CN114157908A - 复合视频广播信号的制式识别方法、装置、设备与介质 - Google Patents

复合视频广播信号的制式识别方法、装置、设备与介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种复合视频广播信号的制式识别方法、装置、设备与介质，其中，复合视频广播信号的制式识别方法，包括：基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号；确定所述待识别信号的N种特征统计信息；所述特征统计信息中利用量化数据描述了所述目标输入信号的特征；其中的N大于或等于2；确定所述待识别信号的质量检测信息；所述质量检测信息表征了所述目标输入信号是否稳定；基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息。

Description

复合视频广播信号的制式识别方法、装置、设备与介质
技术领域
本发明涉及视频信号处理领域，尤其涉及一种复合视频广播信号的制式识别方法、装置、设备与介质。
背景技术
制式识别是复合视频广播信号(Composite Video Baseband Signal，以下简称为CVBS)接收端的常见功能模块，其目的是准确识别出视频信号的所属制式(Format)，以便后续视频解调等单元按照制式对应规格进行相应处理。
市面上主流的CVBS制式最初只有PAL(Phase Alternation Line)和NTSC(National Television System Committee)，随着近年来各大厂商模拟高清解决方案的推广，所定义的制式种类也越来越多，如CVI(由中国大华公司研发的High DefinitionComposite Video Interface)、TVI(由美国TechPoint公司研发的High DefinitionTransport Video Interface)和AHD(由韩国NEXTCHIP公司研发的Analog HighDefinition)等制式，同时这些制式各自旗下又基本覆盖了720P到8M的各个分辨率，进一步增加了制式的数量。因此，现如今的模拟监控系统接收端需要能够识别更多的CVBS制式种类，以兼容不同厂商的模拟摄像机。模拟高清解决方案的推出带来了大量的新型制式，这种变革也对制式识别技术提出了更高要求。
而现有相关技术中，通常仅检测信号的单种特征判断当前制式信息，判断的准确性不高，并且，通常并不关心信号本身的质量如何，若以质量较差(例如稳定性较差)的信号为依据进行判断，则可能判断结果无法准确体现出真实的制式信息，进一步降低准确性。
发明内容
本发明提供一种复合视频广播信号的制式识别方法、装置、设备与介质，以解决准确性不高的问题。
根据本发明的第一方面，提供了一种复合视频广播信号的制式识别方法，包括：
基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号；
确定所述待识别信号的N种特征统计信息；所述特征统计信息中利用量化数据描述了所述目标输入信号的特征；其中的N大于或等于2；
确定所述待识别信号的质量检测信息；所述质量检测信息表征了所述目标输入信号是否稳定；
基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息。
根据本发明的第二方面，提供了一种复合视频广播信号的制式识别装置，包括：
采样单元，用于基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号；
特征统计单元，用于确定所述待识别信号的N种特征统计信息；所述特征统计信息中利用量化数据描述了所述目标输入信号的特征；其中的N大于或等于2；
质量检测单元，用于确定所述待识别信号的质量检测信息；所述质量检测信息表征了所述目标输入信号是否稳定；
制式确定单元，用于基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息。
根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器与存储器，
所述存储器，用于存储代码；
所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用以实现第一方面的复合视频广播信号的制式识别方法。
根据本发明的第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面的复合视频广播信号的制式识别方法。
本发明提供的复合视频广播信号的制式识别方法、装置、设备与介质中，确定当前制式信息时不再局限于一种信号特征，而是基于多种信号特征综合判断，同时，在判断当前制式信息时还结合了质量检测信息，以此为依据，可降低或避免低质量信号被用于判断制式信息的可能性，所以，本发明可有效提高判断的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中复合视频广播信号的制式识别方法的流程示意图一；
图2是本发明一实施例中复合视频广播信号的制式识别方法的流程示意图二；
图3是本发明一实施例中步骤S13的流程示意图；
图4是本发明一实施例中步骤S14的流程示意图；
图5是本发明一实施例中复合视频广播信号的制式识别方法的流程示意图三；
图6是本发明一实施例中步骤S16的流程示意图；
图7是本发明一实施例中步骤S162的流程示意图；
图8是本发明一实施例中复合视频广播信号的制式识别装置的构造示意图一；
图9是本发明一实施例中复合视频广播信号的制式识别装置的构造示意图二；
图10是本发明一实施例中特征统计单元与制式确定单元的构造示意图；
图11是本发明一实施例中质量检测单元与制式确定单元的构造示意图；
图12是本发明一实施例中质量检测单元、特征统计单元与制式确定单元的构造示意图；
图13是本发明一实施例中制式确定单元与验证单元的构造示意图一；
图14是本发明一实施例中制式确定单元与验证单元的构造示意图二；
图15是本发明一实施例中电子设备的构造示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
本发明实施例提供的复合视频广播信号的制式识别方法可适于利用软件方式实现，也可适于利用硬件方式实现，也可适于利用硬件方式与软件方式的结合实现，不论如何实现，均不脱离本发明实施例的范围。
请参考图1，本发明实施例提供了一种复合视频广播信号的制式识别方法，包括：
S11：基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号；
其中的固定采样率，可以指任意预先确定的采样率。一般来说，不同CVBS制式所对应的信号输入采样率不尽相同，在帧率不变的情况下，分辨率越高的CVBS制式，其信号中每秒所含数据量越大，因此所需的采样率往往越高；但在未知制式的情况下，本发明实施例对输入信号按照同一采样率(即固定采样率)进行采样，该固定采样率可表征为：SampleRateorigin；具体方案中，可通过调节相关硬件的时钟频率实现；
S12：确定所述待识别信号的N种特征统计信息；
所述特征统计信息中利用量化数据描述了所述目标输入信号的特征；其可以为任意特征，例如可结合现有技术相关文献中所采用的特征，也可结合现有技术中并未提到的特征；其中的N大于或等于2。
其中的目标输入信号的特征，可以指亮度信号特征。
进一步的，不同制式的差异性具体可体现为：(1)不同制式的行同步信号(Horizontal synchronizing signal，简称Hsync)脉宽与每行总信息的比例不同；(2)不同制式每场所包含的下降沿(Falling edge)数量不同；
(3)不同制式的垂直同步信号(Vertical synchronizing signal，简称Vsync)的分布不同；(4)不同制式的场消隐区间的分布不同。目前为止，包括PAL、NTSC、CVI、TVI和AHD各大制式在内，分辨率大小从720P到8M的40余种制式中，均未发现上述4类特征同时存在重复的情况。进而，本发明可选方案还以总采样点个数、负采样点个数、下降沿个数、场同步信号的统计结果等多种特征统计信息，充分体现出不同制式信号的差异性，进而保障当前制式信息的准确性；
对应的，其中一种实施方式中，所述N种特征统计信息包括：
第一特征统计信息，表征了一场视频信号中所含总采样点个数；
第二特征统计信息，表征了一场视频信号中所含负采样点个数；
第三特征统计信息，表征了一场视频信号中所含下降沿个数；
第四特征统计信息，表征了一场视频信号中场同步信号的统计结果；
此外实际的特征统计信息也可不限于以上举例而可任意变化、扩展；
S13：确定所述待识别信号的质量检测信息；
所述质量检测信息表征了所述目标输入信号是否稳定；一种举例中，该质量检测信息可以采用例如1、0的数据来表征是否稳定，具体举例中，也可利用具体的量化数据来表征出稳定的程度、不稳定的程度。不论采用何种方式，均不脱离本发明实施例的范围；
S14：基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息。
确定当前制式信息时不再局限于一种信号特征，而是基于多种信号特征综合判断，同时，在判断当前制式信息时还结合了质量检测信息，以此为依据，可降低或避免低质量信号被用于判断制式信息的可能性，所以，本发明可有效提高判断的准确性。
进一步的方案中，还以总采样点个数、负采样点个数、下降沿个数、场同步信号的统计结果等多种特征统计信息，充分体现出不同制式信号的差异性，进而保障当前制式信息的准确性。
其中一种实施方式中，请参考图2，步骤S11之后，步骤S12、S13之前，还包括：
S15：对所述待识别信号进行低通滤波。
进而，步骤S12、S13中确定特征统计信息与质量检测信息时，均是以低通滤波之后的信号为基础而处理的。
几乎所有的CVBS中都带有副载波(subcarrier)，其中含有对应制式解调所需的相位信息和幅值信息，相较于亮度信号的频率，副载波信号都属于高频信号。传统的制式识别方法都需要通过计算副载波的频率来识别制式，这样做有两个缺点：一是高频信号容易受到外界干扰(如使用长同轴线进行传输时)，所产生的信号衰减等不确定因素对高频信号质量的影响尤为严重，因此副载波频率不能作为一个鲁棒性优良的制式识别方法的判断依据；二是CVBS的副载波频率统计方法复杂，不适合在硬件内部完成，但如若由软件完成又会损失一定的识别速度优势。
与之不同的是，采用步骤S15的方案中，通过低通滤波之后，可阻隔、减弱高频信号(例如副载波信号)，所以，采用步骤S15的方案中，将不再不需要使用CVBS的副载波信息，例如可仅通过亮度信号特征判断制式(即当前制式信息)。
进而，通过步骤S15(及低通滤波单元25)，目的就是对输入的待识别信号进行低通滤波，以降低高频信号对后续处理的影响。计算公式(1)如下：
Figure BDA0003332624820000061
其中，CVBSin为步骤S15(及低通滤波单元25)的输入信号，亦即还未低通滤波的待识别信号；
LowpassFilter为配置参数，代表低通滤波器参数；
N为低通滤波器的阶数；
CVBSlpf为步骤S15(及低通滤波单元25)的输出，亦即低通滤波后的待识别信号。
可见，在步骤S15中，可对未低通滤波的待识别信号CVBSin进行1×N的一维低通滤波得到低通滤波后的待识别信号CVBSlpf，以降低高频信号对后续制式识别的影响。
其中一种实施方式中，若所述N种特征统计信息包括：
第一特征统计信息，表征了一场视频信号中所含总采样点个数；
第二特征统计信息，表征了一场视频信号中所含负采样点个数；
第三特征统计信息，表征了一场视频信号中所含下降沿个数；
第四特征统计信息，表征了一场视频信号中场同步信号的统计结果；
则，步骤S12可以包括：
S121：统计所述待识别信号(例如低通滤波后的待识别信号)中的第一特征统计信息；
S122：统计所述待识别信号(例如低通滤波后的待识别信号)中的第二特征统计信息；
S123：统计所述待识别信号(例如低通滤波后的待识别信号)中的第三特征统计信息；
S124：统计所述待识别信号(例如低通滤波后的待识别信号)中的第四特征统计信息。
针对于第一特征统计信息，步骤S121的处理过程可例如：
在固定采样率SampleRateorigin下，统计一场范围内CVBSlpf的总采样点个数。换言之，统计的是一场视频信号所包含的所有采样点个数，得到第一特征统计信息。
进而，在步骤S121中，可使用处理后的CVBSlpf结合行起始位置和场起始位置信息统计出一场信号所含总采样点的个数作为对应的第一统计特征信息FrameTotalSample。
此外，由于固定输入采样率SampleRateorigin已知，因此，可以根据103-1场级总数据计数单元的输出结果FrameTotalSample反推得到该CVBS的帧率信息，其关系式(2)如下：
Figure BDA0003332624820000081
其中：
FrameTotalSample代表步骤S121(及第一特征统计子单元221)的统计结果，即总采样点个数，亦即第一特征统计信息；
SampleRateorigin代表固定采样率；
其中的2代表行同步中的2倍固定下采样比例；其他举例中，也可采用其他数值；
FrameRate为待识别制式(即待识别信号)的帧率。
针对于第二特征统计信息，步骤S122(及第二特征统计子单元222)的处理过程可例如：
在固定采样率SampleRateorigin下，可统计一场范围内小于0的CVBSlpf的采样点个数。换言之，统计的是一场视频信号中所有位于负沿电平上的采样点个数，基本上可以认为是该场中行同步信号负沿部分的采样点个数之和+场同步信号负沿部分的采样点个数之和。具体的，可使用处理后的CVBSlpf结合行起始位置和场起始位置信息统计出一场信号所含负采样点的个数作为第二统计特征信息FrameNeglevelSample。
针对于第三特征统计信息，步骤S123(及第三特征统计子单元223)的处理过程可例如：
在固定采样率SampleRateorigin下，统计一场范围内自上而下穿过0电平的CVBSlpf的采样点数。换言之，统计的是一场视频信号所包含的下降沿个数，其数目一般等于待识别制式的幅面总高度+N(加N的原因是场消隐区间的某些行有多个下降沿)，步骤S123(及第三特征统计子单元223)的统计结果与待识别制式的关系式(3)如下：
FrameFalledgeNum ＝TotalHeight+N (3)
其中：
FrameFalledgeNum为步骤S123(及第三特征统计子单元223)的统计结果，即场视频信号中所含下降沿个数，亦即第三特征统计信息；
TotalHeight为待识别制式(即待识别信号)的幅面高度。
具体的，可以使用处理后的CVBSlpf结合行起始位置和场起始位置信息统计出一场信号所含下降沿的个数作为第三特征统计信息FrameFalledgeNum。
针对于第四特征统计信息，步骤S124(及第四特征统计子单元224)的处理过程可例如：
可以使用步骤S122(及第二特征统计子单元222)的统计结果减去场消隐信号中负数据的统计结果，得到的就是该场视频信号中所有行同步信号的采样点个数之和；具体的，可以使用处理后的CVBSlpf结合行起始位置和场起始位置信息统计出一场信号中场同步信号所含总采样点的个数作为第四统计特征信息FrameVsyncStat。
在此基础上，还可以反推出每行行同步信号的脉宽，其关系式(4)为：
Figure BDA0003332624820000091
其中：
FrmNegStat为步骤S122(及第二特征统计子单元222)的统计结果；其也可理解为相当于其中的FrameNeglevelSample；
VsyncNegStat为场消隐负数据计数的统计结果；
2代表行同步中的2倍固定下采样比例；其他举例中，也可采用其他取值；
TotalHeight为待识别制式(即待识别信号)的幅面高度；
SampleRateorigin代表固定采样率；
HsyncWidth代表行同步信号的脉宽。
以上第一特征统计信息、第二特征统计信息、第三特征统计信息与第四特征统计信息可参照以下理解：
Figure BDA0003332624820000092
在步骤S13中，主要用于检测待识别信号(即目标输入信号)是否存在较大扰动，如果不存在，则直接使用步骤S12(及特征统计单元22)的统计结果进入制式判定阶段；如果存在，那么步骤S12(及特征统计单元22)的统计结果不能作为后续制式判定的依据，需要继续进行信号质量检测与特征统计，直到符合阈值要求，才能进入制式判定阶段，即需要重复步骤S11至步骤S13，针对新的目标输入信号执行步骤S11至步骤S13。
其中一种实施方式中，可通过计算每相同区间内输入信号极小值(对应信号的负沿电平)的方差来评估当前信号是否稳定。进而，请参考图3，步骤S13可以包括：
S131：计算所述待识别信号的多段区间中每个区间的极小值；
所述多个区间为相匹配的区间，也可理解为相同的区间；
S132：计算各区间极小值的方差；
S133：比较所述方差与给定阈值，判断所述质量检测信息。
步骤S131的具体举例中，可以计算每相同区间内输入信号极小值(对应信号的负沿电平)，计算公式(5)如下：
MinValwin＝min(CVBSwin)，(CVBSwin∈CVBSlpf) (5)
其中：
CVBSwin为代表每一段CVBSlpf区间内的输入数据；
min为自定义数学函数，其格式为min(A,B)，意思是求A和B的最小值；
MinValwin为步骤S131(及极小值计算单元231)的输出，代表每一段CVBSlpf区间内的极小值。
步骤S132的具体举例中，可以计算每相同区间内输入信号极小值的方差，计算公式(6)、(7)如下：
Figure BDA0003332624820000101
Figure BDA0003332624820000102
其中，
M为配置参数，代表使用了M个统计区间；
AvgVal为中间计算量，代表所有统计区间MinValwin的平均值；
VarVal为步骤S132(方差计算子单元232)的输出，代表所有统计区间MinValwin的方差。
步骤S133的具体举例中，可以比较VarVal与给定阈值的大小判断当前信号是否稳定，计算公式(8)如下：
Figure BDA0003332624820000111
其中：
SignalCheckTh为配置参数，代表信号是否稳定的判断阈值，即所述给定阈值；
SignalCheckFlag为步骤S13(及质量检测单元23)的输出，即质量检测信息，其中，1代表当前信号稳定，0代表当前信号不稳定。
其他举例中，也可基于各区间的其他特定值(例如极大值、均值等)的方差或其他度量值判断质量检测信息。也可基于幅值、频率等其他任意信息判断质量检测信息。
其中一种实施方式中，请参考图4，步骤S14可以包括：
S141：基于所述质量检测信息，确定所述目标输入信号是稳定的；
S142：基于所述待识别信号的N种特征统计信息，标定若干阈值区间；
其中，每个阈值区间对应于一种制式信息的一种特征统计信息；
S143：比对所述待识别信号的特征统计信息与各阈值区间，若所述待识别信号的N种特征统计信息分别落在同一种制式信息的N个阈值区间，则确定所述N个阈值区间所对应的制式信息为所述当前制式信息。
步骤S141的一种举例中，可以依据信号质量检查的判定结果给出能否执行制式判定的判断结果，即判断是否执行制式判定的使能指令，关系式(9)如下：
FormatJudgeEnable＝SignalCheckFlag (9)
其中：
SignalCheckFlag为步骤S13(及质量检测单元23)的输出，即质量检测信息，其中，1代表当前信号稳定，0代表当前信号不稳定；
FormatJudgeEnable为步骤S141(即制式确定使能单元241)的输出，其中，1代表执行制式判定，0代表不执行制式判定。
步骤S142的一种举例中，可以离线对4类特征(即第一特征统计信息、第二特征统计信息、第三特征统计信息、第四特征统计信息)分别进行标定，为步骤S143(及比对判断子单元243)的处理提供阈值区间。
标定过程可例如为：分别测试每个制式在短线传输(1m)、中长线传输(300m)和长线传输(500m)时所对应的4类特征值(即第一特征统计信息、第二特征统计信息、第三特征统计信息、第四特征统计信息)，以多次短线传输下测试的平均统计值为准，根据与其他线长传输下偏差的最大值作为标定的容忍度(Margin)，最终的标定值为多次短线传输下测试的平均统计值左右偏移该容忍度。
以步骤S123(及第三特征统计子单元223)的统计结果(亦即第三特征统计信息FrameFalledgeNum)为例，计算公式(10)～(13)如下：
Figure BDA0003332624820000121
Margin＝max(abs(FrameFalledgeNumbase-FrameFalledgeNum300m),abs(FrameFalledgeNumbase-FrameFalledgeNum500m))+offset (11)
FrameFalledgeNumThL＝FrameFalledgeNumbase-Margin (12)
FrameFalledgeNumThH＝FrameFalledgeNumbase+Margin (13)
其中：
FrameFalledgeNum1m、FrameFalledgeNum300m和
FrameFalledgeNum500m分别代表多次短线、中长线和长线传输测试下的FrameFalledgeNum统计值；
P代表测试次数；
FrameFalledgeNumbase为中间计算量，代表P次FrameFalledgeNum1m测试的平均值；
abs为自定义数学函数，其格式为abs(A)，意思是求A的绝对值；
max为自定义数学函数，其格式为max(A,B)，意思是求A和B的最大值；
Margin为中间计算量，代表所标定统计值的容忍度；
offset为配置参数，代表标定统计值容忍度的偏置项；
FrameFalledgeNumThH和FrameFalledgeNumThL为步骤S142(及区间标定子单元)输出，分别代表FrameFalledgeNum的标定上下门限阈值，即表征了第三特征统计信息的阈值区间。
步骤S143的一种举例中，针对步骤S12(及特征统计单元22)所输出的4类特征值(即第一特征统计信息、第二特征统计信息、第三特征统计信息、第四特征统计信息)，以所标定的阈值区间，可以按照FrameTotalSample->FrameFalledgeNum->FrameVsyncStat->FrameNeglevelSample的顺序依次匹配，当4类特征值均处在对应阈值区间内时，则认为目标输入信号匹配该对应制式，得到制式判定结果(即当前制式信息)，否则重新返回步骤S11(及采样单元21)或由主控介入处理。
其中一种实施方式中，请参考图5，步骤S14之后，还包括：
S16：验证所述当前制式信息是否正确。
本领域任意的可对当前制式信息进行验证的手段，均可作为一种可选方案。具体举例中，步骤S16可以包括图6所示的步骤S161和/或步骤S162。
其中的步骤S161包括：以所述目标输入信号或后续输入信号为待验证信号，基于所述当前制式信息，对所述待验证信号进行重采样，以验证所述当前制式信息是否正确。
由于不同CVBS制式所对应的信号输入采样率不尽相同，需要输入信号按照不同制式的规格采样率输入，故而，可基于当前制式信息所对应的采样率进行采样，进而，可基于采样结果判断当前制式信息是否正确，例如可判断所采样得到的信号是否满足正常信号的特征，步骤S161具体可以通过修改硬件的时钟频率实现。
其中的步骤S162包括：以所述目标输入信号或后续输入信号为待验证信号，基于所述当前制式信息，对所述待验证信号进行解调，以验证所述当前制式信息是否正确。
通常来说，在当前制式信息正确的情况下，基于此而进行解调时，可成功解调出符合要求的信息，若无法解调出，可理解为当前制式信息错误。在此逻辑下而以任何方式实施步骤S162，均可理解为一种可选方案。
S1621：基于所述当前制式信息，确定解调参数；
S1622：基于所述解调参数，解调所述待验证信号；
S1623：基于解调时行同步中断响应结果、场同步中断响应结果，以及色度锁频中断响应结果中至少之一，判断所述当前制式信息是否正确。
具体举例中，可以中断响应为依据判断解调是否成功，可分为行同步中断、场同步中断和色度锁频中断，当这3类中断响应均能反映成功时，证明该制式识别正确。
但在实际应用中，在使用长同轴线的情况下，由于高频信号容易受到信道衰减影响，无法解调色度，因此在部分场合下，也会不考虑色度锁频中断的相应内容。
此外，解调中断判断的过程一般存在于主控中，可根据实际情况适当调整策略。如果解调成功，则制式识别成功，可依据该制式规格进行相应处理；如果解调不成功，则重新从步骤S11(及采样单元21)开始执行，或者主控宣布制式无法识别，不论在不成功时如何处理，均不脱离本发明实施例的范围。
从以上的各种具体举例可见，通过解析复合视频广播信号的4类有效特征信息(也可不限于该4类)，同时建立试解调的双保险机制(制式确定，以及两重验证)，从而能够高效准确地识别出多类复合视频广播信号的所属制式(即当前制式信息)。
请参考图8与图9，本发明实施例还提供了一种复合视频广播信号的制式识别装置2，包括：
采样单元21，用于基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号；
特征统计单元22，用于确定所述待识别信号的N种特征统计信息；所述特征统计信息中利用量化数据描述了所述目标输入信号的特征；其中的N大于或等于2；
质量检测单元23，用于确定所述待识别信号的质量检测信息；所述质量检测信息表征了所述目标输入信号是否稳定；
制式确定单元24，用于基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息。
以上采样单元21、特征统计单元22、质量检测单元23、制式确定单元24，可以是程序单元，也可以是硬件单元，还可以被配置为：部分为程序单元，部分为硬件单元。
进而可见，本发明实施例的方案(例如复合视频广播信号的制式识别方法、装置)可基于硬件(例如电路)实现，也可基于软件实现，还可基于软硬结合的方式实现。在已知各单元、子单元、模块功能的情况下，可以根据需求任意选择、组件合适的电路。
在以上各单元均以硬件方式实现的情况下，则：
以图8为例，采样单元21可分别直接或间接连接特征统计单元22、质量检测单元23，质量检测单元23、特征统计单元22可连接制式确定单元24。
可选的，请参考图9，复合视频广播信号的制式识别装置2，还包括：
低通滤波单元25，用于对所述待识别信号进行低通滤波。
对应的，在采用硬件实现的情况下，低通滤波单元25的输入侧可连接采样单元21，低通滤波单元25的输出侧可连接特征统计单元22与质量检测单元23。
可选的，所述N种特征统计信息包括：
第一特征统计信息，表征了一场视频信号中所含总采样点个数；
第二特征统计信息，表征了一场视频信号中所含负采样点个数；
第三特征统计信息，表征了一场视频信号中所含下降沿个数；
第四特征统计信息，表征了一场视频信号中场同步信号的统计结果。
对应的，请参考图10，特征统计单元22可以包括：
用于确定第一特征统计信息的第一特征统计子单元221；
用于确定第二特征统计信息的第二特征统计子单元222；
用于确定第三特征统计信息的第三特征统计子单元223；
用于确定第四特征统计信息的第四特征统计子单元224。
对应的，在采用硬件实现的情况下，第一特征统计子单元221可连接于制式确定单元24与采样单元21(或低通滤波单元24)之间，第二特征统计子单元222可连接于制式确定单元24与采样单元21(或低通滤波单元24)之间，第三特征统计子单元223可连接于制式确定单元24与采样单元21(或低通滤波单元24)之间，第四特征统计子单元224可连接于制式确定单元24与采样单元21(或低通滤波单元24)之间，此外，第一特征统计子单元221、第二特征统计子单元222、第三特征统计子单元223、第四特征统计子单元224之间也可以部分或全部连接在一起，以实现相互交互。
可选的，请参考图11，所述质量检测单元23，包括：
最小值计算子单元231，用于计算所述待识别信号的多段区间中每个区间的极小值；所述多个区间为相匹配的区间；
方差计算子单元232，用于计算各区间极小值的方差；
质量判断子单元233，用于比较所述方差与给定阈值，判断所述质量检测信息。
对应的，在采用硬件实现的情况下，极小值计算子单元231可连接采样单元21(或低通滤波单元25)，极小值计算子单元231还可连接方差计算子单元232，方差计算子单元232还可连接质量判断子单元233，质量判断子单元233还可连接制式确定单元24。
可选的，请参考图12与图13，制式确定单元24，包括：
制式确定使能子单元241，用于基于所述质量检测信息，确定所述目标输入信号是稳定的；
区间标定子单元242，用于基于所述待识别信号的N种特征统计信息，标定若干阈值区间；其中，每个阈值区间对应于一种制式信息的一种特征统计信息；
比对判断子单元243，用于比对所述待识别信号的特征统计信息与各阈值区间，若所述待识别信号的N种特征统计信息分别落在同一种制式信息的N个阈值区间，则确定所述N个阈值区间所对应的制式信息为所述当前制式信息。
对应的，在采用硬件实现的情况下，制式确定使能子单元241可连接质量检测单元23与区间标定子单元242，区间标定子单元242可连接特征统计单元22与比对判断子单元243，同时，特征统计单元22还可连接比对判断子单元243。
其中一种实施方式中，请参考图13至图15，所述的复合视频广播信号的制式识别装置2，还可包括：
验证单元26，用于验证所述当前制式信息是否正确。
对应的，在采用硬件实现的情况下，验证单元26可连接制式确定单元24(例如其比对判断子单元243)。
可选的，请参考图13，验证单元26可以包括：
重采样验证子单元261，用于以所述目标输入信号或后续输入信号为待验证信号，基于所述当前制式信息，对所述待验证信号进行重采样，以验证所述当前制式信息是否正确，和/或：
解调验证子单元262，用于以所述目标输入信号或后续输入信号为待验证信号，基于所述当前制式信息，对所述待验证信号进行解调，以验证所述当前制式信息是否正确。
可选的，所述解调验证子单元262，具体包括：
解调参数配置模块2621，用于基于所述当前制式信息，确定解调参数；
解调模块2622，用于基于所述解调参数，解调所述待验证信号；
中断响应判断模块2623，用于基于解调时行同步中断响应结果、场同步中断响应结果，以及色度锁频中断响应结果中至少之一，判断所述当前制式信息是否正确。
其中，若基于硬件实现，则制式确定单元24、解调参数配置模块2621、解调模块2622与中断响应判断模块2623依次连接。
以上图8至图14中各单元的处理过程，其中的技术名词、技术手段、技术效果，以及各种可选方案均可参照步骤S11至步骤S16中的相关描述理解，在此不再赘述。
此外，若复合视频广播信号的制式识别方法是基于软件程序而实现的，则：请参考图15，本发明实施例还提供了一种电子设备30，包括：
处理器31；以及，
存储器32，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器31配置为经由执行所述可执行指令来执行以上所涉及的方法。
处理器31能够通过总线33与存储器32通讯。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上所涉及的方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (12)

1.一种复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，包括：
基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号；
确定所述待识别信号的N种特征统计信息；所述特征统计信息中利用量化数据描述了所述目标输入信号的特征；其中的N大于或等于2；
确定所述待识别信号的质量检测信息；所述质量检测信息表征了所述目标输入信号是否稳定；
基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息。
2.根据权利要求1所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，
所述基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号之后，还包括：对所述待识别信号进行低通滤波。
3.根据权利要求1所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，所述N种特征统计信息包括：
第一特征统计信息，表征了一场视频信号中所含总采样点个数；
第二特征统计信息，表征了一场视频信号中所含负采样点个数；
第三特征统计信息，表征了一场视频信号中所含下降沿个数；
第四特征统计信息，表征了一场视频信号中场同步信号的统计结果。
4.根据权利要求3所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，
所述确定所述待识别信号的质量检测信息，包括：
计算所述待识别信号的多段区间中每个区间的极小值；所述多个区间为相匹配的区间；
计算各区间极小值的方差；
比较所述方差与给定阈值，判断所述质量检测信息。
5.根据权利要求1至4任一项所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，
所述基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息，包括：
基于所述质量检测信息，确定所述目标输入信号是稳定的；
基于所述待识别信号的N种特征统计信息，标定若干阈值区间；其中，每个阈值区间对应于一种制式信息的一种特征统计信息；
比对所述待识别信号的特征统计信息与各阈值区间，若所述待识别信号的N种特征统计信息分别落在同一种制式信息的N个阈值区间，则确定所述N个阈值区间所对应的制式信息为所述当前制式信息。
6.根据权利要求1至4任一项所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，
所述基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息之后，还包括：
验证所述当前制式信息是否正确。
7.根据权利要求6所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，
所述验证所述当前制式信息是否正确，包括：
以所述目标输入信号或后续输入信号为待验证信号，基于所述当前制式信息，对所述待验证信号进行重采样，以验证所述当前制式信息是否正确。
8.根据权利要求6所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，
所述验证所述当前制式信息是否正确，包括：
以所述目标输入信号或后续输入信号为待验证信号，基于所述当前制式信息，对所述待验证信号进行解调，以验证所述当前制式信息是否正确。
9.根据权利要求8所述的复合视频广播信号的制式识别方法，其特征在于，
所述基于所述当前制式信息，对所述待验证信号进行解调，以验证所述当前制式信息是否正确，包括：
基于所述当前制式信息，确定解调参数；
基于所述解调参数，解调所述待验证信号；
基于解调时行同步中断响应结果、场同步中断响应结果，以及色度锁频中断响应结果中至少之一，判断所述当前制式信息是否正确。
10.一种复合视频广播信号的制式识别装置，其特征在于，包括：
采样单元，用于基于固定采样率对目标输入信号进行采样，得到待识别信号；
特征统计单元，用于确定所述待识别信号的N种特征统计信息；所述特征统计信息中利用量化数据描述了所述目标输入信号的特征；其中的N大于或等于2；
质量检测单元，用于确定所述待识别信号的质量检测信息；所述质量检测信息表征了所述目标输入信号是否稳定；
制式确定单元，用于基于所述待识别信号的N种特征统计信息与所述质量检测信息，确定所述目标输入信号的当前制式信息。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器与存储器，
所述存储器，用于存储代码；
所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用以实现权利要求1至9任一项所述的复合视频广播信号的制式识别方法。
12.一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的复合视频广播信号的制式识别方法。
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