CN103269431A - 一种云转码实现方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种云转码装置,应用于视频转输系统中,该装置包括分割单元、收发单元、整合单元。分割单元将源视频分割成若干GOP序列;收发单元把分割好的GOP序列发送给各个辅助节点,再从各辅助节点处接收转码后的GOP序列;整合单元把转码后的码流进行重新组合。本发明以较低的投资和维护成本为代价,满足海量转码的快速性能需求,提供高伸缩和高可靠性,并且提升资源的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控技术,尤其涉及一种云转码方法及装置。
背景技术
智能、高清是目前视频监控系统的发展方向,用户对于视频监控产品的要求也在不断提高,包括视频图像的清晰度,稳定的性能,丰富的设备类型和视频格式,同时这些设备也要运行于不同类型的网络上。因此,为了满足这些需求,必然就涉及到大量的视频码率、帧率、分辨率、编解码标准、视频容器标准等的转码需求。而转码是一个计算密集度很强的信号处理过程,对计算资源要求很高。所以,如何提升视频监控系统中海量转码的处理效率,是一个亟待解决的现实问题,并且同时要兼顾投资与维护成本。
现有技术中对于大量高清视频的传输,通常采用的方法是在高速网络上构建集群架构。但是为了满足性能需求,集群架构中的计算机设备的硬件要求较高,再加上高速网络的部署,用户的投资和维护成本都比较高。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种云转码装置,该装置应用于视频传输系统中,该装置包括分割单元、收发单元,以及整合单元,其中:
分割单元,将至少部分源视频按照预设的规则分割成若干GOP序列,每个GOP序列包括序列编号和至少一个GOP;
收发单元,把分割好的GOP序列发送给各个辅助节点进行转码,然后从各辅助节点处接收转码后的GOP序列;
整合单元,将转码后的GOP序列根据序列编号进行排序组合,整合成目的视频。
本发明将云技术和转码技术进行结合,能满足海量转码的快速性能要求,提高了可靠性,提升资源的利用率,同时降低了投资和维护的成本。
附图说明
图1为云转码装置示意图。
图2为云转码装置工作流程示意图。
图3为分割的GOP序列示意图。
图4为GOP示意图。
图5为收发单元、辅助节点工作示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细的说明。图1为云转码装置示意图。该装置应用在主机上,包括分割单元、收发单元以及整合单元。其中:
分割单元,将至少部分源视频流按照预设的规则分割成若干GOP序列,每个GOP序列包括序列编号和至少一个GOP;
收发单元,把分割好的GOP序列发送给各个辅助节点进行转码,然后从各辅助节点处接收转码后的GOP序列;
整合单元,将转码后的GOP序列根据序列编号进行排序组合,整合成转码后的视频流。
在本发明中,不再单一地依靠提高单个设备或者某个设备集群的硬件或者软件能力来提高转码效率。本发明采用分布式的转码解决方案。本发明利用视频监控网络中大量具有转码能力的计算终端来辅助转码。云转码装置运行在主设备上,调度各个辅助节点协助进行转码。将一个较长的源视频流拆解为多个较短的片段通过网络分发给配置表中预先配置(也可以是动态发现)的各个辅助节点。辅助节点完成转码后回传到主设备上来,主设备在将这些转码后的片段进行组装完成转码工作。由于视频监控网络是高度可管理的网络,管理者很容易在辅助节点上部署相关的转码软件使得辅助节点快速具有转码能力。当然这个转码软件可能还会涉及一些与主设备之间在控制层面的简单交互,下文将参考图2对整个工作流程进行进一步地描述。
对于一段源视频来说,分割单元把部分或全部源视频流按照一定的规则分割成若干GOP序列。在优选的方式中,每个GOP序列包括Node Header、Picture Header和GOP,其格式如图3所示。Node Header是在分割时附加上去的数据信息,主要包括本GOP序列编号。在转码完成后,整合单元将根据Node Header中的GOP序列编号进行重新排序整合。图3中的H是指PictureHeader,它包括GOP总数参数,由该参数可确定出当前被分割的这段源视频流的GOP总数目m,用于整合时进行判断。
通常情况下,GOP是指一组连续的图像画面,每幅画面就是一帧,每个GOP包括至少一个帧,如图4所示。其中,I帧是基本帧,P帧是预测帧,B帧是双向预测帧,由于只有I帧在编解码过程通常不需要参考前后帧,也就是说,I帧与前后帧只有时间上的关联,而其他帧除了时间关联还有其他关联,不能随意分割,因此通常以I帧为划分GOP的分割点,这样每个GOP之间也只有时间上的顺序关联,所以可以作为独立的视频序列片段进行处理。在分割源视频流时,分割单元需要确定每个辅助节点处理多少GOP,也就是该辅助节点的GOP序列中有多少个GOP。在一种简单的实现方案中,如果辅助节点很多,那么辅助节点负责少量的GOP转码即可,此时可以分割单元可以设定每个GOP序列只有固定数量的GOP。在另一个实现方案中,分割单元可以根据内部保存的配置表来确定每个辅助节点的GOP序列中有多少个GOP,比如说使用者可以预先在配置表中设定好每个辅助节点分配多少个GOP,后续分割单元每次执行分割的时候都查询该配置表来确定辅助节点需要处理的GOP数量。
以上描述的分割策略是一种静态的分割策略,在一种优选的方式中,本发明采用动态的方式来确定每个辅助节点分配到的GOP数据。在本实施方式中,每个辅助节点分配的GOP数目Gni是通过视频分割计算公式得出的,该公式为:其中,m为源视频GOP总数,各辅助节点网络延时参数分别为a1、a2、…an,CPU占用率分别为b1、b2、…bn。其中网络延时参数a和CPU占用率b由分割单元在分割前进行采集。
分割单元为每个辅助节点都分配一个GOP序列,并将分割好的GOP序列发送给分割单元。如果还有下一段源视频需要进行转码,则主设备会搜集各个节点反馈过来的网络延时参数和CPU占用率,为下一段源视频的分割做准备。在首次进行分割时,分割单元会获取网络延时参数a和CPU占用率b的初始化值,则每个辅助节点的a和b一样,即a1=a2=…=an,b1=b2=…=bn,在接着进行下一段源视频的分割时,再重新获取a、b值。重新获取a,b两个参数可以通过私有的协议来实现,也可以通过改造一些公有协议来实现,辅助节点的转码软件只要能够响应分割单元的采集请求,收集自身的a,b两个参数及时反馈给主设备即可。在收到新的a,b参数之后,分割单元就可以重新确定每个辅助节点应该分配多少个GOP了,当然如果某个辅助节点没有及时反馈,那么分割单元可以将这个辅助节点从配置表中剔除。在优选的方式中,每次为一个辅助节点至多分配一个GOP序列,且每个GOP序列与各辅助节点相对应。
接下来,举例说明分割单元是如何进行分割的。例如,现在有三段源视频要进行分割转码。先对第一段源视频进行分割,按照公式 进行分割,由于是首次分割,所以分割单元会获取网络延时参数a和CPU占用率b的初始化值,则每个辅助节点的a和b一样,即a1=a2=…=an,b1=b2=…=bn。在第一段视频分割结束后,主设备判断是否还有其他源视频需要进行分割转码。判断结果为还有两段源视频需要分割转码,则接着对第二段视频进行分割,在分割前,分割单元搜集各辅助节点的网络延时参数a和CPU占用率b,再根据上述公式进行分割。如此反复,直至三段源视频全部被分割完毕。
收发单元把分割好的GOP序列发送给辅助节点进行转码,然后收发单元从各辅助节点处接收转码后的GOP序列,如图5所示。在发送过程中,收发单元是按照对应关系进行发送的,即GOP序列1发送给辅助节点1,GOP序列2发送给辅助节点2。
整合单元在收到全部经过转码的码流后对其进行统计,计算出收到的GOP总数为N’,与源视频GOP总数m进行对比,m的值由GOP序列PictureHeader信息中的GOP总数参数确定。如果N’=m,则说明源视频已经全部分割转码完成,此时整合单元根据转码后GOP序列中的序列编号进行重新排列整合。
本发明将云技术和转码技术进行结合,能满足海量转码的快速性能要求,提高了可靠性,提升资源的利用率,同时降低了投资和维护的成本。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (9)
1.一种云转码装置,该装置应用于视频传输系统中,其中该视频传输系统包括若干辅助节点,该装置包括分割单元、收发单元,以及整合单元,其特征在于:
分割单元,将源视频按照预设的规则分割成若干GOP序列,每个GOP序列包括序列编号和至少一个GOP;
收发单元,把分割好的GOP序列发送给各个辅助节点进行转码,然后从各辅助节点处接收转码后的GOP序列;
整合单元,将转码后的GOP序列根据序列编号进行排序组合,整合成转码后的目的视频。
2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,其中所述分割单元按照GOP的时间顺序进行分割以确保同一个GOP序列中的多个GOP在时间上是连续的。
4.根据权利要求3所述装置,其特征在于,所述分割单元,进一步用于在分割前采集各辅助节点的网络延时参数a和CPU占用率b。
5.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,其中整合单元根据源视频GOP总数判断视频数据流的转码任务是否完成,若完成,则进行整合。
6.一种云转码方法,该方法应用于视频传输系统中,其中该视频传输系统包括若干辅助节点,该方法包括如下步骤:
步骤A、将源视频按照预设的规则分割成若干GOP序列,每个GOP序列包括序列编号和至少一个GOP;
步骤B、把分割好的GOP序列发送给各个辅助节点进行转码,然后从各辅助节点处接收转码后的GOP序列;
步骤C、将转码后的GOP序列根据序列编号进行排序组合,整合成转码后的目的视频。
8.根据权利要求6所述方法,其特征在于,所述步骤A还包括在分割前采集各辅助节点的网络延时参数a和CPU占用率b。
9.根据权利要求6所述方法,其特征在于,所述步骤C还包括根据源视频GOP总数判断视频数据流的转码任务是否完成,若完成,则进行整合。
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