智能监控中的多摄像机同步技术

安徽广播影视职业技术学院，安徽合肥，230011

【摘要】本文立足于现阶段的智能监控系统发展情况，结合多摄像机的应用现状，对智能监控系统当中的多摄像机同步系统与同步技术进行了深入的研究。

【关键词】智能监控；多摄像机；同步技术

前言：

伴随着改革开放的不断深入，我们国家在进入新世纪之后，综合国力有了显著的提升。在新时代背景之下，科技正在不断的发展。现阶段无论何种领域都在朝着智能化方向发展。本文将会对多摄像机同步技术进行简要的研究。

一、同步问题概述

所谓的多摄像机之间的同步问题，我们可以简单的将其分为摄像机与摄像机之间的两两同步问题。也就是多个摄像机之间的共同作用。在现阶段的时代背景之下，经济与科技等方面的快速发展，为社会当中各个领域发展提供了全新的动力。在智能监控技术当中也不例外。为了可以更好的完成监控任务，摄像机作为监控系统当中一个重要的组成部分，应该发挥更大的作用。而多个摄像机的同步监控便是整个监控系统进一步智能化的基本前提。因此，对于多个摄像机的同步技术研究有着鲜明的现实意义。接下来，本文将会结合实际的情况，对智能监控系统之下的多个摄像机同步技术进行深入的研究。而在实际的信息视频采集过程当中， 我们通常会将摄像机与相关的视频采集卡来结合使用。也就是说，在实际的应用过程当中，我们会将摄像机进行C1、C2、C3等的编号，然后将应用到的信息视频采集卡进行K1、K2、K3等的对应编号。其在实际过程当中的基本采集过程为：摄像机将会在特性的时间间隔下，进行信息的采集，在特定的时间点之下，采集卡将会进行启动并开始信息采集。我们将两个摄像机当中的采集周期规定为T1、T2，然后将采集卡的工作时间规定t1、t2。那么根据数学总结方法，我们就可以总结出时评当中的第N帧的采集时刻的函数关系式。因此，从学术的角度来讲，我们可以将智能控制之下的多摄像机同步问题总结为多个摄像机在信息采集的N个序列当中，同一个时刻之下采集图像与摄像机帧数之间的对应关系。也就是得知了一个摄像机的帧数与时间，求得另一个时刻的另一个摄像机帧数或采集时间的问题。在实际的过程当中，为了使得采集效果更加的完整、更加的明确，所以多个摄像机的使用往往是采用同一个周期的摄像机，也就是说在实际的应用过程当中，往往会应用同一个品牌的摄像机。 而所谓的多个摄像机的同步，也就是只要求出摄像机的启动偏移量，就可以进行同步实验，得出同步数据。

但是在实际的应用过程当中，因为实际的摄像机应用过程当中，摄像机的帧数必将会是一个整数，所以在数学計算过程当中，所出现的小数就会造成计算过程的误差。因此，为了可以很好并且有效的杜绝这一误差，在实际的应用过程当中将会采用外接同步信号的方法，实现多个摄像机在相同的时刻当中采取图像。而为了可以很好的求解出帧数的偏移量，在数学理论当中，我们只要将两个摄像机的相同时刻帧数进行相减，就可以得出最终的帧数偏移量。但是在实际过程当中，因为摄像机的工作必将会受到内部环境因素与外部环境因素的影响，因此我们所寻求的一组对应帧数并不一定具有鲜明代表性。所以在实际的过程当中，我们往往会选取更多的对应帧数来进行对比。而实际过程当中对于摄像机的摆放位置也不会有特定 的要求。并且由于实际操作过程当中，摄像机摆放位置并不确定，所以在实际的应用过程当中，希望是和摄像机观察视角无关的特征，也就是视角不变量。同时，特征信息曲线最好是一个变化而且不规律非周期的曲线，这样有利于计算偏移量，减少误差。

二、同步应用方法与实践

本文将会结合实际的应用过程对智能背景之下的多个摄像机同步应用方法与实践技术进行了深入的研究，实际的应用事例是“多摄像机的人体动作识别”。

1.同步方法介绍

在人体的动作识别研究当中，其中最为一个明显的信息采集就是人体相关的运动信息。在分析过程当中，我们会提取出相关的人体区域。并将当前人体区域的帧数与前一个人体帧数进行相减，以计算出每一个人体运动区域的面积。而运动区域的大小将会直接反应实际当中人体的动作幅度。例如，当人体正处于静止的状态之下，人体的区域面积就是零。但是在实际的应用过程当中，所测试到的人体运动强度将会受到摄像机位置的影响。所以这并不是严格意义之上的视角不变量。对于某一个位置的摄像机来说，其当前情况之下所拍摄到的人体运动强度为零，但是并不能代表人体的运动情况就是静止的。但是实际过程当中，人体处于运动状态，但是所测试到的运动强度为零的现象是并不多见的。当测试到的人体运动强度为零， 那么通常情况之下人体都是处于静止的状态。

同时在实际过程当中，因为无论是外部环境因素还是内部环境因素都是不可避免的，所以在实际测试的过程当中，人体静止情况之下所体现出的强度值并非真正为零。因此在测试过程 当中我们引入了S（n）作為个人体运动情况的表示，其中当S（n）=0时，表示人体运动。而当S（n）=1时表示人体静止。图一和图二就是摄像机1和摄像机2对应的人体静态柱状图。

因此，我们总结出多个摄像机的帧数偏移量计算方法为以下几个方面：第一，对于两个摄像机而言，首先需要检测两个摄像机的检测前景，其次需要计算出两个摄像机所测试出的人体运动强度，并绘制人体运动强度曲线。对于三个或者三个以上的多摄像机检测系统同样如此。 第二、阈值化检测到的人体运动强度，并通过计算最终得到对应的静止点集合。第三，对不同的唯一的帧数偏移量进行分析与研究，并且循环遍历不同的偏移量，从负数最大值一直到测试出的正数最大值。然后记录与点集合相互匹配的数值，让统计的匹配数值的最大数值就是所要求取的偏移量。

2.实验方法可行性研究

为了可以很好的证明以上方法的可行性与有效性，本文采用了不同的视频序列与不同的参数进行进行了大量的实验，如表一所示就是实验过程所得出的基本数据内容。表中的每一行都将表示了对一组视频序列的实验。而第一列当中的子所表示的内容为实验过程当中的不同演员。其它五列当中的数据所表示的就是帧数的偏移量。通过表中的数据我们可以知道，以上研究方法取得了很好的实验效果，实验所得出的数据与实际数据相比并没有大多的误差，基于实验过程当中，存在这很多不可避免的客观因素，并且类似于人为因素影响是不可避免的。因此，本文当中应用到的这种研究方法可行性较高，具有鲜明的应用意义与应用价值。

结束语：

随着社会的发展及时代的进步，我们国家近几年的科技水平有了很大程度的提高。科技等方面的快速发展，为社会发展提供了全新的动力。本文结合多摄像机的视频同步，对同步技术进行了研究。希望可以对读者有一定的产考价值。

参考文献：

[1]刘绍杰，张超，胡福乔，等.交通场景中的实时多目标跟踪方法[J].计算机工程，2012，38（15）：190-193.

[2]朱一峰，陈丽华.人体运动目标检测与跟踪系统设计及算法仿真实现[J].江汉大学学报：自然科学版，2012，40（3）：58-63.

作者简介：符继征，女，1979年12月，安徽省合肥市，硕士，安徽大学，讲师，研究方向：电子通信工程。