一种基于远程监控和控制的 LED 照明系统设计研究

引 言

基于远程的智能照明和控制技术已被广泛应用于民用、工农业等领域 [1-5]。有学者发表了基于 WiFi 的家用智能照明控制系统设计 [1]、一种基于物联网的楼宇监控和管理系统 [2]、一种远程 LED 照明监控系统的设计 [3]、基于 ARM 的城市照明智能监控网络网关设计 [4]、农业节水灌溉远程监控系统的设计与实现 [5]。但以上系统都各有缺陷，部分具有远程视频监控功能却没有 LED 远程控制功能 ；有的实现了 LED 远程控制却没有视频监控功能。

结合以上问题，本文提出了一种基于远程控制、具有视频实时监控、可调光照明、数据采集、设备控制的集成系统设计。

1 系统总体方案设计

基于远程监控和 LED 智能照明系统的总方案如图 1 所示。系统主控芯片采用 ARM 公司设计生产的 Cortex-A53 芯片，外围电路由电源、摄像头、WiFi、传感器、LED 驱动器和显示屏组成。实现方法 ：将摄像头采集的图像，传感器采集的 LED 照度和色温数据通过串口与主控芯片通信，主控芯片内置网卡并与 Internet 相连，实现广域网通信，将数据传送到服务器，供客服端访问和下载历史数据 ；客服端利用 Android 系统开发 APP 应用程序连接云服务器，实现监控功能。

2 软件设计

系统软件设计主要分为 2 部分，分别为 H.264 视频编码设计和客服端 APP 应用程序开发设计。

图 1 监控和 LED 智能控制系统总体方案

2.1 H.264视频编码设计

视频压缩算法的主流方案包括 MPEG，WMV，AVS 和H.26X 系列算法。MPEG 的主要缺点是占用内存资源大、图像动态变化大时，画面采集容易丢帧。WMV 编码方式为非开放性，时延较大，且此编码方式只适用于 Windows 操作系统。AVS 编码方式设计难度大，开发周期长，成本偏高。H.26X 相对来说具有压缩比高、图像质量高等特点，适用较低宽带上的图像传输。综上考虑，本次采用最新的 H.26X 系列的H.264 进行视频编码。H.264 视频编码主要步骤 ：首先输入视频预测编码，之后再变换编码、量化处理、熵编码，最后在通信设备上传输视频。

2.1.1 H.264编码设计

系统采用变换和预测的混合编码法。在图 2 中，输入帧或者场 Fn 以宏块为单位被编码器处理。如果采用帧间预测编码，其预测值 PRED 是由当前片中已编码的参考图像经运动补偿（MC）后得到，其中参考图像 F'n-1 表示预测值PRED 和当前块相减，产生一个残差块 Dn，经块变换、量化处理后产生一组量化变换系数 X，再经熵编码，与解码所需的一些头信息组成压缩后的码流，经 NAL（网络自适应层）供传输和存储用。

2.1.2 H.264解码设计

在图 3 中，将编码器 NAL 输出的 H.264 比特流经熵解码得到量化后的一组变换系数 X，再经反量化、反变换，得到残差 Dn。利用从该比特流中解码出的头信息，解码器即可产生一个预测块 PRED，它和编码器中的原始 PRED 相同。该解码器产生的 PRED 与残差 D'n相加，就得到了 uFn'，经滤波后得到解码输出图像 F'n。

2.2 客服端 APP应用程序开发设计

客服端控制系统设计是监控控制系统的核心，考虑该系统的可拓展性和功能性，选择在 Android 系统进行客服端的开发和设计。客服端搭建流程 ：创建套接字、连接服务器、判断是否连接成功，是则进入死循环，保存服务器 IP 和端口号，开启发送接收函数，检测服务器是否断开连接，是则释放资源、退出死循环，具体如图 4 所示。

3 实验结果和分析

3.1 UI设计平面和操作界面测试

UI 注册和登录界面如图 5 所示。注册账号为手机电话号码，密码按照用户指定的进行设置。登录账号为用户注册手机号码，密码为设置密码，其中还配置有用户忘记密码可重设密码功能。

图 5 APP 登录界面

3.2 监控画面测试结果

客服端登录 APP 成功之后，用户主界面窗口如图 6 所示。

图 6 用户主界面窗口

用户可进入文件管理设置界面下载图片或视频，如图 7 所示。图片和视频下载完毕后可进行视频回放，视频保留了记录时间，可随意拖动进度条跳转观看。

图 7 视频回放界面

3.3 样机成品

样品经过烧写程序，组装套件，最终制作出基于远程LED 监控和控制 LED 照明系统装置，如图 8 所示。该样品具有远程监控和控制 LED 照明的功能，并能及时回看监控记录，对于农业、牧业以及医疗研究具有重要意义。

图 8 样机展示

4 结 语

基于监控系统和控制 LED 照明系统设计的研究，在局域网之间通信和广域网通信的基础上，实现了视频监控功能，且该系统监控与控制装置被整合为同一整体，便于移植和二次开发。随着 AI 技术的发展，该系统可以被应用到人工智能化场景，如动物的 24 小时监控实验，以及农业领域利用图像识别技术检测植物生长情况，对害虫进行分类和对农药进行分量处理的远程控制。综上所述，该系统的设计具有良好的应用场景和实际意义。