【技术实现步骤摘要】
本申请涉及视频压缩，具体涉及一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法。
技术介绍
1、车辆行车记录仪（dash cam）作为一种重要的车载电子设备，主要用于记录车辆行驶过程中的视频和音频数据，以提供安全驾驶保障和事故记录，并且随着车辆行车记录仪拍摄视频的分辨率不断提高，导致视频数据的数据量急剧增加，所以，需要更加智能化的数据存储方法来应对日益增长的数据量和提高数据管理效率。
2、在对行车记录仪视频数据进行压缩时，背景画面具有较大的数据量占比，造成数据高效压缩的阻力，并且在利用游程变化进行压缩时，行驶的车辆导致背景画面具有较高的更新速率，导致视频帧之间像素点灰度值的连续性降低，进一步降低着视频数据的压缩效率。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，以解决现有的行车记录仪视频画面变动较大导致的视频帧之间像素点灰度值的连续性降低，进而导致的游程长度较低的问题。
2、本专利技术的一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，该方法包括以下步骤：
4、在所采集的视频帧数据中，将任意一个视频帧中任意一个像素点记为目标像素点，根据目标像素点与目标像素点相邻的多个视频帧中同位置像素点的灰度值差异，获得目标像素点的变化速率；根据目标像素点与目标像素点相邻的多个视频帧中同位置像素点的变化速率差异，获得目标像素点的目标画面表现程度；
5、对
6、根据所述相邻像素点序列中包含的所有像素点的目标画面表现程度，获得目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重；根据所述拟合权重对所述相邻像素点序列中的所有像素点进行拟合，得到所述相邻像素点序列中每个像素点的回归差以及所述相邻像素点序列的拟合残差；
7、根据目标像素点的变化速率、所述相邻像素点序列中每个像素点的回归差以及所述相邻像素点序列的拟合残差，获得目标像素点在对应相邻方向的破坏程度；
8、根据目标像素点对应多个相邻方向上的破坏程度以及目标像素点表现目标画面的程度，获得目标像素点属于目标画面的可能性；
9、根据目标像素点的属于目标画面的可能性，获得目标像素点的可损失灰度值；根据目标像素点的可损失灰度值对目标像素点进行压缩存储。
10、优选的，所述目标像素点的变化速率的具体计算方法如下：
11、获取第i帧视频最相邻的n1帧视频，所述n1帧视频记为第i帧视频的相邻帧视频，n1为预设视频帧数量；
12、目标像素点的变化速率的具体计算公式如下：
13、
14、式中，表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，表示第i帧视频的第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值，第i帧视频的第s个相邻帧视频与第s+1个相邻帧视频中第j个像素点的灰度值差异，表示第i个视频帧中第j个像素点的变化速率；
15、其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。
16、优选的，所述目标像素点的目标画面表现程度的具体计算公式如下：
17、
18、式中，表示第i帧视频第j个像素点的变化速率，表示第i帧视频的第s个相邻帧视频中第j个像素点变化速率，n1为预设视频帧数量，表示第i帧视频第j个像素点的目标画面表现程度；
19、其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。
20、优选的，所述目标像素点获取多个相邻方向的具体过程如下：
21、对于视频帧中的目标像素点，以水平方向为起始方向，以为方向间隔，以逆时针方向遍历获得个方向，记为目标像素点个相邻方向。
22、优选的，所述目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重具体计算公式如下：
23、
24、式中，表示第j个像素点在第v个相邻方向上的相邻像素点序列中第s个像素点的目标画面表现程度，表示所述相邻像素点序列包含的视频帧个数，为预设相邻像素点数量，表示第j个像素点在第v个相邻方向上的相邻像素点序列中第s个像素点的拟合权重；
25、其中，第j个像素点表示目标像素点。
26、优选的，对所述相邻像素点序列中的所有像素点进行拟合时所使用的拟合算法为最小二乘拟合算法。
27、优选的，所述目标像素点在对应相邻方向的破坏程度的具体计算公式如下：
28、
29、式中，表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列拟合结果中第j个像素点的回归差，表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列的拟合残差，表示第j个像素点在第v个相邻方向上相邻像素点序列不包括第j个像素点时的拟合残差，表示归一化函数，表示第j个像素点在第v个相邻方向的破坏程度；
30、其中，第j个像素点表示目标像素点。
31、优选的，所述目标像素点属于目标画面的可能性的具体计算公式如下：
32、
33、式中，第i个视频帧中第j个像素点的目标画面表现程度，表示第i个视频帧中第j个像素点在第v个方向上的破坏程度，表示第i个视频帧第j个像素点在第v个方向上所选择相邻像素点序列的拟合残差，表示第i个视频帧第j个像素点相邻方向的个数，表示第i个视频帧中第j个像素点属于目标画面的可能性；
34、其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。
35、优选的，所述目标像素点的可损失灰度值的具体计算公式如下：
36、
37、式中，表示第i个视频帧中第j个像素点属于目标画面的可能性，表示预设最大可损失灰度值，表示第i个视频帧中第j个像素点的可损失灰度值，表示归一化函数；
38、其中，第i个视频帧中第j个像素点表示目标像素点。
39、优选的，所述目标像素点进行压缩存储的具体计算过程如下：
40、对目标像素点序列利用游程编码进行压缩，其中在游程搜素过程中，在搜索到目标像素点时，目标像素点与当前游程内像素点的灰度值差异小于目标像素点的可损失灰度值时，将目标像素点的灰度值更新为当前游程像素点的灰度值。
41、本专利技术的技术方案的有益效果是：
42、通过对视频帧中像素点灰度值的损失，提高游程长度，从而提高视频压缩效率。其中根据视频帧像素点属于目标画面的可能性，确定像素点可损失灰度值，从而使得视频帧压缩过程中尽量少的损失目标画面，提高视频监控效果。在确定视频帧像素点属于目标画面的过程中，根据视频帧中相邻像素点变化速率的变化规律，利用像素点对相邻像素点变化速率的变化规律的破坏程度，反映像素点属于目标画面的可能性，避免了将视频帧中由于背景更新导致的背景像素点判断为目标画面，从而提高像素点属于目标画面可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点的变化速率的具体计算方法如下：
3.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点的目标画面表现程度的具体计算公式如下：
4.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点获取多个相邻方向的具体过程如下：
5.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重具体计算公式如下：
6.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，对所述相邻像素点序列中的所有像素点进行拟合时所使用的拟合算法为最小二乘拟合算法。
7.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点在对应相邻方向的破坏程度的具体计算公式如下：
8.根据权利要求1所述一种车辆行车
9.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点的可损失灰度值的具体计算公式如下：
10.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点进行压缩存储的具体计算过程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点的变化速率的具体计算方法如下：
3.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点的目标画面表现程度的具体计算公式如下：
4.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点获取多个相邻方向的具体过程如下：
5.根据权利要求1所述一种车辆行车记录仪的数据智能存储方法，其特征在于，所述目标像素点对应相邻像素点序列中的每一个像素点的拟合权重具体计算公式如下：
6.根据权利要求1所述一种车...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁俊，王善民，周军平，周亮，
申请(专利权)人：东莞市嘉钦精工科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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