基于四轴飞行器的校园全方位自动监控预警系统

2018-07-11刘刚唐京武

电子测试 2018年12期

刘刚，唐京武

（湖南科技大学物理与电子科学学院，湖南湘潭，411201）

1　四轴飞行器飞行原理及硬件构成

1.1　四轴飞行器飞行原理

四轴飞行器的飞行原理是通过4个螺旋桨之间对称的两个螺旋桨反作用力抵消每个螺旋桨产生的反桨矩。当4个螺旋桨以同一个速度旋转时，每个螺旋桨产生相同的升力，当总升力大于四轴飞行器自身的重力时飞行器向上飞行，当产生的升力与自身重力等大时，飞行器在空中处于相对静止状态，当总升力小于四轴飞行器自身的重力时飞行器做下降运动。当飞行器左侧两个螺旋桨旋转速度大于右侧螺旋桨旋转速度时，飞行器向右侧飞行，反之向左飞行。相同原理，当前后两对螺旋桨旋转速度不同时，飞行器做前后运动。上述是四轴飞行器的基本飞行原理。

1.2　四轴飞行器硬件构成

四轴飞行器主要有地面站、遥控器、飞控模块、GPS模块、无刷电机以及高清摄像装置组成。根据实际监控需要，飞行器有自动飞行监控和人工地面控制监控两种监控模式。四轴飞行器硬件选用Pixhawk飞控模块作为主控制器，这是一款32位的开源芯片，可以将规划好的飞行器飞行路径导入，并可根据实时监控需要修改飞行路径参数。飞行器遥控模块选用的是乐迪公司生产的AT9遥控器，能够将接受的监控信号实时回传，支持外围拓展。

2　校园监控预警系统组成

在四轴飞行器上，装载摄像头以及红外装置，能够对校园内影像进行数据采集，组成数据采集模块。为解决四轴飞行器续航能力，拟采用无线充电系统对四轴飞行器进行充电，同时构建软件队列系统，控制多架四轴飞行器充电，形成充电队列模块。通过四轴飞行器机载无线数据发射端，以及主控制设置数据接收端，接收四轴飞行器实时采集数据，形成数据传输模块。最后，由主控室的服务器对数据进行分析，对校园内突发事件进行识别，从而进行预警，形成数据处理模块。

图1　校园监控预警系统构成

2.1　数据采集模块

数据采集模块主要指搭载在四轴飞行器上的USB摄像头，通过使用时间轴分布的方式对采集的视频信息进行编号，根据摄像头采集视频的时间不同对不同的视频信息进行排序，将采集的视频信号保存为FLV格式，以便信号存储和无线传输。校园全方位监控预警系统需要多台飞行器进行图像采集，依据视频信息的首帧时间和该视频的持续时间，对采集的视频标记到特定的飞行器摄像头的时间轴上。飞行器采集的视频包括时间信息和地点信息通过使用ID和IP对视频的属性进行标示，以便对历史记录进行空间地点和属性的双向查询。通过建立多媒体文件数据库的方式对采集的视频信息进行管理，每个飞行器采集的视频信息都存在数据库中单独的目录下面，采集的视频按照飞行器编号和采集时间进行命名，保证采集的每段视频都有唯一的URL。

2.2　无线充电序列模块

目前存在的飞行器采用传统的接触式充电方式，该方式要求较高的对接精度，但是飞行器和充电器之间不能实现自动脱离，高频的充电操作降低了充电系统的可靠性。本研究设计的四轴飞行器电池模块主要包括无线充电序列模块和锂电池供电模块。无线充电序列模块接收充电器发射的高频无线电能，使用专门的无线充电管理电路对飞行器安装的锂电池组进行无线充电，采用传感器对锂电池的电量信息进行采集，实时监测飞行器电池电量。

为提高飞行器锂电池组的使用寿命，将充电过程划分为恒流充电阶段和恒充电阶段。当无线充电站MCU芯片接收到充电指令后，将会产生特定频率的驱动信号，经过E类功放逆变电路产生高频正弦交流电的发射信号，通过电磁感应定律，在飞行器的能量接收端的感应线圈中产生正弦交流电，通过稳压电路将交流电转变成直流电，经过充电管理电路对飞行器安装的锂电池组进行充电，飞行器通过蓝牙模块向充电站发送充电完成信号，结束充电过程。

2.3　数据传输模块

本系统中的数据传输和处理模块选用S3C2440作为处理器，该处理器支持UART和USB等多种通讯接口。使用S3C440连接USB摄像头和USB无线网卡进行视频信息的无线传输具体的传输过程为，四轴飞行器搭载的USB摄像头对校园内的视频信息进行采集，通过无线网卡上传到无线路由器，经过在学校构建的广域网进行传输，可以通过WiFi的方式连接到接收端的无线路由，经过无线网络或者是互联网传输到监控室内的PC机上，通过数据处理模块对采集的视频信息进行分析和预警。

2.4　数据处理模块设计

在本文设计的校园全方位自动监控预警系统中运用了运动目标检测相关算法，主要从视频信息的处理和模式识别两个方面体现。采集的视频图像经过灰度处理经过相关算法使彩色图像转化成为灰度图像，减少了图像的计算量。在本文中选取加权平均法对采集的视频图像进行灰度处理，从整体上能够反映图像的整体特征，但简化了PC机图像处理的运算量。通过灰度处理之后，在图像中可能会出现灰度比较集中的区域，利用直方图均值化对灰度处理后的图像进行处理，能够增强图像的对比度。外界阳光的强度和噪声等环境因素都会对原始图像产生干扰，使用中值滤波的方法对原始图像的外界干扰进行滤波，获得比较清晰的视频图像。

本文选用时域帧差法来检测采集的视频信息中是否有移动的物体存在，假如检测到图像中存在移动的运动物体，可利用背景差分法对移动目标进行提取。假如检测视频图像没有运动物体时，可以将当前的视频信息进行保存，以便后期查看历史图像记录。

3　火灾预警实例讲解

通过飞行器对火灾图像进行数据采集上传到后台PC机进行火灾预警识别，间隔两秒上传一次火灾图像，PC机对各个飞行器捕捉的视频进行火灾判断，当检测到发生火灾时会在校园平面图实时显示火灾区域的视频信息，想要不同视角观察火灾情况时，可以通过调用不同IP的飞行器进行查看，通过后台程序可初步判断火灾严重程度，并进行决策采取相应的救火措施。