交通監(jiān)控可伸縮視頻編碼研究.pdf

1、可伸縮視頻編碼（ScalableVideoCoding，SVC:本文主要指H.264/SVC）是指通過(guò)一次高壓縮率編碼，可以形成在時(shí)間上、空間上、質(zhì)量上分層的多層碼流，并可以根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景、用戶(hù)需求、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和終端用戶(hù)特征抽取所需要層的碼流。SVC這種只提供唯一可伸縮的視頻碼流來(lái)支持多種設(shè)備和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)非常適合視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用，為監(jiān)控視頻的壓縮、存儲(chǔ)和傳輸提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域中，交通監(jiān)控是獲取各種交通信息來(lái)解決

2、交通問(wèn)題的主要手段，人們的研究更多的集中在交通對(duì)象（主要是汽車(chē)）的分割、分析、識(shí)別與跟蹤，交通特征參數(shù)的提取與分析，交通事件的識(shí)別與理解等領(lǐng)域，而針對(duì)交通監(jiān)控視頻進(jìn)行壓縮編碼的研究相對(duì)較少。事實(shí)上，對(duì)于海量級(jí)別的交通監(jiān)控視頻更需要快速和高效的壓縮編碼技術(shù)，同時(shí)在編碼階段就要考慮壓縮域與非壓縮域視頻檢索等問(wèn)題，因此，交通監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)的視頻壓縮不是一個(gè)普通的孤立的視頻壓縮問(wèn)題，而是一個(gè)必須考慮預(yù)處理并且與視頻/圖像分析模塊進(jìn)行交互的系統(tǒng)問(wèn)題，

3、該問(wèn)題已經(jīng)成為視頻壓縮編碼技術(shù)中的一個(gè)新興研究領(lǐng)域，對(duì)于交通安防等領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用價(jià)值。
　　 鑒于此，本文研究面向交通監(jiān)控應(yīng)用的可伸縮視頻編碼，主要工作及研究成果在于:
　　 1)提出適用于交通監(jiān)控視頻的時(shí)間可伸縮幀間快速編碼算法
　　 可伸縮視頻編碼采用分級(jí)B幀來(lái)實(shí)現(xiàn)時(shí)間伸縮性，其計(jì)算復(fù)雜度大大增加了編碼時(shí)間，當(dāng)前先進(jìn)的改進(jìn)算法可以將編碼時(shí)間節(jié)省45％左右，但并未針對(duì)交通監(jiān)控視頻特點(diǎn)做進(jìn)一步優(yōu)化。對(duì)此，本文

4、提出一種基于背景差分法的適合分級(jí)B幀的快速算法。首先通過(guò)改進(jìn)的基于單高斯模型的時(shí)空背景建模方法獲取背景圖像;再求當(dāng)前圖像與背景圖像的差值圖像，通過(guò)滑動(dòng)窗口去抖動(dòng)算法正確獲取運(yùn)動(dòng)區(qū)域;然后結(jié)合監(jiān)控視頻編碼中影響分級(jí)B幀宏塊模式選擇的關(guān)鍵參數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，來(lái)縮減可能編碼模式，從而提高編碼速度。實(shí)驗(yàn)表明，本算法與標(biāo)準(zhǔn)算法比較，在保證編碼效率和解碼視頻質(zhì)量的前提下，編碼時(shí)間可以平均節(jié)省約85％。
　　 2)提出基于視覺(jué)注意模型的道路監(jiān)

5、控視頻關(guān)鍵幀提取算法
　　 對(duì)于日益劇增的海量交通監(jiān)控視頻，關(guān)鍵幀提取是和視頻檢索、摘要、瀏覽以及壓縮編碼都相關(guān)的一項(xiàng)重要技術(shù)。對(duì)此，本文首次提出一種基于視覺(jué)注意模型的道路監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀提取算法。首先通過(guò)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，以車(chē)牌和車(chē)輛最佳清晰度位置作為注意度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置顯著度;然后提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向和強(qiáng)度顯著度;接著用一種簡(jiǎn)單有效的車(chē)輛位置優(yōu)先的自適應(yīng)線(xiàn)性混合模式合成每幀圖像的視覺(jué)注意度并生成最終的視覺(jué)注

6、意度曲線(xiàn);最后求出視覺(jué)注意度曲線(xiàn)的導(dǎo)數(shù)曲線(xiàn)，自適應(yīng)濾波處理后在正值到負(fù)值變化的零交叉點(diǎn)中選取顯著度最高的圖像作為關(guān)鍵幀。實(shí)驗(yàn)證明，該算法提取的關(guān)鍵幀不但包括了所有經(jīng)過(guò)監(jiān)控的車(chē)輛最佳或接近最佳清晰度的位置，而且還能包括道路停車(chē)、超速和逆向行駛等各種交通事件，符合交通觀察者的視覺(jué)特性。
　　 3)提出跟蹤感知下適于快速檢索的均衡自適應(yīng)GOP編碼算法
　　 在關(guān)鍵幀獲取的基礎(chǔ)上，形成時(shí)間0級(jí)上的I幀，對(duì)該類(lèi)型I幀中的交通事件和

7、交通對(duì)象進(jìn)行H.264/SVC監(jiān)控信息擴(kuò)展編碼，并利用統(tǒng)一的語(yǔ)法和語(yǔ)義實(shí)現(xiàn)檢索接口的標(biāo)準(zhǔn)化和統(tǒng)一化，從而極大的提高了壓縮域內(nèi)的檢索速度和后期分析需要。但是這會(huì)引起I幀位置的不定性，對(duì)分級(jí)B幀結(jié)構(gòu)也造成一定程度的破壞，影響了幀間相關(guān)性和分級(jí)特性。對(duì)此，本文提出一種均衡自適應(yīng)的GOP結(jié)構(gòu)，并使用一種二叉樹(shù)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)任意大小GOP的時(shí)間分級(jí)特性。這樣有利于檢索和視頻摘要的生成，但是由于部分I幀的插入和監(jiān)控信息擴(kuò)展編碼，率失真性能會(huì)有一定的損失

8、，考慮到交通視頻區(qū)別于一般的電視廣播視頻，其主要目的是在交通對(duì)象準(zhǔn)確跟蹤的基礎(chǔ)上進(jìn)行高層語(yǔ)義分析。對(duì)此，本文使用跟蹤準(zhǔn)確度代替PSNR來(lái)進(jìn)行解碼視頻質(zhì)量的度量，并通過(guò)優(yōu)化變換系數(shù)的量化來(lái)去除更多對(duì)跟蹤影響較小的碼流。實(shí)驗(yàn)表明，在保證跟蹤準(zhǔn)確度相對(duì)準(zhǔn)確的前提下，比傳統(tǒng)方法可以減少約60％的碼率。
　　 4)提出適用于交通監(jiān)控的內(nèi)容自適應(yīng)空間可伸縮視頻編碼算法
　　 當(dāng)前空間可伸縮編碼系統(tǒng)很少考慮視頻感興趣區(qū)域(Region

9、ofInterest，ROI)或視覺(jué)突出內(nèi)容，從而不能更好的適應(yīng)視覺(jué)重要內(nèi)容在較低分辨率移動(dòng)終端的顯示。對(duì)此，本文提出一種適用于交通監(jiān)控的內(nèi)容自適應(yīng)空間可伸縮視頻編碼算法。首先使用背景差法獲取運(yùn)動(dòng)車(chē)輛并進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，通常在交通監(jiān)控中主導(dǎo)車(chē)輛（視覺(jué)上最突出的車(chē)輛）所在運(yùn)動(dòng)窗為ROI，然后將該ROI設(shè)定為裁剪窗口(CroppingWindow)，使用H.264/SVC標(biāo)準(zhǔn)的擴(kuò)展空間可伸縮方法(ExtendedSpatialScalabili

10、ty，ESS)進(jìn)行編碼，并在空間增強(qiáng)層通過(guò)ROI分層量化策略和頻域系數(shù)壓縮矩陣的方法來(lái)進(jìn)一步提高編碼的率失真性能。實(shí)驗(yàn)表明，本算法與傳統(tǒng)的二分下采樣空間可伸縮算法相比，在率失真性能略有損失的情況下，對(duì)低分辨率空間層解碼下的視覺(jué)感知有較大的改善。同樣，在增強(qiáng)層仍可使用跟蹤準(zhǔn)確度代替PSNR進(jìn)行視頻質(zhì)量度量，在此標(biāo)準(zhǔn)下可以獲得更高的編碼性能提升。
　　 5)提出適于交通監(jiān)控視頻的容錯(cuò)編碼與錯(cuò)誤隱藏算法
　　 3G技術(shù)的發(fā)展與

11、4G/LTE技術(shù)的快速演進(jìn)，使得異構(gòu)環(huán)境下的各種移動(dòng)與無(wú)線(xiàn)監(jiān)控視頻業(yè)務(wù)大大增加。由于移動(dòng)無(wú)線(xiàn)信道的時(shí)變、高誤碼率、有限帶寬等特點(diǎn)，其傳輸錯(cuò)誤會(huì)嚴(yán)重影響SVC碼流的解碼質(zhì)量。對(duì)此，本文提出空間可伸縮編碼下基于反饋的錯(cuò)誤跟蹤(ErrorTracking，ET)和參考幀選擇(ReferencePictureSelection，RPS)算法，結(jié)合了層間預(yù)測(cè)特性，并在選擇幀內(nèi)刷新(IntraRefresh)時(shí)考慮交通視頻的視覺(jué)顯著區(qū)域。并提出空間