息搜集系统主要以回波技术为基础，通过电磁波反馈的信息重构地面情况，但是，这种方式的弊端也较为明显，最为直观的是其缺少明显的视觉反馈特性，采集信息一旦不完整，重构过程会存在较大误差。本文提出了一种以视觉技术为基础的新一代高空信息采集系统的设计方法，为新一代的高空信息采集提供理论指导。
1 系统整体架构
高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统包括：ARM视觉图像传感器模块、RTL8019AS以太网控制模块、S3C44BOX微处理器模块、CCD图像搜集模块、监控中心模块、数据服务器模块、图像解码模块、TCP/IP通信模块、LED视觉显示模块等。搜集系统的整体框架见图1。

图1 搜集系统整体框架
在图1中，系统通过不同编号的ARM视觉图像传感器采集地面上的图像信息。采集后的数据经RTL8019AS以太网控制模块传输，S3C44BOX微处理器模块处理，再由CCD图像搜集模块、解码模块再处理后，数据被发送到监控中心进行分析，通过LED视觉显示之后存入应用服务器。
2 系统关键模块的硬件设计
2.1 ARM视觉图像传感模块的硬件设计
基于ARM的高空视觉图像识别技术下的信息采集硬件系统的核心部分是三星S3C44BOX微处理器与RTL8019AS以太网控制器。该监控器的内部集成了以太网接口、TCP/IP协议栈。图像采集模块与监控器之间使用USB接口进行连接，从而实现了采集中心对现场的实时信息显示。ARM视觉图像传感模块的硬件设计如图2所示。

图2 ARM传感模块的硬件设计结构图
根据图2能够得知，ARM的外围电路主要包括以下部分：
（1） [10100 Mb/s]以太网控制器，其主要功能是接入Ethernet。
（2） 多路可编程接口，其主要功能是与现场设备进行通信。
（3） 两个UART，利用EIA232或EIA485接口进行通信。其中EIA232接口能够作为在线编程数据传输接口。
（4） 一个USB Device口，其主要功能是与现场视觉采集模块进行通信。
2.2 以太网通信接口模块的硬件设计
ARM视觉图像传感模块的设计为以太网通信接口模块的设计带来了一定的约束条件，利用以太网通信系统能够实现高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统与采集中心进行远程连接。根据现场视觉图像数据的传输要求，需要对通信接口进行设计。
RTL8019AS以太网控制芯片在以太网的访问层和物理层能够实现多种功能，其中包括视觉图像数据的接收与传输、地址信息识别、CRC编码/解码、信号传输路径检测等。在RTL8019AS的外部总线上，ARM处理器进行MAC帧的读写。根据视觉图像数据传输路径的不同，在RTL8019AS内部能够划分成本地DMA通道与远程DMA通道。本地DMA通道的功能是实现控制器与网络的信息交换。ARM处理器对远程DMA通道进行操作即可实现视觉图像数据的收发，以太网通信接口模块的硬件设计如图3所示。

图3 以太网通信接口模块硬件设计结构图
图3中，当ARM处理器需要向监控中心发送视觉图像数据时，先将一帧图像利用远程DMA通道传输至RTL8019AS中的数据缓冲区，然后下达发送指令。RTL8019AS在结束上一帧图像的发送后，再发送当前帧图像。RTL8019AS接收到的图像与MAC进行对比，然后利用CRC进行校验。校验完毕后，由FIFO存储到缓冲区，接收结束之后，采用中断指令的方式通知ARM处理器，ARM处理器再利用远程DMA通道接收这一帧视觉图像。
2.3 RCRTL8019AS通信接口模块的硬件设计
RCRTL8019AS与以太网进行通信时，需要利用FB2022滤波芯片进行连接。RCRTL8019AS与以太网接口的连接如图4所示。

图4 RTL8019与以太网连接图
图4中，FB2022滤波芯片的主要功能是用于与以太网进行连接。TPOUT+、TPOUT-、TPin+、TPin-是RCRTL8019AS芯片的4个输出信号的引脚。FB2022的右侧接口是以太网RJ45A的接口。利用RJ45双绞线与以太网相连接。
2.4 CCD图像搜集模块的硬件设计
RCRTL8019AS通信接口模块设计完成之后需要设计视觉图像搜集模块，视觉图像搜集模块的构成主要有两部分：第一部分是CCD图像传感器，本文系统采用TAS5130D1B CCD图像传感器。CCD图像搜集模块的硬件设计如图5所示。

图5 图像搜集模块的硬件设计结构图
第二部分是图像后台处理部分，其中包括产生图像传感器的时序、读取图像传感器的数据、图像的处理及压缩等功能。上述功能通过元器件ET61×251实现。实现的过程是：首先将搜集的视觉图像数据按照一定格式，通过USB接口发送到ARM处理器；然后经过以太网控制芯片RTL8019AS发送到监控中心；最后由监控中心的计算机进行接收和显示，从而完成了系统整体模块的设计，实现了高空视觉图像识别技术下的信息搜集。
3 软件设计
3.1 CCD图像搜集模块软件流程设计
CCD图像搜集模块的软件部分采用Visual C++编程实现，其中包括若干module语句。视觉图像信息采集与信息传输部分的Verilog HDL模块主要有：Set_sample.v，Bus_assign.v，Wr.v，Rd.v、Delay.v等。上述模块之间能够进行通信联系。TCP/IP搜集系统通信模块的软件设计流程如图6所示。

图6 CCD图像搜集模块流程图
图6中，各个模块的功能如下所述：
（1） Set_sample.v视觉图像搜集同步模块。
输入图像数据：pcicon0。启动搜集视觉图像信息：Vref，场参考视觉图像信息；Rts0，奇偶场标准视觉图像信息。输出图像数据：sig_frame，采集同步输出视觉图像信息，高电平有效，进行高空视觉图像识别技术下的信息搜集和总线管理。Sig_field，搜集同步场参考视觉图像信息。






（2） Delay.v延时模块。该模块主要有行延时和像素延时。
（3） Wr.v视觉图像写入模块。如果接收到行延时和像素延时结束信息时，则产生相应的地址信息，并通过sram写时序产生相关写入信息。
（4） Rd.v视觉图像信息读取模块。在从sram中读取视觉图像数据时，通过sram的读取时序，产生对应的读取地址和读取信息。
（5） Bus_assign.v总线管理模块。其主要功能是负责系统地址总线的更换，以及在信息搜集系统中不同的芯片之间进行数据连接等。写入地址与sram地址相连通；读取地址与sram地址线相连通。
3.2 系统程序代码实现
本文设计的高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统对信息的搜集软件程序代码如下：
function [collect ]=obj_collect（pop） //启动并进行初始化
[r c]=size（pop），x=pop；collect=zeros（r，1）；
//在搜集高空视觉图像识别技术下的信息
Set_sample.v=zeros（r，1），sn=[x（i+56） x（i+56*2） x（i+56*3）
//进行同步搜集信息
x（i+56*4）]，for m=1：c[rn cn]=size（sn）；
//将各规则中的信息顺序进行排列
Delay.v=size（sf）/for j=1：cn；for k=1：cf； //进行时延处理
Wr.v=（mx（sn（j））?mx（sf（k）））^2+（my（sn（j））?my（sf（k）））^2；
//写入视觉图像数据
Rd.v=setdiff（sf，sn（j）），%sn=setdiff（sn，sn（j））；
//高空视觉图像识别技术下的信息读取
Bus_assign.v=（（sx（k）?mx（x（i+（m?1）*r）））^2+（sy（k）?my（x（i+（m?1）*r）））^2）^0.5； //通过搜集信息进行总线管理
collect（i，1）=collect（i，1）/（10^8），collect（i，1）=1/collect（i，1）end%collectend； //信息搜集结束
高空视觉图像识别技术下的信息搜索系统提供了一项主动服务： 如果搜集信息改变将通知用户。当信息改变时，系统会识别出哪个变化的信息与系统的命令有关，再将新信息报告给用户。系统程序代码的实现验证了设计的高空视觉图像识别技术下的信息搜索系统的有效性。
4 实验与分析
为了验证本文设计的高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统的有效性，需要进行一次实验。实验构建实验环境，利用不同系统进行视觉图像信息搜集。本文实验环境用图7进行描述。

图7 视觉图像信息搜集实验环境
以文献[6]中的信息回波控制技术为基础进行对比，传统的信息搜集系统以文献[4]中的技术为基础进行视觉图像信息搜集，获取的实验结果用图8进行描述。

图8 文献[6]系统搜集结果
利用本文系统进行视觉图像信息搜集，获取的实验结果用图9进行描述。

图9 本文系统搜集结果
根据图8，图9的实验结果能够得知，利用文献[6]系统搜集到的视觉图像信息较少，这是因为在信息搜集的过程中，由于搜集目标来回移动，从而导致无法准确搜集到当前搜集范围内目标的变化信息，降低搜索效率。而利用本文的系统则能够避免上述缺陷，提高了目标信息搜集的效率。
在实验的过程中，随着待搜集目标数目的不断增加，利用不同系统进行目标视觉图像信息搜集，获取的实验结果如图10所示。
根据图10的实验结果能够得知，随着待搜集目标数目的不断增加，利用本文系统进行高空视觉图像识别技术下的信息搜集，极大地缩短了搜集时间。对上述过程中的实验数据进行整理和分析，得到实验结果如表1所示。
根据表1的实验结果能够得知，利用本文系统进行高空视觉图像识别技术下的信息搜集能够极大缩短搜集过程消耗的时间，从而提高了搜集的效率，充分体现了本文系统的优越性。

图10 不同算法搜集时间
表1 不同系统搜集消耗时间数据表
5 结 语
针对传统系统不能实时搜集高空视觉图像识别技术下的信息，本文提出一种高空视觉图像识别技术下的信息搜集系统优化设计。硬件部分以三星S3C44B0X微处理器与RTL8019AS以太网控制器为基础，详细阐述了各部分的设计方法。软件部分采用Visual C++编程系统程序，重点阐述了信息采集与信息传输部分的Verilog HDL模块，并给出信息搜集的源程序。仿真实验结果表明，利用本文系统能够有效缩短搜集的时间，提高了搜集效率，效果令人满意。
参考文献
[1] 王晓曼，顾玲嘉，任瑞治.基于改进模板匹配算法的靶标图像检测[J].吉利大学学报：信息科学版，2007，25（1）：25?29.
[2] HONKANEN M， ELORANTA H， SAARENRINNE P. Digital imaging measurement of dense multiphase flows in industrial processes [J]. Flow Measurement and Instrumentation，2010， 21（1）： 25?32.
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[5] 陈志涛.基于群体搜索的电网危险入侵监测系统设计[J].计算机测量与控制，2013，21（4）：849?852.
[6] 吴志扬.关于Ethernet现场智能控制器的几点思考[J].自动化仪表，2004，25（4）：17?25.



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更新时间：2025/2/10 19:34:34