一种远程视频监控摄像头信息传输方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及视频通信技术领域，具体涉及一种远程视频监控摄像头信息传输方法及系统，包括：采集远程视频监控摄像头的远程监控图像序列；根据远程监控图像序列得到监控图像对，根据监控图像对得到宏块的参考宏块；根据参考宏块得到宏块的光照影响差异值；获取宏块的重要性以及规律程度；根据重要性以及规律程度得到宏块的重要程度；根据重要程度以及光照影响差异值得到监控图像对的损失程度；根据损失程度得到过程监控图像组；对监控图像组进行压缩传输

【技术实现步骤摘要】
一种远程视频监控摄像头信息传输方法及系统


[0001]本专利技术涉及视频通信
，具体涉及一种远程视频监控摄像头信息传输方法及系统
。

技术介绍

[0002]在高速公路视频监控场景中，为了可以及时掌握高速公路路况，通过部署的大量远程视频监控摄像头采集大量的远程视频影像，然后将远程视频影像传输到监控中心，以便后续对远程视频影像进行分析；但由于远程视频影像的数据量较大，为了保证远程视频影像传输的时效性，因此需要对远程视频影像进行压缩
。
[0003]对远程视频影像进行压缩的传统方法主要是利用
H.264
压缩算法对远程视频影像进行固定视频帧数的分组方式进行分组，然后对每个分组进行压缩；但固定视频帧数的分组方式可能会使分组损失较多的信息量，使传输还原后的信息量存在较为严重的缺失
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种远程视频监控摄像头信息传输方法及系统，以解决现有的问题：
H.264
压缩算法的固定视频帧数的分组方式可能会使分组损失较多的信息量，使传输还原后的信息量存在较为严重的缺失
。
[0005]本专利技术的一种远程视频监控摄像头信息传输方法及系统采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种远程视频监控摄像头信息传输方法，该方法包括以下步骤：采集远程视频监控摄像头的远程监控图像序列，所述远程监控图像序列包含多张远程监控图像，远程监控图像包含多个宏块；根据远程监控图像序列得到若干监控图像对，所述监控图像对包含一张参考远程监控图像以及一张预测远程监控图像；根据参考远程监控图像以及预测远程监控图像，得到若干预测远程监控图像中每个宏块的参考宏块；根据参考宏块得到若干预测远程监测图像中每个宏块的光照影响差异值；获取若干预测远程监测图像中每个宏块的重要性以及规律程度；根据重要性以及规律程度得到若干预测远程监测图像中每个宏块的重要程度；根据重要程度以及光照影响差异值得到每对监控图像对的损失程度；根据损失程度得到若干过程监控图像组；对监控图像组进行压缩传输
。
[0006]优选的，所述根据参考远程监控图像以及预测远程监控图像，得到若干预测远程监控图像中每个宏块的参考宏块，包括的具体方法为：将任意一对监控图像对中预测远程监控图像内任意一个宏块记为目标宏块，在监控图像对的参考远程监控图像中，将与目标宏块相同位置的宏块记为目标宏块的参考宏块
。
[0007]优选的，所述根据参考宏块得到若干预测远程监测图像中每个宏块的光照影响差
异值，包括的具体方法为：对于任意一张预测远程监控图像中任意一个宏块，将宏块与宏块的参考宏块输入函数得到一个输出值，将输出值记为宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值；将宏块以及宏块的参考宏块分别输入均值对比度算法，得到宏块的对比度以及宏块的参考宏块的对比度；将宏块的对比度与宏块的参考宏块对比度的差值的绝对值，记为宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值；根据宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值，以及宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值得到宏块的光照影响差异值
。
[0008]优选的，所述根据宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值，以及宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值得到宏块的光照影响差异值，包括的具体方法为：
[0009]式中，表示宏块的光照影响差异值；表示宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值；表示宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值
。
[0010]优选的，所述获取若干预测远程监测图像中每个宏块的重要性以及规律程度，包括的具体方法为：对于任意一张预测远程监控图像中任意一个宏块，将宏块内所有像素点灰度值的方差记为宏块的重要性；将位于宏块中心的像素点记为中心像素点，过中心像素点分别作0度
、45
度
、90
度
、135
度的直线，均记为宏块的一个方向线；对于任意一条方向线，利用
sobel
算法获取宏块中所有像素点的梯度大小，在宏块中，将方向线任意一侧的所有像素点的梯度的累加值记为第一梯度值，将方向线另一侧的所有像素点的梯度的累加值记为第一梯度值记为第二梯度值，将第一梯度值与第二梯度值的差值的绝对值记为方向线的方向梯度差异值；获取所有方向线的方向梯度差异值，将所有方向线的方向梯度差异值的均值记为宏块的规律程度
。
[0011]优选的，所述根据重要性以及规律程度得到若干预测远程监测图像中每个宏块的重要程度，包括的具体方法为：对于任意一张预测远程监控图像中任意一个宏块，将宏块的重要性与宏块的规律程度的乘积记为宏块的重要程度
。
[0012]优选的，所述根据重要程度以及光照影响差异值得到每对监控图像对的损失程度，包括的具体方法为：对于远程监控图像序列中任意一对监控图像对；
[0013]式中，表示监控图像对的初始损失程度；表示监控图像对中预测远程监控图像内包含的宏块数量；表示监控图像对中预测远程监控图像内第个宏块的重要程度；表示监控图像对中预测远程监控图像内第个宏块的光照影响差异值
。
[0014]优选的，所述根据损失程度得到若干过程监控图像组，包括的具体方法为：将预设的损失程度阈值记为
T2
；以第一个监控图像对为起点，步长为1，不断遍历累加监控图像对的损失程度，直至累加的损失程度大于或等于
T2
时停止累加，将已经累加后的监控图像对中所有过程监控图像记为一组过程监控图像组；
若过程监控图像组之后还存在过程监控图像，那么以过程监控图像组之后的第一个监控图像对为起点，步长为1，不断遍历累加监控图像对的损失程度，直至累加的损失程度大于或等于
T2
时停止累加，将除过程监控图像组以外已经累加后的监控图像对中所有过程监控图像记为一组过程监控图像组；直至遍历完所有监控图像对为止，获取若干过程监控图像组
。
[0015]优选的，所述对监控图像组进行压缩传输，包括的具体方法为：将若干过程监控图像组作为若干分组，利用
H.264
压缩算法进行压缩得到压缩后的数据，将压缩后的数据传输至监控中心
。
[0016]本专利技术的实施例提供了一种远程视频监控摄像头信息传输系统，该系统包括远程监控图像序列采集模块
、
光照影响差异值获取模块
、
损失程度获取模块以及压缩传输模块，其中：远程监控图像序列采集模块，用于采集远程视频监控摄像头的远程监控图像序列，所述远程监控图像序列包含多张远程监控图像，远程监控图像包含多个宏块；光照影响差异值获取模块，用于根据远程监控图像序列得到若干监控图像对，所述监控图像对包含一张参考远程监控图像以及一张预测远程监控图像；根据参考远程监控图像以及预测远程监控图像，得到若干预测远程监控图像中每个宏块的参考宏块；根据参考宏块得到若干预测远程监测图像中每个宏块的光照影响差异值；损失程度获取模块，用于获取若干预测远程监测图像中每个宏块的重要性；获取若本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种远程视频监控摄像头信息传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集远程视频监控摄像头的远程监控图像序列，所述远程监控图像序列包含多张远程监控图像，远程监控图像包含多个宏块；根据远程监控图像序列得到若干监控图像对，所述监控图像对包含一张参考远程监控图像以及一张预测远程监控图像；根据参考远程监控图像以及预测远程监控图像，得到若干预测远程监控图像中每个宏块的参考宏块；根据参考宏块得到若干预测远程监测图像中每个宏块的光照影响差异值；获取若干预测远程监测图像中每个宏块的重要性以及规律程度；根据重要性以及规律程度得到若干预测远程监测图像中每个宏块的重要程度；根据重要程度以及光照影响差异值得到每对监控图像对的损失程度；根据损失程度得到若干过程监控图像组；对监控图像组进行压缩传输
。2.
根据权利要求1所述一种远程视频监控摄像头信息传输方法，其特征在于，所述根据参考远程监控图像以及预测远程监控图像，得到若干预测远程监控图像中每个宏块的参考宏块，包括的具体方法为：将任意一对监控图像对中预测远程监控图像内任意一个宏块记为目标宏块，在监控图像对的参考远程监控图像中，将与目标宏块相同位置的宏块记为目标宏块的参考宏块
。3.
根据权利要求1所述一种远程视频监控摄像头信息传输方法，其特征在于，所述根据参考宏块得到若干预测远程监测图像中每个宏块的光照影响差异值，包括的具体方法为：对于任意一张预测远程监控图像中任意一个宏块，将宏块与宏块的参考宏块输入函数得到一个输出值，将输出值记为宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值；将宏块以及宏块的参考宏块分别输入均值对比度算法，得到宏块的对比度以及宏块的参考宏块的对比度；将宏块的对比度与宏块的参考宏块对比度的差值的绝对值，记为宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值；根据宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值，以及宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值得到宏块的光照影响差异值
。4.
根据权利要求3所述一种远程视频监控摄像头信息传输方法，其特征在于，所述根据宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值，以及宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值得到宏块的光照影响差异值，包括的具体方法为：式中，表示宏块的光照影响差异值；表示宏块与宏块的参考宏块的宏块对比度差异值；表示宏块与宏块的参考宏块的宏块相似值
。5.
根据权利要求1所述一种远程视频监控摄像头信息传输方法，其特征在于，所述获取若干预测远程监测图像中每个宏块的重要性以及规律程度，包括的具体方法为：对于任意一张预测远程监控图像中任意一个宏块，将宏块内所有像素点灰度值的方差记为宏块的重要性；将位于宏块中心的像素点记为中心像素点，过中心像素点分别作0度
、45
度
、90
度
、135
度的直线，均记为宏块的一个方向线；对于任意一条方向线，利用
sobel
算法获取宏块中所有像素点的梯度大小，在宏块中，将方向线任意一侧的所有像素点的梯度的累加值记为第一梯度值，将方向线另一侧的所有像素点的梯度的累加值记为第一梯度值记为第二梯度值，将第一梯度值与...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴延艳，张代利，龙建国，黄鹏，杨晶，
申请(专利权)人：深圳市翔洲宏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：