Die rasante Entwicklung von Computer-, Kommunikations- und Netzwerktechnologien hat die Ablösung modularer Überwachungssysteme durch digitale Systeme beschleunigt. Digitale Videoüberwachung ist zu einem unverzichtbaren Trend in der Überwachungstechnik geworden. Digitale Überwachungssysteme ermöglichen nicht nur die Fernüberwachung mittels Computernetzwerken und fortschrittlicher Video-/Audiokomprimierungs- und -dekomprimierungstechnologien, sondern auch die Einrichtung flexibler und vielfältiger Alarmverknüpfungen entsprechend den Anforderungen an die Alarmfunktionen, die Generierung detaillierter Alarm- und Betriebsprotokolldatenbanken sowie die Entwicklung umfassender Systembenutzerverwaltungsfunktionen. Basierend auf den grundlegenden Anforderungen an digitale Überwachungssysteme und den Eigenschaften von CMOS-Kameras hinsichtlich Wert, Leistung, Stromverbrauch, Größe und Entwicklungstrend wurde ein „intelligentes digitales Bildüberwachungssystem auf Basis einer kostengünstigen CMOS-Kamera“ auf einem Standard-PC mittels VC++- und VB-Programmierung implementiert. Bei Änderungen der Überwachungssituation erstellt das System automatisch Bilder und Videos, stellt drei Alarmstufen bereit, führt entsprechende Verarbeitungsmechanismen aus und gibt einen Alarm aus. Bei Bedarf kann auch ein manueller Eingriff erfolgen. 1. Systemfunktionen Dieses System besteht aus einem Mikrocomputer, einer CMOS-Kamera und Software. Seine grundlegenden Funktionen sind: (1) Es überwindet die Instabilität und die geringe Pixelanzahl und Auflösung kostengünstiger CMOS-Kameras und ermöglicht eine zuverlässige und stabile Überwachung des Überwachungsbereichs. (2) Es ermöglicht intelligente und automatisierte Prozesse. Bei Erkennung einer Anomalie werden je nach Gefahrenstufe unterschiedliche Verarbeitungsmechanismen implementiert. (3) Es verfügt über Foto- und Videoaufzeichnungsfunktionen. Bei Auftreten einer Anomalie wird der relevante Bereich aufgezeichnet, um Bildmaterial für spätere Analysen bereitzustellen. Das System liefert zudem Zeitinformationen. (4) Es bietet umfassende Nachbearbeitungsfunktionen. Die aufgenommenen Fotos und Videos können bequem angezeigt, bearbeitet und ausgedruckt werden. (5) Es ermöglicht einen flexiblen Wechsel zwischen automatischer und manueller Überwachung. 2 Hardware-Design Das Hardware-Blockdiagramm des Systems ist in Abbildung 1 dargestellt. 3 Software-Design 3.1 Blockdiagramm des Hauptprogramms Das Blockdiagramm des Hauptprogramms der Überwachungssoftware ist in Abbildung 2 dargestellt. 3.2 Blockdiagramm des Überwachungsprogramms Das Blockdiagramm des Überwachungsprogramms ist in Abbildung 3 dargestellt. Das System verwendet drei Alarmstufen: grüner Alarm, gelber Alarm und roter Alarm. Von niedrig nach hoch repräsentieren diese Stufen die Sicherheit der überwachten Szene, den Alarmzustand des Systems bzw. den Alarmzustand des Systems. Befindet sich das System im grünen Alarmzustand, wird das von der CMOS-Kamera aufgenommene Videobild im Videowiedergabefenster in der Bildschirmmitte wiedergegeben. Die Statusleiste am unteren Bildschirmrand zeigt die Systemlaufzeit und die aktuelle Uhrzeit an. Gleichzeitig führt das interne Überwachungsprogramm eine Bewegungserkennung durch, löst bei einer Szenenänderung einen Alarm höherer Stufe aus und aktiviert Hilfsgeräte. 4 Forschung zu kostengünstigen CMOS-Kameras 4.1 Bildaufnahme Für die Bildaufnahme verwendet das System das Logitech Quick-Cam SDK. Dies ist ein COM-Schnittstellentreiber; Durch die Programmierung der Kameraeinstellungen können Bilder erfasst werden. Abbildung 4 zeigt das Funktionsprinzip der Interaktion zwischen Programmierer und Kameratreiber. Über den WDM-Treiber kann die Anwendung mit der CMOS-Kamera kommunizieren. 4.2 Vorverarbeitungsverfahren: Rauschen während der Bilderzeugung und -übertragung kann die Bildqualität beeinträchtigen. Um Rauschen zu unterdrücken und die Bildqualität zu verbessern, ist eine Bildglättung erforderlich. Das System verwendet Glättungsverfahren, um Rauschen im Bild zu filtern. Das verwendete Glättungsverfahren wendet lokale Operatoren auf verrauschte Bilder an, d. h. es wird nur auf Pixel in einer kleinen lokalen Umgebung angewendet. Dieses Verfahren wird auch als ungewichtete Nachbarschaftsmittelung bezeichnet, da es jedes Pixel in der Nachbarschaft gleich behandelt. Sei der Grauwert eines Pixels in einem Bild f(x, y), seine Nachbarschaft S N×N und die Gesamtzahl der Punkte M. Dann ist der Grauwert dieses Punktes nach der Glättung der Mittelwert der gesamten Region. Die Nachbarschaftsoperation ist im Wesentlichen eine Template-Operation. Das bedeutet, dass der Wert eines Pixels nicht nur von seinem eigenen Grauwert, sondern auch von den Werten seiner Nachbarpunkte abhängt. Die Idee des Glättungs-Templates besteht darin, Rauschen durch Mittelung der Pixelwerte eines Punktes und seiner acht umliegenden Punkte herauszufiltern. Die im System verwendete Bild-Template-Operationsfunktion ist wie folgt: Mithilfe dieses allgemeinen Templates lassen sich lokale Glättungsoperationen einfach realisieren. 4.3 Untersuchung der Abbildungsgesetze Das größte Problem kostengünstiger CMOS-Kameras ist ihre geringe Stabilität. Das heißt, selbst bei kontinuierlicher Aufnahme derselben statischen Szene weisen die Bilder deutliche Unterschiede auf. Daher wurde zunächst ein Experiment zur Stabilität von Serienaufnahmen statischer Bilder durchgeführt. Die Bilder wurden in ihre drei Primärfarben zerlegt, die Unterschiede zwischen den einzelnen Pixeln verglichen und die Anzahl der unterschiedlichen Pixel gezählt. Angenommen, die drei Primärfarbenwerte, die einem bestimmten Punkt zu den aufeinanderfolgenden Zeitpunkten t1 und t2 entsprechen, sind (R1, G1, B1) bzw. (R2, G2, B2). Experimente zeigen, dass R1≠R2, G1≠G2 und B1≠B2 gelten, jedoch eine Beziehung zwischen R1−R2△G1−G2△B1−B2 besteht. Die Primärfarbentrennung bildet die Grundlage für die Trennung von Vorder- und Hintergrundbildern. Daher werden die Funktionen f(1) und f(2) konstruiert, um die Primärfarbenwerte zu den Zeitpunkten t1 bzw. t2 darzustellen. Untersuchungen zum Fehlerschwellenwert nach der Primärfarbentrennung zeigen, dass bei |f(1)−f(2)| = a = 45 (a wird als Schwellenwert bezeichnet) die Trennung von Vorder- und Hintergrundbildern zu den Zeitpunkten t1 und t2 präzise erreicht werden kann und die Systemreaktionsgeschwindigkeit relativ hoch ist, was diesen Wert zu einem sehr geeigneten Kompromiss macht. Daher kann bei a ≤ 45 davon ausgegangen werden, dass die Unterschiede in den Primärfarben zu den Zeitpunkten t1 und t2 im Bild durch Kamerafehler verursacht werden. Andernfalls wird davon ausgegangen, dass ein Objekt in den Überwachungsbereich eingetreten ist. Das Kernprogramm zur Vorder- und Hintergrundtrennung sieht wie folgt aus: Abbildung 5 zeigt die Ergebnisse der Vorder- und Hintergrundtrennung nach Programmausführung. 5. Fazit: Im Rahmen des Forschungsprozesses widmete die Forschungsgruppe der Untersuchung kostengünstiger CMOS-Kameras große Anstrengungen und konnte Probleme wie mangelnde Kamerastabilität und geringe Genauigkeit erfolgreich überwinden. Es wurde ein Weg zur Entwicklung eines kostengünstigen Multimedia-Überwachungssystems aufgezeigt. Durch Systemtests an verschiedenen Standorten erreichte dieses System hochpräzise und hochstabile Echtzeit-Überwachungsfunktionen. Um den zukünftigen Anforderungen an das Überwachungssystem gerecht zu werden, muss es jedoch in folgenden Aspekten optimiert werden: (1) Automatische Umschaltung der Videosignale, um den Kameraüberwachungsbereich in regelmäßigen Abständen automatisch umzuschalten. (2) Hinzufügen von Netzwerkfunktionen, um Fotos und Videos bei Alarmauslösung an einen entfernten Host zu übertragen. (3) Hinzufügen einer Telefonalarmfunktion, um Benutzern zu ermöglichen, bei Alarmauslösung einen Alarmanruf abzusetzen. (4) Durchführung eingehender Untersuchungen zur Systemstabilität. (5) Verbesserung der Bild- und Videokomprimierungsalgorithmen durch Anwendung der MPEG4-Komprimierungstechnologie. Quelle: Moderne Elektroniktechnologie