基于ARM与S3C44B0X的火灾图像中受困人员定位系统设计

基于ARM与S3C44B0X的火灾图像中受困人员定位系统设
计
许丽娟
【摘要】The traditional positioning system is difficult to recognize the trapped people in fire image timely and accurately due to the influence of the walking people and fire smoke. Therefore,a new trapped people positioning system in fire image was designed and implemented. The system is composed of hardware and software mainly. The core parts of the system hardware are the ARM image collector and S3C44B0X embedded processor. The Ethernet control module MC9S12NE64 is used to control the ARM image collector,transmit the acquired image to the
S3C44B0X embedded processor for processing,and conduct an opti⁃mized analysis of the communication module. The working process of the whole system and the application software of Ethernet con⁃trol module were designed. The designed system was verified in the experiment. The experimental results show this system used to locate the trapped people in the fire image can improve the accuracy of the trapped people positioning greatly and cure rate.%由于传统的定位系统受到慌乱中人员走动及火灾烟雾的影响，难以从采集的火灾图像中对受困人员进行准确实时识别，导致定位效果差。

设计并实现了一种新的火灾图像中受困人员的定位系统。

该系统主要由硬件和软件两部分组成，系统硬件的核心部分是ARM图像采集器以及S3C44B0X嵌入式处理器；主要通过MC9S12NE64以太网控制模块控制ARM图像采集器，将采集的图像传输到S3C44B0X嵌入式处理器进行处理，并对附件模块即通信模块进行了
优化分析。

软件设计部分主要对整个系统工作流程及以太网控制模块应用软件进行设计；最后通实验对设计的系统进行验证。

实验结果表明，利用此系统进行火灾图像中受困人员定位，能够极大地提高受困人员定位的准确性，提高人员救治率。

【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2016(039)020
【总页数】5页(P129-132,137)
【关键词】火灾图像;受困人员定位;火灾烟雾;图像采集
【作者】许丽娟
【作者单位】广东财经大学华商学院信息工程系，广东广州 511300
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73-34;TP311
随着城市化进程的不断提高，高楼建筑越来越多［1］，当高楼发生火灾时，由于楼层多，区域大，为受困人员的及时营救带来了极大的困难［2］。

当建筑楼群发生火灾时，由于火灾烟雾的浓度较大，会对室外消防人员的营救带来很大的难度，极易引发人员伤亡事故［3］。

因此，如何设计合理的定位系统对火灾图像中的受困人员进行准确定位，成为火灾中搜寻工作的核心问题。

研究火灾图像中受困人员定位方法，已经成为公共安全领域的热点问题，在消防搜救领域具有无可替代的作用，拥有广阔的发展空间，成为很多专家研究的重点课题［4-5］。

当前，主要的火灾图像中受困人员定位方法主要有基于远程图像传输的GPS监控系统的火灾中受困人员定位系统［6］、基于模糊控制的火灾中受困人员定位系统和基于FPGA 的火灾图像中受困人员定位系统［7］。

其中，最常用的是基于远程图像传输的
GPS监控系统的火灾中受困人员定位系统［5］。

利用传统的火灾图像中受困人员定位系统进行人员定位时，视频采集设备采集到的人员图像受到火灾烟雾的干扰程度及受困人员惊慌走动较大，造成人员识别准确性降低，导致定位效果较差［8］。

为了避免上述传统系统的弊端，设计并实现了基于ARM与S3C44B0X远程监控
的火灾图像受困人员定位系统。

实验结果表明，本文系统能够克服火灾的干扰，实现了受困人员的准确定位。

基于ARM远程监控技术的火灾图像中受困人员图形定位系统的总体架构如图1所示。

火灾图像中受困人员定位系统主要包括基于ARM的监控器、数据采集模块、数据存储服务器、应用服务器、代理服务器、用户模块、MC9S12NE64以太网控制模块、网络远程传输模块、A/D转换模块、远程处理中心模块、结果显示等模块组成。

控制系统软件结构上分为信息层、控制层和现象图像采集层。

根据上述设计布局，能够将现场人员图像信息直接传输到远程互联网络处理中心，进而分析并显示，实现了火灾图像中远程受困人员的图像定位。

在人员定位系统硬件框架设计中，采用三星公司生产的S3C44B0X嵌入式处理器
与飞思卡尔的MC9S12NE64以太网控制器是核心器件。

该型号的图像监控器上
自带以太网接口，通过USB接口连接图像采集模块，实现了远程监控中心对火灾
图像中受困人员的图像信息的采集与定位。

系统硬件总体设计如图2所示。

图2中，人员定位系统外围设备主要有：
（1）飞思卡尔的MC9S12NE64以太网控制器，主要的功能是接入以太网。

（2）RS 232/RS 485接口，主要的功能是用作通信接口，可以实现在线编程。

（3）USB接口，主要用于连接图像采集模块，从而实现野外人员图像的采集。

（4）多路可编程接口，通过这些接口与现场其他信号传感器进行连接。

基于ARM的图像采集监控器的软件部分主要功能是实现野外人员的图像采集、图
像处理、数字滤波、数据矫正、通信等功能。

其中通信程序通过API与以太网的
各个节点进行通信。

2.1 MC9S12NE64以太网控制模块的硬件设计
MC9S12NE64以太网控制芯片是由飞思卡尔公司生产的，具有性能优良、使用简单、价格低廉等特点，因此被广泛使用在火灾等高温环境中。

MC9S12NE64包含内置的以太网控制器（EMAC）、10/100 M以太网物理层，内置闪存存储器，此外，它还包括两个前行通信接口（SCI），一个四通道定时器、一个串行外设接口（SPI）和一个10位的模数转换器（AC/DC）。

MC9S12NE64具有强大的处理
内核HCS12。

MC9S12NE64以太网控制模块硬件设计结构图见图3。

图3中，MC9S12NE64能够实现以太网访问层和物理层功能，包括地址识别功能、编码校验功能、滤波功能、信号纠偏功能等。

在工作的过程中，ARM处理器在
MC9S12NE64的外部总线上读写MAC帧。

按照通信链路的不同，能够将
MC9S12NE64内部分成远程DMA通道和本地DMA通道。

本地DMA通道的功能是实现控制器与网线的信息传输。

ARM处理器传输的图像信息只需要进行远程DMA操作。

当ARM处理器向以太网发送人员图像信息时，首先将一帧人员图像
通过远程DMA通道传输至MC9S12NE64中的缓存区域，然后进行图像信息发送。

MC9S12NE64结束上一帧火灾受困人员图像的发送后，再发送当前帧的火灾受困人员图像。

MC9S12NE64接收到的人员图像信息通过MAC对比，进行CRC校
验后，再由FIFO存储到接收图像的缓冲区。

当前图像传输结束后，以中断寄存器的方法通知ARM处理器。

ARM处理器再通过远程DMA通道读取这一帧人员图
像信息。

2.2 MC9S12NE64与以太网的接口硬件设计
MC9S12NE64是通过H1102滤波器与以太网进行连接的。

MC9S12NE64与以
太网的接口硬件设计结构图如图4所示，其中H1102是深圳华升微电子公司生产
的网络滤波器。

图4中，TPout+，TPout-，TPIN+、TPIN-是MC9S12NE64芯片中输出信号的4个引脚。

H1102右边的以太网RJ45A接口通过标准的RJ45电缆线接入到以太网。

2.3 图像采集模块的硬件设计
火灾图像中受困人员图像采集模块主要由两部分组成：第一部分是CMOS图像感应器；第二部分是图像处理模块。

火灾中受困人员图像采集模块的硬件设计结构图如图5所示。

图5中，图像感应器主要的功能是实现火灾中受困人员图像的采集，图像处理模块的功能是读取采集的图像数据、对图像的处理及压缩。

这些功能主要由内置的模块实现，将采集的受困人员图像按照一定数据帧的格式，通过USB接口传输至ARM处理器，再由以太网控制芯片MC9S12NE64通过以太网传输至远程监控中心。

远程监控中心的计算机能够接收到火灾中受困人员的图像，实现了火灾中受困人员的图像定位。

2.4 远程网络传输模块的硬件设计
为了实现远距离的火灾图像中受困人员定位，需要及时将采集到的受困人员图像传输至以太网络。

本文系统采用客户服务器网络通信的模式，进行火灾中受困人员图像的实时传输。

网络数据传输是实现远程受困人员图像传输的核心部分。

其主要包括命令通道和图像数据通道这两个通道。

上述两个通道的通信端口不一样，因此，在数据传输的过程中彼此互不干扰。

命令通道在本地视频采集设备与远程监视器之间建立通信协议，发送确认信号和相关协议，利用TCP协议进行数据传输。

图像数据通道主要的功能是向远程监控中心传输火灾受困人员图像数据，由于对实时性的要求比较高，因此，需要利用无连接的UDP协议。

火灾中受困人员图像远程网络传输模块的硬件设计结构图如图6所示。

图6中，本地图像监控器在开始运行时就启动火灾受困人员监控的服务线程，采
用堵塞的方法等待与远程监控中心的连接，远程监控中心是命令通道的客户端。

火灾中受困人员图像数据就能持续地从本地图像监控设备发送到远程监控中心，实现了火灾中受困人员的定位。

3.1 系统工作流程软件设计
火灾中受困人员定位系统的软件部分主要包括火灾环境下的受困人员搜索、受困人员图像分离、火灾受困人员特征提取三部分。

软件部分设计的流程图如图7所示。

3.2 以太网控制模块应用软件设计
根据以太网的特性，使用标准的以太网网口就可作为主站接口，采用软件方式在主站CPU中实现协议的识别和封装。

在人员定位系统中，通过Java编程来实现网
络通信与受困人员图像等数据的传输与预处理，以太网控制模块软件设计流程图如图8所示。

为了验证本文设计系统的有效性，需要进行相关实验验证。

利用Java进行编程，
利用Matlab 7.0构建实验环境，系统测试平台如图9所示，分别利用本文系统和传统系统进行火灾图像中受困人员定位。

在实验的过程中，采集到的火灾中受困人员的图像如图10所示。

利用传统监控系统进行火灾图像中受困人员定位，得到的人员图像如图11所示。

利用本文监控系统进行火灾中受困人员定位，得到的人员图像如图12所示。

根据图12实验结果
能够得知，利用本文设计的系统能够获取更清晰的受困人员图像，充分体现出本文系统的优越性。

实验进行10次。

在实验的过程中，随着烟雾的浓度逐渐增加，获取的实验结果如表1所示。

根据表1中的实验数据能够得知，利用本文设计的系统进行火灾中受困人员定位，能够避免传统系统的弊端，提高了定位的准确率。

针对传统系统进行火灾图像中受困人员定位的过程中，系统采集的人员图像受到火灾的干扰程度较大，造成人员特征难以识别，降低了定位的准确性的问题。

设计并实现了基于ARM与S3C44B0X远程监控的火灾中受困人员定位系统。

系统分为
硬件部分和软件部分，硬件部分重点对基于ARM嵌入式处理器的图像采集器、通信模块、图像采集和处理模块进行了阐述。

软件部分包括受困人员搜索、受困人员图像分离、受困人员特征提取三部分，并给出了ARM处理器图像数据传输的部分DMA操作的源代码程序。

实验结果表明，本文系统能够克服火灾的干扰，实现了受困人员的快速准确定位，效果令人满意。

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