一种视频图像传输方法技术

本公开提供了一种视频图像传输方法，涉及图像传输技术领域，能够解决视频图像传输的清晰度问题。包括：连续采集雷达视频图像，对每帧雷达视频图像逐一压缩得到压缩雷达图像；连续采集道路沿线的低照度视频图像，将每帧所述低照度视频图像处理成一个基础低照度图像和至少一个增强低照度图像；将所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像基于帧时间标记时间戳；将同一时间戳的所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像处理成码数流；利用图像传输设备向图像接收设备传输所述码数流。本公开同步传输雷达视频图像和低照度视频图像，并且利用增强低照度图像增强基础低照度图像，提高视频图像传输的清晰度。的清晰度。的清晰度。

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像传输方法


[0001]本公开涉及图像传输领域，尤其涉及一种视频图像传输方法。

技术介绍

[0002]图像传输是以一定要求进行信源和信道处理，实时地传送或存储图像信息。对视频图像而言，由于此类图像信息量较大，因此通常需要在信源压缩图像信息量使其适应信道的带宽和速率。然而，压缩图像信息量较大会影响信宿处理图像的清晰度，压缩图像信息量较小会对信道带宽和速率提出更高要求。
[0003]有鉴于此，有必要对现有技术的视频图像传输予以改进，以解决视频图像传输的清晰度问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的实施例提供一种视频图像传输方法，同步传输雷达视频图像和低照度视频图像，并且低照度视频图像处理成一个基础低照度图像和至少一个增强低照度图像，利用增强低照度图像增强基础低照度图像，提高视频图像传输的清晰度。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：一种视频图像传输方法，包括：连续采集雷达视频图像，对每帧雷达视频图像逐一压缩得到压缩雷达图像；连续采集道路沿线的低照度视频图像，将每帧所述低照度视频图像处理成一个基础低照度图像和至少一个增强低照度图像；将所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像基于帧时间标记时间戳；将同一时间戳的所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像处理成码数流；利用图像传输设备向图像接收设备传输所述码数流。
[0006]在一种可能的实现方式中，还包括：将所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像基于GPS定位数据标记位置信息；将同一时间戳和同一位置信息的所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像处理成码数流。
[0007]在一种可能的实现方式中，所述对每帧雷达视频图像逐一压缩得到压缩雷达图像，还包括：对每帧雷达视频图像划分时间域和空间域；根据时间域和空间域裁剪每帧雷达视频图像，得到多张雷达时间域裁剪图像和多张雷达空间域裁剪图像；压缩多张雷达时间域裁剪图像，得到时间域压缩图像；
压缩多张雷达空间域裁剪图像，得到空间域压缩图像。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述将每帧所述低照度视频图像处理成一个基础低照度图像和至少一个增强低照度图像，包括：获取每帧所述低照度视频图像；基于时间域和空间域匹配同一帧的所述雷达视频图像和所述低照度视频图像；基于所述雷达视频图像提取所述低照度视频图像的基础信息和至少一个增强信息；根据所述基础信息将所述低照度视频图像处理成所述基础低照度图像，根据至少一个所述增强信息将所述低照度视频图像处理成对应数量的所述增强低照度图像。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述将所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像基于帧时间标记时间戳，包括：所述压缩雷达图像包括时间域压缩图像和空间域压缩图像，每个时间域压缩图像匹配至少一个空间域压缩图像；提取每个时间域压缩图像的时间戳；每个空间域压缩图像对应一个所述基础低照度图像和至少一个所述增强低照度图像；根据所述时间域压缩图像匹配所述空间域压缩图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像，并在所述空间域压缩图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像上标记所述时间戳。
[0010]在一种可能的实现方式中，将同一时间戳的所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像处理成码数流，包括：使用imencode函数处理所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像；将所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像编码成码数流；码数流中增加有时间数据。
[0011]在本公开中，至少具有如下技术效果或优点：本专利技术的实施例同步传输雷达视频图像和低照度视频图像，并且低照度视频图像处理成一个基础低照度图像和至少一个增强低照度图像，利用增强低照度图像增强基础低照度图像，有效解决了视频图像传输的清晰度问题，进而实现了视频图像传输的清晰度。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本专利技术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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0013]图1为根据本公开的一些实施例提供的视频图像传输方法流程图一；图2为根据本公开的一些实施例提供的视频图像传输方法流程图二。
具体实施方式
[0014]下面结合附图所示的各实施方式对本公开进行详细说明，但应当说明的是，这些
angle）可达
±
45度，能探测远达160米的物体。博世中距雷达模块采用英飞凌的扇出RF器件，博世中距雷达模块的MRR雷达系统集成了两个电路板，包括博世、飞思卡尔和意法半导体的电路。RF电路板使用混合PTFE/FR4基板制作非对称结构，并配有平面天线。
[0023]MRR雷达系统还采用英飞凌77GHz的SiGe单片微波集成电路（MMIC）用作高频发射器和接收器。这两个RF裸片采用由英飞凌研发的嵌入式晶圆级BGA（embedded wafer level BGA）、扇出晶圆级封装（Fan
‑
Out Wafer Level Package）。
[0024]毫米波雷达模块利用它本身的控制系统还可以处理其他雷达传感器、摄像头或超声波传感器的信息。利用毫米波雷达模块与其他雷达传感器、摄像头或超声波传感器的“传感器数据融合”后，毫米波雷达模块结合其他雷达传感器、摄像头或超声波传感器能够得到一个高精确度的图像。
[0025]本公开实施例的摄像模块，其工作原理是：物体通过镜头聚集的光,通过集成电路把光信号转换成电信号，再经过内部图像处理器转换成数字图像信号输出到数字信号处理器加工处理。本公开实施例的摄像模块包括电荷藕合器件图像传感器，电荷藕合器件图像传感器使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号。电荷藕合器件图像传感器由许多感光单位组成，通常以百万像素为单位。当电荷藕合器件图像传感器表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一帧视频图像。
[0026]本公开实施例的第三处理模块因为要处理毫米波雷达和摄像头的实时数据，且摄像模块像素值大，因此要对硬件资源的处理能力有较高的要求。优选地，本公开实施例的第三处理模块选用英伟达的Jetson TX2嵌入式模块作为数据处理板的核心，通过底板扩展与传感器、上位机等交联的接口。
[0027]Jetson TX2嵌入式模块是基于NVIDIA Pascal架构的AI单模块超级计算机，共两块CPU和一块有256个CUDA核心的CPU。CPU一块是双核的Denver2，第二块是ARM CortexA57。8G的运行内存，32G flash存储器。它性能强大，外形小巧，节能高效，适合机器人、无人机、智能摄像机和便携医疗设备等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像传输方法，其特征在于，包括：连续采集雷达视频图像，对每帧雷达视频图像逐一压缩得到压缩雷达图像；连续采集道路沿线的低照度视频图像，将每帧所述低照度视频图像处理成一个基础低照度图像和至少一个增强低照度图像；将所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像基于帧时间标记时间戳；将同一时间戳的所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像处理成码数流；利用图像传输设备向图像接收设备传输所述码数流。2.根据权利要求1所述的视频图像传输方法，其特征在于，还包括：将所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像基于GPS定位数据标记位置信息；将同一时间戳和同一位置信息的所述压缩雷达图像、所述基础低照度图像和所述增强低照度图像处理成码数流。3.根据权利要求1所述的视频图像传输方法，其特征在于，所述对每帧雷达视频图像逐一压缩得到压缩雷达图像，还包括：对每帧雷达视频图像划分时间域和空间域；根据时间域和空间域裁剪每帧雷达视频图像，得到多张雷达时间域裁剪图像和多张雷达空间域裁剪图像；压缩多张雷达时间域裁剪图像，得到时间域压缩图像；压缩多张雷达空间域裁剪图像，得到空间域压缩图像。4.根据权利要求1所述的视频图像传输方法，其特征在于，所述将每帧所述低照度视频图像处理成一个基础低照度图像和至少一个增强低照度图像，包括：获取每帧所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈敬意，程少飞，
申请(专利权)人：西安恒盛安信智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：