1引言

隨著現代控制技術的不斷發(fā)展，照明控制的智能化要求也越來越高。采用智能照明控制系統不僅能為照明提供多種藝術效果，更能帶來節(jié)約能源和降低運行費用的好處。

在圖書館、大型商場、室內運動場、長廊等大型照明場合，很多時候其區(qū)域可劃分為有人區(qū)域和無人區(qū)域，如果所有區(qū)域的照明亮度都相同，則在無人區(qū)域的照明根本沒有作用，為無效照明。如果智能照明控制系統能對人員位置進行檢測，動態(tài)地確定出有人區(qū)域和無人區(qū)域，則可以對有人區(qū)域實行正常的較高亮度照明，而對無人區(qū)域則降低照度或者關閉燈具。隨著人體的移動，系統動態(tài)地調整有效照明區(qū)域，以達到減少無效照明，在保證良好照明效果的同時節(jié)約能源的目的。

人體位置的正確判斷是實現智能照明的首要前提，目前有人提出了利用紅外與激光探測、射頻卡結合身份識別、地板壓力傳感器等技術手段來確定人體位置的方法。但是這些方法在照明區(qū)域較大的場合應用時，存在無合適的傳感器安裝位置、布線復雜等問題，因此實施起來有一定困難，可靠性也難以進一步提高。實際上目前上述大型照明場合中安裝視頻監(jiān)控探頭非常普及，如果能充分利用這些視頻監(jiān)控圖像，結合數字圖像技術，從視頻監(jiān)控圖像中提取人體圖像，判斷人體位置，則可以實現真正的智能化照明。本文采用數字視頻圖像目標定位與跟蹤技術和PLC-Bus技術構建智能照明控制系統，直接從視頻圖像中確定人體位置，而且燈具開閉控制信號直接通過電力線傳輸，不需要另外布線。因此能有效地克服傳感器安裝及布線方面的諸多困難問題，達到照度的自動調節(jié)、燈具的自動開關以及局部區(qū)域照明的良好控制效果，并且其可靠性也很高。

2智能照明控制系統組成

整個系統的組成如圖1所示，從功能上來劃分，由三部分構成：圖像采集模塊、圖像處理模塊和照明控制模塊。

圖1智能照明控制系統的組成

2.1圖像采集模塊

圖像采集模塊主要由攝像頭和光學玻璃鏡頭組成。其中，攝像頭采用韓國現代HV7131R，它是目前主流產品中效果較好的一種。HV7131R采用0.3？？m的CMOS工藝，有效像素為30萬，功耗低于90mW，具有曝光控制、增益控制和白平衡處理等功能，最大幀率30fps@VGA.通過標準的I2C接口設置HV7131R的內部寄存器，可以調節(jié)圖像的曝光時間、分辨率、幀率、RGB增益、鏡像等，輸出10位的RGB原始數據。

光學玻璃鏡頭采用遠攝鏡頭，視角為20°，焦距可達幾米至幾十米。攝像頭的架設應該盡量保證能夠觀測到整個監(jiān)視區(qū)域，因此，在攝像頭的安裝位置和角度調節(jié)過程中，一般使監(jiān)視區(qū)域設置在從圖像底端開始。并且為了避免在提取人體圖像時發(fā)生嚴重的粘連現象，攝像頭要有盡量大的俯視角度。

2.2圖像處理模塊

該模塊由DSP和數據緩存器組成。DSP主要采用TI公司的TMS320LF2407.DSP主要完成的功能有：加電自主、完成初始化，通過I2C接口設置攝像頭的寄存器，對由圖像采集模塊獲得的照明區(qū)監(jiān)控圖像進行預處理、完成對圖像中的人體邊緣提取、人體位置判斷計算以及作出照明控制決策等功能。

2.3照明控制模塊與PLCBus技術

照明控制模塊采用分布式控制方式，實現整個監(jiān)視區(qū)域照明燈具的分散控制和集中管理。上位DSP根據圖像分析結果作出照明設備控制決策，下位照明控制器接受上位機的通訊指令，控制相應燈具的開關，并具備調光功能。上位DSP發(fā)出的控制指令通過PLCBus傳給下位照明控制器執(zhí)行。

PLCBus技術是近年來由荷蘭ATS電力線通信有限公司（ATS.，CO）研發(fā)出來的一種新的電力載波通訊技術。采用該技術的最大優(yōu)點是控制信號通過電力線傳送，因此不需要額外布置控制線，節(jié)省大量線材消耗，控制系統安裝方便，易于維護。

PLCBus系統主要由三部分組成，即發(fā)射器、接收器和系統配套設備。發(fā)射器的主要作用是通過電力線發(fā)射PLCBus控制信號給接收器，通過對接收器的控制，從而達到間接控制燈及電器設備的目的。接收器的主要作用是接收來自電力線的PLCBus控制信號，并執(zhí)行相關控制命令，從而達到燈及電器控制的目的。系統配套設備包括信號轉換器、三相耦合器、吸波器等，主要是為了配合發(fā)射器及接收器設備輔助實現控制目的。

PLCBus采用PulsePositionModulation（PPM）脈沖相位調制法，利用電力線的正弦波作為同步信號，通過在四個固定的時序中發(fā)送瞬間電脈沖來傳遞信號。

在50Hz的電力線上，1秒鐘可以傳輸200比特的數據，這樣的通訊速率是不能夠傳輸類似計算機的寬帶數據，但對傳送動作或者指令性的通訊已經足夠了。

由于PLCBus的PPM通訊方式的特殊性，接收器可以很輕松簡單地還原出PLCBus的編碼。在PLCBus里，接收數據用的地址碼有NID（NetworkID）和DID（DestinationID）兩種，NID和DID分別有8比特，兩者合起來最多可以組成216個不同的地址，控制216個不同的設備。

PLCBus的主要特點：

（1）無需布線，即插即用。

PLCBus技術主要通過電力線來傳輸控制信號，所以無需要重新布線，適用于所有已建成或正在安裝的照明場所的智能控制工程。

（2）超級速度，即控即現。

PLCBus的信號傳輸速度是每秒鐘可完成10個完整指令，平均每條指令從發(fā)射到執(zhí)行在0？？1秒鐘之內完成，幾乎是即控即現。

（3）雙向通信，狀態(tài)反饋。

在PLCBus產品的硬件、軟件和協議中，允許雙向通信，能讓被控制燈具真實地反饋開關狀態(tài)信號，以便確定控制命令是否真正被正確執(zhí)行。而成本只比X-10單一的接收組件或發(fā)射組件高出40%左右，性價比高。

（4）兼容性好，應用更廣。

PLCBus技術設備可以與X-10、CEBus和LonWorks設備兼容，完全不會產生任何信號沖突。

對燈具的控制可分調光與不調光兩種，調光可通過采用OSRAM的可調光電子鎮(zhèn)流器對熒光燈進行調光，控制器輸出0~10V直流信號作為電子鎮(zhèn)流器的控制信號，來實現熒光燈1%~100%的光通量調節(jié)范圍。對白熾燈的調光可采用移相觸發(fā)器和隨機型固態(tài)繼電器來實現。在隨機型固態(tài)繼電器控制端施加一個控制信號，交流負載便能立即導通。當這個控制信號為與交流電網同步的可移相的脈沖信號時，負載端可實現180°范圍內的電壓平穩(wěn)調節(jié)。移相觸發(fā)器根據控制電壓的大小，輸出端產生與電網電壓同步的雙倍電網頻率的180°范圍內移相的寬脈沖，用以驅動隨機型固態(tài)繼電器，達到移相調壓的目的。因此，隨機型固態(tài)繼電器單獨使用，可接通或開斷燈光回路；與移相觸發(fā)器配合使用，可實現白熾燈的調光。

3智能照明控制中的人體目標動態(tài)定位技術

視頻監(jiān)控圖像是三維照明區(qū)域場景的二維投影圖像，雖然不能完全反應真實的三維場景，但兩者之間有一定的投影關系，三維場景發(fā)生變化時視頻圖像也會發(fā)生相應的變化。此外，連續(xù)視頻流的場景具有連續(xù)性，若照明區(qū)域中沒有人體運動，則連續(xù)幀圖像之間變化很小。反之，人體運動會引起幀差，在照明區(qū)域中靜止背景下的人體目標動態(tài)檢測，完全可以采用幀間變化檢測（ChangeDetection）檢測出動態(tài)的人體目標。

基于靜止背景的人體動態(tài)目標檢測主要分三個部分：圖像預處理、人體動態(tài)目標提取、人體位置判定。

3.1圖像的預處理

由攝像頭攝取的照明區(qū)域數字圖像中包含許多噪聲，必須首先進行噪聲濾除。噪聲的濾除方法很多，中值濾波是一種常用的非線性信號處理技術，它用一個滑動模板在圖像上逐點滑動，把模板內各點灰度值大小排序，居中的灰度值作為模板中心點的像素灰度值。該方法對圖像中隨機噪聲有良好的抑制作用，又可以對圖像的輪廓和邊沿有較好的保護。另外，中值濾波具有對階躍信號不產生影響，濾波后保持頻譜不變以及對圖像上的椒鹽噪聲具有很強的去除作用等特性。

照明區(qū)域的數字圖像大小為M×N像素，灰度值為f（x，y），采用四鄰域中值濾波即可滿足良好的效果，濾波后的圖像灰度值為：

3.2目標變化檢測

當人體目標在監(jiān)控視場出現或移動時，會使連續(xù)幀之間的像素灰度值發(fā)生變化，即產生幀差，目標對應區(qū)域的幀差比背景區(qū)域的幀差大。因此，通過計算幀差大小來判斷有無變化產生是目標變化檢測常用的一種方法，最簡單的算法是采用幀差絕對值法。

對于檢測圖像序列f（x，y，t），累計發(fā)生變化的像素點數的計算公式為：

式中：Dk是累計發(fā)生變化的像素點數，f（x，y，t1）、f（x，y，t2）分別表示圖像序列在t1、t2時刻像素點（x，y）處的灰度值，為鄰幀圖像光照自適應敏感的添加項，α為抑制系數，N為檢測區(qū)域內的像素數目。T為灰度閾值，其大小決定了動態(tài)目標檢測的靈敏程度。

存在目標變化的判定條件為：

這里，D是設定閾值。該方法算法簡單，判定條件中考慮了光照條件變化帶來的影響，因而對光照變化有一定的適應性，同時還在一定程度上克服了由較小運動目標的干擾而導致的誤判，提高了檢測的準確性。

3.3圖像邊緣的提取

圖像最基本的特征是邊緣，而邊緣是指圖像周圍像素灰度變化比較大的那些像素的集合，是進行人體目標檢測和分割所依賴的重要依據。圖像邊緣檢測一直是圖像處理中的熱點和難點，這主要因為邊緣和噪聲都是高頻信號，很難從中取舍。在目前的邊緣檢測算法中，Sobel圖像邊緣檢測算法作為經典算法的代表，由于其計算量小，速度快，在很多領域得到了廣泛的應用。

由于圖像在邊緣附近會出現灰度上的突變，所以，Sobel邊緣檢測方法就是以原始圖像灰度為基礎，通過考察圖像每個像素在某個領域內灰度的變化，利用邊緣鄰近的一階導數最大值來檢測邊緣。其梯度幅度的數學描述為：

3.4圖像分割和人體位置的判斷

采用智能控制的大型照明場合由于存在照明區(qū)和非照明區(qū)，因此其監(jiān)控圖像往往是具有不均勻背景的圖像，對人體目標的特征進行分析時可以發(fā)現，整個視場的背景灰度值差距可能很大，因此不能使用單一的閾值進行分割。如果使用單一閾值，由于照明控制區(qū)域中背景不均勻，有背景像素的灰度值被分割出來。但事實上人眼之所以能看清目標，是由于在局部范圍內目標與背景有一定的灰度差。因此，基于這個原理我們把整個照明監(jiān)控圖像視場分成均等的足夠小的部分，則每個部分的灰度變化會較小。首先把整個視場分割成許多相等的小塊，對每個小塊單獨求平均值、最大值、最小值，并計算相應的閾值和閾值差，用各自的閾值對小塊進行分割，如果有目標，記下該塊中目標的位置、閾值差，當整個視場處理完后，找到各個小塊中閾值差最大的目標，作為候選目標點，在該點處進行窗口跟蹤，由于窗口已經較小，背景不均勻的影響不大。

人體圖形分割出來后，其形心位置的計算可采用以下公式：

其中，m、n是窗口的大小，f（x，y）是二值化后的圖像。

把被監(jiān)控的照明投影區(qū)域劃分成二維數組形式，人體形心位置計算出來后，即可判斷出人體圖像形心位于二維數組的具體位置，則可以做出相應的照明控制決策，控制與人體位置對應的燈具的開閉和亮度。

4結論

由于智能照明控制系統的輸入信號是從照明區(qū)域視頻圖像中利用數字圖像處理技術得到的，輸出控制信號則由電力線載波通信PLCBus傳送，因此，基于目標定位和PLCBus技術的智能照明控制系統具有布線簡單、系統可靠性高、易于維護的明顯特點。

而且控制決策可以設計得非常人性化，對照明器具可實現照度的自動調節(jié)、燈的自動開關以及局部有人區(qū)域進行照明的控制行為。該系統能提供一個舒適、科學、節(jié)約型的照明環(huán)境，是先進照明控制的一個重要發(fā)展方向。