成都理工大学信息科学与技术学院　高　旭　季　政　龙　淼



基于图像识别的濒危动物信息采集系统设计

成都理工大学信息科学与技术学院高旭季政龙淼

随着当前社会快速发展，人们的生活有了质的飞跃。但是随之而来的生态环境问题导致许多野生动物濒临绝迹。现提出一套完整的濒危动物信息采集系统方案，该方案以ARM11为控制核心，搭配红外传感器和无线发射模块。同时搭建动物图像信息库，通过对捕捉的图像进行图像识别从而判定是否为目标动物进而有选择地进行拍摄与远程信息传递。以ARM11的高速率和图像识别的选择性特点从而大大增加野外动物探测与追踪设备的智能化，也大大提高了续航能力和数据处理能力。该设备能够为野外作业人员提供先进而准确的作业设备。

图像识别；ARM11；红外传感器；濒危动物

0　前言

野生动物是生态环境中重要的组成部分之一，每一种都在生态环境的稳态中扮演不可缺少的角色。不仅与生态平衡息息相关，更与我们人类的生活以及社会发展有着密切的联系。随着人类社会发展，越来越多的动物濒临灭绝。而当下我们对野生动物的信息采集和行为探知依旧要靠野外科考队的野外实地探查，或者使用昂贵的实时录像机进行不间断定点录像，需要投入大量人力物力。本设计基于当下动物野外探测的困难，立足于迅猛发展的嵌入式技术，将图像识别与高处理能力的嵌入式设备结合起来，以设备能够进行自主探知，自动开启，自主识别，远程报警，从概念上解决野生动物的信息获取问题。

1　系统架构

本系统通过设计一个以ARM11处理器为控制中枢，以红外传感器，声音传感器为多重传感器模块，以OV3640摄像头为摄像模块，以SIM900A为信息传递模块的智能控制系统来进行统一作业。使用基于颜色特征图像分割算法和BP神经网络图像识别算法进行动物监测并分类，判断濒危动物并进行远程通知如图1所示。

图1　基于图像识别的濒危动物信息采集系统

本系统利用多重传感器探测监控点情况信息，设定目标物种出现的同时进行视频拍摄以及图像处理，识别是否为目标动物从而选择是否进入工作状态。可根据设定实现远程报告、数据记录、录像储存等功能。融合了WIFI无线通信技术以及GPRS/GSM通信技术，可以超远端发送指令，也可以人为地远端进行视频传输与监控。智能化开机拍摄与远程获取图像技术可以避免因为电量与储存的限制而无法全天候观测，也避免了频繁更换电量设备造成所探测动物的远离从而造成无法准确测量的问题。远程终端可以根据需求而进行相应功能的扩展。

2　硬件平台设计简述

系统主要由多重传感器模块，摄像模块，无线发射模块为主要外围电路。其处理器采用ARM11系列中常用的S3C6410芯片，其红外传感器采用LHI778热释电红外传感器探测头，辅助以声音传感器，无线模块采用功效强大的SIM900A的GPRS模块。摄像头使用嵌入式常用的OV3640，在进行图像抓取的时候从而保证图像清晰度。

3　图像识别算法说明

在图像识别部分，对采集的图像包括事前样本库的建立，图像抓取后的图像预处理，图像分割，特征值提取与选择。每一项都是为后面一项进行的铺垫，从而保证在获取到珍贵的场景后拥有足够的数据得到处理与分析，如图2所示。

图2　图像处理流程图

3.1样本库的建立

图片的分类与图像的预处理对后期图像的分割，特征识别等环节有着举足轻重的作用。对于要研究的目标动物，需要足够的样本图片以进行分类。但是图片与图片之间有一定的的共性，因此根据研究，在剔除质量不高的图片之后，将所有带有目标动物的样本图片分为近景正面，近景侧面，远景正面，远景侧面，带有遮挡五个大类。以此为基础进行样本库的建立

3.2图像的预处理

在拍摄过程中，摄像头抓取的图片不一定总是高质量的，因此要通过图像预处理方能进行特征提取。图像预处理是进行图像的基本运算，图像变换，图像增强，图像压缩等。通过图像的基本运算，可以是图像的对比度发生变化，使得图像噪声减小。经过图像变换的图像具有某些特殊易于区分的性质。将图像在频率域处理完毕后再将处理结果转换到空间域，从而图像变换才算完成。

3.3图像的分割

自然界中大多数的图像颜色都是彩色的，彩色的图像包含的有用信息更多，人眼对彩色也更敏感。对于图像处理，更适合进行颜色的分割，

以当下研究趋势，采用基于HIS颜色空间的分割算法，用HIS颜色模型中的H和S分量能很好地区分颜色信息。首先将图像转化为double类型，然后将目标图像由RGB颜色空间变换之至HIS颜色空间，最后采用判别公式对目标图像进行相关的处理。

3.4特征值的提取

对于目标图像的特征提取，其数字化后的得到结果成为特征值。通过对图像分割得到的多个目标在立体空间上的各个角度的彼此联系，得到各部分的位置关系。而图像中的信息通过关系特征来进行缩放，旋转，平移等操作。

3.5模板匹配识别

通过对个政治的提取，得到能够准确表征目标图像的各种属性信息进行分析和处理。依据已有的的样本储备，进行模板匹配。进而将

符合范围的内的数据进行方差分布计算，选出最优点进行确定。

4　结束语

本项目基于红外监控和图像特征识别技术，按照动物目标提取、目标物种识别、采集信息本地保存，远程信息发送报警共四个步骤。通过控制模块、探测模块、摄像模块和信息传递模块相结合，进行动物监测并分类，判断濒危动物并进行远程通知。采用这样的方法和装置，可以极大程度提升野外探测装置的智能化程度，确保人为因素影响最低的同时对濒危动物进行信息采集和对目标动物种群密度的确定，同时也具备边防智能化监控的功能。

［1］尼克松.特征提取与图像处理［M］.北京:电子工业出版社，2010，10.

［2］陈杰英.种群密度模拟测量法［M］.北京:高等教育出版社，2013，4.

［3］秦天宝.生物多样性保护的法律与实践［M］.北京:高等教育出版社，2013，4.

［4］Linux宋宝华.设备驱动开发详解［M］.北京:人民邮电出版社，2011，11.

［5］Michael Dawson.Beginning C++ Through Game Programmin［J］. Cengage Learning，2010.