隨著“平安中國”建設(shè)的不斷推進,全國典型示范城市的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)存儲規(guī)模均已達到PB級別,監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)總量的增長速度已經(jīng)遠遠超過視頻編碼效率提升的速度。為了降低監(jiān)控視頻的存儲代價,亟需研究高效的監(jiān)控視頻編碼方法。城市監(jiān)控網(wǎng)絡中攝像機主要針對安防三要素“人、車、物”進行拍攝,相比于靜態(tài)背景,動態(tài)前景對象的壓縮編碼更具潛力與挑戰(zhàn),尤其是車輛對象的編碼。運動對象在城域空間被各攝像機反復攝錄,拍攝得到的視頻集合稱之為多源監(jiān)控視頻。同一運動對象在不同時間、不同地點產(chǎn)生的對象數(shù)據(jù)具有較高相似性,形成的數(shù)據(jù)冗余稱之為運動對象冗余。隨著時間與空間推移,視頻中的運動對象數(shù)量急劇增加,海量對象的運動將產(chǎn)生大量運動對象冗余,成為多源監(jiān)控視頻中冗余的主要構(gòu)成部分,去除運動對象冗余是實現(xiàn)多源監(jiān)控視頻高效壓縮的關(guān)鍵。運動對象冗余不僅存在于單段視頻中還分布在包含該對象的不同視頻之間,兼具全局與局部特性,現(xiàn)有的面向單源與多源視頻編碼方法缺乏有機融合,難以有效去除運動對象冗余。借鑒融合編碼的思想,從全局與局部兩個方面對運動對象進行預測,并融合生成合成參考幀,用以作為運動對象編碼時的參考這一思路為運動對象冗余的去除提供了新...

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1.6:H.265編碼框架

為了進一步提升編碼效率,監(jiān)控視頻的特點[69-70]被大量開發(fā)和利用。面向監(jiān)控視頻的編碼方法大致可分為針對背景特性的編碼方法與針對前景特性的編碼方法。針對背景特性的編碼方法主要利用背景穩(wěn)定性,去除背景冗余;針對前景特性的編碼方法主要利用前景對象的運動與外觀特征,去除前景對象紋理冗....

圖1.7:通用圖像融合流程圖

圖像融合方法具有較強的領(lǐng)域相關(guān)性,通常根據(jù)面向的應用場景設(shè)計相應的融合規(guī)則與方法。常見的應用包括遙感影像融合[94-98]、醫(yī)學圖像融合[99-102]、監(jiān)控圖像融合[103-106]以及攝影圖像融合[107-110]。而通用的圖像融合方法可以大致分為三類,即基于多尺度分解的圖像....

圖1.8:本文研究的技術(shù)瓶頸、科學問題與研究內(nèi)容對應關(guān)系圖

針對多源監(jiān)控視頻編碼面臨的三個技術(shù)瓶頸,本文將重點研究以下三個關(guān)鍵科學問題:第一,對象層次化知識的表達和提取;第二,對象空間位置關(guān)系挖掘與三維運動表達;第三,全局與局部知識融合機制。為攻克上述多源監(jiān)控視頻編碼中的三個科學問題,本文著重圍繞以下幾個方面展開研究。圖1.8所示為多源監(jiān)....

圖1.9:本文組織結(jié)構(gòu)圖

第3章為基于三維變換的對象局部預測方法。針對第二個技術(shù)瓶頸,單段視頻內(nèi)對象運動復雜,低階運動模型表達不精確,首先分析了研究對象,即車輛,具有剛性模型的特性,根據(jù)這一特性探討了使用高階運動模型對車輛復雜運動建模的優(yōu)勢。然后,提出了基于對象精細三維模型的變換參數(shù)估計方法。在此基礎(chǔ)上,....

本文編號：3929941