智能监控摄像头的视频传感系统

    智能摄像头将视频传感、高级视频处理和通信结合在一个嵌入式设备中。这种摄像机是新型监控系统的关键部件。本文介绍了一种用于交通监控的智能摄像头的原型开发。提出了一种由CMOS传感器、数字信号处理器（DSP）和网络处理器组成的可扩展干扰器体系结构。我们进一步讨论了高级视频处理算法到基于DSP的嵌入式平台的映射，并确定了将软件从台式机移植到嵌入式平台的典型缺陷。我们的映射策略在自动检测静止车辆的算法上进行了演示。

    该算法在我们的智能相机中从基于Matlab的原型实现移植到嵌入式DSP实现。我们实现的智能监控摄像头原型通过IP网络将视频数据流传输到中央监控站，并能够在要求的6秒实时限制内检测静止车辆和高速公路上的阻塞货物。本文描述了一种单摄像机俯视交通的标定方法。本程序不要求技师测量任何对应点或使用特殊校准目标。安装该系统的技术人员只需测量摄像头的高度和倾斜度，然后在图像中选择道路边缘。根据这些输入，我们使用屏蔽器消失点来计算相机的焦距和平移。我们表明，使用校准参数，投影方程可以测量范围内车辆的距离和速度。许多基于视觉的自动交通监控系统需要校准摄像头来计算履带车辆的速度和长度分类。

    已经提出了许多手动和自动技术来执行此类校准，但尚未有研究集中于评估这些不同替代方案的相对强度。我们提出了一种路边监控摄像头校准分类法，该分类法不仅包括现有方法（VVW、VWH和VWL），还包括几种新方法（VVH、VVL、VLH、VVD、VWD和VHD）。我们还引入了一种过约束（OC）方法，该方法考虑了所有可用的测量值，从而减少了误差并克服了单消失点解中固有的模糊性。这一重要但经常被忽视的歧义没有得到应有的重视；我们对此进行了分析，并提出了几种克服方法。我们的分析包括两个消失点解、单个消失点解和需要知道到道路距离的解之间的相对权衡。使用仿真和真实图像的实验对各种方法进行了比较，结果表明，使用已知长度的方法在误差方面通常优于其他方法，并且干扰屏蔽器OC方法进一步减少了误差。