CN104410832A - 基于能量动态收集的无线网络视频传输系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于能量动态收集的无线网络视频传输系统，其中：能量采集源，用于随着环境的差异和时间而进行随机的动态能量采集；视频采集源，用于随着环境变化而进行随机地视频采集，得到视频帧摘要序列；所述动态能量采集以及所述视频采集汇入信号发送端，由信号发送端经过无线信道进行动态能量传送和视频帧摘要序列传送，最后到达信号接收端；无线视频传输模块，用于对信号接收端接收到的视频帧摘要序列进行无线传输。本发明用给定的能量与采集到的视频帧，确定了最优的传输视频帧序列，为物联网发展从数据传输到视频传输的过渡提供了参考，有力地支持了国家绿色节能产业技术的发展，为建立“低碳”的通信行业做出了贡献。

Description

基于能量动态收集的无线网络视频传输系统及方法

技术领域

本发明涉及动态能量采集的无线视频传输。

背景技术

在全球面临能源紧缺、气候变暖等严重问题的情况下，人类为了生存和发展转而去寻找和利用清洁能源技术。清洁能源包括太阳能、风能、热能、振动能、海洋能，以及其他能量如人体动能、生化能等能量。这些能量是动态的、变化的，不能直接被利用，需要借助动态能量采集技术将这些动态的能量存储到超级电容或者化学电池中，然后才能进行使用。

随着科技的发展，无线传感器技术已经渗透到人类生产和生活的方方面面。无线通信网络已经逐步发展到能为任何人和物件之间提供随时随地通信的物联网，网络应用的规模极速扩大。基于环境中动态能量采集的无线传感网络技术应运而生，对物联网的拓扑发展问题提供了一种可行的解决方案。

无线传感器节点不单纯只是传递一些采集到的比特数据，随着传感器种类日益多样化，无线传感器网络中出现了远程视频监控节点，而且需求也越来越大。而无线视频传输对于无线网络的带宽和发射功率的要求很高。那么如何在动态环境能量采集和无线视频传输效率之间找到一种平衡分配方案就显得十分重要。

本发明结合的另一技术——温差电池，相比较于其他的环境能量采集系统，有着特殊的优势。温差电池是利用环境中的温度差异，将热能直接转化为电能的装置，相比较于太阳能电池等能量采集电池，温差电池对于环境的要求相对较弱，基本上能工作在世界上的任何地区，受天气的影响不大，大约只要5摄氏度的温差就可以稳定驱动一个无线传感器网络节点；温差电池在一些特殊的环境中更是有着无可比拟的优势，而这些地区能利用的其他的环境能量很小，例如，太阳能电池的采集光能的电池板的表面积很大，无法在一些微型区域使用，而只要有足够大的温差和一定效率的热电转换材料。温差电池可以做得体积很小而不影响其输出功率。

本发明再一结合的是视频选择性传输技术，其主要是视频摘要技术，该技术的原理是：在一个视频帧序列中，选取部分帧进行传输，然后再在接收端通过合适的重建方案(一般是用最相邻的帧递补缺失的视频帧)得到一个新的视频帧序列。为了能够对重建的视频帧进行评估，可以采用平均失真度和峰值信噪比两种评价标准对其进行优劣性评估。例如，一个视频流共有16帧，而现在约束条件为只能够传递其中的4帧，那么如何选择这4帧进行传递才能使得平均失真度或者峰值信噪比最小就是传统的视频摘要技术的研究方向。传统的视频摘要技术适用于所有帧都有可能被传递的情况下，而在动态温差能采集的远程视频监控节点中，视频帧传输还必须满足各个阶段分时隙能量传递上的因果性，因此无法解决本发明研究的动态温差能量采集下的无线视频选择性传输问题。

目前温差电池供给的功率还比较小，实现实时无线视频传输的可能性很小(排除温差极大的环境)，因此必须将温差能量采集存储方案和无线视频选择性传输方案相结合，才能够实现温差能量最大化利用以及视频选择性的可靠传输。

可再生能源供电技术已经越来越广泛的应用于无线传感器网络节点的设计中；与此同时，作为无线传感器节点中很重要的一个部分，视频监控传感器节点的应用也越来越广泛。然而通过可再生能源采集的能量和无线视频传输所需能量之间存在着不平衡，因此必须设计一种动态能量采集与无线视频传输相结合的能量控制方案。目前国内外还没有针对动态能量采集与视频摘要技术相结合的动态能量供给的无线视频选择性传输方案。

发明内容

为了克服上述现有技术，本发明提出了一种基于空时域局部二值模式的视频隐写分析方法，本发明结合视频帧选择性传输技术提出了一种在动态能量(温差能)采集情况下的无线视频传输方案。在给定的无线视频传输平均失真度的评价标准下，该方案实现了在环境能量分阶段显著受限情况下的无线视频可靠传输，具有很好的理论和实用价值。

本发明提出了一种基于能量动态收集的无线网络视频传输系统，该系统包括视频采集源、能量采集源两个独立的采集源、信号发送端、信号接收端以及无线视频传输模块；其中：

能量采集源，用于随着环境的差异和时间而进行随机的动态能量采集；

视频采集源，用于随着环境变化而进行随机地视频采集，得到视频帧摘要序列；

所述动态能量采集以及所述视频采集汇入信号发送端，由信号发送端经过无线信道进行动态能量传送和视频帧摘要序列传送，最后到达信号接收端；

无线视频传输模块，用于对信号接收端接收到的视频帧摘要序列进行无线传输。

所述能量传送的策略满足：在给定的信道条件下，在一个时隙的时间内传递一帧图片的发送端的信号功率为P_t，计算公式如下：

$P_t=(2^{\frac{I}{\mathrm{BT}}}-1)*\frac{B*N_0}{g_k}$

其中：g_k第k个时隙信号发送端和信号接收端信噪比增益，B是无线信道的带宽，N₀是端高斯白噪声功率谱密度，I是信息量。

所述视频帧摘要序列传送，满足以下传送策略：

最优化数学模型以平均失真度S(A)进行衡量，计算公式为：

S(A)＝arg minD(A)

s.t.     P_i≤H_i

1≤i≤K

A是最优化的视频帧摘要传输序列；

并有：

$D\left(A\right)=\frac{1}{k}\underset{k}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}d(f_i,f_i^{\′})$

其中，D(A)是重建序列R和原序列S之间的平均失真度：d(f_i,f_i′)代表重建序列R和原序列S第i帧之间的欧拉距离；k是视频帧摘要传输序列的帧数；

$H_i=\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，H_i是前i个时隙采集到的能量总和，假定原有的能量采集初始值为h₀；

$P_i=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，P_i为前i个时隙需要的能量总和。

所述动态能量采集与无线视频传输模块，遵循以下算法：

将视频帧摘要序列中的K帧图片作为一个图片组GOP，采用传递状态编码为1和不传递状态编码为0对其进行二进制编码，得到视频编码序列；

将上述所有进行能量因果性验证，查找出所有可能传递的视频帧序列，并将其存储在可行解解空间V中；

根据视频帧接收端的重建规则，将可行解空间V中的视频编码序列与接收端重建的视频编码序列对比，剔除其中失真度小的视频编码序列，得到优化解空间V′；

进一步优化：对优化解空间V′中帧最多的一组可行解v₁进行0和1编码的随机交换，并只选取交换后依然是优化可行解空间V′中的序列，此时得到V′中另一组帧最多的可行解v₂，计算v₁与v₂各自的平均失真度，选取平均失真度小的帧序列作为当前的最优序列；

预设一个迭代比较的次数Count，重复上述进一步优化的处理，当迭代比较次数达到Count时，结束迭代过程；将当前的最优帧序列，作为最优解。

本发明还提出一种基于能量动态收集的无线网络视频传输方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、随着环境的差异和时间而进行随机的动态能量采集；随着环境变化而进行随机地视频采集，得到视频帧摘要序列；

步骤2、将所述动态能量采集以及所述视频采集经过无线信道进行动态的能量传送和视频帧摘要序列传送；

步骤3、对信号接收端接收到的视频帧摘要序列进行无线传输。

所述能量传送的策略满足：在给定的信道条件下，在一个时隙的时间内传递一帧图片的发送端的信号功率为P_t，计算公式如下：

$P_t=(2^{\frac{I}{\mathrm{BT}}}-1)*\frac{B*N_0}{g_k}$

其中：g_k第k个时隙信号发送端和信号接收端信噪比增益，B是无线信道的带宽，N₀是端高斯白噪声功率谱密度，I是信息量。

所述视频帧摘要序列传送的策略满足：最优化数学模型以平均失真度S(A)进行衡量，计算公式为：

S(A)＝arg minD(A)

s.t.        P_i≤H_i

1≤i≤K

A是最优化的视频帧摘要传输序列；

并有：

$D\left(A\right)=\frac{1}{k}\underset{k}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}d(f_i,f_i^{\′})$

其中，D(A)是重建序列R和原序列S之间的平均失真度：d(f_i,f_i′)代表重建序列R和原序列S第i帧之间的欧拉距离；k是视频帧摘要传输序列的帧数；

$H_i=\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，H_i是前i个时隙采集到的能量总和，假定原有的能量采集初始值为h₀；

$P_i=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，P_i为前i个时隙需要的能量总和。

所述对信号接收端接收到的视频帧摘要序列进行无线传输，还包括以下步骤：

将视频帧摘要序列中的K帧图片作为一个图片组GOP，采用传递状态编码为1和不传递状态编码为0对其进行二进制编码，得到视频编码序列；

将上述所有进行能量因果性验证，查找出所有可能传递的视频帧序列，并将其存储在可行解解空间V中；

根据视频帧接收端的重建规则，将可行解空间V中的视频编码序列与接收端重建的视频编码序列对比，剔除其中失真度小的视频编码序列，得到优化解空间V′；

进一步优化：对优化解空间V′中帧最多的一组可行解v₁进行0和1编码的随机交换，并只选取交换后依然是优化可行解空间V′中的序列，此时得到V′中另一组帧最多的可行解v₂，计算v₁与v₂各自的平均失真度，选取平均失真度小的帧序列作为当前的最优序列；

预设一个迭代比较的次数Count，重复上述进一步优化的处理，当迭代比较次数达到Count时，结束迭代过程；将当前的最优帧序列，作为最优解。

与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：

本发明将微型温差电池的发电特征与视频帧传输的特点相结合，确定了一种在微型能量采集下的视频帧传输最优选择分配方案。本设计针对温差电池采集的能量以及视频帧选择传输，为我国远程无电源视频监控的发展提供了技术上的支持，同时也较为广泛的拓展了物联网无线传感器节点的使用范围。同时该设计方案的思路也可以应用于其他的动态能量采集无线传感器视频监控系统。本设计用给定的能量与采集到的视频帧，确定了最优的传输视频帧序列，为物联网发展从数据传输到视频传输的过渡提供了参考，有力地支持了国家绿色节能产业技术的发展，为建立“低碳”的通信行业做出了贡献。

附图说明

图1为本发明的基于能量动态采集的无线视频监控节点系统的结构示意图；

图2为视频帧采集和环境能量提取结合下的视频流高效传输的流程图；

图3为初始化状态图；

图4为可行解空间V的一个可行解c₁、c₂；

图5为优化解空间V′中的一个帧最多可行解v₁、v₂。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明，但本发明的实施范围并不局限于此。

本发明的研究基于能量动态采集的无线视频监控节点系统为综合了视频帧采集和环境能量提取技术的一种视频流高效传输方案。

如图1所示，该系统包括视频采集、能量采集两个独立的采集源以及信号发送端和信号接收端四个部分。能量的采集过程随着环境的差异和时间的进行是一个随机过程，与此同时视频采集过程也是一个随着环境变化的随机过程。能量采集端采集的能量以及视频采集端采集的视频帧经过信号发送端以一种合适的传输策略加以利用，然后经过无线信道，最后到达信号接收端。

本系统相关技术描述如下：

一、该系统中无线信道的视频帧无线传输与能量消耗的相关性

本发明的无线信道假设是一个带宽受限的高斯白噪声信道(AWGN)，其衰落遵循块衰落模型。与此同时，本发明在时间维度上将被研究的时间段分割为相同间隔的时隙，并假设在每一个时隙中最多只能传递一帧视频监控节点采集到的图像。视频帧无线传输与能量消耗的相关性由如下的公式推导而出。

在AWGN无线信道中，无线信道的输入x_k和输出y_k符合下面的关系：

$y_k=\sqrt{g_k}{x}_k+n_k---\left(1\right)$

其中g_k是在时隙t_k内的无线信道增益，其值受到无线信道传输距离等因素的显著影响；n_k是时隙t_k内的高斯加性噪声，其功率谱密度在整个频谱范围内是n₀。为了简化研究对象，假设在视频帧传输的t_k内，信道增益的值g_k近似不变；而整个时间维度上各个时隙内的信道可看成是有限的马尔科夫信道。

根据香农信道容量公式：

$C={B\log }_2(1+\frac{P_r}{B*N_0})---\left(2\right)$

其中：C是信道容量，B是无线信道的带宽，P_r是接收端信号功率，N₀是端高斯白噪声功率谱密度。与此同时假定，发送端的信号功率为P_t。因此第k个时隙发送端和接收端信噪比增益g_k满足以下公式：

$g_k=\frac{P_r}{B*N_0}/\frac{P_t}{B*N_0}---\left(3\right)$

在AWGN信道中，噪声的功率谱密度是恒定的，因此

$g_k=\frac{P_r}{P_t}---\left(4\right)$

当信道容量C是信道传输的极限速率时，C和传输信息量I以及传输时间T之间的关系为：

C＝I/T              (5)

由公式(2)～(5)可以得到在信道带宽和传输时间都恒定的情况下，信息量I与发射端发射功率的关系为：

$P_t=(2^{\frac{I}{\mathrm{BT}}}-1)*\frac{B*N_0}{g_k}---\left(6\right)$

由公式(6)可以计算出在给定的信道条件下在一个时隙的时间内传递一帧图片所需要的能量值。

三、本发明系统中的视频帧无线传输评价标准以及视频摘要传输模型

在本发明中，假定采集到的视频帧序列为V＝{f₁,f₂,...,f_k-1,f_k}，共k帧，在满足能量全时间段分时隙限制条件的情况下，假定传递其中的l帧，则传递的视频摘要帧序列为显然新的视频帧摘要序列满足1≤m₁≤m_l≤k。摘要帧的帧率为：

$Q=\frac{l}{k}---\left(7\right)$

在发送端发送的序列即是S，然而在接收端收到序列S后，为了视频查看的流畅性，会对接收序列S进行重建，重建后的序列是R＝{f₁′,f₂′,...,f_k-1′,f_k′}。重建帧序列R通过将帧摘要序列中的空缺帧用之前的最相邻的序列进行递补的方式进行重建。

为了能够更好的对可行的帧摘要序列进行优劣性评估，本发明以平均失真度作为视频传输中比较参量。

本发明用D(A)来定义重建序列R和原序列S之间的平均失真度。

$D\left(A\right)=\frac{1}{k}\underset{k}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}d(f_i,f_i^{\′})---\left(8\right)$

其中d(f_i,f_i′)代表重建序列R和原序列S第i帧之间的欧拉距离。

根据上文中的视频摘要流的选取和传输模型，把研究的时间段T分为各个单独的时隙{t₁,t₂,...,t_k-1,t_k}，整个研究时间段内的能量采集序列H分时隙定义为{h₀,h₁,...,h_k-2,h_k-1}，视频采集帧采集F分时隙定义为{f₁,f₂,...,f_k-1,f_k}，在这其中能量采集序列H和视频帧采集序列F在时间上是独立的。在视频流传输研究中将K帧图片作为一个图片组GOP(Group OfPictures)，并作为一个研究单元。

由于视频帧采集到的图像的不同，经过编码形成了数据量不同的图片帧。将这些图片帧根据公式(5)可以分别计算出每一帧图像在给定信道中传输需要的能量值{p₁,p₂,...,p_k-1,p_k}。

令H_i为前i个时隙采集到的能量总和，假定原有的能量采集初始值为h₀；P_i为前i个时隙需要的能量总和，则：

$H_i=\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i;(1\≤k\≤K)---\left(9\right)$

$P_i=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i;(1\≤k\≤K)---\left(10\right)$

由于能量的采集具有时间上的连续性，以及能量使用在时间上的因果性(例如t₁时隙传递f₁帧时不能使用t₂时隙或者更后时隙采集的能量)，因此传输采集到的视频帧需要满足以下的限制条件：

P_i≤H_i；(1≤i≤K)          (11)

如此求解的问题可便可转化为一个带有约束条件的最优化问题。

根据上文所述的平均失真度的数学定义以及视频帧选取的约束条件，可以得到平均失真度作为权衡标准的最优化数学模型：

S(A)＝arg minD(A)

s.t.          P_i≤H_i

1≤i≤K               (12)

A就是最优化的视频帧传输序列，是最后的求解目标。

三、该系统中的动态能量采集与无线视频传输算法

步骤1:对所有序列进行二进制编码

不失一般性，假定一组GOP的第一帧图像f₁必须传递。在该假定下，一组GOP中共存在着2^K-1种可能传递的帧序列。为了能够直观表示这些可能传递的帧序列，采用1(传递)和0(不传递)对其进行二进制编码。帧序列的取值范围为{10···00}～{11···11}，其中第一组是代表只传输第一帧，最后一组代表所有帧都进行传输。

步骤2:应用能量采集因果性条件确定可能的视频帧序列

能量采集的因果性是指能量只能在时间轴上从过去到未来进行传递，而不能颠倒，再结合各个视频帧传输所需的能量，可知在某个视频帧传输判定时间点：①能量充足时，使用能量进行传递；②能量不足时，不传递；能量储存到下个时隙。将步骤1中的所有视频编码序列进行能量因果性验证，然后查找出所有可能传递的视频帧序列，并将其存储在可行解序列结合V中。V就是(11)的可行解空间，下面就要在V中进行查找最优解。

步骤3、通过优化策略剔除不优的视频帧序列

由于一般视频采集无线传感器的CPU运算处理能力有限，逐个对V的可行解序列进行运算求解会耗时很久，因此必须得采用优化策略对可行解空间进行缩小，从而直至找到最优解。

通过V中序列的内部关系以及视频帧接收端的重建规则可以对可行解空间V中的序列进行优化。若V中的一个序列为ν₁＝{f₁,f₂,...,f_k-1,f_k},另一序列为ν₂＝{f₁,f₂,...,f_n,...,f_k-1,f_k}，根据视频帧接收端的重建规则，显然存在D(ν₁)≥D(ν₂)，等号当且仅当f_n帧与前一可传递帧相同时成立。

步骤4、利用寻优算法在V′找出最优解。

步骤3省去了对于图片本身的运算操作就实现了优化，节约了大量的运算资源，经过实验发现，新的可行解集V′的空间相比较于原可行解集V的空间大大缩小。此时应用遍历搜索法可以直接求出新的可行解集V′中的所有视频序列的失真度值，然后进而找到失真度最小的序列就是最优解。

然而为了能够在SOC(System On Chip)系统中更好的应用，继续降低可行解集的空间，减少计算时间成本。本发明根据新的可行解集V′中的序列特点，最优传输视频帧序列的视频帧个数总是出现在视频帧个数最多或者次多的序列中，因此选取视频帧序列中视频帧最多或者次多的序列分别作为研究对象。利用改进的爬山法对其进行进一步分析和比较得出最后的视频传输序列。

如图2所示，为改进后的优化算法解决视频帧采集和环境能量提取结合下的视频流高效传输的流程图。其中N是给定的时间长度分成的时隙的个数。令C_i＝{c₁,c₂,...,c_N}是所有可能视频帧序列的集合；V_i＝{v₁,v₂,...,v_m}是经过能量因果性判定后的可行解空间；V′是采用优化策略，对可行解空间V剔除不优的视频帧序列后，得到的优化解空间。为了进一步减少计算量，根据所需视频帧的质量要求设定迭代次数Count，通过改进的爬山算法可以得到概率收敛于全局最优的视频帧序列。

本发明的实施例描述如下：

步骤1、首先把要进行优化分配的时间段里采集到的能量分时隙都记录下来，如图3所示：H＝{h₁,h₂,...,h₁₀}、F＝{f₁,f₂,...,f₁₀}。并判断F中的帧序列是否都满足能量因果性，所有满足能量因果性的视频帧序列可以组成可行解空间V。

步骤2、对可行解空间V进行优化。与c₁c₂分别是V中的一组可行解。c₁与c₂只有在s₄时隙发送帧序列不同，如图4，其余时隙发送的帧分别相同。c₁在s₄时隙发送的f₃帧是由最相邻的s₃时隙的f₃帧递补而来，而c₂在s₄时隙发送的f₄帧则是在s₄时隙刚刚采集到的。显然c₁不可能是最优化的，故从V中去除c₁。用此方法可以得到新的可行解集V′。

步骤3、利用改进的爬山法找出最优解。如图5所示，假定在采集到的10个视频帧中，最多能够传递7帧，那么v₁是优化解空间V′中帧最多的一组可行解。然后对v₁进行0和1编码的随机交换，并只选取交换后依然是优化可行解空间V′中的序列，此时我们得到V′中另一组帧最多的可行解v₂。计算v₁与v₂各自的平均失真度，选取平均失真度小的帧序列作为当前的最优序列。

预设一个迭代比较的次数Count。重复(3)中步骤，当迭代比较次数达到Count时，结束迭代过程。将当前的最优帧序列，作为我们需要寻找的最优解。

尽管上面结合图对本发明进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨的情况下，还可以作出很多变形，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种基于能量动态收集的无线网络视频传输系统，其特征在于，该系统包括视频采集源、能量采集源两个独立的采集源、信号发送端、信号接收端以及无线视频传输模块；其中：

能量采集源，用于随着环境的差异和时间而进行随机的动态能量采集；

视频采集源，用于随着环境变化而进行随机地视频采集，得到视频帧摘要序列；

所述动态能量采集以及所述视频采集汇入信号发送端，由信号发送端经过无线信道进行动态能量传送和视频帧摘要序列传送，最后到达信号接收端；

无线视频传输模块，用于对信号接收端接收到的视频帧摘要序列进行无线传输。

2.如权利要求1所述的基于能量动态收集的无线网络视频传输系统，其特征在于，所述能量传送的策略满足：在给定的信道条件下，在一个时隙的时间内传递一帧图片的发送端的信号功率为P_t，计算公式如下：

$P_t=(2^{\frac{I}{\mathrm{BT}}}-1)*\frac{B*N_0}{g_k}$

其中：g_k第k个时隙信号发送端和信号接收端信噪比增益，B是无线信道的带宽，N₀是端高斯白噪声功率谱密度，I是信息量。

3.如权利要求1所述的基于能量动态收集的无线网络视频传输系统，其特征在于，所述视频帧摘要序列传送，满足以下传送策略：

最优化数学模型以平均失真度S(A)进行衡量，计算公式为：

S(A)＝arg min D(A)

s.t.P_i≤H_i

1≤i≤K

A是最优化的视频帧摘要传输序列；

并有：

$D\left(A\right)=\frac{1}{k}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}d(f_i,{f_i}^{\′})$

其中，D(A)是重建序列R和原序列S之间的平均失真度：d(f_i,f_i′)代表重建序列R和原序列S第i帧之间的欧拉距离；k是视频帧摘要传输序列的帧数；

$H_i=\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，H_i是前i个时隙采集到的能量总和，假定原有的能量采集初始值为h₀；

$P_i=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，P_i为前i个时隙需要的能量总和。

4.如权利要求1所述的基于能量动态收集的无线网络视频传输系统，其特征在于，所述动态能量采集与无线视频传输模块，遵循以下算法：

将视频帧摘要序列中的K帧图片作为一个图片组GOP，采用传递状态编码为1和不传递状态编码为0对其进行二进制编码，得到视频编码序列；

将上述所有进行能量因果性验证，查找出所有可能传递的视频帧序列，并将其存储在可行解解空间V中；

根据视频帧接收端的重建规则，将可行解空间V中的视频编码序列与接收端重建的视频编码序列对比，剔除其中失真度小的视频编码序列，得到优化解空间V′；

进一步优化：对优化解空间V′中帧最多的一组可行解v₁进行0和1编码的随机交换，并只选取交换后依然是优化可行解空间V′中的序列，此时得到V′中另一组帧最多的可行解v₂，计算v₁与v₂各自的平均失真度，选取平均失真度小的帧序列作为当前的最优序列；

预设一个迭代比较的次数Count，重复上述进一步优化的处理，当迭代比较次数达到Count时，结束迭代过程；将当前的最优帧序列，作为最优解。

5.一种基于能量动态收集的无线网络视频传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1、随着环境的差异和时间而进行随机的动态能量采集；随着环境变化而进行随机地视频采集，得到视频帧摘要序列；

步骤2、将所述动态能量采集以及所述视频采集经过无线信道进行动态的能量传送和视频帧摘要序列传送；

步骤3、对信号接收端接收到的视频帧摘要序列进行无线传输。

6.如权利要求5所述的基于能量动态收集的无线网络视频传输方法，其特征在于，所述能量传送的策略满足：在给定的信道条件下，在一个时隙的时间内传递一帧图片的发送端的信号功率为P_t，计算公式如下：

$P_t=(2^{\frac{I}{\mathrm{BT}}}-1)*\frac{B*N_0}{g_k}$

其中：g_k第k个时隙信号发送端和信号接收端信噪比增益，B是无线信道的带宽，N₀是端高斯白噪声功率谱密度，I是信息量。

7.如权利要求5所述的基于能量动态收集的无线网络视频传输方法，其特征在于，所述视频帧摘要序列传送的策略满足：最优化数学模型以平均失真度S(A)进行衡量，计算公式为：

S(A)＝arg min D(A)

s.t.P_i≤H_i

1≤i≤K

A是最优化的视频帧摘要传输序列；

并有：

$D\left(A\right)=\frac{1}{k}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}d(f_i,{f_i}^{\′})$

其中，D(A)是重建序列R和原序列S之间的平均失真度：d(f_i,f_i′)代表重建序列R和原序列S第i帧之间的欧拉距离；k是视频帧摘要传输序列的帧数；

$H_i=\underset{i=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，H_i是前i个时隙采集到的能量总和，假定原有的能量采集初始值为h₀；

$P_i=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i;(1\≤k\≤K)$

其中，P_i为前i个时隙需要的能量总和。

8.如权利要求5所述的基于能量动态收集的无线网络视频传输系统，其特征在于，所述对信号接收端接收到的视频帧摘要序列进行无线传输，还包括以下步骤：

将视频帧摘要序列中的K帧图片作为一个图片组GOP，采用传递状态编码为1和不传递状态编码为0对其进行二进制编码，得到视频编码序列；

将上述所有进行能量因果性验证，查找出所有可能传递的视频帧序列，并将其存储在可行解解空间V中；

根据视频帧接收端的重建规则，将可行解空间V中的视频编码序列与接收端重建的视频编码序列对比，剔除其中失真度小的视频编码序列，得到优化解空间V′；

进一步优化：对优化解空间V′中帧最多的一组可行解v₁进行0和1编码的随机交换，并只选取交换后依然是优化可行解空间V′中的序列，此时得到V′中另一组帧最多的可行解v₂，计算v₁与v₂各自的平均失真度，选取平均失真度小的帧序列作为当前的最优序列；

预设一个迭代比较的次数Count，重复上述进一步优化的处理，当迭代比较次数达到Count时，结束迭代过程；将当前的最优帧序列，作为最优解。