CN116939170B

CN116939170B - 一种视频监控方法、视频监控服务器及编码器设备

Info

Publication number: CN116939170B
Application number: CN202311187875.2A
Authority: CN
Inventors: 赵英燕
Original assignee: Shenzhen Dagro Electronic Technology Co ltd
Current assignee: Shenzhen Dagro Electronic Technology Co ltd
Priority date: 2023-09-15
Filing date: 2023-09-15
Publication date: 2024-01-02
Anticipated expiration: 2043-09-15
Also published as: CN116939170A

Abstract

本发明公开了一种视频监控方法、视频监控服务器及编码器设备，涉及视频监控技术领域，该方法包括以下步骤：接收视频源信号并进行预处理；进行视频编码压缩；将压缩后的视频数据传送至远程视频监控服务器，并进行实时解码；在服务器端进行视频数据分析；根据分析结果，作出不同的预警处理。一种视频监控服务器，包括视频采集模块、视频编码模块、存储管理模块、视频分析模块、视频传输模块以及监控中心模块。一种编码器设备，包括输入接口模块、视频处理模块、编码引擎模块、码流控制模块、输出接口模块以及控制模块。本发明通过视频分析技术，自动检测周围环境对视频监控清晰度造成的影响，并根据预定义的规则作出不同的预警处理。

Description

一种视频监控方法、视频监控服务器及编码器设备

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，具体为一种视频监控方法、视频监控服务器及编码器设备。

背景技术

传统视频监控方法：包括模拟视频监控系统和数字视频监控系统。模拟视频监控系统通过模拟摄像头和录像机来采集和存储视频信号，但其图像质量、扩展性和灵活性受限。数字视频监控系统通过数字摄像头和网络传输来获得高质量的视频信号，并支持远程访问和管理。

视频分析技术：包括运动检测、目标跟踪、人脸识别、行为分析等。这些技术可用于自动化监控、实时警报和智能分析；视频编码和压缩技术：如H.264、H.265等视频编码标准，可以将视频数据进行压缩以减小存储和传输所需的带宽，并保持良好的图像质量。

视频监控服务器通常采用高性能的多核处理器、大容量内存和高速硬盘阵列，以应对大量的视频数据和复杂的分析算法需求；存储和检索技术：支持视频数据的高效存储和快速检索，可以基于时间、地点和事件等标准进行检索和回放；远程管理和访问：支持远程用户通过网络进行监控视频的实时查看、远程配置和控制。

编码器设备的背景技术包括：视频采集技术：包括摄像头、图像传感器、视频输入接口等，用于将现实世界的图像转换为数字视频信号；视频处理和优化技术：例如噪声抑制、图像增强、稳定性改善等，用于提高视频质量和减小噪声；视频编码和压缩技术：使用最新的视频编码标准和算法，如H.264、H.265等，以减小视频数据的大小，并提高传输和存储效率；码流控制和网络传输技术：保证视频数据的稳定传输和合理分配网络带宽。

在正常环境中，视频监控设备可以清晰的显示所监控的场景，但是碰到极端环境，可能会对监控视频的清晰度产生影响，因此，判断极端环境对已安装的监控设备的清晰度是否会造成影响，成为需要解决的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种视频监控方法、视频监控服务器及编码器设备，旨在解决背景技术中提到的技术问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种视频监控方法，包括以下步骤：

步骤一：接收视频源信号并进行预处理，包括去噪、图像增强，以提高视频画质；

步骤二：进行视频编码压缩，采用特定的视频编码算法，包括H.264、H.265，以减小视频数据的存储空间需求；

步骤三：将压缩后的视频数据传送至远程视频监控服务器，并进行实时解码；

步骤四：在服务器端进行视频数据分析，提取监控视频的图像帧，并对图像帧进行分析，通过计算得到清晰度影响系数Cor；

步骤五：根据分析结果，设定阈值并与清晰度影响系数Cor进行比较，根据比较结果，作出不同的预警处理。

进一步的，所述步骤四对视频数据的分析包括如下内容：

步骤401：从视频中提取当前时间的视频帧，使用视频处理库或工具来读取视频文件，并将其分解为一系列连续的图像帧，截取当前时间的视频帧；

步骤402：获取灰度值，将获得的图像由RGB空间转换到灰度空间，获取每个像素点的灰度值f(x,y)；

步骤403：根据Sobel算子的边缘检测理论以及模板算子，对图像的每个像素点进行邻域卷积计算，提取像素横轴和纵轴两个方向的边缘成分，模板算子：

，/>；

根据模板算子计算卷积结果，计算公式如下：

，/>；

步骤404：计算图像中每个像素点的梯度值，计算公式如下：

。

进一步的，所述步骤四还包括：

步骤405：设置阈值T_n，将|F(x.y)|与阈值T_n相比较，

若，则此像素点为边缘点；

若，则此像素点为非边缘点；

步骤406：将图像边缘像素点的梯度值相加，以边缘点梯度值的和作为当前图像清晰度检测的评价值SI，计算公式如下：

；

其中k为边缘点的总个数；

步骤407：通过传感器获取当前时间的环境数据，环境数据包括温度T，湿度RH以及光照强度Lx，并对环境数据进行分析，计算出环境评估值EI。

进一步的，所述环境评估值EI的具体获取步骤如下：

获取当前时间环境数据，包括温度T，湿度RH以及光照强度Lx；

根据温度T，湿度RH以及光照强度Lx，计算出环境评估值EI，计算公式如下：

；

其中α、β、γ为权重系数，且，/>，/>。

进一步的，通过计算不同时间点的图像清晰度检测的评价值SI_t与环境评估值EI_t，获取两者之间的影响系数Cor，计算公式如下：

；

其中P为时间点的总数。

进一步的，设定阈值并与清晰度影响系数Cor进行比较，具体如下：

当时，说明环境对视频清晰度的影响较低，发出低危预警，建议对监控设备增加防护；

当时，说明环境对视频清晰度的影响较高，发出高危预警，建议更换对环境耐受度更高的设备。

一种视频监控服务器，包括：视频采集模块、视频编码模块、存储管理模块、视频分析模块、视频传输模块以及监控中心模块；其中：

视频采集模块：负责从摄像头或其他视频源中获取视频信号，并将其转换为数字数据；

视频编码模块：将采集到的视频数据进行压缩编码，减小数据量并提高传输效率，视频编码标准包括H.264、H.265；

存储管理模块：负责视频数据的存储管理，包括存储设备的选择、数据的存储格式、存储策略；

视频分析模块：通过图像处理对视频数据进行分析和处理；

视频传输模块：将编码后的视频数据通过网络传输给监控中心或其他终端设备，视频传输协议包括RTSP、RTP；

监控中心模块：用于接收、管理和显示监控视频，同时提供对视频数据的查询、回放以及报警功能。

一种编码器设备，应用于所述的一种视频监控方法，包括：输入接口模块、视频处理模块、编码引擎模块、码流控制模块、输出接口模块以及控制模块；其中：

输入接口模块：用于接收输入信号，包括摄像头的视频信号或其他外部视频源，接口包括HDMI、SDI、VGA；

视频处理模块：负责对输入的视频信号进行处理和优化，包括去噪、增强、色彩校正；

编码引擎模块：实现视频信号的压缩编码，使用压缩算法将视频数据转换为更小的数据量，视频编码算法包括H.264、H.265；

码流控制模块：调整编码后的视频数据的码率和帧率，以适应不同的传输带宽和网络环境；

输出接口模块：将编码后的视频数据传输到指定的目标设备或存储介质，包括传输到网络、存储到硬盘或输出到显示器，接口有Ethernet、USB、HDMI；

控制模块：用于管理和控制编码器设备的工作状态和参数设置，通过控制模块，进行设备配置、码率设置以及编码方式选择操作。

本发明提供了一种视频监控方法、视频监控服务器及编码器设备，具备以下有益效果：

（1）视频监控方法、服务器和编码器设备的使用可以提供高质量的视频监控，通过采用先进的编码和压缩技术，可以实现更高效的视频数据传输和存储，同时保持良好的图像质量，这能够提供清晰、细节丰富的视频监控画面，有助于提高监控的准确性和可靠性；

（2）视频监控方法和服务器的应用还可以实现智能分析和警报功能，通过视频分析技术，自动检测周围环境对视频监控清晰度造成的影响，系统可以根据预定义的规则生成警报，提醒用户可能发生的异常，提高监控系统的实时性和反应能力；

（3）视频监控服务器和编码器设备的结合，使得实时监控和远程访问成为可能，通过网络传输，用户可以在任何时间和地点远程访问监控视频，实时了解监控区域的情况，这对于安保人员、管理人员或其他相关人员来说是非常有益的，使得监控系统的管理更为灵活和便捷；

（4）视频监控服务器和编码器设备的应用可以提供方便的数据管理和检索功能，用户可以使用高效的存储和检索技术，快速查找和回放特定时间、地点或事件的监控视频，这对于事件回顾、证据保留以及事后分析和调查非常有帮助，提高了监控数据的有效利用和管理效率。

附图说明

图1为本发明视频监控方法流程示意图；

图2为本发明视频监控服务器结构示意图；

图3为本发明编码器设备结构示意图。

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。

请参阅图1，本发明提供一种视频监控方法，包括以下步骤：

接收视频源信号并进行预处理，首先，需要接收来自视频源的视频信号，通过相应的设备或软件来实现，视频信号通常以特定的编码格式进行传输和存储，如H.264、MPEG-4。

在预处理之前，需要将视频信号进行解码，将其转换为原始的像素数据，视频信号可能会受到噪声的干扰，例如电磁干扰、传输噪声。图像去噪技术可以应用于视频帧，以减少或消除这些噪声，提高图像质量。在某些情况下，视频源可能会出现倾斜、畸变或其它形式的几何变化，图像校正技术可以应用于视频帧，以调整图像的几何形状，使其更加准确和规整。

为了改善图像的视觉效果，可以应用各种增强技术，如对比度增强、色彩校正、锐化，这有助于改善图像的清晰度、鲜艳度和细节。当视频中存在快速运动的对象时，会产生模糊或残影效果，运动补偿技术可以对视频帧进行分析，并根据帧间差异来预测和补偿对象的运动，以提高图像的清晰度和稳定性。

视频预处理可以帮助提升视频质量、降低噪声、改善视觉效果，并为后续的视频分析、处理和传输提供更好的输入数据。

视频编码压缩是将视频信号的数据进行压缩，以减少其存储空间和传输带宽的过程。下面是视频编码压缩的详细过程：

空间域压缩：视频信号由一系列连续的图像帧组成，每帧都包含丰富的空间信息，空间域压缩主要是通过去除冗余的空间信息来减少数据的存储量和传输带宽，常见的空间域压缩算法包括：离散余弦变换（DCT）、小波变换和背景差分；

时间域压缩：视频信号的连续帧之间存在时间相关性，因此可以通过利用前后帧之间的相似性来减少冗余数据，时间域压缩算法主要包括：帧间预测、运动补偿和帧内压缩。其中，帧间预测利用之前的已解码帧来预测当前帧的像素值，只需传输预测误差即可；运动补偿技术利用帧间的物体运动信息，对当前帧进行运动估计和补偿，减少冗余数据；帧内压缩则是对当前帧内的像素进行编码；

熵编码：在完成帧间预测、运动补偿和帧内压缩之后，还存在一定的编码冗余，熵编码技术通过对编码数据进行统计分析和编码映射，将出现概率较高的数据用较短的比特表示，出现概率较低的数据用较长的比特表示，从而进一步减少编码数据的存储量；

编码参数选择：视频编码过程中涉及到许多参数的选择，如量化参数、帧率、码率，这些参数根据压缩质量、存储和传输要求进行调整，以达到平衡的效果。

视频编码压缩技术使得视频信号能够以更小的存储空间和传输带宽进行存储和传输，并能在一定程度上保持视频质量，常见的视频编码标准包括H.264、H.265（也称为HEVC）、AV1，这些标准通过改进压缩算法、提高编码效率和优化压缩参数选择，提供了更好的视频压缩性能。

将压缩后的视频数据通过网络传输至远程视频监控服务器，使用网络传输协议，如TCP/IP或UDP，将视频数据封装为数据包进行传输，使用流媒体传输协议，如RTSP（Real-Time Streaming Protocol）或HTTP Live Streaming（HLS），来实现视频流的实时传输。

在数据传输过程中，需要进行传输控制以确保视频数据的稳定传输和实时性，这包括进行网络带宽管理、数据流量控制、丢包恢复和延迟控制操作，以保证视频数据的连续性和同步性。

远程视频监控服务器接收传输过来的视频数据流，并进行接收缓存，接收端使用专门的网络库或流媒体服务器软件来接收和缓存视频数据。

接收到视频数据后，远程视频监控服务器进行实时解码操作，解码器根据视频编码标准（如H.264、H.265）对压缩后的视频数据进行解码，将其转换为原始的视频帧数据。

在整个过程中，需要考虑网络传输的带宽和延迟、解码器的性能和算法优化，以确保视频数据传输和解码的实时性和稳定性。同时，为了提高系统的可靠性，还采用冗余传输和错误纠正技术，以减小由于数据丢失或传输错误而引起的视频质量下降。

所述步骤四包括如下内容：

，/>；

根据模板算子计算卷积结果公式如下：

，/>；

步骤404：计算图像中每个像素点的梯度值公式如下：

；

步骤405：设置阈值T_n，将|F(x.y)|与阈值T_n相比较，

若，则此像素点为边缘点；

若，则此像素点为非边缘点；

；

其中k为边缘点的总个数；

步骤407：通过传感器获取当前时间的环境数据，传感器包括温度传感器、湿度传感器以及光强传感器，并对环境数据进行分析，具体分析步骤如下：

；

其中α、β、γ为权重系数，且，/>，/>。

步骤408：通过计算不同时间点的图像清晰度检测的评价值SI_t与环境评估值EI_t，获取两者之间的清晰度影响系数Cor，计算公式如下：

；

其中P为时间点的总数。

步骤五：根据分析结果，设定阈值并与清晰度影响系数Cor进行比较，根据比较结果，作出不同的预警处理，具体如下：

通过视频分析技术，自动检测周围环境对视频监控清晰度造成的影响，系统可以根据预定义的规则生成警报，提醒用户可能发生的异常事件，提高监控系统的实时性和反应能力。

请参阅图2，本发明提供一种视频监控服务器，包括：视频采集模块、视频编码模块、存储管理模块、视频分析模块、视频传输模块以及监控中心模块；其中：

视频分析模块：通过图像处理对视频数据进行分析和处理；

视频监控服务器具备大容量的存储空间，有效地存储大量的监控视频数据，提供了高效的数据管理和存储策略，使得视频数据的保存和检索更加方便和快速，与智能分析算法结合使用，自动分析监控视频，并生成警报，提醒用户并采取相应的措施，提高监控系统的实时性和有效性。

请参阅图3，本发明提供一种编码器设备，应用于所述的一种视频监控方法，包括：输入接口模块、视频处理模块、编码引擎模块、码流控制模块、输出接口模块以及控制模块；其中：

这些模块共同工作，实现了视频信号的采集、处理、编码和输出，使得视频编码器设备能够将输入信号高效地压缩和传输。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims

1.一种视频监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：接收视频源信号并进行预处理，包括去噪和图像增强，以提高视频画质；

步骤二：进行视频编码压缩，采用特定的视频编码算法，包括H.264或H.265，以减小视频数据的存储空间需求；

步骤四：在服务器端进行视频数据分析，提取监控视频的图像帧，计算图像中每个像素点的梯度值，将图像边缘像素点的梯度值相加，以边缘点梯度值的和作为当前图像清晰度检测的评价值SI，通过温度T、湿度RH以及光照强度Lx，计算出环境评估值EI，通过计算不同时间点的图像清晰度检测的评价值SI_t与环境评估值EI_t，获取两者之间的影响系数Cor，其中，，且t为正整数，P为时间点的总数；

步骤五：设定阈值Y1和Y2并与清晰度影响系数Cor进行比较，根据比较结果，作出不同的预警处理，具体为：

2.根据权利要求1所述的一种视频监控方法，其特征在于，所述步骤四对视频数据的分析包括如下内容：

步骤401：从视频中提取当前时间的视频帧，使用视频处理工具来读取视频文件，并将其分解为一系列连续的图像帧，截取当前时间的视频帧；

；

根据模板算子计算卷积结果，计算公式如下：

；

步骤404：计算图像中每个像素点的梯度值，计算公式如下：

。

3.根据权利要求2所述的一种视频监控方法，其特征在于，所述步骤四还包括：

步骤405：设置阈值T_n，将|F(x,y)|与阈值T_n相比较，

若，则此像素点为边缘点；

若，则此像素点为非边缘点；

；

其中k为边缘点的总个数；

4.根据权利要求3所述的一种视频监控方法，其特征在于，所述环境评估值EI的具体获取步骤如下：

；

其中α、β、γ为权重系数，且，/>，/>。

5.根据权利要求4所述的一种视频监控方法，其特征在于，通过计算不同时间点的图像清晰度检测的评价值SI_t与环境评估值EI_t，获取两者之间的影响系数Cor，计算公式如下：

；

其中P为时间点的总数。