鲁棒性压缩感知重构技术及其在智能视频监控中的应用研究

发布时间：2019-06-05 04:59

【摘要】：在视频监控中需要进行鲁棒性压缩感知重构,降低视频丢包和时延等因素的影响,提出一种基于隐马尔科夫模型的鲁棒性压缩感知重构技术并应用在智能视频监控中。首先利用隐马尔科夫模型对智能视频监控系统中的视频帧序列进行频域特征点奇偶分裂处理;然后计算视频监控编码的标量量化码率分配系数,建立视频压缩感知重构的时空方向树,采用隐马尔科夫模型进行解码重建,实现视频帧的鲁棒性压缩感知重构;最后进行仿真测试。结果表明,采用该方法进行监控视频的压缩感知重构,能有效降低丢包率和传输时延,在智能视频监控中具有较好的应用价值。
[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.
【作者单位】： 渤海船舶职业学院;南京邮电大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61501251)
【分类号】：TN948.6

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本文编号：2493269