高速运动物体与目标遭遇过程能够集中体现其性能，遭遇段图像信息的可靠采集和实时传输，对任务快速判定、目标遭遇效果以及运动物体飞行姿态、遭遇精度判读等方面均起着关键性作用^[1−2]。

高速相机以其图像采集速度优势，在目标遭遇段可获取更为丰富的细节信息，是高速运动物体与目标遭遇段图像采集的有效手段。但目标遭遇段为无人值守环境，且不具备宽带有线通信控制条件，而高速相机记录数据十分庞大，相应的数据存储和传输成本十分高昂^[3]，为追求良好的设备性价比，对目标遭遇段这一重要观测时间段研究具有针对性的技术手段成为系统研制的关键环节。

本文依据目标遭遇段的声环境特征，提出一种基于声压信号自动控制的高速相机精确触发和图像提取办法，并结合图像压缩编码技术，实现了窄带无线通信条件下的高速图像快速准实时传输，有效提高了任务执行效率。

1 系统方案设计 1.1 系统功能组成

高速运动物体与目标遭遇段高速相机摄录系统主要包括摄录分系统、遥控地面站、软件分系统以及相关配套设备。其中，摄录分系统由2台高速相机（含变焦镜头）以及相机控制、图像存储、声触发、GPS授时装置等部分组成；遥控地面站由遥控主机、监视器、视频格式转换装置、数据处理计算机以及相应的线缆和接插件等部分组成；软件分系统包括控制和图像实时处理软件等。

1.2 系统工作过程

摄录分系统布设于高速运动物体与目标遭遇点一定距离处，与遥控地面站相距20 km以上，两端依托4 Mb/s无线信道达成通信，遥控地面站实时抽帧监测高速相机摄录图像。当目标进入高速相机观测区域时，空气摩擦和遭遇时刻产生强烈的声压信号，利用声压信号触发，高速相机开始记录，并作出记录时刻标志；遥控地面站监测遭遇完毕后，依据声触发时刻选取一定帧数的连续图像，预判图像包含内容后，遥控启动图像编码压缩和视频编辑工作，之后接收高速慢放视频并广播发送至指定位置，供专业判读人员使用。

2 系统关键技术 2.1 高速相机的精确触发

系统采用500 f/s的高速相机，分辨率为1 024×1 024，相机位深度10 bit，假设目标进入视场到遭遇用时为200 ms，则可录取的高速图像帧数为100 f，人工控制显然无法满足精确控制的要求。目前解决这一问题的措施包括图像识别触发和外部触发2种控制方式。其中，图像识别触发利用相机视场内图像变化达到触发目的，多适用于静止场景发生突变的情况^[4]。对于实时性要求较高的高速目标实况观测，由于图像识别算法复杂，且无现成目标遭遇场景图像用于分析和仿真处理，目标遭遇段内触发控制可靠性不能满足要求，只能寻求外触发控制手段。

分析高速运动目标飞行时的声特性数据发现，其飞行中空气摩擦产生的声压信号远大于周围背景噪声，而且与目标遭遇时的声压信号强度更大，上述声信号稳定且易识别。因此，设计了基于声压的触发控制装置，用于触发高速相机开始记录，并自动判断目标遭遇时刻，实现有效数据的快速准确提取。声压触发装置结构如图1所示。

声压传感器主要用于声压信号的前端采集。为满足使用环境需求，选用PCB公司130A24型防水防尘传感器，频率响应为20~20 kHz，动态范围30~150 dB；声压信号经信号调理电路后，进入集成运放电路驱动后续信号处理；Atmega128单片机采用查询方式判断STS引脚A/D转换是否完成；单片机每采集100个数据后对存储在数组内的A/D转换数据进行提取并做均方根运算。当声压信号强度满足触发条件时，发送相应触发信号驱动系统后续运行。

为消除环境噪声、杂波、尖峰脉冲对声压信号的影响，采用均方根算法对获取的声压信号进行平滑处理^[5]。首先将声压级数据转换为声压，然后用均方根法求和，得到总声压

$P = \sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {P_i^2} } $

平均声压

${P_a} = \frac{{\sqrt {\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {P_i^2} } }}{n}$

平均声压级

${L_a} = 20\lg \frac{{\sqrt {\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {{{10}^{\frac{{{L_i}}}{{10}}}}} } }}{n} = 10\lg \left( {\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {{{10}^{\frac{{{L_i}}}{{10}}}}} } \right) - 20\lg n$

式中 ${L_i} = 20\lg \displaystyle\frac{{{P_i}}}{{{P_0}}}$ 为单次实测声压级。

为保证控制精度，声压采集频率设置为10 kHz，每100组数据进行一次均衡处理，输出结果为本时间段内的声压值，则实际声压采集精度为10 ms。设置触发阈值远大于背景噪声，且大于高速运动物体飞行空气摩擦声，并小于与目标遭遇的撞击声，可保证获取相对精确的遭遇时刻。声压信号处理流程如图2所示。

完成1组声压信号采集后，与设定限制进行比较，超限则发送报警标志位，同时判断是否有查询指令查询当前采集的数据和系统设置参数值。每次判断完毕，程序就清除在数组中的数据值、清零数据顺序标识并进行下一次处理。

此外，为提高触发精度，考虑声音在空气中传播引起的时延，根据目标与声传感器位置，确定目标到达时刻。设遭遇点在距离声传感器位置 $d$ m处，遭遇时刻为 ${T_1}$ ，声音触发时刻为 $T$ ，则目标到达时刻：

${T_1} = T - \frac{d}{{{V}}}$

式中V为声音在空气中的传播速度。

为确保传输的图像不丢帧，综合考虑系统响应时间、声压采集精度以及计算误差，可将实际提取图像由 ${T_1}$ 再向前推算如30 ms（对应高速图像15 f），作为图像提取的起始点。

2.2 高速图像的编码

高速相机拍摄的信息为单幅图片信息，原始图片数据量较大，本系统选用的高速相机每帧原始图像数据量大于1 MB，4 Mb/s的传输信道显然无法实现如此庞大的数据传输，为此，区分遭遇前、后两段时间分别进行图像传输。

遭遇前遥控地面站抽帧接收摄录分系统的图像，抽帧间隔为每20 f抽1 f，并将1 024×1 024的原始位图图像转换为640×512的JPG图像，将每秒传输数据压缩为不到2 Mb/s，可保证在无线信道利用率50%以上时的可靠图像传输。遭遇后，停止实时预览图像，按照图像提取起始点提取预设帧数的连续图像后，利用MPEG4编码技术将原始图像编辑和处理为连续播放的视频文件，以进一步提高压缩率，加快数据传输速度^[6]。其中图像实时格式转换采用Motion-JPEG2000算法实现，视频编码调用Xvid视频编码库文件对图像进行编辑和处理。压缩后图像质量清晰，能够满足决策和快速处理需要。高速图像遭遇前、后处理流程如图3、4所示。

JPEG2000具有高压缩率、图像渐进传输、感兴趣区域编码、开放式结构、优越的容错性等特点^[7−8]。JPEG2000编解码器（Codec）结构如图5所示，图上方为编码器结构，下方为解码器结构。编码器的核心部分是预处理、离散小波变换、量化和熵编码4个模块；而解码则为编码的逆过程。系统采用JPEG2000算法处理后，图像的压缩率较JPEG图像标准可以有10%~30%的提高，而且解压缩后的图像效果较JPEG标准也显得细腻、平滑^[9]。

在地面遥控站接收端，为便于操作人员实时监视接收到的图像，系统采用推送方式实现图像的实时显示，流程如图6所示。

通过初始化建立环状双向数据链表，每个数据节点设计为3个部分：前向节点指针、图像数据、后向节点指针。前向和后向节点指针分别用来存储当前图像前一帧及后一帧图像的检索地址，方便程序处理调用。图像数据节点包括数字图像信息、图像接收时间、图像序号等。系统接收到新图像数据时，自动存入当前空数据节点，图像序号从0号依次递增，并记录接收时的系统时间，将其作为图像接收时间。当系统接收完整一帧图像后，即可选择显示方式（默认方式为自动推送显示）进行显示。

2.3 视频编码及准实时传输

考虑视频转换和传输的高效性，采用视频压缩编码Xvid库进行压缩，压缩为MPEG4格式。Xvid具有双重动态码流压缩模式，通过检测画面运动幅度，以最优化的方式曲线分配画面量化幅度，使充满活性元素的视频影片可以在占用空间和画面质量之间获得最佳的平衡。单重量化模式动态码流压缩，可以高速地一次性生成可控画面细节的动态码流视频档案，在较少的压缩时间代价之下，可以获得较稳定的画面细节质量^[10]。图像转换为视频的具体流程如图7所示。

首先，输入采集到的图像，图像格式可以是JPEG、bmp、png等格式，在进行视频转换前，先设定转换视频的格式和帧率；然后，采用XviD编码器进行视频压缩^[11−13]，直到文件夹中的图像处理完；最后，保存并输出转换完成的视频。

3 实验验证

所研制的系统在点对点传输距离20 km，无线通信带宽4 Mb/s情况下开展性能验证试验。高速相机拍摄帧率设置为500 f/s，声音触发阈值为90 dB。试验过程中，采用声压超限信号成功实现相机触发，并对300张高速图片通过压缩，成功通过无线信道实现准实时传输，时间延迟52 s。

4 结论

综上，所研究基于声压信号的高速相机拍摄精确触发及图像准实时传输系统，主要创新技术体现在：

1）通过自主设计的声压信号处理系统，对目标遭遇时刻进行了准确定位，实现了高速相机拍摄的精确触发；

2）基于JPEG2000算法实现了传输图像的高效压缩，实现了有效图像的准实时传输。

综上所述，论文讨论的基于声压信号的高速相机拍摄精确触发及图像准实时传输系统可以准确实现高速相机的触发和提取，并在有限信道条件下快速将有效图像传输至指定部位，弥补了原有观测系统存在的不足，可靠获取了目标遭遇段高速图像，提高了任务保障效果和效率。