多源监控视频中车辆对象编码方法研究

发布时间：2024-03-16 18:38

　　随着“平安中国”建设的不断推进,全国典型示范城市的监控视频数据存储规模均已达到PB级别,监控视频数据总量的增长速度已经远远超过视频编码效率提升的速度。为了降低监控视频的存储代价,亟需研究高效的监控视频编码方法。城市监控网络中摄像机主要针对安防三要素“人、车、物”进行拍摄,相比于静态背景,动态前景对象的压缩编码更具潜力与挑战,尤其是车辆对象的编码。运动对象在城域空间被各摄像机反复摄录,拍摄得到的视频集合称之为多源监控视频。同一运动对象在不同时间、不同地点产生的对象数据具有较高相似性,形成的数据冗余称之为运动对象冗余。随着时间与空间推移,视频中的运动对象数量急剧增加,海量对象的运动将产生大量运动对象冗余,成为多源监控视频中冗余的主要构成部分,去除运动对象冗余是实现多源监控视频高效压缩的关键。运动对象冗余不仅存在于单段视频中还分布在包含该对象的不同视频之间,兼具全局与局部特性,现有的面向单源与多源视频编码方法缺乏有机融合,难以有效去除运动对象冗余。借鉴融合编码的思想,从全局与局部两个方面对运动对象进行预测,并融合生成合成参考帧,用以作为运动对象编码时的参考这一思路为运动对象冗余的去除提供了新...

【文章页数】：128 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图1.6:H.265编码框架

为了进一步提升编码效率,监控视频的特点[69-70]被大量开发和利用。面向监控视频的编码方法大致可分为针对背景特性的编码方法与针对前景特性的编码方法。针对背景特性的编码方法主要利用背景稳定性,去除背景冗余;针对前景特性的编码方法主要利用前景对象的运动与外观特征,去除前景对象纹理冗....

图1.7:通用图像融合流程图

图像融合方法具有较强的领域相关性,通常根据面向的应用场景设计相应的融合规则与方法。常见的应用包括遥感影像融合[94-98]、医学图像融合[99-102]、监控图像融合[103-106]以及摄影图像融合[107-110]。而通用的图像融合方法可以大致分为三类,即基于多尺度分解的图像....

图1.8:本文研究的技术瓶颈、科学问题与研究内容对应关系图

针对多源监控视频编码面临的三个技术瓶颈,本文将重点研究以下三个关键科学问题:第一,对象层次化知识的表达和提取;第二,对象空间位置关系挖掘与三维运动表达;第三,全局与局部知识融合机制。为攻克上述多源监控视频编码中的三个科学问题,本文着重围绕以下几个方面展开研究。图1.8所示为多源监....

图1.9:本文组织结构图

第3章为基于三维变换的对象局部预测方法。针对第二个技术瓶颈,单段视频内对象运动复杂,低阶运动模型表达不精确,首先分析了研究对象,即车辆,具有刚性模型的特性,根据这一特性探讨了使用高阶运动模型对车辆复杂运动建模的优势。然后,提出了基于对象精细三维模型的变换参数估计方法。在此基础上,....

本文编号：3929941