CN107333026A - 一种针对固定场景下的监控视频图像传输及存储方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于监控视频压缩领域，涉及一种监控视频压缩及其传输方法，具体为一种针对固定场景下的监控视频图像传输及存储方法；该传输方法通过对视频图像是否出现前景目标进行判断，对之后未出现前景目标的视频图像(静止图像)采取不传输策略，对出现前景目标的视频图像(运动图像)采取传输策略，通过两种策略的合理选择，有效的提高了传输带宽的利用率；同时，本发明提供与之对应的储存方法，采用去冗余帧的方法，大大降低视频图像储存占用空间。
Description
技术领域
本发明属于监控视频压缩领域，涉及一种监控视频压缩及其传输方法，具体为一种针对固定场景下的监控视频图像传输及存储方法。
背景技术
随着时代的发展，网络视频监控更加广泛的出现在人们的视野中，例如银行，小区，仓库等等区域，监控系统都是必不可少的。现在的监控系统，往往要求更加的智能化，网络化与数字化；同时，监控视频的规模也在进一步的壮大，视频存储量也出现了爆发增长。为了应对目前有限的网络带宽以及存储空间紧缺的这些情况，视频压缩就成为了研究的重点，因此如何压缩视频让其占用更小的网络带宽及存储空间得到了人们关注并广泛的进行研究。
在监控视频中，很多帧的图片是只有背景图片的，也就是说是没有前景目标的，当无前景时，若将所有的视频图片全部传输，则会造成大量的码流浪费，这是我们不想看到的看到的。H.264编码经过多年的发展，已经十分的成熟，并且也被用于各种监控系统中，并且取得了很好的效果，但是针对拥有大量静止不动背景时，并没有提出明确的方法。在过去的研究中，有将背景图像作为参考帧供给后续的图像作为参考，这样做一定程度上提高了码率，但是这种方法对背景图像要求极高，对监控视频前端带来了大量的负担。同时在视频的存储空间方面，一个8路视频监控存储空间大约为17T每月，三个月下来大约会占用50T的硬盘空间。所以为了降低静止场景下的视频传输码流，同时也降低视频图像存储所需要的硬盘空间，本发明提出了一种针对固定场景监控视频的图像传输编码系统。
发明内容
本发明的目的在于针对上述问题，提供了一种针对固定场景下的监控视频图像传输及存储方法；针对监控图像中，将静止图像和运动图像分开传输方法，提高了带宽的利用率；针对视频存储方面，采用除去冗余帧的方法，进一步降低视频图像储存占用空间。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种针对固定场景下的监控视频图像传输方法，包括以下步骤：
步骤1.对当前帧视频图像Si(x,y)及其上一帧视频图像Si-1(x,y)分别进行灰度化处理，然后进行差分处理，得到差分图像D(x,y)：D(x,y)＝Si(x,y)-Si-1(x,y)；
步骤2.对差分图像D(x,y)进行像素点统计，统计其中像素点值大于像素点值阀值的像素点个数K，并计算所占所有像素的占比：α＝K/(M·N)，其中，M为差分图像宽、N为差分图像高；若α大于占比阀值T、则转至步骤4，否则、转至步骤3；
步骤3.将传输标志位进行累加，并进行判断：若传输标志位的值大于传输标志位阈值、则转至步骤6，否则、转至步骤5；
步骤4.将传输标志位置0，转至步骤5；
步骤5.对下一帧视频图像Si+1(x,y)采用传输策略，进行编码后传输；
步骤6.对下一帧视频图像Si+1(x,y)采用不传输策略，并将传输标志位置0。
与上述针对固定场景下的监控视频图像传输方法相对应的储存方法，包括以下步骤：
步骤A.通过网络获取视频图像Si(x,y)，并对其进行实时的高斯背景建模(GMM)，获得稳定的背景图像BGi(x,y)；
步骤B.对背景图像BGi(x,y)及视频图像Si(x,y)分别进行灰度化处理，然后进行相减，获得相减图像Ri(x,y)：Ri(x,y)＝BGi(x,y)-Si(x,y)；
步骤C.对相减图像Ri(x,y)进行非0像素点计数，得到计数值H，并计算所占所有像素的占比：β＝H/(M′·N′)，其中，M′为相减图像宽、N′为相减图像高；若β大于占比阀值T′、则储存视频图像Si(x,y)，否则、丢弃视频图像Si(x,y)。
需要说明的是，本发明提供传输及储存方法中涉及的各个阈值均为根据实际应用环境预先设置，视频图像的表达式中，x与y表示像素点坐标。
本发明的有益效果在于：
本发明针对固定场景下的监控视频图像提供一种传输方法，该方法通过对视频图像是否出现前景目标进行判断，对之后未出现前景目标的视频图像(静止图像)采取不传输策略，对出现前景目标的视频图像(运动图像)采取传输策略，通过两种策略的合理选择，有效的提高了传输带宽的利用率；同时，本发明提供与之对应的储存方法，采用去冗余帧的方法，大大降低视频图像储存占用空间。
附图说明
图1为本发明针对固定场景下的监控视频图像传输方法的流程示意图。
图2为本发明针对固定场景下的监控视频图像储存方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。
本实施例提供一种针对固定场景下的监控视频图像传输方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1.对当前帧视频图像Si(x,y)及其上一帧视频图像Si-1(x,y)分别进行灰度化处理，然后进行差分处理，得到差分图像D(x,y)：D(x,y)＝Si(x,y)-Si-1(x,y)；
步骤2.对差分图像D(x,y)进行像素点统计，统计其中像素点值大于像素点值阀值的像素点个数K，并计算所占所有像素的占比：α＝K/(M·N)，其中，M为差分图像宽、N为差分图像高；若α大于占比阀值T、则转至步骤4，否则、转至步骤3；本实施例中，像素点值阀值选取14，占比阀值T可根据场景中前景目标要求进行选取，要求越高、占比阀值T越小；
步骤3.将传输标志位进行累加，并进行判断：若传输标志位的值大于传输标志位阈值、则转至步骤6，否则、转至步骤5；本实施例中，传输标志位阈值选取10；
步骤4.将传输标志位置0，转至步骤5；
步骤5.对下一帧视频图像Si+1(x,y)采用传输策略，进行编码后传输；
步骤6.对下一帧视频图像Si+1(x,y)采用不传输策略，并将传输标志位置0。
本实施例中，若连续11帧图片中均未出现前景目标，则对下一个视频帧进行不传输处理，并且跳回步骤1；若持续未出现前景目标，则无需传输实时的视频图片，仅需显示最后一次传输的图片。
本实施例提供一种针对固定场景下的监控视频图像储存方法，如图2所示，具体包括以下步骤：
视频具体存储流程如图2所示：
步骤A.通过网络获取视频图像Si(x,y)，并对其进行实时的高斯背景建模(GMM)，获得稳定的背景图像BGi(x,y)；
步骤B.对背景图像BGi(x,y)及视频图像Si(x,y)分别进行灰度化处理，然后进行相减，获得相减图像Ri(x,y)：Ri(x,y)＝BGi(x,y)-Si(x,y)；
步骤C.对相减图像Ri(x,y)进行非0像素点计数，得到计数值H，并计算所占所有像素的占比：β＝H/(M′·N′)，其中，M′为相减图像宽、N′为相减图像高；若β大于占比阀值T′、则说明该帧图像并非静止的，储存视频图像Si(x,y)，否则、说明该帧图像为静止的，丢弃视频图像Si(x,y)；本实施例中占比阀值T′选取7；
步骤D.判断是否有视频图像输入，若无视频图像输入，则证明前端摄像头关闭，结束储存。
本实施例中，主要是对监控视频中出现的大量静止图片进行处理，在不增加前端和和后端服务器的压力的情况下，能够很好的缓解带宽压力，尤其是在面对有大量静止场景的时候，不传输策略节省了大量的带宽，同时，在存储端方面，只保留了关键的信息帧，大量的冗余帧只保存了很小的一部分，能够大量的节省存储空间，同时也不会丢失关键信息。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。
Claims (2)
1.一种针对固定场景下的监控视频图像传输方法，包括以下步骤：
步骤1.对当前帧视频图像Si(x,y)及其上一帧视频图像Si-1(x,y)分别进行灰度化处理，然后进行差分处理，得到差分图像D(x,y)：D(x,y)＝Si(x,y)-Si-1(x,y)；
步骤2.对差分图像D(x,y)进行像素点统计，统计其中像素点值大于像素点值阀值的像素点个数K，并计算所占所有像素的占比：α＝K/(M·N)，其中，M为差分图像宽、N为差分图像高；若α大于占比阀值T、则转至步骤4，否则、转至步骤3；
步骤3.将传输标志位进行累加，并进行判断：若传输标志位的值大于传输标志位阈值、则转至步骤6，否则、转至步骤5；
步骤4.将传输标志位置0，转至步骤5；
步骤5.对下一帧视频图像Si+1(x,y)采用传输策略，进行编码后传输；
步骤6.对下一帧视频图像Si+1(x,y)采用不传输策略，并将传输标志位置0。
2.一种针对固定场景下的监控视频图像储存方法，包括以下步骤：
步骤A.通过网络获取视频图像Si(x,y)，并对其进行实时的高斯背景建模(GMM)，获得稳定的背景图像BGi(x,y)；
步骤B.对背景图像BGi(x,y)及视频图像Si(x,y)分别进行灰度化处理，然后进行相减，获得相减图像Ri(x,y)：Ri(x,y)＝BGi(x,y)-Si(x,y)；
步骤C.对相减图像Ri(x,y)进行非0像素点计数，得到计数值H，并计算所占所有像素的占比：β＝H/(M′·N′)，其中，M′为相减图像宽、N′为相减图像高；若β大于占比阀值T′、则储存视频图像Si(x,y)，否则、丢弃视频图像Si(x,y)。
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