基于无线传感网的图像监测系统的设计与实现

邓伯韬，孙 涛

(武汉大学电子信息学院，湖北 武汉，430072)

基于无线传感网的图像监测系统的设计与实现

邓伯韬，孙 涛

(武汉大学电子信息学院，湖北 武汉，430072)

针对观测传感网中的灾害应急监测，设计一套基于ZigBee网络的图像监测系统。该系统的感知层与传输层由摄像头模块、无线传输模块、MCU控制模块和电源模块组成；采用低功耗CC2430为主控芯片，实现图像数据的采集与传输；通过SIFT特征匹配算法实现来源于应用层多种终端设备的监测图片的拼接。本系统具有简单、组网灵活、低功耗、低成本等优势，适用于地面无基础设施或灾后应急的图像监测，是空天地多平台、多传感器的协同观测系统的有效补充。

灾害应急监测；ZigBee；无线传感器网络；图像传输；图像拼接

对地观测传感网是对地观测领域的新方法，它将具有感知、计算和通信能力的传感器以及传感器网络与万维网进行有机结合，使分布式资源整合为一个独立、自主、任务可定制、动态适应并可重新配置的协同观测系统。对地观测技术在国土资源、农业规划、作物估产、工业布局、城乡建设、国防工程、污染防治、灾害预警、灾害应急等众多领域具有十分重要的应用价值和不可估量的应用潜力[1-3]。传统的视频监测系统成本高，增加新节点须改变物理线路，维护成本也高。而一般的无线传输系统采用GPRS的方案实现图像远距离传输，这种方式依赖于基站，建立与维护基站的难度大，而且在灾害性天气情况下，容易出现网络瘫痪的状况。为此，本文结合ZigBee[4]和WIFI技术，设计一套基于ZigBee网络的对地观测传感网图像监测系统，以期实现地面无基础设施或灾后应急状况下的图像监测。

1 系统整体结构

对地观测传感网的系统框架如图1所示。系统共有三个层次，第一层是感知数据的感知层，第二层是数据传输的网络层，第三层是内容应用层。感知层由无线传感器网络节点和接入网关组成，节点感知环境信息(温度、湿度、图像等)，并自行组网传递到上层网关接入点，由网关将收集到的环境信息通过网络层提交到上层处理。网络层建立在现有的移动通信网络和互联网基础上，通过各种接入设备与移动通信网和互联网相连。应用层处理和分析来自感知层的数据，为用户提供个性化的定制服务。

按照上述的架构模型，本系统由若干个基于ZigBee的汇聚节点、图像采集节点、WIFI模块、服务器和Android终端组成。为了保证数据的可靠传输和组网的简单性，在感知层的汇聚节点与采集节点组成单跳的星型网络拓扑结构完成监测任务，采集节点与CMOS摄像头通过RS-232通信，摄像头具有采集和压缩图像功能，采用标准的JPEG图像压缩算法，输出JPEG格式图像。在网络层，汇聚节点通过RS-232与WIFI模块连接，完成ZigBee网络与WIFI网络之间的转换。应用层实现图像拼接和显示功能，各类终端如Android手机、PC机等都可以接收图像序列。此外，用户通过终端将控制信息反馈给ZigBee网络，实现对采集节点的控制和管理。

2 系统硬件设计

2.1 图像采集节点

图像采集节点采用模块化的结构，包括图像采集模块、MCU控制器、无线通信模块和电源模块，如图2所示。

图像采集节点的芯片使用TI公司的CC2430。CC2430支持IEEE802.15.4/ZigBee协议，可以用来实现嵌入式ZigBee应用的片上系统。它具有一个增强的8051内核，功能强大，而且只需要采用两节1.5 V干电池供电。CC2430正常工作时，最大发射电流为25 mA，最大接收电流为27 mA，休眠状态下电流为1 μA[5-6]，很好地满足了系统低功耗的要求。

图像采集模块使用谱泰通信科技有限公司的PTC08串口摄像头。该模块集合了图像采集、拍摄控制、图像数据压缩、串口传输等功能。模块的工作电压为5 V，工作电流为75 mA，采用通用的3线制TTL电平UART通信接口，可以方便地与CC2430通信。

2.2 网关

汇聚节点连接ZigBee网络与WIFI网络，起到网关的作用，实现异构网络的互联与数据传输。网关使用RS-232串口连接WIFI模块，其结构模型如图3所示。CC2430模块接收采集节点的图像数据，通过RS-232串口上传给WIFI模块，最终发送到服务器或手机终端。同时，服务器和手机终端也可以发送采集控制指令，反向传输给采集节点。

3 系统软件设计

该系统软件分成3个部分：图像采集节点软件、汇聚节点软件、服务器或Android手机端软件。整个系统工作时序如图4所示。

3.1 图像采集节点软件

图像采集节点软件采用C语言编程，在IAR开发环境下进行编译和调试。由于IEEE 802.15.4协议中规定物理层只能传输不超过127字节的数据帧，除去协议定义的应用层、网络层、MAC层帧首及帧尾，实际上每帧传输数据信息不超过89字节[7-9]，故需对应用层采集的图像数据进行分组传输。为了提高传输的效率，本系统在TI公司提供的Basic RF传输实例基础上进行修改，设计了一个简单图像数据传输协议，规定每帧图像传输的数据长度为96字节，帧格式如表1所示。

为了便于分组传输图像，将每幅图像P的数据表示为P={P1，P2，…，Pn}。其中n为图像数据分组序列号；P1表示第一帧图像数据，以两个固定字节0xFF和0xD8开头；Pn为最后一帧图像数据，以两个固定字节0xFF和0xD9结尾。图像采集节点首先加入汇聚节点建立的ZigBee网络，然后通过串口向摄像头发送控制命令或接收图像数据，最后将图像数据发送到ZigBee网络中，软件流程如图5所示。

3.2 汇聚节点软件

汇聚节点的软件主要包含两个部分：ZigBee网络的建立和数据的透明传输。设计方法与采集节点类似。汇聚节点接收来自服务器或手机的下行控制指令，解析转换后发到相应的图像采集节点，也接收采集节点上传的图片数据，并转发至服务器或手机。

3.3 服务器和Android手机端软件

服务器和Android手机端软件使用Java开发，远程控制采集节点，对接收数据进行重组、存储并显示图像。软件设计主线程和图像传输2个线程，如图6所示。主线程负责图形显示界面、监控按钮和启动图像传输线程。图像传输线程负责创建Socket连接、发送拍照指令和读取图片文件。多线程技术可以使显示与传输过程独立，保证界面交互的响应时间。以两个采集节点为例，图7所示为服务器软件界面，图8所示为Android手机端软件界面。

Fig.6 Software flow chart of the server/android mobile phone

4 无线传感网络图像拼接方案

无线传感器网络中的图像采集节点通常会有许多个，相邻节点采集的信息存在冗余性，即图像间有重叠的区域。如果将多幅具有重叠区域的图像拼接起来，组成宽视角的图像，不仅可以满足监测的要求，而且可以降低无线网络中的数据量，从而延长网络的生命周期[10]。

图像拼接一般包括图像预处理、图像匹配和图像缝合三大步骤。由于无线传感网中采集节点的资源有限，而预处理中图像去噪和图像增强计算量较大，故本系统中对采集的图像不作预处理。在图像匹配方面，采用国内外特征点匹配研究领域热点的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配算法，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测，并确定关键点的位置和关键点所处的尺度，然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性。

5 系统实测效果验证

在系统的测试中，选取两个采集节点和一个汇聚节点组成ZigBee网络，采集320×240分辨率的JPEG图像，压缩后约为12 KB。智能手机使用的Android版本为4.1。

5.1 ZigBee网络图像监测结果

在整个系统中，影响图像传输速率的主要因素是ZigBee网络的传输速率和串口传输速率，因此，将串口摄像头与采集节点、汇聚节点与WIFI模块的串口通信波特率都设置为最大的115 200 bps。ZigBee网络的理论传输速率为250 000 bps，从串口摄像头采集一张12 KB的图像到图像在终端显示(忽略数据在WIFI网络中的传输时间)，理论上最短时间约为12×8÷115.2+128÷250+12×8÷115.2=2.05 s，而由图8中可见实际传输时间为5.32 s，两者相差较大，其原因可能是：①ZigBee网络中的实际传输速率并没有达到理论值；②数据采用分包传输，各包数据传输间隔累计延时的时间较长；③RS232串口的传输效率只有80%。

图像大小对传输时间有重要影响，对摄像头采集的原始图像进行压缩，可以有效减短传输时间。在本系统中可以通过修改终端节点的程序设置图像压缩指令56 00 31 05 01 01 12 04 XX中的XX，改变传输图像的大小，控制图像传输时间。串口波特率为115 200 bps，同一个采集节点设置不同压缩率时图像的传输时间如表2所示。由表2中可见，提高压缩率(XX值)，系统的平均传输时间会变短，但图像的清晰度也会降低。因此，在具体应用中，需要综合考虑传输时间和图像清晰度来设置XX的值。

5.2 图像数据拼接结果

本文选取两个节点(安装在相邻位置的传感器)采集的图像，在Matlab上进行图像拼接的仿真实验。摄像头从不同角度对实验室进行监测，图9中，(a)、(b)为通过系统采集到的320×340分辨率的JPEG格式图像，(c)为两幅图像拼接后的效果图。由图9中可见，拼接的图像组成宽视角的图像，降低了相邻节点采集的信息的冗余性。

6 结语

本文利用了ZigBee网络节点成本低、功耗小、系统简单、组网灵活等特点，结合WIFI技术，设计并实现一套基于ZigBee网络的图像监测系统，完成了图像采集、传输和多种终端显示功能与控制功能。该系统是进行空天地多平台、多传感器协同观测系统的一个补充，在缺乏基础设施和环境恶劣的场合有广泛的应用前景。

[1] 李德仁.对地观测与抗震救灾[J].测绘科学，2009，34(1):8-10.

[2] 李德仁.论空天地一体化对地观测网络[J].地球信息科学学报，2012，14(4):419-425.

[3] 陈泽强. 传感网整合关键技术研究[D].武汉：武汉大学，2012:6-14.

[4] ShanhinFarahani.ZigBeewirelessnetworksandtransceivers[M].USA: Elsevier,2008:1-12.

[5] TexasInstrument.CC2430datasheet[EB/OL].(2007-06-06)[2013-10-04]. http://www.ti.com/lit/ds/symlink/cc2430.pdf.

[6] TexasInstrument.Poweringlow-powerRFproducts[EB/OL].(2009-09-18)[2013-10-04].http://www.ti.com/lit/an/swra173b/swra173b.pdf.

[7] IEEE802.15.4-2006.Wirelessmediumaccesscontrol (MAC) and physical layer (PHY) specifications for low-rate wireless personal area networks (WPANs)[S].

[8] 高守玮，吴灿阳. ZigBee技术实践教程——基于CC2430/31的无线传感器网络解决方案[M].北京：北京航空航天大学出版社，2009：27-41.

[9] 熊迎军，沈明霞，孙玉文，等.农田图像采集与无线传输系统设计[J].农业机械学报，2011，42(3):184-187.

[10]熊哲源，樊晓平，刘少强，等.一种适用于多媒体传感器网络的图像拼接算法[J].计算机应用研究，2012，29(5):1970-1973.

[责任编辑 郑淑芳]

Design and implementation of image monitoring system based on wireless sensor network

DengBotao,SunTao

(School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

For disaster emergency monitoring in intelligent earth observation system, a wireless image monitoring system is proposed based on ZigBee technology. The perception layer and transport layer of the proposed system are made up of camera module, wireless transmission module, micro controller unit and power module. A low-powered CC2430 microprocessor is used as main control chip to collect and transmit image data. The image sequence can be

and pieced together by a variety of terminal devices in the application layer of the proposed system. Laboratory tests show that the proposed system can be applied to infrastructure-less or disaster emergency image monitoring with the advantages of simplicity, flexibility, easy installation, low-power consumption and low cost. It provides an effective supplement for the space-air-ground collaborative observation system of multiple platforms and multiple sensors.

disaster emergency monitoring; ZigBee; wireless sensor network; image transmission; image mosaic

2014-10-12

国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2011CB707106).

邓伯韬(1988-)，男，武汉大学硕士生.E-mail:elegant0@163.com

孙 涛(1974-)，男，武汉大学教授，博士生导师.E-mail:suntaowhu@gmail.com

TN919.8；TP399

A

1674-3644(2015)02-0138-05