CN117896482B - 一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及视频压缩技术领域，具体涉及一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，包括：根据目标像素点与多个视频帧中同位置像素点的变化速率差异，获得目标像素点的目标画面表现程度；根据目标像素点相邻像素点序列的目标画面表现程度，获得像素点序列的拟合权重；根据拟合权重对像素点序列进行拟合，获得像素点序列的回归差和拟合残差；根据目标像素点的变化速率、回归差以及拟合残差，获得目标像素点的破坏程度；根据目标像素点的破坏程度以及目标像素点表现目标画面的程度，获得目标像素点属于目标画面的可能性进而对目标像素点进行压缩存储。本发明降低行车记录仪中目标画面的损失，提高视频压缩质量。

Description

一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法

技术领域

本申请涉及视频压缩技术领域，具体涉及一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法。

背景技术

车辆行车记录仪（Dash Cam）作为一种重要的车载电子设备，主要用于记录车辆行驶过程中的视频和音频数据，以提供安全驾驶保障和事故记录，并且随着车辆行车记录仪拍摄视频的分辨率不断提高，导致视频数据的数据量急剧增加，所以，需要更加智能化的数据存储方法来应对日益增长的数据量和提高数据管理效率。

在对行车记录仪视频数据进行压缩时，背景画面具有较大的数据量占比，造成数据高效压缩的阻力，并且在利用游程变化进行压缩时，行驶的车辆导致背景画面具有较高的更新速率，导致视频帧之间像素点灰度值的连续性降低，进一步降低着视频数据的压缩效率。

发明内容

本发明提供一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，以解决现有的行车记录仪视频画面变动较大导致的视频帧之间像素点灰度值的连续性降低，进而导致的游程长度较低的问题。

本发明的一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，该方法包括以下步骤：

在所采集的视频帧数据中，将任意一个视频帧中任意一个像素点记为目标像素点，根据目标像素点与目标像素点相邻的多个视频帧中同位置像素点的灰度值差异，获得目标像素点的变化速率；根据目标像素点与目标像素点相邻的多个视频帧中同位置像素点的变化速率差异，获得目标像素点的目标画面表现程度；

对于目标像素点获取多个相邻方向，目标像素点对应的每一个所述相邻方向上包含若干个相邻像素点，目标像素点与所述若干个相邻像素点构成一个相邻像素点序列；

根据所述相邻像素点序列中包含的所有像素点的目标画面表现程度，获得目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重；根据所述拟合权重对所述相邻像素点序列中的所有像素点进行拟合，得到所述相邻像素点序列中每个像素点的回归差以及所述相邻像素点序列的拟合残差；

根据目标像素点的变化速率、所述相邻像素点序列中每个像素点的回归差以及所述相邻像素点序列的拟合残差，获得目标像素点在对应相邻方向的破坏程度；

根据目标像素点对应多个相邻方向上的破坏程度以及目标像素点表现目标画面的程度，获得目标像素点属于目标画面的可能性；

根据目标像素点的属于目标画面的可能性，获得目标像素点的可损失灰度值；根据目标像素点的可损失灰度值对目标像素点进行压缩存储。

优选的，所述目标像素点的变化速率的具体计算方法如下：

获取第i帧视频最相邻的n1帧视频，所述n1帧视频记为第i帧视频的相邻帧视频，n1为预设视频帧数量；

目标像素点的变化速率的具体计算公式如下：

式中，表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，/>表示第i帧视频的第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，/>第i帧视频的第s个相邻帧视频与第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值差异，/>表示第i个视频帧中第j个像素点的变化速率；

其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。

优选的，所述目标像素点的目标画面表现程度的具体计算公式如下：

式中，表示第i帧视频第j个像素点的变化速率，/>表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点变化速率，n1为预设视频帧数量，/>表示第i帧视频第j个像素点的目标画面表现程度；

其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。

优选的，所述目标像素点获取多个相邻方向的具体过程如下：

对于视频帧中的目标像素点，以水平方向为起始方向，以为方向间隔，以逆时针方向遍历获得/>个方向，记为目标像素点/>个相邻方向。

优选的，所述目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重具体计算公式如下：

式中，表示第j个像素点在第v个相邻方向上的相邻像素点序列中第s个像素点的目标画面表现程度，/>表示所述相邻像素点序列包含的视频帧个数，/>为预设相邻像素点数量，/>表示第j个像素点在第v个相邻方向上的相邻像素点序列中第s个像素点的拟合权重；

其中，第j个像素点表示目标像素点。

优选的，对所述相邻像素点序列中的所有像素点进行拟合时所使用的拟合算法为最小二乘拟合算法。

优选的，所述目标像素点在对应相邻方向的破坏程度的具体计算公式如下：

式中，表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列拟合结果中第j个像素点的回归差，/>表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列的拟合残差，/>表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列不包括第j个像素点时的拟合残差，/>表示归一化函数，/>表示第j个像素点在第v个相邻方向的破坏程度；

其中，第j个像素点表示目标像素点。

优选的，所述目标像素点属于目标画面的可能性的具体计算公式如下：

式中，第i个视频帧中第j个像素点的目标画面表现程度，/>表示第i个视频帧中第j个像素点在第v个方向上的破坏程度，/>表示第i个视频帧第j个像素点在第v个方向上所选择相邻像素点序列的拟合残差，/>表示第i个视频帧第j个像素点相邻方向的个数，/>表示第i个视频帧中第j个像素点属于目标画面的可能性；

其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。

优选的，所述目标像素点的可损失灰度值的具体计算公式如下：

式中，表示第i个视频帧中第j个像素点属于目标画面的可能性，/>表示预设最大可损失灰度值，/>表示第i个视频帧中第j个像素点的可损失灰度值，/>表示归一化函数；

其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。

优选的，所述目标像素点进行压缩存储的具体计算过程如下：

对目标像素点序列利用游程编码进行压缩，其中在游程搜素过程中，在搜索到目标像素点时，目标像素点与当前游程内像素点的灰度值差异小于目标像素点的可损失灰度值时，将目标像素点的灰度值更新为当前游程像素点的灰度值。

本发明的技术方案的有益效果是：

通过对视频帧中像素点灰度值的损失，提高游程长度，从而提高视频压缩效率。其中根据视频帧像素点属于目标画面的可能性，确定像素点可损失灰度值，从而使得视频帧压缩过程中尽量少的损失目标画面，提高视频监控效果。在确定视频帧像素点属于目标画面的过程中，根据视频帧中相邻像素点变化速率的变化规律，利用像素点对相邻像素点变化速率的变化规律的破坏程度，反映像素点属于目标画面的可能性，避免了将视频帧中由于背景更新导致的背景像素点判断为目标画面，从而提高像素点属于目标画面可能性的准确性，从而提高视频帧像素点在压缩过程中灰度值损失的准确性，即提高视频帧的压缩效果。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

S001：获取行车记录仪缓存模块中的缓存视频数据。

对于车辆行车记录仪，其所拍摄的图像的视频数据一般首先缓存在内置的缓存模块中，然后对缓存模块中的缓存视频数据进行压缩后再次存储在行车记录仪内置的存储卡中。此时对于行车记录仪缓存模块内的视频数据经过TO时间间隔后，进行一次压缩处理，并将压缩后的视频数据存储在行车记录仪内置的存储卡中。其中本实施例设置TO=5分钟。

对于行车记录仪数据对应的每一帧视频为RGB图像数据，本实施例以RGB图像数据中的R通道为例进行视频帧压缩，R通道是一张单通道的灰度图。

S002：对视频帧中每个像素点根据其在相邻帧中的变化关系，获得每一个像素点的目标画面表现程度。

对于行车记录仪中采集的视频数据，主要目的在于监测行驶过程中的意外画面，即目标画面，而实际的视频数据主要包括行驶过程中的背景画面，所以在对视频数据进行压缩的过程，一般采用有损压缩，即损失背景画面，保留目标画面。所以在视频数据中，首先需要确定每一帧图像中所有像素点的属于背景画面的可能性，进而确定所有像素点的损失程度。

需要说明的是，在行车记录仪视频数据的画面中，画面不同位置的景深不同，在汽车行驶过程中不同位置对应拍摄区域的更新速率不同，进而导致不同位置像素点与其各自相邻视频帧相同位置像素点的灰度值变化速率不同，简称为不同位置像素点变化速率不同。此时在汽车平稳运行以及拍摄环境变化不大时，画面不同位置的景深变化不大，所以在相邻帧中拍摄区域的更新速率一致，即视频帧中相同位置的像素点在相邻帧中的变化速率具有一致性。而视频数据中的目标画面破坏对应位置像素点变化速率在相邻帧相同位置的一致性。

基于上述特征，可知：视频帧中像素点的变化速率与其相邻视频帧同一位置像素点的变化速率差异越大，所述的像素点表现目标画面的可能性越大。其中对于单个像素点的变化速率表现为视频帧中单个像素点在相邻视频帧同位置像素点灰度值的变化速率，具体获得第i帧视频第j个像素点变化速率，表示为：

其中表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，其中获取第i帧视频最相邻的n1帧视频，这n1帧视频即记为第i帧视频的相邻帧视频，/>表示第i帧视频的第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，/>第i帧视频的第s个相邻帧视频与第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度变化量，/>表示第i帧视频的相邻帧视频中第j个像素点灰度值变化量总和，其中本实施例设置（经验值）。

进一步，基于视频帧像素点的变化速率，获得第i帧视频第j个像素点目标画面表现程度，具体计算公式为：

其中表示第i帧视频第j个像素点的变化速率，/>表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点变化速率。

S003：对每个像素点在不同相邻方向上根据拟合效果关系，获得每个像素点在不同相邻方向上变化速率的变化规律。

在车辆运行过程中，背景画面所拍摄的物体大小的不同导致视频帧中相同位置的像素点的变化速率不同，但是在行车记录仪画面中不同位置的景深具有一定的延伸关系，导致其区域的更新速率具有一定的变化规律，进而导致视频帧中像素点与其相邻的像素点变化速率具有一定变化规律，此时在拍摄画面中的目标画面破坏了不同位置像素点之间的变化速率，进而破坏了相邻像素点变化速率之间的变化规律。所以本实施例需要根据视频帧中相邻像素点变化速率之间的变化规律判断像素点的属于目标画面的可能性。

需要说明的是，视频帧中不同像素点与相邻位置像素点变化速率之间的变化规律来自于相邻像素点景深的延伸关系，具体表现在单个像素点的变化速率与其在不同方向上相邻像素点变化速率具有规律性，此时针对视频帧中单个像素点确定其变化速率与不同方向相邻像素点变化速率规律。

具体为：针对视频帧中的单个像素点，以水平方向为起始方向，以为方向间隔，以逆时针方向遍历获得/>个方向，其中设置/>（经验值）。分别在/>个方向上确定单个像素点与相邻像素点变化速率之间的变化规律，其中单个方向上所选择的相邻像素点为：单个像素点在对应方向上最相邻的N1个像素点（不包括该单个像素点），其中设置N1=20（经验值）。

进一步，对于单个像素点在一个方向上与所选择其相邻像素点构成一个像素点序列，此时对所述像素点序列中所有像素点的变化速率的变化规律表现为：所述像素点序列中所有像素点变化速率拟合函数，所述变化速率拟合函数是利用最小二乘法对像素点序列中像素点的序列编号和像素点的变化率进行拟合得到的一个五次多项式函数。

需要说明的是，像素点变化速率的变化规律主要为背景画面特征，所以在进行像素点序列变化速率拟合过程中，像素点的目标画面表现程度越大，其拟合权重因子越小。

据此，确定第j个像素点在第v个方向上所选择的相邻像素点序列中第s个像素点变化速率拟合权重因子，简称为第j个像素点在第v个方向上第s个像素点拟合权重因子，具体为：

其中表示第j个像素点在第v个方向上所选择的相邻像素点序列中第s个像素点目标画面表现程度，/>表示所述所选择的相邻像素点序列包含的像素点个数。

进一步，基于像素点的拟合权重因子，确定单个像素点在一个方向上与相邻像素点变化速率的变化规律。同理获得单个像素点在个方向上与相邻像素点变化速率的变化规律。

S004：对每个像素点变化速率对不同相邻方向上变化速率的变化规律的破坏程度加权，获得每个像素点属于目标画面的可能性。

在行车记录仪所拍摄的视频中，目标画面破坏了视频帧中相邻像素点变化速率的变化规律，此时单个像素点的变化速率对其相邻像素点变化速率的变化规律的破坏即为单个像素点表现目标画面的可能性。

需要说明的是，视频帧中第j个像素点在一个方向上与相邻像素点变化速率的变化规律的破坏表现为：第j个像素点破坏其在一个方向上所选择相邻像素点序列的拟合效果，此时第j个像素点在一个方向上所选择的相邻像素点序列的拟合残差相对于所述相邻像素点序列不包含第j个像素点时的拟合残差越大，第j个像素点对当前方向上的变化速率的变化规律的破坏程度越大，并且第j个像素点在一个方向上相邻像素点拟合过程中的回归差越大，第j个像素点对当前方向上的变化速率的变化规律的破坏程度越大。

基于上述分析，确定第j个像素点对其第v个方向上相邻像素点变化速率的变化规律的破坏程度，简称为第j个像素点在第v个方向上的破坏程度，具体表示为：

其中表示第j个像素点在第v个方向上相邻像素点拟合结果中第j个像素点的回归差，/>表示第j个像素点在第v个方向上所选择相邻像素点序列的拟合残差，表示第j个像素点在第v个方向上所选择的相邻像素点不包括第j个像素点时的拟合残差，/>表示线性归一化函数，其中回归差与拟合残差为最小二乘法中的公知技术，本实施例不再赘述。

进一步，对于第j个像素点在个方向存在破坏程度，此时第j个像素点在/>个方向存在破坏程度共同反映第j个像素点表现目标画面的可能性，其中第j个像素点破坏程度越大，其属于目标画面的可能性越大，并且第j个像素点对应的第v个方向相邻像素点序列的拟合残差越小，所述相邻像素点序列的变化速率的变化规律越准确，第v个方向对第j个像素点属于目标画面可能性的表现程度越高。同时第j个像素点表现目标画面的程度越大，第j个像素点属于目标画面的可能性越大。

基于上述分析，确定第i个视频帧中第j个像素点属于目标画面的可能性，具体计算公式为：

其中第i个视频帧中第j个像素点目标画面表现程度，/>表示第i个视频帧中第j个像素点在第v个方向上的破坏程度，/>表示第i个视频帧第j个像素点在第v个方向上所选择相邻像素点序列的拟合残差。

S005：对每个像素点根据其属于目标画面的可能性进行灰度更新，实现视频帧的压缩存储。

在视频帧画面进行压缩时，需要保证目标画面清晰，所以根据像素点属于目标画面的可能性，确定像素点在压缩过程中的可损失程度，进而确定视频帧中所有像素点在压缩过程中的可损失灰度值。具体获得第i个视频帧中第j个像素点的可损失灰度值，表示为：

其中，表示第i个视频帧中第j个像素点属于目标画面的可能性，/>表示当前压缩过程中像素点最大可损失灰度值，本实施例设置/>（经验值）。

至此，获得每个视频帧中每个像素点的可损失灰度值。

进一步，根据视频帧像素点的可损失程度对视频帧进行压缩，具体压缩过程为：

根据视频帧的时序性，从起始帧开始每个位置在所有帧视频上的像素点构成每个位置上的像素点序列，然后对每一个像素点序列利用游程编码进行压缩，其中在游程搜素过程中，新搜索的像素点与当前游程内像素点的灰度值差异小于新搜索像素点的可损失灰度值时，可将新搜索像素点的灰度值更新为当前游程像素点的灰度值，从而提高游程长度，所述差异为差值的绝对值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

在所采集的视频帧数据中，将任意一个视频帧中任意一个像素点记为目标像素点，根据目标像素点与目标像素点相邻的多个视频帧中同位置像素点的灰度值差异，获得目标像素点的变化速率；根据目标像素点与目标像素点相邻的多个视频帧中同位置像素点的变化速率差异，获得目标像素点的目标画面表现程度；

所述目标像素点的变化速率的具体计算方法如下：

获取第i帧视频最相邻的n1帧视频，所述n1帧视频记为第i帧视频的相邻帧视频，n1为预设视频帧数量；

目标像素点的变化速率的具体计算公式如下：

式中，表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，/>表示第i帧视频的第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，/>第i帧视频的第s个相邻帧视频与第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值差异，/>表示第i个视频帧中第j个像素点的变化速率；

其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点；

所述目标像素点的目标画面表现程度的具体计算公式如下：

式中，表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点变化速率，/>表示第i帧视频第j个像素点的目标画面表现程度；

对于目标像素点获取多个相邻方向，目标像素点对应的每一个所述相邻方向上包含若干个相邻像素点，目标像素点与所述若干个相邻像素点构成一个相邻像素点序列；

所述目标像素点获取多个相邻方向的具体过程如下：

对于视频帧中的目标像素点，以水平方向为起始方向，以为方向间隔，以逆时针方向遍历获得/>个方向，记为目标像素点/>个相邻方向；

根据所述相邻像素点序列中包含的所有像素点的目标画面表现程度，获得目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重；根据所述拟合权重对所述相邻像素点序列中的所有像素点进行拟合，得到所述相邻像素点序列中每个像素点的回归差以及所述相邻像素点序列的拟合残差；

所述目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重具体计算公式如下：

式中，表示第j个像素点在第v个相邻方向上的相邻像素点序列中第s个像素点的目标画面表现程度，/>为预设相邻像素点数量，/>表示第j个像素点在第v个相邻方向上的相邻像素点序列中第s个像素点的拟合权重；

对所述相邻像素点序列中的所有像素点进行拟合时所使用的拟合算法为最小二乘拟合算法；根据目标像素点的变化速率、所述相邻像素点序列中每个像素点的回归差以及所述相邻像素点序列的拟合残差，获得目标像素点在对应相邻方向的破坏程度；

所述目标像素点在对应相邻方向的破坏程度的具体计算公式如下：

式中，表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列拟合结果中第j个像素点的回归差，/>表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列的拟合残差，表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列不包括第j个像素点时的拟合残差，/>表示归一化函数，/>表示第j个像素点在第v个相邻方向的破坏程度；

根据目标像素点对应多个相邻方向上的破坏程度以及目标像素点表现目标画面的程度，获得目标像素点属于目标画面的可能性；

所述目标像素点属于目标画面的可能性的具体计算公式如下：

式中，表示第i个视频帧中第j个像素点在第v个方向上的破坏程度，/>表示第i个视频帧第j个像素点在第v个方向上所选择相邻像素点序列的拟合残差，/>表示第i个视频帧第j个像素点相邻方向的个数，/>表示第i个视频帧中第j个像素点属于目标画面的可能性；

根据目标像素点的属于目标画面的可能性，获得目标像素点的可损失灰度值；根据目标像素点的可损失灰度值对目标像素点进行压缩存储；

所述目标像素点的可损失灰度值的具体计算公式如下：

式中，表示预设最大可损失灰度值，/>表示第i个视频帧中第j个像素点的可损失灰度值，/>表示归一化函数；

所述目标像素点进行压缩存储的具体计算过程如下：

对目标像素点序列利用游程编码进行压缩，其中在游程搜素过程中，在搜索到目标像素点时，目标像素点与当前游程内像素点的灰度值差异小于目标像素点的可损失灰度值时，将目标像素点的灰度值更新为当前游程像素点的灰度值。