CN114554287B - 一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法 - Google Patents

一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114554287B
CN114554287B CN202210104282.4A CN202210104282A CN114554287B CN 114554287 B CN114554287 B CN 114554287B CN 202210104282 A CN202210104282 A CN 202210104282A CN 114554287 B CN114554287 B CN 114554287B
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel points
search area
motion vector
video stream
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210104282.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114554287A (zh
Inventor
崔家林
陆哲明
何婕
马龙华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Hangshi Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Zhejiang Hangshi Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Hangshi Intelligent Technology Co ltd filed Critical Zhejiang Hangshi Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202210104282.4A priority Critical patent/CN114554287B/zh
Publication of CN114554287A publication Critical patent/CN114554287A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114554287B publication Critical patent/CN114554287B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/4424—Monitoring of the internal components or processes of the client device, e.g. CPU or memory load, processing speed, timer, counter or percentage of the hard disk space used
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/004—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for digital television systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/172—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a picture, frame or field
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/182—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a pixel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/188—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a video data packet, e.g. a network abstraction layer [NAL] unit
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/513—Processing of motion vectors
    • H04N19/517—Processing of motion vectors by encoding
    • H04N19/52—Processing of motion vectors by encoding by predictive encoding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44209—Monitoring of downstream path of the transmission network originating from a server, e.g. bandwidth variations of a wireless network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/4425—Monitoring of client processing errors or hardware failure

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本发明涉及一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，采用视频流的预测帧作为检测对象，减少视频流检测的计算量，同时，基于运动矢量检测视频流是否卡顿，进一步减少了视频流检测的计算量；通过运动矢量大小和方向的判断，得到疑似花屏区域，极大程度地减少了花屏检测的计算量，接着在疑似花屏区域采用纵向颜色检测法，更高效地检测出花屏的图像特征，整个检测过程数据处理量小，还能够同时处理多路视频流，应用范围广，效率高。

Description

一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法
技术领域
本发明涉及视频花屏检测领域，具体而言，涉及一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法。
背景技术
在视频花屏检测技术上，现有技术大都采用比较视频帧之间每个像素属性的差异，或通过提取花屏时画面的形状特征来判定花屏，当差异大的像素比例过大时，判定为花屏，这样的判断方法需要对逐帧逐个像素点进行计算，计算量巨大，处理速度慢。
发明内容
本发明解决的问题是如何减少视频花屏检测的计算量。
为解决上述问题，本发明提供一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、将待检测的视频流进行视频解码得到R个图像组，每个图像组包括关键帧和预测帧；
步骤2、提取解码后的预测帧，获得预测帧中的运动矢量表，判断是否存在连续α帧所有像素点运动矢量持续不变的图像，若存在，则判断当前视频流卡顿，并进入步骤11，否则当前视频流无卡顿现象，进入步骤3；
步骤3、分析视频流中第r个预测帧，r∈[1，R]，预测帧内包括所有像素点运动矢量的运动矢量表；
步骤4、判断当前预测帧是否为视频流的最后一帧，即r＝R，若是，则进入步骤12，否则，进入步骤5；
步骤5、在当前预测帧内设置移动的搜索区域；
步骤6、计算当前搜索区域内的每个像素点的运动矢量大小，遍历保留在大小阈值范围内的像素点；
步骤7、计算步骤6保留的每个像素点的运动矢量方向，遍历保留在方向阈值范围内的像素点；
步骤8、计算步骤7保留的所有像素点的运动矢量大小的总和，得到当前搜索区域内的竖直运动量，并判断当前搜索区域内的竖直运动量是否超过总运动阈值ε，若是，则标记当前搜索区域为疑似花屏区域，并进入步骤10，否则，进入步骤9；
步骤9、判断当前搜索区域是否搜索完当前预测帧，若是，则r＝r+1，返回步骤3；若否，则移动搜索区域，返回步骤6；
步骤10、使用纵向颜色检测法对搜索区域内的像素点进行花纹检测，并判定当前搜索区域内的所有花纹的条数是否超过预设值β，且所有花纹的像素点总数占疑似花屏区域内像素点总数的比例是否超过预设比例值，若是，则判定该搜索区域为花屏区域，并进入步骤11，否则，返回步骤9；
步骤11、重新读取视频流，并返回步骤1；
步骤12、待检测的视频流不卡顿也不存在花屏，检测合格。
本发明的有益效果是：采用视频流的预测帧作为检测对象，减少视频流检测的计算量，同时，基于运动矢量检测视频流是否卡顿，进一步减少了视频流检测的计算量；通过运动矢量大小和方向的判断，得到疑似花屏区域，极大程度地减少了花屏检测的计算量，接着在疑似花屏区域采用纵向颜色检测法，更高效地检测出花屏的图像特征，整个检测过程数据处理量小，还能够同时处理多路视频流，应用范围广，效率高。
作为优选，所述步骤2中提取解码后的预测帧具体包括：
步骤201、对视频解码后的图像组按时间间隔δ秒进行预测帧提取；
步骤202、判断提取的预测帧中是否存在运动矢量表，若存在，则提取下一帧，若不存在，则提取的是关键帧，提取该关键帧的下一帧即为预测帧。
作为优选，所述步骤5中在当前预测帧内设置移动的搜索区域为从预测帧的底端开始向上取m行组成的条形区域作为搜索区域；搜索区域的移动则是每一次向上移动Δm行。
作为优选，所述步骤6具体包括：
步骤601、遍历当前搜索区域内的像素点，并计算每个像素点的运动矢量大小：d＝(x-x′)2+(y-y′)2，式中，(x，y)为运动矢量表中像素点的原坐标，(x′，y′)为像素点运动后的坐标；
步骤602、判断每个像素点的运动矢量大小d是否在大小阈值范围(0，λ)内，若是，则保留对应的像素点，否则，排除不在大小阈值范围内的像素点。
作为优选，所述步骤7具体包括：
步骤701、遍历步骤6保留下来的像素点，并计算每个像素点的运动矢量方向：
步骤702、判断每个像素点的运动矢量方向是否在方向阈值范围[-90°-β，-90°+β]内，若是，则保留对应的像素点，否则，排除超出方向阈值范围的像素点；
所述步骤8中计算步骤7保留的所有像素点的运动矢量大小的总和，得到当前搜索区域内的竖直运动量为：式中，n为步骤7保留的像素点的个数。
作为优选，所述步骤10使用纵向颜色检测法对搜索区域内的像素点进行花纹检测具体包括：
步骤1001、遍历疑似花屏区域的每个像素点，对每个像素点进行YUV格式往RGB格式转化：
R＝Y+1.4075(V-128)
G＝Y-0.3455(U-128)-0.7169(V-128)
B＝Y+1.779(U-128)
步骤1002、从左往右遍历的像素点，将遍历到的像素点与其下方邻接的像素点进行RGB值比较，RGB值比较计算公式为：σ＝|R1-R2|+|G1-G2|+|B1-B2|，若σ≤γ时，则上下相邻的两个像素点颜色相近，若σ＞γ，则上下相邻的的两个像素点颜色不相近；
步骤1003、判断是否存在连续个像素点颜色相近，且/>ξ为设定的阈值，则将个点归为一条花纹单元，并进入步骤1004，否则返回步骤1002；
步骤1004、判断每一花纹单元与相邻的花纹单元的颜色是否相近，计算每条花纹单元的平均RGB值，平均RGB值计算公式为：
相邻花纹单元之间平均RGB值比较的计算公式为：
若σ′≤γ，则相邻的花纹单元的像素点的颜色相近，并归为一条花纹，若σ′＞γ，则相邻两条花纹单元的像素点的颜色不相近，独立为一条花纹；
步骤1005、计算疑似花屏区域内所有花纹的数量和花纹的像素点，若疑似花屏区域内所有的花纹的数量大于β，且所有花纹的像素点个数与疑似花屏区域内总像素点的个数比值大于η，则该疑似花屏区域为花屏区域，否则返回步骤9。
附图说明
图1的1a和1b为花屏时的图片；
图2为本发明的流程示意图；
图3为图像组的结构示意图；
图4为运动矢量表；
图5为本发明搜索区域示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
视频读取异常时会出现花屏或卡顿；根据现有技术可知，视频花屏时的图像特点为：①花屏的位置在图片下方居多；②花屏处的像素竖直向下运动；③部位图像花屏时纵向像素的颜色相近；如图1的1a和1b所示；
请参阅图2，一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，包括如下步骤：
步骤1、本具体实施例根据视频流以图像组的形式进行压缩，如图3所示，通过将待检测的视频流进行视频解码得到R个的图像组，每个图像组包括关键帧工和预测帧B以及预测帧P；本具体实施例采用每间隔1秒在若干个图像组中提取预测帧；
步骤2、提取解码后的预测帧，获得预测帧中的运动矢量表，如图4所示，所述运动矢量表内记录着对应位置的像素点的原坐标(x，y)和运动后的坐标(x′，y′)，根据运动矢量表包括的每个像素点的运动矢量，判断是否存在连续α帧所有像素点运动矢量持续不变的预测帧，若存在，则判断当前视频流卡顿，并进入步骤11，否则当前视频流无卡顿现象，进入步骤3；其中，提取解码后的预测帧包括：
步骤201、对视频解码后的图像组按时间间隔1秒进行预测帧提取；
步骤202、判断提取的预测帧是否存在运动矢量表，若存在，则提取下一帧，若不存在，则提取的是关键帧，提取该关键帧的下一帧即为预测帧。
步骤3、分析视频流中第r个预测帧，r∈[1，R]，预测帧包含所有像素点运动矢量的运动矢量表；
步骤4、判断当前预测帧是否为视频流的最后一帧，即r＝R，若是，则进入步骤12，否则，进入步骤5；
步骤5、在当前预测帧内设置移动的搜索区域，移动的搜索区域为从预测帧的底端开始向上取m行组成的条形区域作为搜索区域；搜索区域的移动则是每一次向上移动Δm行，，如图5所示，本具体实施例的第一个搜索区域为灰色部分，第二搜索区域为黑色部分，两个搜索区域重叠部分为(m-Δm)行的像素点；
步骤6、计算当前搜索区域内的每个像素点的运动矢量大小，遍历保留在大小阈值范围内的像素点；具体包括：
步骤601、遍历当前搜索区域内的像素点，并计算每个像素点的运动矢量大小：d＝(x-x′)2+(y-y′)2，式中，(x，y)为运动矢量表中像素点的原坐标，(x′，y′)为像素点运动后的坐标；
步骤602、判断每个像素点的运动矢量大小d是否在大小阈值范围(0，λ)内，若是，则保留对应的像素点，否则，排除不在大小阈值范围内的像素点；
步骤7、计算步骤6保留的每个像素点的运动矢量方向，遍历保留在方向阈值范围内的像素点；具体包括：
步骤701、遍历步骤6保留下来的像素点，并计算每个像素点的运动矢量方向：
步骤702、判断每个像素点的运动矢量方向是否在方向阈值范围[-90°-β，-90°+β]内，若是，则保留对应的像素点，否则，排除超出方向阈值范围的像素点；
步骤8、计算步骤7保留的所有像素点的运动矢量大小的总和，得到当前搜索区域内的竖直运动量为：式中，n为步骤7保留的像素点的个数，并判断当前搜索区域内的竖直运动量是否超过总运动阈值ε，若是，则标记当前搜索区域为疑似花屏区域，并进入步骤10，否则，进入步骤9；
步骤9、判断当前搜索区域是否搜索完当前预测帧，若是，则r＝r+1，返回步骤3；若否，则移动搜索区域，返回步骤6；
步骤10、使用纵向颜色检测法对搜索区域内的像素点进行花纹检测，检测花纹的数量是否大于预设值β，且花纹像素点总数占疑似花屏区域内像素点总数的比例是否超过预设比例值是否大于于η，若是，则判定该搜索区域为花屏区域，并进入步骤11，否则，返回步骤9；其中，使用纵向颜色检测法对搜索区域内的像素点进行花纹检测，具体包括：
步骤1001、遍历疑似花屏区域的每个像素点，对每个像素点进行YUV格式往RGB格式转化：
R＝Y+1.4075(V-128)
G＝Y-0.3455(U-128)-0.7169(V-128)
B＝Y+1.779(U-128)
步骤1002、从左往右遍历的像素点，将遍历到的像素点与其下方邻接的像素点进行RGB值比较，RGB值比较计算公式为：σ＝|R1-R2|+|G1-G2|+|B1-B2|，若σ≤γ时，则上下相邻的两个像素点颜色相近，若σ＞γ，则上下相邻的的两个像素点颜色不相近；
步骤1003、判断是否存在连续个像素点颜色相近，且/>ξ为设定的阈值，则将个点归为一条花纹单元，并进入步骤1004，否则返回步骤1002；
步骤1004、判断每一花纹单元与相邻的花纹单元的颜色是否相近，计算每条花纹单元的平均RGB值，平均RGB值计算公式为：
相邻花纹单元之间平均RGB值比较的计算公式为：
若σ′≤γ，则相邻的花纹单元的像素点的颜色相近，并归为一条花纹，若σ′＞γ，则相邻两条花纹单元的像素点的颜色不相近，独立为一条花纹；
步骤1005、计算疑似花屏区域内所有花纹的数量和花纹的像素点，若疑似花屏区域内所有的花纹的数量大于β，且所有花纹的像素点个数与疑似花屏区域内总像素点的个数比例值大于η，则该疑似花屏区域为花屏区域，否则返回步骤9；
步骤11、重新读取视频流，并返回步骤1；
步骤12、待检测的视频流不卡顿也不存在花屏，检测合格。
虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员，在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、将待检测的视频流进行视频解码得到R个图像组，每个图像组包括关键帧和预测帧；
步骤2、提取解码后的预测帧，获得预测帧中的运动矢量表，判断是否存在连续α帧所有像素点运动矢量持续不变的图像，若存在，则判断当前视频流卡顿，并进入步骤11，否则当前视频流无卡顿现象，进入步骤3；
步骤3、分析视频流中第r个预测帧，r∈[1，R]，预测帧内包括所有像素点运动矢量的运动矢量表；
步骤4、判断当前预测帧是否为视频流的最后一帧，即r＝R，若是，则进入步骤12，否则，进入步骤5；
步骤5、在当前预测帧内设置移动的搜索区域；
步骤6、计算当前搜索区域内的每个像素点的运动矢量大小，遍历保留在大小阈值范围内的像素点；
步骤7、计算步骤6保留的每个像素点的运动矢量方向，遍历保留在方向阈值范围内的像素点；
步骤8、计算步骤7保留的所有像素点的运动矢量大小的总和，得到当前搜索区域内的竖直运动量，并判断当前搜索区域内的竖直运动量是否超过总运动阈值ε，若是，则标记当前搜索区域为疑似花屏区域，并进入步骤10，否则，进入步骤9；
步骤9、判断当前搜索区域是否搜索完当前预测帧，若是，则r＝r+1，返回步骤3；若否，则移动搜索区域，返回步骤6；
步骤10、使用纵向颜色检测法对搜索区域内的像素点进行花纹检测，并判定当前搜索区域内的所有花纹条数是否超过预设值β，且所有花纹的像素点总数占疑似花屏区域内像素点总数的比例是否超过预设比例值，若是，则判定该搜索区域为花屏区域，并进入步骤11，否则，返回步骤9；纵向颜色检测法对搜索区域内的像素点进行花纹检测具体包括：
步骤1001、遍历疑似花屏区域的每个像素点，对每个像素点进行YUV格式往RGB格式转化：
R＝Y+1.4075(V-128)
G＝Y-0.3455(U-128)-0.7169(V-128)
B＝Y+1.779(U-128)
步骤1002、从左往右遍历的像素点，将遍历到的像素点与其下方邻接的像素点进行RGB值比较，RGB值比较计算公式为：σ＝|R1-R2|+|G1-G2|+|B1-B2|，若σ≤γ时，则上下相邻的两个像素点颜色相近，若σ>γ，则上下相邻的的两个像素点颜色不相近；
步骤1003、判断是否存在连续个像素点颜色相近，且/>ξ为设定的阈值，则将/>个点归为一条花纹单元，并进入步骤1004，否则返回步骤1002；
步骤1004、判断每一花纹单元与相邻的花纹单元的颜色是否相近，计算每条花纹单元的平均RGB值，平均RGB值计算公式为：
相邻花纹单元之间平均RGB值比较的计算公式为：
若σ'≤γ，则相邻的花纹单元的像素点的颜色相近，并归为一条花纹，若σ'>γ，则相邻两条花纹单元的像素点的颜色不相近，独立为一条花纹；
步骤1005、计算疑似花屏区域内所有花纹的数量和花纹的像素点，若疑似花屏区域内所有的花纹的数量大于β，且所有花纹的像素点个数与疑似花屏区域内总像素点的个数比值大于η，则该疑似花屏区域为花屏区域，否则返回步骤9；
步骤11、重新读取视频流，并返回步骤1；
步骤12、待检测的视频流不卡顿也不存在花屏，检测合格。
2.根据权利要求1所述的一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，其特征在于，所述步骤2中提取解码后的预测帧具体包括：
步骤201、对视频解码后的图像组按时间间隔δ秒进行预测帧提取；
步骤202、判断提取的预测帧中是否存在运动矢量表，若存在，则提取下一帧，若不存在，则提取的是关键帧，提取该关键帧的下一帧即为预测帧。
3.根据权利要求1所述的一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，其特征在于，所述步骤5中在当前预测帧内设置移动的搜索区域为从预测帧的底端开始向上取m行组成的条形区域作为搜索区域；搜索区域的移动则是每一次向上移动Δm行。
4.根据权利要求1所述的一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
步骤601、遍历当前搜索区域内的像素点，并计算每个像素点的运动矢量大小：d＝(x-x')2+(y-y')2，式中，(x，y)为运动矢量表中像素点的原坐标，(x′，y′)为像素点运动后的坐标；
步骤602、判断每个像素点的运动矢量大小d是否在大小阈值范围(0，λ)内，若是，则保留对应的像素点，否则，排除不在大小阈值范围内的像素点。
5.根据权利要求1所述的一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法，其特征在于，所述步骤7具体包括：
步骤701、遍历步骤6保留下来的像素点，并计算每个像素点的运动矢量方向：
步骤702、判断每个像素点的运动矢量方向是否在方向阈值范围[-90°-β，-90°+β]内，若是，则保留对应的像素点，否则，排除超出方向阈值范围的像素点；
所述步骤8中计算步骤7保留的所有像素点的运动矢量大小的总和，得到当前搜索区域内的竖直运动量为：式中，n为步骤7保留的像素点的个数。
CN202210104282.4A 2022-01-28 2022-01-28 一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法 Active CN114554287B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210104282.4A CN114554287B (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210104282.4A CN114554287B (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114554287A CN114554287A (zh) 2022-05-27
CN114554287B true CN114554287B (zh) 2024-01-09

Family

ID=81672684

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210104282.4A Active CN114554287B (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114554287B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008160189A (ja) * 2006-12-20 2008-07-10 Fujifilm Corp 動きベクトル算出装置、方法およびプログラム、動画像圧縮記録装置ならびに撮像装置
CN106254868A (zh) * 2016-08-19 2016-12-21 浙江宇视科技有限公司 视频编码码率控制方法、装置及系统
CN109035298A (zh) * 2018-09-05 2018-12-18 中南大学 一种基于黑烟运动特性的黑烟检测与dg计算方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008160189A (ja) * 2006-12-20 2008-07-10 Fujifilm Corp 動きベクトル算出装置、方法およびプログラム、動画像圧縮記録装置ならびに撮像装置
CN106254868A (zh) * 2016-08-19 2016-12-21 浙江宇视科技有限公司 视频编码码率控制方法、装置及系统
CN109035298A (zh) * 2018-09-05 2018-12-18 中南大学 一种基于黑烟运动特性的黑烟检测与dg计算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114554287A (zh) 2022-05-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100591470B1 (ko) 비디오 시퀀스의 변환 검출
CN102801972B (zh) 基于特征的运动矢量估计和传递方法
US7027509B2 (en) Hierarchical hybrid shot change detection method for MPEG-compressed video
CN109446967B (zh) 一种基于压缩信息的人脸检测方法和系统
WO2003005696A2 (en) Method and apparatus for motion estimation between video frames
JP3656036B2 (ja) Ｍｐｅｇ圧縮ビデオ環境でのディゾルブ／フェード検出方法
CN110210360B (zh) 一种基于视频图像目标识别的跳绳计数方法
US9167260B2 (en) Apparatus and method for video processing
US8482670B2 (en) Detecting video format information in a sequence of video pictures
CN105139421B (zh) 电力系统基于互信息量的视频关键帧提取方法
US10943090B2 (en) Method for face searching in images
US20130113999A1 (en) Methods, systems, and computer-readable media for detecting scene changes in a video
WO2021073066A1 (zh) 图像处理方法及装置
CN111383244A (zh) 一种目标检测跟踪方法
US7050115B2 (en) Wipe and special effect detection method for MPEG-compressed video using spatio-temporal distribution of macro blocks
CN116363554A (zh) 一种监控视频关键帧提取方法、系统、介质、设备及终端
US20140147044A1 (en) Moving image region detection device
CN109600667B (zh) 一种基于网格与帧分组的视频重定向的方法
CN114554287B (zh) 一种视频流花屏及卡顿的快速检测方法
US20090141802A1 (en) Motion vector detecting apparatus, motion vector detecting method, and program
Fernando et al. Fade-in and fade-out detection in video sequences using histograms
JP2971724B2 (ja) 動画像のカット点検出装置
JP2978039B2 (ja) 動画像のカット画面検出方法
US6674906B1 (en) Method and apparatus for detecting edges in a mixed image
CN110312133A (zh) 图像处理方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20230815

Address after: Room 205, 2nd Floor, Building 3, No. 7 Wenzhong Road, Taozhu Street, Zhuji City, Shaoxing City, Zhejiang Province, 311899

Applicant after: Zhejiang Hangshi Intelligent Technology Co.,Ltd.

Address before: 315100 room 501-18, No. 3, building 2, Kexin building, Shounan street, Yinzhou District, Ningbo City, Zhejiang Province

Applicant before: Zhejiang Keshi Intelligent Technology Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant