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，可以形成在時間上、空間上、質量上分層的多層碼流，并可以根據應用場景、用戶需求、網絡環(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備和異構網絡的技術優(yōu)勢非常適合視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應用，為監(jiān)控視頻的壓縮、存儲和傳輸提供了強有力的技術支持。在視頻監(jiān)控領域中，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，交通特征參數的提取與分析，交通事件的識別與理解等領域，而針對交通監(jiān)控視頻進行壓縮編碼的研究相對較少。事實上，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，同時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)內的視頻壓縮不是一個普通的孤立的視頻壓縮問題，而是一個必須考慮預處理并且與視頻/圖像分析模塊進行交互的系統(tǒng)問題，

3、該問題已經成為視頻壓縮編碼技術中的一個新興研究領域，對于交通安防等領域有著巨大的應用價值。
　　 鑒于此，本文研究面向交通監(jiān)控應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幀來實現時間伸縮性，其計算復雜度大大增加了編碼時間，當前先進的改進算法可以將編碼時間節(jié)省45％左右，但并未針對交通監(jiān)控視頻特點做進一步優(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。首先通過改進的基于單高斯模型的時空背景建模方法獲取背景圖像;再求當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動區(qū)域;然后結合監(jiān)控視頻編碼中影響分級B幀宏塊模式選擇的關鍵參數的統(tǒng)計數據分析，來縮減可能編碼模式，從而提高編碼速度。實驗表明，本算法與標準算法比較，在保證編碼效率和解碼視頻質量的前提下，編碼時間可以平均節(jié)省約85％。
　　 2)提出基于視覺注意模型的道路監(jiān)

5、控視頻關鍵幀提取算法
　　 對于日益劇增的海量交通監(jiān)控視頻，關鍵幀提取是和視頻檢索、摘要、瀏覽以及壓縮編碼都相關的一項重要技術。對此，本文首次提出一種基于視覺注意模型的道路監(jiān)控視頻關鍵幀提取算法。首先通過運動檢測獲取運動目標，以車牌和車輛最佳清晰度位置作為注意度評價標準，并提取運動目標位置顯著度;然后提取運動目標的運動方向和強度顯著度;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數曲線，自適應濾波處理后在正值到負值變化的零交叉點中選取顯著度最高的圖像作為關鍵幀。實驗證明，該算法提取的關鍵幀不但包括了所有經過監(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GOP編碼算法
　　 在關鍵幀獲取的基礎上，形成時間0級上的I幀，對該類型I幀中的交通事件和

7、交通對象進行H.264/SVC監(jiān)控信息擴展編碼，并利用統(tǒng)一的語法和語義實現檢索接口的標準化和統(tǒng)一化，從而極大的提高了壓縮域內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幀結構也造成一定程度的破壞，影響了幀間相關性和分級特性。對此，本文提出一種均衡自適應的GOP結構，并使用一種二叉樹算法來實現任意大小GOP的時間分級特性。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確跟蹤的基礎上進行高層語義分析。對此，本文使用跟蹤準確度代替PSNR來進行解碼視頻質量的度量，并通過優(yōu)化變換系數的量化來去除更多對跟蹤影響較小的碼流。實驗表明，在保證跟蹤準確度相對準確的前提下，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)控的內容自適應空間可伸縮視頻編碼算法
　　 當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)或視覺突出內容，從而不能更好的適應視覺重要內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)控的內容自適應空間可伸縮視頻編碼算法。首先使用背景差法獲取運動車輛并進行目標跟蹤，通常在交通監(jiān)控中主導車輛（視覺上最突出的車輛）所在運動窗為ROI，然后將該ROI設定為裁剪窗口(CroppingWindow)，使用H.264/SVC標準的擴展空間可伸縮方法(ExtendedSpatialScalabili

10、ty，ESS)進行編碼，并在空間增強層通過ROI分層量化策略和頻域系數壓縮矩陣的方法來進一步提高編碼的率失真性能。實驗表明，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，在增強層仍可使用跟蹤準確度代替PSNR進行視頻質量度量，在此標準下可以獲得更高的編碼性能提升。
　　 5)提出適于交通監(jiān)控視頻的容錯編碼與錯誤隱藏算法
　　 3G技術的發(fā)展與

11、4G/LTE技術的快速演進，使得異構環(huán)境下的各種移動與無線監(jiān)控視頻業(yè)務大大增加。由于移動無線信道的時變、高誤碼率、有限帶寬等特點，其傳輸錯誤會嚴重影響SVC碼流的解碼質量。對此，本文提出空間可伸縮編碼下基于反饋的錯誤跟蹤(ErrorTracking，ET)和參考幀選擇(ReferencePictureSelection，RPS)算法，結合了層間預測特性，并在選擇幀內刷新(IntraRefresh)時考慮交通視頻的視覺顯著區(qū)域。并提出空間