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)用場景、用戶需求、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和終端用戶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支持多種設(shè)備和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)優(yōu)勢非常適合視頻監(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解決

2、交通問題的主要手段，人們的研究更多的集中在交通對象（主要是汽車）的分割、分析、識別與跟蹤，交通特征參數(shù)的提取與分析，交通事件的識別與理解等領(lǐng)域，而針對交通監(jiān)控視頻進(jìn)行壓縮編碼的研究相對較少。事實(shí)上，對于海量級別的交通監(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)問題，

3、該問題已經(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B幀來實(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，但并未針對交通監(jiān)控視頻特點(diǎn)做進(jìn)一步優(yōu)化。對此，本文

4、提出一種基于背景差分法的適合分級B幀的快速算法。首先通過改進(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，通過滑動窗口去抖動算法正確獲取運(yùn)動區(qū)域;然后結(jié)合監(jiān)控視頻編碼中影響分級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)提出基于視覺注意模型的道路監(jiān)

5、控視頻關(guān)鍵幀提取算法
　　 對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)。對此，本文首次提出一種基于視覺注意模型的道路監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀提取算法。首先通過運(yùn)動檢測獲取運(yùn)動目標(biāo)，以車牌和車輛最佳清晰度位置作為注意度評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并提取運(yùn)動目標(biāo)位置顯著度;然后提取運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動方向和強(qiáng)度顯著度;接著用一種簡單有效的車輛位置優(yōu)先的自適應(yīng)線性混合模式合成每幀圖像的視覺注意度并生成最終的視覺注

6、意度曲線;最后求出視覺注意度曲線的導(dǎo)數(shù)曲線，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)過監(jiān)控的車輛最佳或接近最佳清晰度的位置，而且還能包括道路停車、超速和逆向行駛等各種交通事件，符合交通觀察者的視覺特性。
　　 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級上的I幀，對該類型I幀中的交通事件和

7、交通對象進(jìn)行H.264/SVC監(jiān)控信息擴(kuò)展編碼，并利用統(tǒng)一的語法和語義實(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。但是這會引起I幀位置的不定性，對分級B幀結(jié)構(gòu)也造成一定程度的破壞，影響了幀間相關(guān)性和分級特性。對此，本文提出一種均衡自適應(yīng)的GOP結(jié)構(gòu)，并使用一種二叉樹算法來實(shí)現(xiàn)任意大小GOP的時(shí)間分級特性。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象準(zhǔn)確跟蹤的基礎(chǔ)上進(jìn)行高層語義分析。對此，本文使用跟蹤準(zhǔn)確度代替PSNR來進(jìn)行解碼視頻質(zhì)量的度量，并通過優(yōu)化變換系數(shù)的量化來去除更多對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)或視覺突出內(nèi)容，從而不能更好的適應(yīng)視覺重要內(nèi)容在較低分辨率移動終端的顯示。對此，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)動車輛并進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，通常在交通監(jiān)控中主導(dǎo)車輛（視覺上最突出的車輛）所在運(yùn)動窗為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ROI分層量化策略和頻域系數(shù)壓縮矩陣的方法來進(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，對低分辨率空間層解碼下的視覺感知有較大的改善。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)境下的各種移動與無線監(jiān)控視頻業(yè)務(wù)大大增加。由于移動無線信道的時(shí)變、高誤碼率、有限帶寬等特點(diǎn)，其傳輸錯(cuò)誤會嚴(yán)重影響SVC碼流的解碼質(zhì)量。對此，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)測特性，并在選擇幀內(nèi)刷新(IntraRefresh)時(shí)考慮交通視頻的視覺顯著區(qū)域。并提出空間