监视技术（共12篇）
监视技术 篇1
1 HOOK概述
钩子 (HOOK) , 是Windows消息处理机制的一个平台, 钩子实际上是一个处理消息的程序段, 通过系统调用, 把它挂入系统。每当特定的消息发出, 在没有到达目的窗口前, 钩子程序就先捕获该消息, 亦即钩子函数先得到控制权。这时钩子函数既可以加工处理 (改变) 该消息, 也可以不作处理而继续传递该消息, 还可以强制结束消息的传递。
钩子也可以理解为Windows留给我们的后门, 比如想控制键盘, 可以拦截键盘消息以达到控制键盘的目的。将钩子函数放在DLL中, 所有的有关键盘的消息都必须经过钩子函数过滤, 钩子程序可以通过API调用来驻留和脱钩。
每一类HOOK (钩子) 都有一个与之相关联的指针列表, 称之为钩子链表, 由系统来维护。这个列表的指针指向指定的、应用程序定义的、被HOOK子程调用的回调函数, 也就是该钩子的各个处理子程。当与指定的HOOK类型关联的消息发生时, 系统就把这个消息传递到HOOK子程。HOOK子程可以只监视消息、或者修改消息、或者停止消息的前进、避免这些消息传递到下一个HOOK子程或者目的窗口。最近安装的钩子放在链的开始, 而最早安装的钩子放在最后, 也就是后加入的先获得控制权。
Windows并不要求钩子的卸载顺序一定得和安装顺序相反。每当有一个钩子被卸载, Windows便释放其占用的内存, 并更新整个HOOK链表。如果程序安装了钩子, 但是在尚未卸载钩子之前就结束了, 那么系统会自动为它做卸载钩子的操作。
HOOK (钩子) 按事件分, 有键盘与鼠标钩子 (同键盘鼠标事件有关) 、外壳钩子 (同各种SHELL事件有关, 如应用程序的起动和关闭) 、日志钩子 (同系统消息事件有关) 、窗口过程钩子 (同系统消息队列发往目标窗口的消息有关) 。按使用范围分有进程钩子与系统钩子, 进程钩子监视指定进程的事件消息, 系统钩子函数必须放在独立的动态链接库 (DLL) 中, 监视系统中所有进程的事件消息。
对于同一事件, 即安装了进程钩子又安装了系统钩子, 那么系统优先调用进程钩子, 然后调用系统钩子。同一事件如果安装多个钩子, 形成钩子链, 当前钩子处理结束后应把钩子信息传递给下一个钩子函数。而且最近安装的钩子放在链的开始, 而最早安装的钩子放在最后, 也就是后挂钩的先获得控制权。
下面以一个 (Delphi) 示例说明WH_KEYBOARD Hook类系统钩子监视WM_KEYDOWN and WM_KEY_KEY_UP键盘消息的过程, 其他类Hook (钩子) 的使用类同。
该示例创建一个WH_KEYBOARD Hook类系统钩子, 挂钩后全面监控系统中所有进程的键盘输入, 并将进程名及键盘输入值保存于一个文本文件Key.txt (该文本文件要事先创建好, 如可用Windows XP自带的记事本程序创建一个空的文本文件Key.txt) 中。是一个完整的盗号程序示例。
2 实现过程
2.1 WH_KEYBOARD Hook类系统钩子DLL库的实现
系统钩子函数必须放在独立的动态链接库 (DLL) 中, 首先要用Delphi7.0开发工具创建一个动态链接库MYHOOP.DLL, 该动态链接库 (DLL) 含有4个输出函数:SetHook, DelHook, KeyHook, getstring及一个内部函数getprocessname。
KeyHook是钩子函数, 其功能是监控系统中所有进程的键盘输入, 并将进程名及键盘输入值保存于一个文本文件Key txt中, 最后使用Windows API函数CallNextHookEx将消息传递到钩子链的下一个处理程序。SetHook是挂钩函数, DelHook是卸钩函数, 它们用到Windows API函数:SetwindowsHookEx, UnHookWindowsHookEx。MYHOOP.DLL完整实现代码如下:
2.2 示例
在Delphi7.0开发工具中创建一个工程gzhslz1, 该示例仅有一个窗体form1, form1上放置3个按钮、一个编辑框。form1的Caption属性置为:Windows钩子使用的例子。窗体form1布局如图1所示。
form1上组件属性设置如表1所示:
窗体form1保存为gzhslz.pas, 其完整编码如下:
该示例的运行示意图如图2所示。
3 结语
上述示例在Delphi7.0+Windows XP下成功运行, 挂钩后能全面监视系统所有进程的键盘字符输入情况 (将监视情况记入c:key.Txt) 。其他类型的系统钩子、鼠标钩子可以监视各种鼠标消息, 外壳钩子可以监视进程的启动与关闭, 日志钩子可以记录各种系统消息, 窗口过程钩子监视所有从系统消息对列发往目标窗口的消息, 除消息组成略有差别外, 方法类同。
参考文献
[1]东方人华, 吕伟臣.Delphi7.0入门与提高.清华大学出版社, 2003.
[2][美]amcs W.McCord.Microsoft Windows3.1程序员参考手册.王旭, 张军, 译.清华大学出版社, 1993.
监视技术 篇2
当今在有智能传感器技术为捡测头的呼吸医疗监视仪已经闻世, 能以此对各种情感和呼吸之间的联系作大量的研究，并且用来真实纪录一个人的呼吸状况及其变化.
1.呼吸医疗监视仪与智能传感器技术(见图1所示).
1.1、呼吸医疗监视仪
用来监视呼吸状况，并能给出大致的呼吸深度。这个监测仪监测一些可以用来评价焦虑程度的重要参数：呼吸频率、呼吸的均匀程度以及呼气和吸气之间的间歇。平静、积极的情绪通常会导致呼出长于吸入，二者的时间之比从一个方面揭示人的焦虑程度。相对较高水平的胸呼吸(相对于腹呼吸)也可说明焦虑程度。对于胸呼吸的观察可增加监视仪的可视信息。
1.2、智能传感器技术
图1中的监视仪采用硅压阻式传感器(PRT)检测吸入与呼出时对应压力的降低和增加。PRT的输出被馈入一个MAX1450信号调理IC，用于对PRT的固有误差进行校正，然后将经过补偿的`电压信号送入12位模数转换器ADC。ADC输出(数字化的压力信号)接着进入一个PC接口，并被转换为RS-232电平。最后信号被传递到PC，这样就可以显示出呼吸波形，并对以上所述参数进行分析。
2、PRT传感器
2.1、PRT检测原理
PRT一般配置为一个紧密的惠斯登电桥。当有压力施加到PRT的敏感电桥时(见图2a所示)，对角桥臂的电阻值将发生相同方向、相同大小的改变。当一个对角桥臂上的两个电阻值在压力的作用下增加时，另外一个对角桥臂的电阻值降低，反之亦然。对于半敏感电桥PRT(见图2b所示)，则只有半边桥臂的电阻值发生改革。不管是全桥还是半敏感电桥的PRT传感器都具有高灵敏度(>10mv/v)、良好的线性和温度稳定性、无信号滞回等优点，其测量范围可上至破坏性极限。
2.2、PRT的应用
当今,由于新的IC技术已经能够精确校准传PRT感器，所以将其应用范围从中、低精度检测扩展到高端领域之中。解决了以往PRT传感器通常只能用在中、低精度检测在高端产品非要采用昂贵的应变计等不足之处.
3、信号调理IC与现代和与简化校正方案
由于PRT传感器的误差幅度范围很宽，因而必须要用通过现现代与简化补偿法来校准。目前最新型的用来校准PRT传感器误差的信号调理IC有两种，一是MAX1457，二是MAX1450。
3.1、现代和校正方案
MAX1457它带有一个用于驱动传感器的受控电流源和一个采样传感器桥路电压的ADC，这个电压是电流输出电流和与温度相关的桥路电阻的乘积。MAX1457内含EEPROM等.通过为MAX1457设计的应用软件计算出四种校正系数：满偏输出(FSO)，温度(FSOTC)，偏移(Offset), 温度偏移(OffsetTC). 来修正误差.
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监视技术 篇3
摘 要：针对我国锅炉使用中的现实问题，介绍了一种基于远程监视技术的电锅炉温控系统。在分析热电阻PT100测温原理的基础上，设计了恒流源测量电路，并结合分段线性化、均值滤波等方法，有效提高了测量精度。将RS485总线技术应用于本系统，既提高了锅炉监管的质量，也节约了监管成本。
关键词：远程监视；电锅炉；热电阻；温度控制；RS485
中图分类号：TP273.5
电锅炉作为一种环保型锅炉，具有体积小、热效率高、使用方便等优点，在生产、生活的多个领域均有着广泛应用。随着科学技术的更新换代以及管理理念的不断提升，企业对锅炉的性能要求越来越高。锅炉温度控制是生产过程中经常遇到的技术难题，由于被控对象具有非线性的特征，一直以来都是行业研究的热点[1]。对于蒸汽锅炉来说，有效控制其内胆的温度是提升锅炉安全性与经济性的主要途径。本文介绍了一种基于远程监视技术的电锅炉温控系统。在精确测量锅炉温度的同时，将数据通过RS485总线上传到远端，以便于集中监管，进一步提高工业控制的自动化程度。
1 热电阻PT100测温原理
热电阻PT100作为一种稳定性、抗冲击性均较好的温度传感器，被广泛应用于温度测量领域。在-200℃至600℃之间，PT100的阻值Rt与环境温度t之间的关系可由下式表述：
其中，R0为PT100在0℃下的标准阻值100Ω，A=3.9×10-3℃-1，B=-5.8×10-7℃-2，温度t采用摄氏温标[2]。由于本系统的实验温度设定在0-100℃，因此在上述分段函数中，选取t大于0℃的部分。但温度与阻值并非线性关系，考虑到B值较小，故将上式进一步简化为：
其中，温度t从0℃开始，每隔20℃，方程进行一次端到端的线性拟合，即分段线性化处理。
2 系统硬件设计
2.1 系统总体结构
锅炉温控系统的结构框图如图1所示，主要由以下5个部分组成：测温电路、温控电路、RS485接口电路、液晶显示电路、声光报警电路。所有外围电路均通过STC12C5620AD微控制器统一管理，由于芯片内部集成了10位的ADC模块，所以无需外接A/D转换器便可对前端采集的温度信号实现模数转换。
系统工作过程可描述为：传感器将检测到的炉内温度实时传输至微控制器进行运算，CPU根据初始设定的上下限温度判断当前是否需要启用温控电路，当温度低于下限值时，温控电路启动加热，当温度高于上限值时，加热器停止加热，并伴有声光提示，从而保证温度在上下限之间波动。当前温度值在由液晶显示的同时还通过RS485总线传输至远端的监控中心，实现快捷的信息汇集。
2.2 测温电路设计
根据公式2中温度与材料阻值的对应关系，不难发现测温电路的核心工作就是测量PT100的电阻值。与电桥法相比，恒流源法更便于将电阻值转化为电压值，有利于电阻的测量。本系统采用LM134三端可调电流源芯片产生恒定电流，该芯片可适应大范围的动态输入电压，输出电流的调节区间在1μA到10mA，具有较强的噪声抑制能力和较快的动态响应特性。测温电路原理图如图2所示，LM134周边的电流关系可表述为：
其中，Iset为输出电流，Ibias为偏置电流，I1和I2分别为流过两个设置电阻Rb1和Rb2的电流。由于LM134的温度系数为+227μV/℃，而二极管的温度系数为-2.5mV/℃，在室温25℃条件下，当Rb2/Rb1=10/1时，公式3可以进一步简化为[3]：
Iset≈0.134V/Rb1 （4）
此时，恒流源整体表现出来的温度系数为零，即构成零温漂的恒流源。
为了消除引线电阻对测量结果的影响，采用三线制接法将PT100接入电路。如图2所示，当连接热电阻两端引线的材料、长度及直径一致时，有RLine1=RLine2=RLine3=RL。另一方面，由于与PT100级联的前置放大器采用了具有高输入阻抗、高共模抑制比的仪表放大器OP07，即可以认为运放输入端近似于“虚断”，因此得出下式：
解得： ，即消除了引线阻值对测量结果的影响。
由于V1近似于OP07的正相输入电压，V2近似于其反相输入电压，适当调整反馈电阻与平衡电阻的阻值，便能通过硬件实现2V2-V1，不但提高了运算效率，也简化了软件编程。
2.3 RS485接口电路设计
RS485是一种通信距离远、成本低、易维护的串行总线，一般只需要二根线便可传输数据，由于采用了平衡驱动与差分接收相结合的方式[4]，因而具有良好的抗干扰性能。RS485接口电路原理图如图3所示，选用MAX485实现微控制器的TTL电平与RS485电平之间的转换。为避免引入噪声，引脚连接均通过光耦隔离，信号传输方向由控制器的P2.1引脚电平决定。RS485的两个差分端口分别作上/下拉处理，以确保总线空闲时的电平状态，同时跨接120Ω电阻进行阻抗匹配，减少信号反射。
3 系统软件设计
系统主程序流程图如图4所示。系统初始化后，启动片内ADC采集5次电压信号，将均值滤波后的平均值作为测量值。测得的电压除以恒流源设定电流即为PT100的电阻值，进而查询分度表获得对应的温度值。加热器根据当前温度，判断是否需要开启。所有动作完成后，本地显示温度值，并通过串行总线发送数据。
数据发送环节通过中断实现，当中断发生时，首先从RS485串行总线上接收地址帧，若地址帧有效，则接收命令帧，完成信息校验，否则丢弃该地址且中断返回；只有当校验结果正确时才发送数据，否则返回主程序。
4 結束语
自动化控制系统与工业总线的有机结合是近年来智能仪表的发展趋势，本文的研究内容是将两者应用于电锅炉的温控领域，与传统的人工操控相比，效率更高、成本更低。RS485总线的引入不但有利于信息上传，也为后续组建监控网络提供了硬件平台，真正实现规模化的多点监控。实验结果表明，本系统运行稳定，通信距离约800m，满足一般监控领域的需求。
参考文献：
[1]韩文虹，赵广复.一种基于模糊PID的工业锅炉温度控制系统设计[J].制造业自动化，2014（04）：134-136.
[2]刘兵，努尔买买提·阿布都拉.基于pt100的温度测控实验装置的开发与应用[J].新疆大学学报（自然科学版），2009（03）：376-378.
[3]李银祥，胡军，姚向东.三端可调恒流源LM334及其应用[J].现代仪器，2002（01）：23-25.
[4]郭庆亮.利用RS-485实现多路温度测量[J].电子产品世界，2010（03）：42-44.
作者简介：周建新（1968-），男，后勤集团主管，研究方向：锅炉控制、机械工程及自动化；赵南生（1967-），男，技师，本科，研究方向：机电一体化；通讯作者：于玮（1986-），男，助理实验师，硕士，研究方向：计算机测控技术。
作者单位：南通大学 后勤集团，江苏南通 226019；南通大学 工程训练中心，江苏南通 226019
场面监视技术在深圳机场应用展望 篇4
场面监视雷达系统目前在庞大复杂的多跑道机场以及一些气象条件很差的机场已经得到广泛的应用。法国戴高乐机场、英国希斯罗机场以及国内的上海浦东国际机场、首都国际机场、广州白云机场都引进了场面监视雷达系统来监视机场的交通[1]。
ADS-B是目前国际民航组织积极推广的一种新的监视技术,早在上世纪末,美国UPS公司就已经在阿拉斯加试用ADS-B系统[2]。其在场面监视方面的应用,ADS-B可为场面监视系统提供飞机和车辆等目标物的活动信息。ADS-B既可自成系统,也可与在用场监雷达组合成互补的联合场监系统。
MLAT是近年来新出现的一种高精度协同监视系统,可以实现对终端区和机场场面的精密监视。它可以在不增加机载设备的前提下,通过多点接收机载应答机信号,利用到达时间差(TDOA)定位技术,实现了精确测量定位。在国内,MLAT已经在首都国际机场得到应用。
1 几种场面监视系统的工作原理
1.1 场面监视雷达系统
场面监视雷达是一种一次雷达,利用目标对电磁波的反射、应答或自身的辐射发现目标,主要用于监视机场场面上飞机及车辆。目前,随着计算机技术的发展,场监雷达系统通过与外来数据的相关处理,管制员不仅仅可以从荧光屏上区分飞机和车辆,而且可以获取航班号、机型、速度、将停靠的登机桥等信息,可谓一目了然。它是一、二次雷达的有力补充,是实现Ⅱ/Ⅲ类精密进近和现场指挥的重要配套设施之一,也是机场实施低能见度运行的基本条件[3]。
场面监视雷达系统主要依赖较大的雷达孔径尺寸,获取较窄的波束宽度,再结合单脉冲技术,通过雷达天线旋转,实现天线波束对监视区域的扇形扫描覆盖,在方位上获得高分辨率。它主要由高速旋转的天线、发射机、接收机、信号处理器、数据处理器、雷达终端等组成。目前全球范围所使用的场面监视雷达主要有两类:Ku波段(15.7～16.7 GHz)和X波段(9.0~9.5 GHz)。其具备的主要功能包括。
(1)监视功能:对跑道、滑行道及停机坪上活动的飞机和车辆定位并挂牌,并向管制人员提供飞机、车辆等物体的位置、大小、速度等信息。
(2)检测功能:检测控制区域内潜在的冲突并报警。
(3)路线控制功能:手工或自动调整滑行道的分配,提高滑行道的利用率,增加机场容量。
由于场面监视雷达获得的仅为目标点的信号,这是远远不够的。因此,成熟的系统应该是集合各种数据,经过计算机的综合处理,最终在管制席位的显示终端上显示出机场场面的电子地图、站坪内的飞机和车辆的挂牌信息等,供管制员处理各种情况。场面监视雷达系统必须有信息来源,信息一定是外部系统提供的,系统收集信息源的外部接口需要连接FDPS、进近雷达、机位分配系统、离港系统、气象信息系统。当前常用的场面监视雷达系统可以将现有的二次雷达系统、气象信息系统、FDPS、离港系统接入本系统,经数据处理后供管制员使用。
1.2 ADS-B
ADS-B技术是指以地-空/空-空数据链为通信手段、以导航系统及其他机载设备为数据源,采用机载电子设备自动广播航空器的呼号、位置、高度、速度等飞行状态信息供管制指挥的技术。其他的航空器、地面站都可以通过数据链接收此类数据,并应用于多种用途,如空中交通管理监视服务、未来空空监视等应用服务。ADS-B技术的引入体现了传统监视技术向新航行监视技术的转变[4]。
ADS-B具有的特性,可体现为A(Automatic)、D(Dependent)及B(Broadcasting),其中A表明飞机各项信息的对外广播式有相关设备自动完成,而不需要飞行人员的介入;D表明实现飞机之间以及地面空管机构对空域状况的感知,需要所有飞机均参与到对各自信息的广播中,同时所发送的信息均依靠机载设备所通过的数据;B表明飞机所发送信息不仅仅是点对点地传送到空管监视部门,而要对外广播,使所有通信空域内的单位均能收到。
ADS-B的实现是监视技术的一次飞跃,更是空管领域的一场深刻革命,在获得充足的监视信息的基础上,各飞行单元即可自主地实施航路选择、间隔保障、冲突发现与避免,而无须地面空管部门的介入。可见,ADS-B技术的实施是实行空域管理由集中向分布式过渡的必要支持,更是未来自由飞行理念实现的重要保障。
到目前为止,各国对于ADS-B技术的研究从理论可行性分析论证到实际进行的飞行试验,都进行了大量的工作。澳大利亚在完成ADS-B数据采集、分析以及其覆盖范围、精确度、安全可靠性等方面的论证和对比分析后,认为ADS-B具有类似甚至优于单脉冲二次雷达的监视性能。因此,澳大利亚民航局从2010年开始,航路管制监视的方式逐渐过渡到ADS-B监视。美国在经过了阿拉斯加地区一系列试验和评估后,2002年7月FAA公布了关于ADS-B数据链的决定,在国内开始实施ADS-B服务[5]。
1.3 MLAT系统
MLAT系统是利用飞机发出的无线电信号,采用多基站测量定位的方法,通过计算同一信号到达多个接收站之间的时间差,完成对目标当前位置的解算,其实质上是一种测量定位。多基站测量所需的目标辐射或应答信号,可以是目标对二次雷达的询问应答信号,也可以是周期发射的报告信号。
MLAT系统通过多个地面接收站的合理布局,可以消除机场附近的地物遮挡,实现对进近飞行和场面活动的有效监视,其监视精度可达米级,是一种具有较好发展前景的低成本场面监视手段,已在国际上多个机场进行了使用。
2 场面监视系统在深圳机场应用展望
深圳机场自1991年正式通航,航班架次突飞猛进,业务量持续保持高速增长。1996年12月,深圳机场成为国内第四大机场。2003年,深圳机场旅客吞吐量突破1000万人次,跨入全球百强机场行列。2011年,深圳机场旅客吞吐量2824.57万人次,货邮吞吐量82.84万吨,航空器起降22.43万架次。
2011年7月,深圳机场第二跑道正式投入使用,这标志着深圳机场成为继北京、上海、广州、成都、重庆、昆明机场后拥有多条跑道的机场,开启了深圳机场双跑道运行新纪元。与此同时,双跑道的运行,必然给深圳机场带来更加繁忙复杂的交通管制。可以预见,未来机场的跑道、滑行道及停机坪上的飞机和车辆的交通将会十分繁忙,单单依靠目视指挥,远远不够,必须依靠场面监视系统。
因此,在深圳机场二跑道扩建项目中,为保障双跑道安全、高效的运行,引进了由PAS公司生产的NOVA9000型场监雷达系统。该系统包括丹麦TERMA公司制造的雷达头、雷达信号处理单元、监视数据服务器、显示工作站、冲突告警子系统、技术控制与监控子系统以及记录回放子系统等,系统结构如图1所示。
其主要能实现以下功能。
(1)对跑道、滑行道及停机坪上活动的飞机和车辆定位并挂牌,向管制人员提供关心区域中的飞机、车辆等物体的位置、大小、速度等信息,并能在恶劣天气仍具备较好的目标检测与杂波抑制能力。
(2)跑道冲突监视与冲突告警功能,预防飞机和车辆入侵跑道,地面车辆入侵机场指定的禁止区域。
(3)滑行道引导功能,系统能根据地面管制程序给出最优的滑行路线和滑行顺序,供管制员参考使用,管制员也可控制滑行道中心线、停止线灯光等引导飞机和车辆。
(4)移交功能,各个管制席位之间可以通过点击标牌实现电子移交功能。
(5)记录/回放功能。
场面监视雷达系统在深圳机场投入使用后,可以预见,必将极大地提高机场场面管理效率,提供更高的跑道安全指标。然而,场面监视雷达也存在一些缺点。一方面,无法做到100%覆盖,候机楼等高大建筑物附近存在盲区;另一方面,受天气影响较大,大雨天气会产生大量杂波;再次,由于通过外部接口引接的数据源较多,对其它系统依赖性较大。因此,单一的依靠场面监视雷达系统实现对机场场面的监视管理还不够。ADS-B与MLAT恰恰就是场监雷达很好的技术补充。
ADS-B与传统监视手段相比,由于信息的发送采用自动广播式,数据更新率快,覆盖范围大,并能提供更多的飞行动态信息。相对于场面监视雷达系统,其基础设施和运行成本低,可大大提高整体经济效益。此外,ADS-B支持空中航空器之间相互监视,自我保持间隔,可有效增大空域利用率、显著提高飞行安全性。
MLAT在场面监视方面也有很大优势。它对一次场监是很好的补充,只要在盲区附近增加遥控单元就可以解决该盲区的覆盖,且其接收机的成本很低。MLAT与ADS-B联合使用可以完全脱离航管二次雷达。此外,MLAT还具有高刷新率、自动离港挂牌、升级方便等优势。
民航局计划于近期(2011年至2020年)研究机场场面ADS-B技术应用,在指定机场进行实验。“十二·五”期间,在流量前20位的机场实现ADS-B覆盖,其中多跑道机场建设MLAT(多点定位)系统。可以预见,未来10年,深圳机场将同时具备场面监视雷达系统、ADS-B、MLAT系统,实现对机场场面的全方位高精度监视管理。
3 结语
目前,场面监视雷达系统在国内外大型机场已经得到广泛的应用,而基于ADS-B与MLAT的场面监视技术也在不断推广,已经成为未来的发展趋势。在监视精度和实时性上,新出现的ADS-B监视系统和MLAT定位系统比一次雷达具有明显的优势,但一次雷达的独立监视的特点在管制监视中仍将不可替代。因此,在场面监视体系的发展的过程中,单一手段一统天下的局面不会出现,多种技术体制将长期共存,相辅相成,共同为机场场面交通安全高效运行提供有力的保障。
摘要：目前,国内外机场场面监视系统实现的主要方式包括:SMR(场面监视雷达)、ADS-B(广播式自动相关监视)、MLAT(多点定位)。本文主要通过描述几种技术的工作原理及在国内外机场的应用,对三者未来在深圳机场的应用进行了展望总结。
关键词：场面监视,SMR,ADS-B,MLAT
参考文献
[1]郭昊.几种机场场面监视技术的比较[J].中国高新技术企业,2007(15).
[2]秦言磊.基于VSAT/GIS的机场场面监视与管理系统的研究与开发[D].南京航空航天大学,2007.
[3]赵海波,董昀.场面监视雷达系统在浦东国际机场的应用[J].民航经济与技术,1999(2).
[4]张天平,郝建华,许斌,等.ADS-B在空中交通管制中的应用与发展[J].电子元器件应用,2009(7).
“监视器” 篇5
“监视器”
浙江省衢州市 鹿鸣小学 二(2)班 黄弘毅
我和爸爸都在鹿鸣小学，他是五年级的老师，在五楼，我是二年级的学生，在一楼。
我常常喜欢在小操场上玩。
有一次，我摆了一个超人的姿势，自认为很美，被爸爸看见了。晚上，回到家，爸爸竟然嘲笑我，我很生气。第二天，上体育课时，老师教我们撕腿，我是男生，加上我又胖，怎么也下不去，一位女同学看见了，把我的腿使劲一拉，我跪在了地上，这动作真丑。这事又被爸爸看见了，吃饭时，爸爸得意地说起这事，我很气愤，警告他说：“你这叫监视”。这几天，爸爸都没提起这些事。可是，好景不长。有一天，我在玩游戏，无意间，我抬起头，发现爸爸在看我，我用手指了指他，调头就走。
真是个爱“监视”人的爸爸。
指导教师：郑国英
电子监视利弊说 篇6
许许多多用来窥视员工工作过程的软件和硬件设备开始受到雇主的青睐，越来越多的企业开始在工作场所安装上了它们，用以查看和掌握员工的工作。
计算机监控器，被安装在员工的计算机上，可以测量出员工打字的速度、浏览什么网页，以及收发了什么内容的电子邮件；远距离监听器，可以在雇员打电话时被启动，借以了解雇员谈话的内容；条码系统，可以了解雇员此时的位置，进而判断他是否在执行工作；毒品检测器，可以帮助雇主了解雇员是否吸毒或饮酒，通常是对那些确实需要在工作时保持头脑清醒和镇定的职业，如：长途汽车司机、飞行员等；被称之为个人隐私最后堡垒的卫生间，现在也不能幸免——安置在洗手液装置上的“卫生卫士”，可以确认如厕后的雇员是否坚持正确的卫生习惯。如果雇员没有洗手，一个不良的记录就会自动记在该员工的个人档案中。
据美国的一项研究统计，2001年，全美4000万使用网络工作的雇员中，有1/3即约1400万的雇员在使用互联网时受到了雇主的电子监视。截止到今天，这一数据还在不断的增长。
雇主“防范”之利
避免经济损失
雇员在上班期间利用网络技术干与工作无关的事情，导致企业蒙受大量的经济损失。据2004年的一项调查表明：有70%的受访者经常在上午8点到下午5点期间利用互联网下载文学作品；有80%的受访者上班时利用AOL、MSN等技术网上聊天；有77%的受访者喜欢在早8点至晚5点在线收听广播；另有82%的被访问公司尽管已经使用了反病毒软件，但仍然遭受到计算机病毒的袭击。
减少机密信息外泄的可能性
由于网络技术的普遍应用，利用互联网盗窃企业商业和技术秘密的事件时有发生。根据2004年美国计算机安全学会和美国联邦调查局的联合调查发现，80%的公司所拥有的经济情报和信息主要是通过偷窃和欺骗丢失的。雇主对员工的偷窃和欺骗行为日益警觉，便借助电子监控设备达到维护企业利益的目的。据国际数据集团的最新研究，在未来的4年里，企业用来查找泄漏商业机密的邮件监视软件量将增长14倍。
考察员工的绩效结果
大多数雇主和经理人都充分肯定了电子监视器在管理员工方面的优越性。他们认为：监视器为企业奖励和惩罚员工提供了有力的证据。
免于被起诉
例如：某美国公司的J女士，从男同事M办公室经过，无意间看到了M的电子计算机，当时的屏幕保护图案对她产生了不良的刺激。随即，她以在工作场所受到性骚扰为由，向法院对公司提起了诉讼。
在e时代的今天，劳资纠纷中与网络有关的性骚扰案、歧视案确实增加了许多。一些雇员通过互联网下载和使用不健康的图片作为背景墙纸和屏幕保护，发送恐怖或带有威胁、歧视、骚扰的电子信件或图片，污染和破坏了工作环境，导致企业因此遭到起诉而不得不承担法律责任，并带来了巨大的经济损失。所以，为了降低或杜绝这方面的损失，企业用电子设备监视雇员，以及早察觉来自工作场所的电子威胁，确保工作场所的安全。例如：在2003年，美国一家知名报社的23名员工就因发送令人讨厌的电子邮件而被除名。报社称：这样做，对保持工作场所的纯洁和安全是很重要的。
正是以上诸多好处，采用电子监视器监督员工的企业越来越多，甚至一些雇主会极力抵制不利于这项管理的法律出台。在2000年9月，美国国会司法委员会宪法小组委员会原本打算审批《电子监视注意事项法案》，该法案严禁上班时间对雇员的互联网活动暗中监视，以保护员工的隐私。但在最后时刻却由于“考虑到来自业界资方的一些反对意见”而“搁浅”。
虽然，安装电子监视设备在美国至今合法，但是支持这一做法的专家也指出：为了避免雇员认为电子监视侵犯了他们的隐私权，在实施之前，应该制定互联网使用的相关政策，广泛告知企业员工，并明确向他们说明企业想了解雇员的哪些方面。而且，最好是导入过滤软件，尽可能非针对性地进行监视和管理。为了预防诉讼，企业还应该对电子邮件或图像进行保存。
雇员“受辱”之弊
美国Vault.com网站调查后发现：有53%的雇员没有想到他们的雇主会监视他们。不过，即使采取了向雇员事先公布这一政策的做法，还是遭到了工会组织、保护个人隐私活动组织的反对。他们甚至通过争取立法，严禁雇主采取电子监视行为。英国政府已经在2000年，在各方的努力下通过了一项新法律，禁止雇主监视员工的电子邮件。
所以，许多管理专家坚持认为：从对员工的科学管理和人性化管理角度来看，对员工的工作过程进行电子监视，不利于维护员工的尊严，也最终不利于企业经济效益的提高。主要表现在两个方面：
一方面，用电子设备监视员工将伤害员工的工作感情，必然降低劳动生产率。比如：
导致了员工工作时精神紧张，抑制了工作热情与创造力。时刻有一双眼睛在盯着自己的一言一行时，会感到极度的不安，非常不自在。去年，在贝尔加拿大公司工作的700名员工中，有2/3的员工因工作受到监视而感到精神压力过大或较大。现代人力资源管理理论认为：企业中的员工越来越趋向于自我管理。而电子监视则是对员工个人尊严的挑衅，以及对自我管理的不自信，员工被要求整齐划一地遵循电子监控的标准，使员工缺乏驾驭工作环境的能力，因而降低了员工工作的个性化和自治性。而缺乏个性差异化和人格差异化发展的空间，也必然使员工失去创造的激情和空间。
增加了员工的不公平感，增强了员工的逆反心理。尽管一些国家已经允许雇主利用电子设备监视工作中的员工，但是，这并不意味着它对员工的隐私进行侵犯是正当的。同意政策并不是一种自由的选择，实是对员工的逼迫。而且越不让员工发私人邮件，员工的内心就越渴望，以身试法的心理就越强烈。
产生了不信任的劳资关系。大多数员工坚持认为：监视设备的应用就是对他们隐私权的侵犯，企业对员工的语音通讯进行监控与搜查抽屉一样是不可接受的。事实上，思想和语言的隐秘性比财产或外在行为的隐秘性在人们的心目中更加神圣。电子监视员工工作中的一切，无疑对劳资间的信任关系带来了极为不利的负面影响。倘若劳资双方缺乏良好的沟通，员工的士气将会受到打击，优秀员工的流失几率也会提高。
另一方面，电子设备价格不菲，影响了企业的经济效益。比如：
旷工现象加重了企业成本。据统计，2002年美国企业旷工现象由2001年的10%上升到21%。因旷工导致的成本损失，在规模较小的企业每年达到了60万美元，而在大型企业中则上升到每年3600万美元。因此，有学者说，为什么企业不能允许员工在上班期间花几分钟、几个小时照顾一下自己的私事呢？这总比矿工导致的损失要小一些吧！
购买监视设备加重了企业的负担。市场调查表明：一台小型的监视设备，如一部简单的视频监视器，通常在200美元左右；而一台功能复杂的大型监视系统需要上千美元甚至十几万美元，要想达到对多个部门的全程监督，平均需要上百台的大小设备。这对企业来说，无疑是一笔不小的投入。
监视技术 篇7
近年来, 我国高速公路建设取得了令人欣喜的成就, 基本上已经覆盖了全国主要城市和地区, 不仅为出行带来了极大的方便, 更有力地促进了经济建设的发展。与高速公路的发展同步, 视频监视系统的发展也取得了长足的进步, 作为一种直观、有效的监控手段, 视频监视系统目前已广泛用于各个监控领域。该系统可以做到24 h实时录像, 实时监控被监视目标, 并把相关图像及时传送至监控室, 做到了快捷和及时, 尤其对于重要图像及突发事件可设置触发点或通过人工控制进行抓拍, 使用上变得更加方便。高速公路监视系统主要用于高速公路各收费站出入车辆进行实时的图像监控, 违章车辆的抓拍记录, 主要交通干道枢纽部位的视频监视等方面, 对提高高速公路的管理水平意义重大。
1 高速公路监视系统的架构
高速公路视频监控系统应用较早, 该系统分别服务于监控系统和收费系统, 且在2套系统中各自独立运行。监控系统的主要工作是完成对特殊区域 (如互通立交、特大桥、隧道等) 的设备状况、交通状态等进行监视。收费系统主要是完成对收费亭、收费车道、收费站的主要设施及业务流程等的监视。不过不论是监控系统、还是收费系统, 在构造上基本上可划分为前端摄像机、传输链路、监控室控制/显示设备3大部分。
前端摄像机的类型很多, 主要可分为监控用和收费用两大系统。监控系统用的前端摄像机有隧道洞口的摄像机、道路沿线摄像机、隧道洞内摄像机等类型, 收费系统用的前端摄像机主要包括收费亭摄像机、收费车道摄像机、收费广场摄像机等类型。当然也有其他划分方法, 比如说可以根据特点不同而分为遥控式摄像机和固定式摄像机。
监控室控制设备中的基本项包括视频控制矩阵、监视器、录像机。此外, 如果需要的话, 还可根据要求增加视频分配器、投影设备、多画面分割器等。
高速公路信息管理系统在刚开始实施时, 主要还是依靠视频监视在每条路上的单独布置进行, 这时的视频监视系统的联网仅限于局域网之间的连接, 比如监控中心与监控分中心之间或是收费 (分) 中心与收费站之间的联接, 只能对当地信息予以保留和查阅, 对于其他地区则力不从心。
由于近几年国家非常重视高速公路的建设工作, 地方政府也积极配合, 使得我国的高速公路建设里程不断增加, 并且建成了连接全国各主要省市的高速公路网, 但是从另一方面来说, 高速公路下一步的运营管理能力也面临着巨大的挑战, 原有的线控模式已逐渐不能满足需要, 慢慢转向面控过渡, 这对高速公路现有监控系统提出了更高的要求, 不但要将各种业务与网络实时连接, 还要把监控模式由点到面的建立成一个立体式的网状结构, 工作任务非常艰巨。而且, 从目前已经联网的几个省的高速公路管理系统运行情况来看, 远程监控功能的实现也是非常必要的。另外, 还应对已有的道路监控图像和收费监控图像进行集中的管理, 这样方便进行存取, 也方便及时调出。
2 监视系统传输方案
视频是现在监控保存的主要方式, 但是视频数据大、流量高, 所以要选择比较好的传输方式, 这个要根据视频信号路数、传输距离等工程状况来选择, 最终目的就是保证良好的图像质量。目前的视频图像传输方案可分为2大类, 分别是模拟方式和数字方式, 下面就对这2大类进行简要描述。
(1) 模拟视频传输。这是一种比较传统的方式, 类似于电视的早期模拟信号。主要根据传送距离的不同而采用不同的介质传输, 当距离小于400 m时, 大多采用同轴电缆作为传输介质, 当传输距离大于400 m时, 选用光纤作为传输介质来传输模拟视频, 相比于同轴电缆, 光纤具有抗干扰能力比较强, 传输保真度高、范围大、速度快等优点, 因而成为远距离传播的首选, 光纤传输又可分为点对点和多节点2种方式。
所谓点对点的模拟视频传输方案, 是先进行一次信号转换, 即将模拟视频信号利用模拟视频光端机转换成光信号, 再用光纤进行传输, 在接收端, 需要再次利用模拟视频光端机将光信号还原为模拟视频信号。这种方式比较常见, 在很多方面都有应用, 居民家中的电视信号很多也是采用这种方式, 当然电视利用的是数字机顶盒, 而监控系统用的是模拟视频光端机。这种方式造价比较低廉, 传输距离也较长, 同时又可以可靠地保证图像质量, 这也是它之所以得到广泛应用的主要原因。但是该方式的缺点也很明显, 就是对光缆的数量要求较多, 尤其在传输较多路数的视频信号时更是如此。
多节点的模拟视频传输则是近年出现的一种新技术, 目前该技术的应用也是越来越广, 而且技术还在升级中。该技术采用WDM或FDM技术, 利用光纤的连接带宽资源, 在单芯光纤上传输32路、64路或更多路的视频信号, 实现收费站视频监视图像集中上传上级管理机构的功能。相比于点对点的模拟视频传输方案, 本方案大大地提高了光纤的利用率, 而且在保证图像质量的前提下延长了视频图像的传输距离。
(2) 数字视频传输。不可否认, 数字化技术已经逐渐成为主流技术, 模拟信号最终将退出这个舞台, 视频传播技术亦是如此。目前应用较多的是图像数字化技术, 该技术利用计算机对图像进行处理, 并以此为基础把物理的光信号转换成为计算机可以识别的数值, 再分别加以处理, 或进行远程传输, 或者长期存储, 很多模拟技术无法实现的功能在数字技术下都有了可能。如图1所示。
图像压缩技术可以在图像不失真或少失真的情况下, 降低图像数据传输率、减小占用信道带宽、减少占用数据存储介质空间, 是图像信息处理的重要内容。
目前, 由于各个地区之间经济差别比较大, 在高速公路管理上因高速公路里程、范围的不同而有所不同。在经济相对发达的省市, 其高速公路总里程一般比较长, 范围较广, 这些省份基本上采用省中心—区域中心—路中心三级管理模式;在一些经济相对差些的城市, 高速公路总里程也往往不长, 这些省份大多采用的是省中心—路中心二级管理模式;还有部分省份经济比较落后, 高速公路建设里程很少, 这类采用直接集中管理的模式。对于收费系统的管理, 大站管小站、多个站进行集中管理的模式已得到肯定。不论采用何种管理模式, 视频分布式联网监控系统的实现都有逐级上传的视频传输通道和由上而下的控制路由。
结合国内高速公路通信系统、计算机网络的建设现状及视频源的分布特点, 再根据对目前视频联网监控系统中所有可能应用在高速公路中的视频图像传输技术、视频联网控制技术的分析, 可以得出结论, 当前我国高速公路视频联网监控系统的构成还是一个混合式 (模拟视频+数字视频) 系统。
道路沿线 (互通区域、特大桥区域、特殊路段) 的道路安全监控摄像机—路中心监控室图像传输则应根据具体情况, 或是先传到就近的收费站/收费点与收费图像统一上传到路中心监控室, 或是直接以模拟/数字视频方式通过光纤传输到路中心监控室。
收费亭摄像机/收费车道摄像机/收费广场摄像机—收费点/站监控室、隧道区域的洞内/洞口摄像机—隧道站监控室、收费点图像—收费站监控室等图像传输因其所需传输距离较近、视频路数有限, 所以采用同轴电缆或光纤进行模拟视频传输。
收费站/隧道站监控室—路中心监控室的图像传输根据项目情况, 如果只是对每个站的视频信号有选择的上传几路, 则以多路视频复用方式进行传输;如果对收费站的图像需要集中监视、管理, 即所有收费图像都需要上传到路中心监控室, 则每路视频采用只经一次调制解调的多节点模拟视频传输方案。
3 结语
高速公路是判断一个国家现代化水平高低的重要标志之一, 但是高速公路的管理同样十分重要, 其信息化建设为实现高速公路现代化管理提供了技术保证。经过十多年的建设, 我国高速公路建设已经取得了长足的进步, 目前高速公路总里程位居世界第二。今后, 高速公路的发展将不仅停留在建设上, 更体现在管理上, 而且管理会逐渐成为未来的重点, 所以, 利用互联网技术和信息技术的进步与发展, 加速高速公路的信息化进程, 必将成为下一步高速公路的前进目标。
参考文献
[1]任福田, 刘小明.论道路交通安全[M].北京:北京人民交通出版社, 2001
[2]张建新, 谭献海.高速公路视频监控系统[J].成都信息工程学院学报, 2004 (1)
[3]潘秀.山区高速公路全程监控系统研究[J].中小企业管理与科技 (上旬刊) , 2010 (8)
[4]张晓康.我国高速公路监控市场前景广阔[J].中国安防, 2010 (9)
[5]贾冬冬.AutoScope视频车辆检测系统在高速公路监控系统中的应用[J].公路交通科技, 2003 (S1)
监视技术 篇8
因此, 需要探讨基于现有电视台条件和实际要求的简便和易实现且有效的评估方法, 本文是此初步探究的总结。
在本文中, 主要采用了比较法, 进行主观质量评估。对若干款的国产品牌与进口品牌相近型号的液晶监视器进行横向比较, 并借此比较与分析国产监视器与进口监视器在性能方面的优劣与差距。
一测试方法的设计与测试结果
我们选择了4款国产品牌的小尺寸液晶监视器与4款进口品牌的小尺寸液晶监视器进行评测比较。根据液晶监视器屏幕尺寸大小的不同, 我们把被测监视器分为8.4英寸与17英寸两组, 分别进行测试。两组桌面监视器的参数如下表1、表2所示。
我们所选的被测监视器的尺寸都集中在8.4英寸与17英寸, 而且指标参数都比较接近, 这种尺寸大小的监视器在播出机房中主要作为主备播出通道的监看设备, 以及对未播出的素材进行审看之用。在这样的工作条件下, 监视器的图像还原能力和对信号的响应能力显得尤为重要。在实际的播出机房环境中, 该类型小尺寸液晶监视器所显示的信号源绝大部分为SDI信号, 因此我们将SDI信号源作为测试信号, 侧重于考查检测对SDI信号的显示效果。
测试主要分为两部分。
第一部分, 我们选用TG2000 (内置DVG1选件) 作为SDI测试信号发生器对被测液晶监视器进行基本的显示性能测试。我们将由TG2000的测试信号通过数字视分输出至被测液晶监视器, 之后通过输入八灰度等级信号, 将所有监视器的亮度与对比度调整到可清晰分辨的状态, 同时将监视器的色温、饱和度、色度等调至出厂预设值, 以此作为基准测试状态对被测液晶监视器进行信号测试。每个测试项目都要进行测试多次, 每次将被测监视器的输入电缆进行交换对调, 以减少由于同轴电缆差异引起的信号差异。所有监视器在进行测试前都经过开机预热约二十分钟。
测试结果如表3、表4所示。
测试的第二部分, 我们用1台DVCPRO50标清录像机播放预先制作的测试录像带作为测试信号源, 来模拟在日常的工作环境。录像机的SDI输出同样通过数字视分分配给被测监视器, 在测试的过程中对输入电缆进行交换以减少误差。
测试录像带由各种类型的节目素材组合而成, 内容包括:
●新闻类素材。以中央电视台的新闻联播与晚间新闻为主要测试内容。这一类的节目变化不大, 静止图像和文字占的比例比较大, 主要用于考查液晶监视器的静态画面表现力, 如清晰度、锐利度等;
●体育赛事:包含有篮球、足球、台球、跳水等运动项目, 用于考查液晶监视器的响应时间和动态表现力;
●歌舞综艺类节目:由于舞台现场所在环境与灯光照明的原因, 这类节目画面的明暗变化相对频繁, 而且在同一画面内不同位置的明暗反差也比较大, 主要用于考查液晶监视器的动态对比度、明暗部细节表现力等综合性能;
●此外, 我们还在以上所列的正常素材中插入少量黑场、彩条、测试信号等非正常信号, 以考查监视器的综合性能。
测试结果如表5、表6所示。
除了以上两部分的测试, 我们还加入对被测监视器的可视角、外观、散热以及附加功能等进行比较, 以此考查被测监视器其他方面的性能。参见表7、表8。
二测试结果的分析
综合以上的测试结果来看, 进口监视器在画面表现上要远优于国产监视器。如8.4英寸组的进口A和17英寸组的进口B, 无论是测试信号检测还是录像带信号检测中, 表现要明显优于同组的其他两款国产监视器, 而且散热效果也不错。进口监视器的共同优点体现在:第一部分测试中, 色彩艳丽, 动态对比度高, 对高频信号的表现也不错, 而且画面稳定, 没有出现类似抖动或黑屏等非正常情况。在第二部分测试中, 这些优点得到了进一步的体现:画面鲜艳, 字体清晰, 明暗细节表现无丢失, 运动画面没有拖尾、残影的现象。这些都得益于进口监视器内部驱动IC所集成的图像优化处理电路。但有些时候图像优化电路对信号的处理会产生一些反效果, 比如进口A在部分新闻画面中, 字幕的字体和背景有明显的锐化痕迹, 在测试信号的高频部分也会发现类似的结果, 画面中会出现一些本来没有的黑边, 在对监视器的锐利度进行调整后这些黑边仍然存在。这一点上同样带有图像优化电路的进口B与进口C就表现得比较正常, 没有出现类似的情况。
相比之下, 国产品牌的监视器在测试中出现一些明显的缺陷。国产监视器在色彩表现方面都上都有一定的欠缺, 要么显示的色彩发灰发白、不透彻, 要么会出现偏色的情况, 特别是在对高频线条的表现。此外, 在第一部分测试中, 国产A和国产C对于某些测试信号 (如SDI Matrix) 都出现了因无法显示而黑屏的现象。国产B在类似White Windows、Convergenc Pattern等测试信号中, 在画面横向明暗交界处会出现抖动的现象, 这样的横向明暗交界越多, 画面抖动得越厉害。这一点对国产B在第二部分的测试产生巨大影响。在第二部分测试中, 国产B在许多场景里有局部抖动、闪烁的现象, 使得画面看起来不够稳定, 有时会显得有些模糊。国产C在4 Level Ped&Pluge的测试中, 出现整体发绿发灰的现象。这些都体现了国产监视器与进口监视器之间所存在的差距。但在部分测试项中, 国产监视器的表现已经可以与进口监视器相媲美了。
监视技术 篇9
天基监视雷达是欧美国家正在研制的新一代雷达系统,国内对天基雷达的研究处于起步阶段[1]。天基监视雷达可以在各种天气条件下实现对地球的持续覆盖,与光学、红外系统和陆基、机载雷达相比有诸多优势。目前的天基雷达应用中已经实现合成孔径成像功能。由于合成孔径雷达瞬时观测区域较小,成像处理时间较长,因此对广阔海域进行监视缺乏效率。要满足对海监视的重访率要求,可以增加星座卫星数量,但会极大地增加研制成本。因此,研究适合于天基雷达对海广域监视的目标检测技术是一项具有重要现实战略意义的课题。
机载预警雷达对海面舰船目标进行检测时,舰船的移动速度较慢,因此它在频域往往不能与主杂波区分开来,但是舰船目标回波强度一般比海面杂波回波强度大得多,所以利用脉冲串的相干或非相干积累,仍然可以从主杂波中检测出舰船目标。在天基雷达应用中,舰船目标同样无法在频域与主杂波区分开来。另外,由于天基雷达作用距离较远、杂波面积的绝对尺寸较大,从而导致信杂比较低,无法采用简单的脉冲积累方法实现可靠检测。在中/高距离分辨率条件下,舰船可以被当成距离-扩展目标。距离分辨能力的提高,减少了每个距离单元中的杂波能量,同时也减少了单个散射体的起伏,有利于目标检测。但是,从后面的实验可以看到,天基雷达对海监视中,针对距离-扩展目标的检测方法仍无法实现可靠的恒虚警检测。
天基监视雷达波束覆盖范围大,平台运动速度高,杂波异质性程度高,因此其杂波统计量一般不能建模为高斯随机过程,而应建模为复合高斯过程,并用球不变随机向量(SIRV:Spherically Invariant Random Vector)进行精确描述[2]。文献[3]研究了非高斯杂波(建模为SIRV)中的恒虚警检测,对距离单元中的纹理分量进行最大似然估计。这种信号检测算法具有恒虚警的特性,但是在低信杂比条件下的性能不佳。
文中研究复杂杂波背景和低信杂比条件下的恒虚警检测,这种基于超分辨方法的恒虚警检测过程如图1所示。用球不变随机向量对雷达杂波进行建模,其纹理分量随距离不同而发生变化。斑点协方差矩阵的知识并不先验已知,在工程应用中一般用辅助快拍数据对其进行估计[4]。接下来,对未知的局部纹理值、目标散射点复幅度和多普勒频率进行估计,为此采用超分辨方法分析信号子空间。最后采用广义似然比检验方法,实现恒虚警检测的功能。
信号子空间由控制矩阵的列确定,它包含来自目标的后向散射信号的所有多普勒分量。控制矩阵的最大似然估计不容易得到,事实上,它没有闭合形式存在,必须采用数值方法,比如期望值最大化(EM: Expectation-Maximization)算法[5]。作为谱估计器,EM算
法的精确性高于超分辨方法。但是,它的计算量过大,且存在收敛问题。因此,文中采用超分辨方法对信号子空间进行估计。MUSIC(Multiple Signal Classification)算法就是一种典型的信号子空间估计方法[6],它根据协方差矩阵的特征分解进行多普勒频率估计。但是,从特征分解解析出子空间的过程对相关矩阵的估计误差较敏感,尤其是在信号空间尺寸较小的情况下。因此实践中更多采用root-MUSIC或ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法[7],它们直接给出多普勒频率的估计,而不用最大化MUSIC伪谱。
信号子空间估计基于协方差矩阵的特定模型,因此需要知道信号子空间尺寸。对于一般距离分辨率,目标响应是其不同散射点贡献的向量和,信号子空间尺寸等于距离单元内等效目标散射点的数目。对信号子空间尺寸进行估计又被称为“源枚举”,源枚举对信号子空间估计的准确性有极大影响。在天基雷达的对海监视应用中,源枚举要考虑三点问题:第一,信杂比较低;第二,杂波回波存在较强相关性,因此不同于白噪声条件下的源枚举情况;第三,对于扩展目标来说,其各个散射点之间往往具有较强的相关性。相关杂波条件下的源枚举通常采用盖氏圆准则方法[8]。文中对白噪声条件下的基于序贯检验的源枚举方法[9]进行两点改进:通过对特征值进行校正,使得序贯检验方法可以应用于相关杂波的环境中;并进行共轭倒序阵去相关的预处理[10],消除目标散射点之间的相关性。实验表明,这种改进的序贯检验方法性能优于盖氏圆准则方法。
1 恒虚警检测
假设检测距离单元内的输出信号由N个样本组成,对应着雷达的N个连续脉冲,接收信号可以写成undefined,令矩阵undefined。L表示目标长度与地表距离分辨力的比值。忽略热噪声的影响,用undefined表示距离单元r内的目标信号回波,用undefined表示杂波回波信号。检验以下两个假设:
undefined
式中:假设H0对应只有杂波的情况,H1表示杂波中存在目标。
杂波向量可以写成undefined,其中undefined为斑点分量,其去相关时间较短。τr为纹理分量,它是实值正值随机过程,去相关时间较长,因此可以假设距离单元内的纹理分量在N个脉冲上是恒定的。这个SIRV的表示广泛应用于雷达杂波的建模,以纹理为条件的杂波向量多元分布可以写成:
undefined
根据绕射几何理论,将距离单元r内目标回波信号用undefined建模为pr个散射点的和:
undefined
目标回波信号可以写成矩阵的形式:
undefined
式中:undefined表示目标散射点反射复幅度向量,这里将undefined建模为确定但未知的向量。控制矩阵Er可以写成:
undefined
根据这些定义,每个距离单元内的信号分布可以写成undefined。为了进行下面的研究,有必要考虑信号向量的另一种形式:
undefined
式中考虑了奇异值分解Er=UrSrVHr,Ur为左奇异向量的酉矩阵,Sr为非零奇异值的pr×pr对角矩阵,VHr为右奇异向量的对角酉矩阵,undefined为一个未知且确定的向量。
以纹理分量值、散射点幅度和控制矩阵为条件,可以得到检测器在H1假设下的联合概率密度函数。根据NP(Neyman-Pearson)准则,通过平均纹理分量和信号分量得到最优检测器。NP检测器运算量较大,需要对混合分布进行积分,同时纹理分量的先验分布是未知的,因此采用广义似然比方法。将未知量建模为确定值,对其进行最大似然估计,并在GLRT(Generalized Likelihood Ratio Test)中用估计值代入计算。这样,GLRT统计量可以写成:
undefined
控制矩阵Er(Ur)的估计在下一节中详细讨论,这里讨论杂波斑点协方差矩阵M、散射点复幅度undefined和纹理分量τr的最大似然估计undefined和undefinedr),详细推导过程从略。
在现实应用中,用辅助数据集估计杂波协方差矩阵。假设存在辅助数据undefined,则归一化的杂波协方差矩阵M的估计可以写成:
undefined
在假设H1中,undefined的最大似然可以写成:
undefined
对似然计算关于undefined的导数,即:
undefined
因此有:
undefined
在H0和H1中对纹理τr进行最大似然估计,分别有:
undefined
和
undefined
式中:Qr=M-1Ur(UHrM-1Ur)-1UHrM-1,它是向信号子空间Ur上的正交投影器。将式(11)、(12)和(13)代入式(7),GLRT统计量可以写成:
undefined
将式(14)作代数变换,并写成对数的形式:
undefined
式中:PUr=Qr为向信号子空间的正交投影,PU⊥r=M-1-PUr为向杂波子空间的正交投影。
为了估计恒虚警门限,考虑统计信号处理中的结论:给定矩阵A,当且仅当A是幂等的(即A2=A),二次形式undefined服从2p自由度的χ2分布,p为A的秩。根据这个性质,式(15)中括号内比值的分子服从2p自由度的χ2分布。事实上,PUr是向p维信号子空间的正交投影器,因此它是幂等的。类似的,PU⊥r是向杂波子空间的正交投影器,它的秩为N-p。这样,式(15)中比值的分母服从2(N-p)自由度的χ2分布。因此:
undefined
式中:F(2p,2(N-p))为F分布。根据Jacobian变换,对数似然比的概率密度函数为:
undefined
对于L>1,对数似然比分布是上述分布的卷积:
undefined
根据式(17)和式(18),给定虚警概率和检测概率,就可以计算所需门限。
2 信号子空间估计
从前面的讨论可以看出,我们需要将Er(r=1,…,L)约束到信号子空间的结构,并将子空间特征向量矩阵Ur代入GLRT。也就是说,先确定信号子空间的尺寸,再估计多普勒频率,然后按照式(5)写成控制矩阵的形式,进而可以计算矩阵Ur。估计信号子空间有多种方法,本文采用ESPRIT算法。该算法可以直接给出多普勒频率的估计,因而得到广泛应用。
信号子空间的估计基于协方差矩阵的特定模型,需要信号子空间尺寸pr的知识。该知识并不先验已知,因此需要进行估计。白噪声条件下,有文献提出了基于序贯检验的源枚举方法。该方法对阵列协方差矩阵的噪声特征值上界进行预测,整体性能优于AIC和MDL方法。该方法不需要人为设定检测门限,在假设检验中检测门限自动调整,避免了人为设定检测门限带来的主观因素的影响。
在实际环境中有色(相关)杂波影响的情况下,协方差矩阵的杂波特征值将变得发散,而不再像白噪声条件下噪声特征值聚集在噪声功率附近。这种杂波特征值的发散将直接影响到序贯检验的性能(该方法利用杂波特征值的相等性来估计信号源数目特征值预测方法的性能),因此需要对特征值进行修正。
假设向量undefined是需要进行校正处理的向量,undefined是校正向量,其中的元素为向量undefined中对应元素的校正量,取校正量为:
undefined
即特征值ei的校正量为第1～i个特征值的和的平方根。设校正后的向量undefined,则有:
undefined
可以看到,第i个特征值的校正量与其前面的所有特征值及其本身有关系,对按降序排列的协方差矩阵特征值来说,杂波特征值越小,其校正量就越大,有利于减少杂波特征值的不相等性。由于杂波特征值小于信号特征值,所以杂波特征值的校正量主要由信号特征值来决定,保证不同杂波校正值不会相差太大,避免出现因校正量的差异导致校正后的特征值出现更大不相等性。
利用校正后的特征值向量,可以得到第i～N个校正后的特征值平均值:
undefined
校正后的特征值cN-n的上界为:
undefined
式中:t的确定与白噪声条件下的序贯检验方法相同。相关杂波条件下序贯检验的源枚举步骤为:
(1) 令n=1,这里n是假设的杂波特征值的重数,分别用式(21)和式(22)计算lN-n+1和cundefined。
(2) 令二元假设为:
undefined
根据第N-n个校正后的特征值cN-n与其预测值cundefined的关系来判断假设H0成立还是假设H1成立。如果cN-n大于cundefined,说明cN-n是信号特征值,判定H1成立,估计的信号源数目为N-n。如果cN-n小于cundefined,则cN-n是杂波特征值,判定H0成立,并令n=n+1,继续进行假设检验,直到假设H1成立或N=n。
各信源之间或者信源和杂噪之间存在相关性的情况下,基于序贯检验的源枚举性能也会受到很大影响。因此在应用序贯检验之前,采用共轭倒序阵去相关方法对信号源进行去相关。这种方法在只要求相对较小运算量的前提下,可以去除各信源之间和信源与噪声之间的相关性。把接收信号的协方差矩阵和共轭倒序阵的协方差矩阵求和,即可得到去相关处理后的协方差矩阵。当各信源独立的时候,经过共轭倒序阵去相关处理的信号协方差矩阵为原始信号协方差矩阵的两倍。当各信号源之间存在相关性时,基于共轭倒序阵去相关处理的信号协方差矩阵与原来的信号协方差矩阵相比,可以把信号的相关系数平均降低到原来的63%,使得运用共轭倒序阵法可以在没有明显增加计算量的前提下去除信号相关性,从而改善序贯检验对相关信号源的源枚举性能。不同于空间平滑法,共轭倒序阵法不会减少阵列的有效孔径,所以不会减少线阵可以估计的信号源个数或者影响线阵对不相关信源的估计性能。基于共轭倒序阵去相关和特征值校正预处理的序贯检验如图2所示。
3 实验
考虑表1所示的天基雷达系统配置参数,假设目标位于一个距离分辨单元内。根据这些系统参数,可以得到不同波束俯角(对应着不同距离)的信杂比,如图3所示。可以看到,信杂比在5.5～8.5 dB之间。如果在此信杂比条件下进行常规检测,则很难实现可靠检测。因此,提高雷达系统带宽并采用超分辨技术,则目标在距离和多普勒上成为若干个散射点,设其归一化的多普勒频率和能量分布比例如表2所示。
首先,考察序贯检验改进方法的源枚举性能。针对第3个距离单元进行源枚举,杂波仿真中设定SIRV模型形状参数为υ=0.5,散射点之间的相关系数为0.9。实验结果如图4所示,其中PMD为误检概率(Probability of Miss Detection),表示源数目估计值失配于真实值的概率。可以看到,由于未考虑信号源之间的相关性,特征值校正预处理的序贯检验方法误检概率较高。如果采用共轭倒序阵方法对信号源进行去相关,则盖氏圆准则方法和特征值校正预处理的序贯检验方法的源枚举性能都符合天基雷达广域监视的应用需求(5 dB信杂比条件下误检概率小于0.1),但后者整体上的误检概率低于前者。
接下来,验证基于超分辨技术的检测方法的性能,并与针对距离-扩展目标的恒虚警检测器进行比较。这种距离-扩展目标检测器未使用超分辨技术,将距离单元内散射体当作点目标处理,因此其控制矩阵缩减为控制向量。实验设定虚警概率Pfd=10-6,处理脉冲数N=32,结果如图5所示,可以看到,信杂比SCR=5 dB时,本文提出方法的检测概率Pd接近100%,而距离-扩展目标检测器的检测概率则不到90%。
4 结束语
在天基雷达对海广域监视的研究中,如何在低信杂比和复杂杂波环境下提高恒虚警检测性能是一项重要的课题。本文将杂波建模为球不变随机过程,斑点协方差矩阵通过辅助数据估计得到,并用谱估计方法估计信号子空间。然后通过假设局部纹理分量和目标散射点复幅度为确定未知的参数,对其进行最大似然估计,最后代入广义似然比检验,获得恒虚警特性。实验表明,在低信杂比和相关源的条件下,基于去相关和特征值校正预处理的序贯检验能够获得较好的源枚举性能,基于超分辨方法的检测器可以获得理想的恒虚警检测性能。
参考文献
[1]贲德,林幼权.天基监视雷达[J].现代雷达,2005,27(4):1-4.
[2]BARNARD TJ,KHAN F.Statistical normalization of spheri-cally invariant non-Gaussian clutter[J].IEEE Journal of Oce-anic Engineering,2004,2(29):303-309.
[3]CONTE E,DE MA,RICCI G.CFAR detection of distributedtargets in non-Gaussian disturbance[J].IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems,2002,2(38):612-621.
[4]ABRAHAMSSONR,SELENY,STOICAP.Enhanced covar-iance matrix estimators in adaptive beamforming[C]//Pro-ceeding of 2007 IEEE International Conference on Signal Pro-cessing,2007:969-972.
[5]CHUNG P J,BOHME J F,HERO A O.Tracking of multiplemoving sources using recursive EM algorithm[J].EURASIPJournal on Applied Signal Processing,2005(1):50-60.
[6]WILCOX D,SELLATHURAI M,RATNARAJAH T.Sub-space methods and special diversity in radars[C]//Proceed-ing of 2008 IEEE Radar Conference,2008:1-5.
[7]KOICHI I,KAZUHIKO S,HIROYUKI A.High resolutionDOA estimation using unwrapped phase information of MU-SIC-based noise subspace[J].IEICE Transactions on Funda-mentals of Electronics,Communications and Computer Sci-ences,2008,8(91):1990-1999.
[8]LEI H,LONG T,WUS J.Source enumeration for high-reso-lution array processing using improved gerschgorin radii with-out eigendecomposition[J].IEEE Transactions on Signal Pro-cessing,2008,12(56):5916-5925.
[9]CHEN WG,WONG KM,REILLYJ P.Detection of the num-ber of signals:a predicted eigen-threshold approach[J].IEEETransactions on Signal Processing,1991,5(39):1088-1098.
监视技术 篇10
ELLIPSE类似一个架在三脚架上的加速雷达, 用激光束扫描保护区域, 遇到任意透镜都会反射光, 处理器随后识别狙击手的瞄准信号.如果将几个ELLIPSE布放在政治集会或运动场中的要人周围, 狙击手的位置能够通过“三角测量法” (GPS卫星导航采用的技术) 的扫描迅速测定和定位.
EADS公司称:“系统的原理与公路中央的‘猫眼’是一样的.‘猫眼’的作用与猫的视网膜类似, 通过反射车头灯的光线照亮道路”.
讨厌被“监视” 篇11
从高一开始和他一班起，他就特别关注我：睡觉，发呆，吃东西，上课……我的一举一动好像都处在他的监视之下。我知道他是出于喜欢，但这也太过了吧。
对他谈不上讨厌，也谈不上喜欢，可我比较敏感，受不了这种被监视的感觉，于是，在QQ上和他说得很明白，还拉黑了2次，可是他还是坚持用另一个账号加我……
你们明白那种无论你做什么事背后永远会有一个人在偷偷看你的感觉吗？简直烦死了，真想戳瞎他眼睛。
吃饭的时候发短信，睡觉的时候发短信，我上课走神了，又给我发短信，提醒我。甚至连自己的成绩进步或者退步了都要发短信跟我讲。刚刚又给我发短信（新手机号被同学出卖了，告诉了他），说，“新班怎么样，要过得开心啊！！！”感觉真无语。
总之就是很烦人，总来短信。不回他嘛他就难过，说我根本不懂他的心。一个跟他关系不错我也认识的男生说，我不搭理他搞得他最近简直无心学习，天天课也听不进去总想心事。我问他想什么，他说想我什么的。真是无语啊。我还成罪人了！
他学习算不错，人也比较热心，曾经老师还让他辅导我数学，他教得很认真，可我依然不大会，他就一直用短信问我某个知识点学会了吗，要不要放学了给我辅导什么的……啰嗦得像个大妈！
该说的都说了，朋友说我应该直接对他凶点，不喜欢就不要搭理他，可是，看到他认真的样子，一脸无辜的样子，而且以前还帮过我，我真心凶不起来。眼看就快要高三了，他无微不至的关怀还在继续，甚至因为这，好多同学都在传我们的“绯闻”……真是无聊！
我想自由生活，我想没人打扰，好好用功，可是因为他，我一直觉得很不自在。
该怎么处理这件事呢？
周 周
监视技术 篇12
增强现实AR (augmented reality) 是一门融合真实信息和虚拟信息的数字媒体技术。三维注册技术是AR中的关键技术之一。近年来, 基于自然特征的三维注册技术较受研究者关注, 其优势在于:允许任意指定模板图像, 适用性高;受光照、遮挡影响小, 鲁棒性高。其劣势在于需要分析大量的图像特征, 实时性差。
在基于自然特征的三维注册技术中, 通过跟踪匹配帧间特征点计算单应矩阵, 进而求解世界坐标系, 是一种常用的研究方法。全红艳等人提出了一种匹配帧间特征点的新方法[1], 提高了特征点匹配速度;Li Xinyu利用神经网络对特征点匹配进行了优化[2], 提高了跟踪阶段的计算效率;陈明等人将K聚类算法和轮廓检测技术引入跟踪阶段[3], 但是该方法对图像精度要求较高;黄诗华等人使用模式识别中的分类方法来取代K-D树算法[4], 减轻了实时计算压力, 但是系统必须事先进行离线训练;陈鹏等人将仿射重投影与三维跟踪相结合[5], 提高了三维注册的健壮性和精确性。
使用此方法计算出的单应矩阵都存在积累误差问题, 该问题轻则影响三维注册的精准性, 重则直接导致注册失败。针对该问题, 多数研究者采用了重新检测策略:每隔固定帧数引入检测阶段来消除积累误差;或者在误差较大导致跟踪失败后, 重新引入检测阶段来精确定位特征点。该策略从根本上解决了积累误差问题, 是一种简单可行的解决方案。然而, 由于检测阶段与跟踪阶段的计算负担有较大差距, 因此每当系统切换至检测阶段时, 视频流都将产生严重的顿卡现象, 影响用户体验, 具有改进价值。
针对采用重新检测策略时的问题, 本文提出了特征点可信度和主监视窗的概念, 并设计相应的调控策略, 减少了检测阶段的计算负担, 缩小了两阶段之间的注册速度差, 最终缓解了视频流产生的顿卡现象。同时, AR系统的整体实时性也得到了提高。
1 相关技术
1.1 三维注册的一般流程
求解三维注册问题的核心在于求解每一帧的摄像机投影矩阵。一旦投影矩阵得解, 虚拟物体的位置信息即得解, 系统在相应位置绘制虚拟物体后, 三维注册即完成。投影矩阵可通过单应矩阵计算得到。因此, 求解三维注册问题可转化为求解单应矩阵问题。
三维注册的一般流程的算法描述如下:
输入:模板图像I;摄像机获取的图像F (t) 。
输出:单应矩阵H (t) 。
方法:
检测阶段:
(1) 对L进行特征点检测, 得模板特征点集P;
(2) 对F (t) 进行特征点检测, 得帧特征点集PF (t) ;
(3) 将P与PF (t) 进行匹配, 得匹配集M (t) ;
(4) 根据 (3) 的结果计算得到H (t) 。
跟踪阶段:
(5) 根据PF (t-1) 跟踪得PF (t) ;
(6) 将P与PF (t) 进行匹配, 得匹配集M (t) ;
(7) 根据 (6) 的结果计算得到H (t) 。
一般而言, 系统只在预处理阶段, 即t=0时执行一次步骤 (1) - (4) , 之后循环执行步骤 (5) - (7) 。随着t不断增大, 误差积累现象越来越显著, 需要采用某种策略来应对。
若采用重新检测策略, 则系统在循环若干次步骤 (5) - (7) 后, 重新执行一次步骤 (2) - (4) , 使t归零, 消除积累误差。但是, 由于步骤 (2) 耗时较长, 步骤 (5) - (7) 耗时较短, 因此执行步骤 (2) 时视频流将出现顿卡现象。
1.2 三维注册支撑技术
本节将简单阐述为实现本文提出算法所采用的支撑技术。
特征检测是基于自然特征的三维注册中最重要的支撑技术, 其中以点检测技术最为常见。本文采用的特征点检测算法是Bay等人提出的SURF (Speeded Up Robust Features) [6]。SURF通过构建尺度空间来提取特征点, 并通过确定特征点主方向和描述符, 来保证图像的旋转不变性和光照不变性。SURF被认为是一种快速有效的特征点检测与描述方法。
特征匹配的任务是对于给定特征, 于另一特征集中寻找与之相似度最高的目标, 并对两者加以关联。本文采用的BBF (Best Bin First) 是一种常用的改进K-D树最近邻搜索算法。由于该算法得到的匹配集中存在误匹配, 因此, 该过程可称为初匹配。
计算单应矩阵需要4对线性无关的点对, 并且这些点对包含误匹配点对的概率必须足够小。本文采用的随机抽样一致性算法RANSAC (random sample consensus) [7,8]的算法思想为:随机抽样建立初始化模型并评估其他元素, 将适用的元素加入模型;模型更新后继续随机抽样。以上步骤执行若干次后, 将得到一个正确率正相关于执行次数的模型。在本文中, 该模型即为单应矩阵。因此, 该过程可称之为精匹配。
虽然检测阶段计算结果较精确, 但是计算速度较慢。因此, 在误差允许范围内, 研究者通常在检测阶段之间插入计算速度较快的特征跟踪阶段, 使系统的整体实时性得到改善。本文采用了江志军等人提出的一种基于图像金字塔的光流跟踪算法[9], 通过不断分解帧来降低帧间运动量, 最终求解光流, 完成跟踪。
2 改进的检测阶段算法
2.1 特征点可信度的引入
过去的相关研究并不关注某一对特征点对在一段时间内的持续表现。在实际应用中, 受摄像机精度、模板图像大小等条件制约, 基于视频的AR系统目前较多应用于近景注册环境中, 注册环境的变化较为平稳。据实验数据分析, 在摄像机和模板位姿变化相对连续、平稳时, 在一段时间内, 部分点对将频繁出现于匹配点对集中。这些点对通常在该注册环境下具有强特征, 因此能够持续进入匹配点集, 最终持续影响一段时间内单应矩阵的计算。该持续影响不仅包括匹配正确部分对计算的持续支持, 也包括匹配错误部分的持续干扰。因此, 本文向模板特征点引入可信度概念, 使特征点对的对三维注册的影响具有累积性。特征点可信度不仅降低了不可信点对的计算规模, 也为下文主监视窗的行为提供了数据支持。
对给定模板图像I使用SURF, 可得特征点集P。在初匹配阶段, P根据匹配成功与否, 可划分为一对互补子集, 分别记为Pfs与CPPfs。在精匹配阶段, 同理可划分得互补子集Pss与CPPss。对于P中的任一元素p, 引入可信度wp∈[0, wmax] (wmax>0) , 其初始值为0。本文提出一种短期调控策略来修改wp:
其中, d为增重因子, 可设置d=wmax/4;k为衰减系数, 可设置k=0.5;a为衰减指数, 可设置a=2。
该策略可以被如此描述:在一段时间内, 在初匹配阶段, 与注册相关的点可信度将线性增加, 与注册无关的点可信度将指数级衰减;在精匹配阶段, 最终保留的点可信度将被设置为最高, 被淘汰的点可信度将多重衰减。使用该策略, 可以将注册依赖点的可信度维持在较高水平, 并对与注册无关点的可信度, 尤其对是干扰注册的误匹配点的可信度, 具有持续的强抑制作用。
2.2 主监视窗的建立
过去的相关研究在检测阶段中, 多数选择对当前帧进行全局特征提取。其优势在于能够最精确地提取图像特征, 而劣势在于计算速度较慢。以SURF为例, 表1是其检测不同规格的同一幅图像的速度对比数据。
由表1可知, SURF的计算速度负相关于其计算规模。对于目前普遍为640×480的视频帧而言, 虽然SURF是一种目前较快的特征点检测算法, 但是仍然无法将检测速度控制在100 ms以下, 难以保证AR系统要求的高实时性。特征点检测的低速导致检测阶段整体低速。过于低速的检测阶段和高速的跟踪阶段不断切换, 产生上文所述的视频流顿卡问题。
在目前难以大幅度提升特征点检测算法性能的前提下, 要提升特征点检测速度, 必须设法降低其计算规模。考虑到抗遮挡能力是基于自然特征的三维注册技术的主要技术特征之一, 本文提出了一种基于图像划分的主监视窗概念:在视频帧的局部划分出一个区域, 称之为主监视窗;其余部分视作被遮挡, 不参与计算。若根据主监视窗中的特征即可计算单应矩阵, 则直接计算;若无法完成计算, 则不断扩展主监视窗, 直到达成计算条件。
定义1在图1中, 在t时刻, 对原始大小为640×480的当前帧F (t) 使用Open CV中的cv Set ImageROI函数进行分割, 设割点c (t) = (xc (t) , yc (t) ) , 割边分别为l (t) 和h (t) , 可得局部区域F0 (t) , 称之为主监视窗。
t=0时, 对F0 (t) 进行初始化:F0 (t) 的区域面积为F (t) 的1/4, 位置为F (t) 的正中心, 即l (0) =320, h (0) =240, c (0) = (160, 120) 。
在t时刻, 对F0 (t) 使用SURF, 可得包含若干个特征点p0的特征点集P0 (t) 。根据P0 (t) 建立K-D树, 使用BBF算法进行初匹配, 可得初匹配集M0 (t) 。若M0 (t) ≠, 则对于M0 (t) 中任一关系〈p0, p〉, 在模板图像I中都存在wp与之对应。设精匹配阈值为T。若仅考虑F0 (t) 恰好包含I中足够的可信特征点的情况, 即∑〈p0, p〉∈M (t) wp≥T时, 使用RANSAC算法进行精匹配, 根据结果即可计算单应矩阵H (t) 。
2.3 主监视窗的扩展策略
考虑一种更加普遍的情况:当模板图像的大部分或完全不存在于主窗口的监视范围时, 此时主监视窗无法捕捉到足够的可信特征点, 即∑〈p0, p〉∈M (t) wp小于精匹配阈值, 该算法失效。因此, 本文提出一种主监视窗扩展算法:当主监视窗的数据无法完成计算单应矩阵时, 主监视窗临时向一个方向扩展范围, 称扩展区域为分监视窗;其余部分仍视作遮挡。将主监视窗和分监视窗的数据合并后, 校验精匹配阈值。重复上述过程, 直至完成计算或者完成遍历。
要实现上述算法, 必须完成以下三个步骤:
(1) 对当前帧剩余部分进行快速划分。本文将剩余部分划分为四个区域, 计算每个区域的分割信息, 以便需要时对目标区域进行快速分割。
如图1所示, 在t时刻, 根据F0 (t) 将F (t) 的剩余部分划分为4个局部区域, 称之为F1 (t) 、F2 (t) 、F3 (t) 、F4 (t) 。因为F0 (t) 已知, 因此上述区域的分割参数皆可求解, 如表2所示。
根据以上分割参数, 使用cv Set ImageROI函数可快速分割出目标区域。
(2) 确定主监视窗的扩展方向及扩展顺序。本文认为, 考察主监视窗中通过初匹配的特征点对的分布情况和可信度, 对确定扩展优先级具有指导意义。若在某个方向上特征点对聚类程度较高, 则认为模板图像位于此方向的概率较高, 主监视窗优先向此方向扩展。
在t时刻, 以F0 (t) 的中心点c (t) +0.5 (l (t) , h (t) ) 为坐标原点, 像素点横坐标递增方向为x轴正方向, 像素点纵坐标递增方向为y轴正方向建立直角坐标系, 将其第一至第四象限记为D1、D2、D3、D4, 分别对应F1 (t) 、F2 (t) 、F3 (t) 、F4 (t) 。统计∑〈p0, p〉∈Dwp并排序, 确定扩展优先级。
(3) 合并主监视窗和分监视窗的初匹配点集。本文算法通过合并两者的数据来体现前者的扩展。根据步骤 (2) 确定的优先级, 依次扩展主监视窗在合并数据前, 需要对分监视窗的匹配点对集进行坐标还原。在合并数据后, 对新的初匹配点对集进行精匹配阈值校验。若经过四次扩展依然无法求解单应矩阵, 则认为模板图像并不存在于当前帧中。
在t时刻, 根据割点坐标, 可求解每个局部区域的偏移向量:
设F1 (t) 的扩展优先级较高。对F1 (t) 使用SURF, 可得包含若干个特征点p1的特征点集p1 (t) 。根据p1 (t) 建立K-D树, 使用BBF算法进行初匹配, 可得初匹配集M1 (t) 。若M1 (t) ≠Ø, 则对于M1 (t) 中任一关系。设Msum (t) 为初匹配点对集并集, 其元素为〈psum, p〉, Msum (t) =M0 (t) ∪M1 (t) 。校验, 若为真, 则使用RANSAC算法进行精匹配, 根据结果即可计算单应矩阵H (t) ;若为假, 则选择次优先级的区域, 重复上述过程。若Msum (t) =∪4i=0Mi (t) , 仍为假时, 判定H在当前条件下无解。
2.4 主监视窗的缩放与平移策略
若模板图像确实存在与当前帧中, 对于本文算法而言, 最好情况为首次检测便完成计算, 即仅通过主监视窗便可求解;最坏情况为经过五次检测完成计算, 即需要扩展四次方可求解。另外, 图像分割将破坏割边附近的图像特征, 若切割位置长期不变, 计算成功率将受到影响。因此, 有必要引入一种主监视窗的缩放与平移策略, 尽可能使主监视窗对模板图像进行自适应跟踪, 最终使完成计算时的扩展次数尽量少。本文认为, 对于当前帧的主监视窗位置而言, 上一次的主监视窗位置与上一次计算成功所依赖的精匹配集信息最具影响力。因此, 在割点坐标在考虑越界问题后, 当前帧主监视窗位置可由上述两条件求出。另外, 若上一次计算仅通过主监视窗便可求解, 则认为主监视窗已经较为精确地捕捉到了模板图像, 因此主监视窗尝试缩小, 进一步降低运算规模;反之, 则尝试扩大, 使主监视窗尽量包含更多的图像信息, 以期下一帧检测时无需扩展便能求解。
设下一次检测时刻为t+Δt;设Δl、Δh为F0 (t) 的缩放基数, 可设置Δl=4, Δh=3;设s为F0 (t) 的缩放临界系数, 可设置s=0.2。若Msum (t) =M0 (t) , 则F (t+Δt) 的两条割边:
设t时刻, 成功计算H (t) 所依赖的精匹配集为E (t) , 其元素为〈pe, p〉;设z为运动系数。则F (t+Δt) 的割点
至此, l (t+Δt) 、h (t+Δt) 及c (t+Δt) 俱得解, F0 (t+Δt) 完成了缩放与平移。
3 本文注册流程
3.1 总体流程
本文实现的三维注册算法在总体结构上可分为检测阶段和跟踪阶段。在检测阶段, 通过进行计算较复杂的特征点检测, 系统可获取较精确的特征点描述信息;在跟踪阶段, 通过进行匹配较快的跟踪算法, 系统可较快地获取特征点描述信息。具体工作流程如图2所示。
由图2可知, 系统在特定条件下能够迅速完成阶段转换。两个阶段交替执行, 在功能和效果上达成互补, 共同实现三维注册。
3.2 改进的检测阶段算法流程
本文对检测阶段的算法进行了改进, 优先分析有效数据较多的局部图像, 主要体现在对主监视窗的分割、扩展和调控策略。具体工作流程如图3所示。
由图3可知, 本文改进算法根据主监视窗的扩展与否分别进行了算法设计;同时, 制定了相应的策略来调整主监视窗, 使之尽可能在较少扩展、甚至不扩展的条件下, 能够得到足够的数据来支持单应矩阵的计算。因此, 本文改进算法能够有效降低检测阶段的计算规模。
4 实验验证
本文实现的三维注册方法的实验环境如下:
硬件环境:CPU为Intel Core i5-2320 3.00GHz、显卡为NVIDIA Ge Force GTX 560、内存为4GB的台式计算机一台, 普通PC摄像头一只;
系统环境:Windows 7操作系统;
编程环境:Visual Studio 2008, 使用Open CV 2.1库、Open GL3.1库和GSL 1.8库。
4.1 SURF分割提取实验
本实验用于验证分割当前帧完成注册的可行性。设计实验如下:
在t=0时, 按2.2节介绍的方法建立了主监视窗F0 (0) , 并根据F0 (0) 完成了当前帧F (0) 剩余部分的分割。对以上目标分别使用SURF特征点检测, 统计实验数据如表3所示。
其中, Fs (0) 由F0-4 (0) 的数据合并而成。由表3可知, Fs (0) 中包含的特征点数量占Fs (0) 的76.4%, 说明在5次分割后, 当前帧的特征仍然保存较完整。另外, 由于检测面积较小, F0 (0) 在较短时间内获取占Fs (0) 23.1%的特征点, 达到221个。计算单应矩阵需要至少4对点对。此221个特征点与模板图像匹配了18对点对, 完全可以满足计算要求。随着主监视窗对模板图像的持续跟踪, F0 (t) 匹配集中的有效点对将进一步增加。因此, 分割当前帧的方案, 在提供足够数据的同时降低计算规模, 具有可行性。
4.2 多环境注册实验
本实验用于验证本文实现的AR系统在多环境下的注册效果。设计实验如下:
任取某本教材的封面作为模板图像, 分别在旋转、遮挡、光照条件改变的情况下进行注册。注册效果如图4所示。
由于本文选用SURF进行特征点检测, 在以上三种条件改变时, SURF仍然能够识别变化后的特征点。因此, 系统在上述情况下, 仍然能够在模板位置正确画出虚拟物体———旋转的地球。
4.3 主监视窗扩展实验
本实验用于验证本文为主监视窗设计的调控策略的有效性。设计实验如下:
对在摄像机范围内自由移动的模板图像进行100次检测阶段实验, 统计每一次注册需要扩展的次数。实验数据如图5所示。
其中, 0~4代表完成本次注册需要扩展0~4次;-1代表注册失败。表4统计了在100次实验中5种情况出现的次数。
由图5及表4知, 在条件允许情况下, 注册成功率在90%以上。主监视窗扩展0~1次的情况占主要部分, 达到73%;扩展3~4次的情况较少, 并且由于调控及时, 并不连续出现。以上结果证明本文设计的主监视窗调控策略确实有效。
4.4 顿卡现象缓解效果实验
本实验通过测试算法改进前与改进后的注册耗时来验证顿卡现象的缓解效果。设计实验如下:
为了使实验效果较为直观, 分别对算法改进前后的系统进行每10帧重新检测的注册实验, 注册稳定后统计每帧耗费时间。对两者稳定后的400帧分析, 如图6所示。
在图6中, 由于每10帧重新检测一次, 因此每10帧的第1帧由检测阶段计算得到, 耗时较长, 在曲线图中表示为脉冲;其余90%的帧由跟踪阶段得到, 耗时较短。在图6 (a) 中, 检测阶段的耗时长期保持在300 ms以上。在图6 (b) 中, 多数检测阶段中的主监视窗扩展次数较少, 耗时稳定在100 ms水平;少数检测阶段由于扩展次数较多而耗时较长, 但是在下一次检测阶段, 由于受到本文设计的主监视窗策略调控, 耗时迅速得到控制。算法改进前后的平均帧率数据及比值如表5所示。
由表5可知, 改进后算法的两阶段平均帧率比值有较大提高;若选择特征较简单的图像模板, 该比值将进一步提高。在系统实际工作中, 该改进表现为顿卡现象得到了缓解。
4.5 注册速度对比实验
本实验通过对比四种注册方法的注册速度, 来验证本文算法的实时性。设计实验如下:
在较为严格误差控制 (跟踪阶段较短) 的条件下, 使用表6所示的四种方法分别进行注册实验。
分别对四种注册方法的实时FPS进行统计, 如图7所示。
由图7可知, 方法1未采用跟踪算法, 虽然整体注册精度最高, 但是注册速率非常低;方法2和方法3的注册速率尚可, 但前者存在较严重的顿卡现象, 后者的特征检测算法精度不高;方法4 (即本文方法) 的注册速率较高, 能够维持在15~20帧/秒, 比其他算法更为快速稳定。若注册环境 (光照、遮挡条件等) 较为理想, 可适当增加检测阶段步长, 使视频流速率提高至25帧/秒的水平。该实验证明, 本文改进算法实时性能够满足AR系统要求。
5 结语
在AR系统中, 三维注册将直接影响虚拟物体的真实性, 系统对其实时性、准确性有较高要求;同时, 在三维注册中, 特征检测耗费大量的系统资源, 计算速度较慢。针对以上矛盾, 本文方法在检测阶段降低了特征检测的计算规模, 并辅以计算速度较快的跟踪阶段, 共同完成三维注册, 使系统在使用重新检测策略时, 不仅整体效果更加平稳流畅, 也提高了系统实时性。然而, 当模板图像长期游离于摄像机范围外时, 系统将持续遍历当前帧, 导致视频流帧率较低。因此, 本文提出的三维注册算法还存在进一步完善的潜力。
参考文献
[1]全红艳, 王长波, 林俊隽.增强现实中虚实结合的新方法[J].机器人, 2008 (6) :561-565.
[2]Li Xinyu, ChenDongyi.Augmented reality in e-commerce with markerless tracking[C]//Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Information Management and Engineering, 2010:609-613.
[3]陈明, 陈一民, 黄诗华, 等.增强现实中的视频对象跟踪算法[J].计算机工程, 2010 (12) :229-231.
[4]黄诗华, 陈一民, 陆意骏, 等.基于机器学习的自然特征匹配方法[J].计算机工程, 2010 (20) :182-184.
[5]陈鹏, 管涛.基于仿射重投影的增强现实三维注册方法[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2010 (3) :480-486.
[6]Bay H, Tuytelaars T, Van G L.SURF:Speeded up robust features[C]//Proceedings of ECCV 2006.Graz, Austria:[s.n.], 2006.
[7]Yang Shaowen, WangChiehchih, ChangChunhua.RANSAC matching:Simultaneous registration and segmentation[C]//Proceedings of 2010IEEE International Conference on Robotics and Automation.Taiwan:[s.n.], 2010:1905-1912.
[8]刘毅.基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认[J].重庆邮电大学学报:自然科学版, 2010 (3) :381-385.