1 引言

边境向来是各国的防守重地，其稳定与否直接关系到国家的公共安全。随着中国改革开放的进一步加深，边境上的贸易日益频繁，潜在危机也黯然四起，犯罪活动时有发生。云南毗邻越南、老挝、缅甸三国，边境线绵延4000多公里，复杂的边防情况影响着对边境地区的有效管理。在禁毒的高压态势下，毒品犯罪分子的藏、运毒手法不断翻新，给禁毒工作增加了难度。境外是主要的毒品生产基地，其辖区地形复杂，又无天然屏障，出入境便道多，境内外各种走私贩毒分子千方百计绕关避卡，梦想把这些便道变成他们走私贩毒的“黄金通道”。面对这些问题，推进信息化建设，依靠科技手段缉毒，在四千里边防线上织出一张信息监控网络刻不容缓。

新型超分子水杨酸联合面部护理治疗寻常型痤疮疗效观察………………段静娴，王 燕，马 琼，陈丽华，孙素姣（60）

二是巩固和完善农村基本经营制度，走共同富裕之路。这就需要适应新形势，处理好生产力和生产关系，经济基础和上层建筑之间的关系。落实第二轮土地承包到期后再延长30年的政策与完善农村承包地“三权分置”制度，为农地承包者和生产经营者稳定预期。对“三块地”改革试点经验进行系统总结，为城乡融合发展破除壁垒。坚持发展壮大农村集体经济，全面开展农村集体资产清产核资、集体成员身份确认，在条件适宜的乡村推动“资源变资产、资金变股金、农民变股东”的集体经营性资产股份合作制改革，探索农村集体经济新的实现形式和运行机制。

近年来无线通信技术发展迅速，基于无线传输手段的视频监控以其特有的灵活性已成为视频监控新的发展方向。针对边境监控点分散、与监控中心距离较远，且被监控对象不固定的特点，利用传统有线网络的视频监控技术，成本高且难以实现。无线监控和传统的监控方案相比，能够避免大量的布线工作，节省施工费用，具有重定位能力强，灵活性高，安装周期短，维护方便等优点。在此，我们选用具有双核优势的TMS320DM6446为系统处理器，在ARM端实现基于Linux系统的多线程应用程序，负责视频录放、用户界面控制、基于无线自组网的视频信号的网络传输、外围器件控制等；而在DSP（数字信号处理）端完成基目标的检测与跟踪、H.264视频编码及入侵报警，并且通过无线MESH自组网将实时监控信息传输到监控中心，很好地对这些“黄金通道”进行实时、准确和全方位的监控，有效地打击了边境地区走私贩毒的问题。

2 系统指标

2.1 主要研制目标

本设计的主要目标是研制出基于无线传输的边境视频监控装置，同时具有智能化、网络化的功能，边境视频监控系统在监控范围内出现可疑目标时，执行相应操作：对CCD采集的原始图像，首先进行图像预处理、目标检测等操作，然后将检测到的结果通过H.264编码压缩，经由USB WIFI模块，通过MESH无线自组网形式传输到以太网络，最终实时监控信息传送到监控中心。监控中心在收到报警信息后，根据这些前端采集的信息进行判断，及时采取行动，制止犯罪活动发生。

2.2 系统指标

1）能实现简单运动目标的跟踪与检测。

2）图像像素为720*576（场）。

颠覆型技术重新定义和诠释了开放大学建设的必要性，促进了大学教育资源的高度整合和民办教育机构的兴建．传统教育的劣势凸显了互联网时代教育改革的必要性，互联网技术的快速发展及大众对其更广泛的使用需求加快了“互联网+教育”模式在实践中的迅速普及．解决公平教育矛盾需要长时间的实践与先行，绝对公平的教育环境原则上是不存在的，但利用“互联网+教育”模式能够最大程度上使这一境况获得改观，其背后受到颠覆型技术快速发展带来的影响．颠覆型技术引动新时代教育理论的革新，体现了人类进入互联网时代对高品质教育的理性要求．

5.2.2 图像的腐蚀与膨胀

4）MESH节点间的传输距离大于25km（无障碍物），传输速度大于2M。

为提高助教效果，教师应该对家长助教活动进行评价，撰写评价心得或者案例分析，把自己的意见与助教家长进行交流，争取与家长达成共识，让今后的家长助教活动达到更高的水平，也为以后更好地利用家长资源做好准备，提高家园合作的质量。

3 系统方案

3.1 系统简介

本设计给出的无线自组网边境视频监控系统终端是基于SEED-DTK6446实验平台。系统组成主要包括TMS-320DM6446开发板，以及配套的外围设备CCD头、LCD液晶显示器和ATA 40G硬盘，此外还有自配的电源。可以看出，CCD摄像机采集到的模拟视频信号，经过视频采集卡处理后传入视频解码器TVP5150内，通过A/D转换，然后把转换后的数字视频信号输入到DM6446视频处理子系统的前端进行预处理。经过Codec Engine编码为H.264的数据流后，通过USB2.0总线端口送入MESH无线自组网，并利用其高性能、多跳规模组网和优秀的移动组网能力实现远距离中继式广播传输，每个节点既可接收数据也可发送数据，最终经过Internet网络将采集到的视频数据传送到监控中心。监控中心通过Internet访问这些数字流，可以得到前端拍摄到的视频信息，当采集到的图像出现可疑入侵时，系统立即向监控中心发送报警信息。监控中心通过观察传送回来的视频信息识别是否为犯罪分子，进而实现对这些走私、贩毒“黄金通道”的24小时全方位监控，遏制犯罪活动，保护人民财产和生命安全。其系统框图如图1所示。

粘液腺囊肿被视为口腔科疾病之一，它是一种口腔粘液腺导管因受到外伤后发生破裂，涎粘蛋白分泌物潴留于腺体组织内，所引起的腺泡逐渐膨胀而形成的囊肿。囊肿多发生于下唇，其次是舌尖、舌腹部以及颊粘膜等处。症状为局部肿胀，患处有淡紫蓝色半透明且质地柔软的囊性肿块，易破溃，破溃排出液体数日后会反复发作，病程可数天到数月。本文在梳理腺上皮和粘液腺的组织细胞学知识的基础上，综合分析了粘液腺囊肿这种疾病的治疗方法以及各种方法的优点和不足。

  

图1 系统框图

3.2 系统各模块功能介绍

本系统采用基于Davinci技术的拥有ARM+DSP的双核结构的DM6446硬件平台，包括采用ARM926内核的ARM子系统，采用C64x+核的DSP子系统，视频处理子系统（VPSS）和系统控制模块，同时还有丰富的外设接口［1～3］。根据功能的不同，主要有以下模块：

1）处理器模块：包括ARM926EJ-S内核和C64x+DSP内核。ARM内核用于实现系统的控制，如由音视频A/D转换芯片（AIC23、TVP5150）将模拟音视频信号转换成数字音视频信号，分别输入到DM6446的音频串行接口和VPSS的CCD控制器，实现音视频采集，控制MESH模块进行数据传输和外围接口芯片的正常工作；DSP内核要用于图像预处理、目标检测、视频压缩算法的实现，如：基于FVID驱动模型的视频采集、基于H.264的视频压缩编解码。

2）视频输入模块：包括视频处理前端，用于实现前端视频信号的采集。它将CCD摄像头采集到的视频图像经过A/D芯片转换之后，以10位ITU-RBT.656标准的YCbCr信号输入到TMS-320DM6446平台的CCD控制器。

2）检查当前段的上下两行是否存在重叠并且没有标记过的区域。如果不存在，就把当前段弹出堆栈；如果存在（目标段③），标记该段作为“种子段”并且将其压入堆栈；

4）无线自组网模块：用于视频的网络传输，实现在监控中心可以实时监控前端采集的视频图像。本系统采用MESH无线自组网形式，使用主流传输协议RTCP、RTP实现视频监控系统。

乙组40例患者应用紫杉醇联合顺铂治疗，即给予患者静脉滴注135 mg/m2紫杉醇+25mg/m2顺铂。

5）电源模块：满足整个视频监控系统的供电需求。本系统采用太阳能和风力相结合的发电系统供电方式。供电系统最少要保证在阴雨天，能给每一个监控点的前端所有设备提供24小时的电力。太阳能供电系统由太阳电池组件构成的太阳电池方阵、太阳能充电控制装置、逆变器、蓄电池组构成。太阳电池方阵在晴朗的白天把太阳光能转换为电能，给负载供电的同时，也给蓄电池组充电；在无光照时，由蓄电池给负载供电。

考虑到上述假阳性和假阴性分析结果引起的风险，除QFR外，临床还应结合患者的临床病史、症状、其他诊断结果和临床医师的专业判断来综合评价冠状动脉血管功能[29]。

6）避雷模块：保证系统在恶劣天气和环境下的可靠性和安全性。将其他模块安装在避雷模块保护范围内，且接地电阻不大于10Ω。

4 系统的硬件设计

4.1 主控芯片选择

TMS320DM6446（以下简称DM6446）是TI公司于2005年12月推出的高集成度视频处理芯片，业界称为达芬奇（Davinci）数字媒体片上系统（DMSoc）。DM6446具有高性能的TMS320C64+DSP（600MHz）和 精 简 指 令 集 的 ARM926EJS（300MHz）的双核体系结构，其中ARM时钟高达297MHz，DSP时钟高达594MHz，处理速度高达4752MIPS，这些性能能够充分满足视频处理实时性、运算量的需求。此外，TMS320DM6446还包括一个视频处理子系统（VPSS），同时带有图像协处理器（VICP）和各种丰富的外设［4］。因此我们选用TMS320DM6446作为该系统硬件设计的核心。

其中，视频处理子系统（VPSS）为外部的图像处理设备（如图像传感器、视频译码器等）提供了一个输入接口——视频处理前端（VPFE），同时为显示设备（如模拟SDTV显示、数字LCD面板、HDTV视频编码器等）提供了一个输出端口——视频处理后端（VPBE），支持图像缩放，自动聚焦/曝光/白平衡，颜色滤波阵列（CFA）插值、隔行逐行转换、画中画和屏幕显示（OSD）数据混合等一系列图像处理功能［5～7］。且VPFE由CCD控制器（CCDC），预览图像处理器引擎（预览），硬件3A统计发生器（H3A），缩放和直方图模块组成。VPBE由屏幕显示（OSD）和视频处理引擎模块组成。

除了以上几个主要模块外，DM6446还包括：2个可配置的视频口；1个10／100M的以太网MAC接口；1个IIC总线接口；1个音频串行端口（ASP）；2个64位的通用计数器；1个64位的看门狗计数器；多达71脚的通用I／0口；3个UART接口；3个脉宽调制器和2个外部存储器接口等外围电路。图2为DM6446的平方台框图。

  

图2 DM6446平方台框图

4.2 视频输入模块

视频输入系统的核心器件为TVP5150PBS。它是一款高性能的视频解码器，可将NTSC、PAL视频信号转换成数字色差信号（YUV422），支持两个复合视频（CVBS）或一个S-Video（Y/C）输入，并分别经并口和IIC口输出。输出格式为ITU-R BT.656，并支持Macrovision复制保护以及高级的VBI功能。TVP5150PBS还具备了封装小（32-Pin TQFP）、功耗小的特点。在本系统中使用了两片TVPS5150PBS，每片只使用了1路的复合视频信号［8］。

视频输出采用了DM6446片内的四路10位的DAC输出，实现了CVBS或VGA输出。其中CVBS输出接口使用了1路DAC，VGA输出接口使用了3路的DAC。当配置为VGA输出接口时，还使用了行、场同步信号HSYNC和VSYNC。

图3是TVP5150与TMS320DM6446的连接图。图3中处理TVP5150A芯片的视频输入，TMS320DM6446的视频接口可以配置为9位的BT.656接口。

  

图3 TMS320DM6446与TVP5150PBS连接图

4.3 无线自组网模块

无线MESH网络本质上是一种Ad-hoc网络，它既有路由功能又可作为接入点AP提供信号覆盖，能够同时实现发送和接受通信信号，并且每个MESH节点都能与一个或多个对等节点进行直接通信［9］。MESH其网络结构本身的特性使得无线MESH网中无线节点具备自动配置、自动发现和动态路由连接的能力，消除单点故障对业务的影响，提供冗余路径；能够将传统WLAN的“热点”覆盖扩展为更大范围的“热区”覆盖。另外，采用MESH结构的系统，信号能够避开障碍物的干扰，使信号传送畅通无阻，消除信号覆盖盲区。这些特点都非常适合于边境复杂的环境，有利于实现全方位的监控，因此本系统采用的是基于混合架构的无线MESH的视频传输方式。

混合架构的无线MESH网络是一种基于基础结构/骨干无线MESH网络和基于客户端无线MESH网络的组合。MESH客户端在与其他MESH客户端进行直接MESH通信时，可以通过MESH路由器访问网络。基础结构提供了与其他网络（如Internet、WIFI、WiMAX、蜂窝网、传感器网络等）的互联，而客户端的路由能力在无线MESH网络中提供了更好的连通性和更大的覆盖范围。

如图4所示，是WLAN与MESH网络互联结构图。WLAN和MESH网络的互联是通过底层的802.11协议的通信实现的，WLAN的AP向无线MESH节点提供信号覆盖，由WLAN发送而来的视频数据由节点的路由功能转发到相邻的MESH节点，形成信息的多跳传输，能很好地解决野外视频传输的问题。通过这种多跳的自组网网络，可将前端采集到的视频信息实时的传输到监控中心。

  

图4WLAN与MESH网络互联结构图

图5 中是视频无线传输结构图。由图可以看出，DM6446通过自带的以太网媒介访问控制器（EMAC）模块与MESH网络相连，把处理后的视频流传入以太网络，经过多跳传输，最终显示在监控终端。在具体实现过程中，对于无线MESH网络的搭建，须做以下工作：首先，根据MESH节点的信号覆盖范围和周围障碍物的阻挡情况，放置MESH节点，并根据信道的工作频率安装射频天线。其次，在节点通电启动之后，通过管理软件在服务器办卡上统一给节点分配同一网段的IP地址。最后，利用测试软件测试MESH网络覆盖范围内的场强的强弱，以此来调整节点的天线方向和类型，以达到最佳性能。

远吹疏疏奏竹房，乱撩松友发清狂。云抱(“抱”，《全宋诗》作“拖”)雨阵沿山至，岩溲泉声走涧长。和我微吟似音律，续他高韵费思量。谁人宅院遗簪处，碧玉横钗十二行。(后集卷一四松门)

  

图5 视频无线传输结构图

5 系统软件设计

5.1 概述

无线视频监控装置所面临的环境总是处于比较复杂的动态环境之中，并且不同的跟踪系统其任务也有所不同，这就决定了所需各种实现算法，但是它们的基本原理、关键技术以及核心算法是相似的［10］。

一个普通的无线视频监控装置前段一般包括以下几个方面：视频采集、目标检测、网络传输等。本系统基于DM6446平台搭建了一个具备视频采集、处理、编码、传输与解码等整套功能的智能视频监控演示系统。我们设计的系统实现流程图如图6所示。

  

图6 系统实现流程图

5.2 目标检测

目标的检测是智能视频监控中的关键算法之一，其检测结果将直接影响后续处理的有效性。目标检测将视频图像分割成目标区域和背景区域，分析连续视频帧之间的变化部分，提取出目标的特征。

图像腐蚀的作用是消除物体的边界点，消除小于结构元素的噪声点。其基本原理如下：

背景差法（Background Subtraction）是最早被广泛应用的方法之一。背景差法在背景图像已知的情况下，计算背景图像与当前图像的差值图像，通过对差值图像取门限来检测出目标。帧差法计算前后两帧图像的差值图像，通过对差值图像取门限来检测出运动目标。帧差法的缺陷在于检测出的目标中间往往有很大的空洞，而且在目标的后面有鬼影。高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）是动态场景目标检测问题中最受关注的方法之一。

对于形态学操作后的分割图，我们对其应用连通区域检测来标记所有属于同一个连通区域内的像素点，然后求出不同连通区域的面积，取最大的那块区域为我们寻找的运动物体。寻找最大连通区域的算法如下，算法示意图如图9。

在式（2）中，Ra为增强体单桩竖向承载力特征值，按JGJ 79—2012《建筑地基处理技术规范》计算：

3）当入侵目标大于预设阈值时向监控中心发出报警信息。

5.2.1 背景差法

设二值图像A，结构元素B，A被B腐蚀表示为

 

其中X表示A的连通域，当B的原点移动到（x，y）处时，用B中的每一个像素与其覆盖的X中的对应像素做“与”操作，如果结果都为1，则该像素点值为1，否则为0。图7所示为A被结构元素B腐蚀的结果。

  

图7 图像腐蚀过程

图像膨胀的基本作用是合并物体的边界点，填补空洞。其基本原理如下：

 

当B的原点移动到（x，y）处时，用B中的每一个像素与其覆盖的X中的对应像素做“与”操作，如果结果都为0，则该像素点值为0，否则为1。图8所示为A被结构元素B腐蚀的结果。

  

图8 图像膨胀过程

5.2.3 最大连通区域检测

叮咬大亨 狮鬃水母看起来软绵绵的，它既没有很强的攻击性，也没法快速逃生。然而，它触手上的毒刺会带来令人瘫痪的剧痛，这让它成为海洋中最令人不寒而栗的生物之一。

由于要在硬件平台上实现简单的目标检测，我们采用算法复杂度较低的背景差法，然后对图像进行腐蚀和膨胀处理，提取运动目标的轮廓。

采用八邻域连通，对图像从上到下、从左往右进行扫描。

师：你讲得很有道理，所以我们不能只看图形，还要论证，这样我们才能对我们的结论确信无疑．下面我们再来探究第二个问题．

1）找到第一段连通区域（图9目标段①），标记该段并且压入堆栈；

3）存储模块：包括ATA 40G硬盘、DDR2、NOR，用于系统初始化代码的存放、视频处理代码以及视频数据的存储。它将经视频输入模块处理后的信号通过DM6446内部中心交换资源（SCR）的调度存储在ARM与DSP共享的DDR2存储器中，经过ARM和C64+DSP的通信，调用C64x+DSP上H.264压缩算法的API函数，将捕获的原始数据进行压缩。

3）从堆栈中取“种子段”，重复操作2）直到堆栈为空，即完成了一个连通区域的标记；

4）搜索图像的下一段区域，重复步骤1）～3）直到所有的连通区域标记完毕。

图9中第一个连通区域的目标段入栈先后顺序为目标段①→③→②→④；出栈顺序正好相反。

  

图9 最大连通区域检测

5.3 目标识别与报警

获取目标的最大连通区域后，即可得到目标的外接矩形。将得到的外接矩形通过MD6446自带的OSD模块，将外接矩形数据叠加到采集到的视频数据上。

计算连通区域的大小，当连通区域大小超过设定的阈值时，向监控中心发出报警信号，提示值班人员查看传送回来的实时监控视频，进一步确定入侵目标。

5.4 DSP端软件设计

DM6446是TI公司TMS320DM6446开放架构的双核处理器，该处理器包括一个297MHz的ARM926E-J内核和一个594MHz的C64x DSP内核，支持Linux2.6操作系统，可以运行各种音视频编解码算法，该评估板支持多种存储器接口，音视频接口和通信接口，使得客户可以快速评估DaVinci处理器的性能，同时，可以使用EVM附带的H.264网络摄像机评估版软件快速组建一个小型系统，该系统采用H.264视频编码标准，RTP/RTSP传输协议，SIP信令协议。本文主要应用DM6446系统采用H.264视频编码标准来实现数据包的压缩传输。

5.5 PC端软件设计

在服务器监控端，使用了Visual C++编写。提取网络传输过来的视频数据，然后对视频数据进行解码，实时显示前端采集到的视频数据，为边防工作人员提供可靠的信息，实现边防信息化。主要有四种类型的类，主控类：CMainFrame，视图类：CCapPackView、CProTreeView，对话框类：CAdpter-Dlg以及报文类在这些类结合下进行数据包抓捕。

钻孔采用ZDY12000LD履带式全液压坑道钻机施工，施工孔深500 m，下φ200 mm的PVC套管20 m、3吋拉丝管150 m，钻孔实际轨迹图如图1所示。

5.6 系统算法流程图

图10为本系统的软件流程图。

  

图10 系统算法流程图

6 系统关键设计与创新

本系统针对目前视频监控系统上的视频编码效率低、质量差、处理速度慢、网络覆盖区域受限等问题，实现了一个覆盖范围广、实时性强、灵活性高的基于无线MESH的分布式边境监控系统。该系统的最大特色就是通过无线MESH网连接形成一个强大的网络“热区”覆盖，消除了边界“盲点”，能实现对边境的全方位监控。而且保证所有在局域网中的终端都能获得实时采集的现场图像，并通过DM6446实时进行分析，实现入侵报警及实时监控。

7 结语

本设计的各项指标均符合前文给出的系统指标要求。能将前端采集到的视频经过处理后，实时、准确地传送到服务端。能检测出入侵目标，并在相应帧的图像中，勾画出入侵目标的轮廓，并发出相应的警报信息。图11（a）为入侵前的图像，图11（b）为目标入侵后的图像，灰色方框，为入侵目标的轮廓。

  

图11

参考文献

［1］张起贵等.最新DSP技术——“达芬奇”系统、框架和组件［M］.北京：国防工业出版社，2009：18-55.ZHANG Qigui，et al.The latest DSP technology-“Da Vinci”system，framework and components［M］.Beijing：National Defense Industry Press，2009：18-55.

［2］沈沛意等.DAVINCI技术剖析及实战应用开发指南［M］.西安：西安电子科技大学出版社，2012：35-66.SHEN Peiyi，et al.DAVINCI technology analysis and practical application development guide［M］.Xi'an：Xi'an University of Electronic Science and Technology Press，2012：35-66.

［3］彭启琮等.达芬奇技术——数字图像/视频信号处理新平台［M］.北京：电子工业出版社，2008：22-77.PENG Qicong，et al.DaVinci technology-a new platform for digital image/video signal processing［M］.Beijing：Electronic Industry Press，2008：22-77.

［4］冈萨雷斯（美）等著.数字图像处理（第二版）［M］.北京：电子工业出版社，2007：40-88.Gonzalez.Digital Image Processing（Second Edition）［M］.Beijing：Electronic Industry Press，2007：40-88.

［5］Texas Instruments Incorporated.Codec Engine Application Developer user's Guide［M］.2007.

［6］Texas Instruments Incorporated，SPRS283，TMS320DM 6446 Digital Media System On-Chip，2005.

［7］Texas Instruments Incorporated，SPRUE67B，Codec Engine Application Developer user's Guide，2007.

［8］鲁达.基于DM6446平台的智能视频监控关键算法研究与实现［D］.上海：上海交通大学，2009.LU Da.Research and Implementation of Key Algorithm for Intelligent Video Surveillance Based on DM6446 Platform［J］.Shanghai：Shanghai Jiaotong University，2009.

［9］张勇等.无线网状网原理与技术［M］.北京：电子工业出版社，2007：89-104.ZHANG Yong，et al.Wireless mesh network theory and technology［M］.Beijing：Electronic Industry Press，2007：89-104.

［10］杨鑫.基于ARM-Linux的视频监控系统设计及视频无线网络传输［D］.北京：北京交通大学，2010.YANG Xin.Design and video wireless network transmission based on ARM-Linux［D］.Beijing：Beijing Jiaotong University，2010.