【摘要】：在視頻監(jiān)控中需要進(jìn)行魯棒性壓縮感知重構(gòu),降低視頻丟包和時(shí)延等因素的影響,提出一種基于隱馬爾科夫模型的魯棒性壓縮感知重構(gòu)技術(shù)并應(yīng)用在智能視頻監(jiān)控中。首先利用隱馬爾科夫模型對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的視頻幀序列進(jìn)行頻域特征點(diǎn)奇偶分裂處理;然后計(jì)算視頻監(jiān)控編碼的標(biāo)量量化碼率分配系數(shù),建立視頻壓縮感知重構(gòu)的時(shí)空方向樹,采用隱馬爾科夫模型進(jìn)行解碼重建,實(shí)現(xiàn)視頻幀的魯棒性壓縮感知重構(gòu);最后進(jìn)行仿真測(cè)試。結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行監(jiān)控視頻的壓縮感知重構(gòu),能有效降低丟包率和傳輸時(shí)延,在智能視頻監(jiān)控中具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In video surveillance, robust compression sensing reconstruction is needed to reduce the influence of video packet loss and delay. A robust compression sensing reconstruction technology based on hidden Markov model is proposed and applied to intelligent video surveillance. Firstly, the hidden Markov model is used to split the video frame sequences in the frequency domain. Then the scalar quantization rate allocation coefficient of video surveillance coding is calculated, and the space-time direction tree of video compression perception reconstruction is established. The hidden Markov model is used for decoding and reconstruction, and the robust compression perception reconstruction of video frame is realized. Finally, the simulation test is carried out. The results show that this method can effectively reduce the packet loss rate and transmission delay, and has good application value in intelligent video surveillance.
【作者單位】： 渤海船舶職業(yè)學(xué)院;南京郵電大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61501251)
【分類號(hào)】：TN948.6

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本文編號(hào)：2493269