[发明专利]一种高清网络摄像机及智能码流控制方法

说明书

技术领域

本发明属于网络视频监控技术领域，特别涉及一种高清网络摄像机及智能码流控制方法。

背景技术

近年来，随着高清概念的普及，视频监控行业高清化、网络化已经成为标配，同时家用高清网络摄像机也日渐走进人们视野，人们越来越感受到虽然图像质量提高，但是视频画面的流畅性并不理想，经常出现视频卡顿等问题，虽然我们网络带宽已经达到甚至超过百兆，但是视频监控的流畅性还是不太理想，这是为什么呢？

高清伴随着高传输带宽，同时由于对监控视频传输的实时性，以及流畅性的要求，那么对于传输带宽要求也更大，由于网络传输的波动性以及网络结构的复杂性都会导致视频传输出现延时、卡顿。所以既能保证动态画面图像质量，又能兼顾视频传输流畅性以及降低存储成本的技术就变得非常重要。

目前为解决这种问题，也提出了很多方法，根据画面场景运动情况，来进行动态改变编码，静态画面下降低编码质量，动态画面提高编码质量，这种方法虽然能降低传输带宽，但是由于画面一些微小运动都会导致整体图像编码突然升高，动态画面视频带宽突增，动态画面编码带宽依然很高，甚至高出静态场景数倍。

发明内容

本发明为解决现有技术问题，提供了一种高清网络摄像机，以及高清网络摄像机智能码流控制方法。

本发明的技术方案是，一种高清网络摄像机，该网络摄像机包括存储器；以及

耦合到所述存储器的处理器，该处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令，所述处理器执行以下操作：

步骤一、动态采集网络摄像机获取的原始YUV图像，采集实时场景图像时，采用低分辨率的输入图像，图像视场角与原始YUV图像一致；

步骤二、针对监控环境固定情况，采用多帧平均法来建立背景模型，在一个时间段内，将采集到的多帧图像进行相加，获取平均值，作为背景模型，具体公式如式(1)：

其中，B_n是第n帧图像时候建立的背景模型，f_n是第n帧的图像，N是平均的帧数，

考虑到环境光线变化，每隔一段时间要更新背景模型，有公式(2)如下：

新的背景模型根据前一次背景模型B_n-1，同时根据当前帧f_n和f_n-N计算得出，这样就实现了背景模型的更新。

步骤三、对二值化图像进行腐蚀操作，使得白色噪声区大体消失，同时利用膨胀对目标区域进行重建，取得运动目标区域，遵循最终目标区域大于等于运动目标区域原则，保证后续对目标区域编码过程中运动目标整体以及周围画面清晰；

步骤四、提取运动目标区域，对运动目标区域进行规则化处理，上下左右四点定位，在视频中将运动目标用矩形框标记出来，并计算运动目标中心位置以及具体坐标，同时预测目标物体运动方向，将运动方向区域归入运动目标区域；

步骤五、针对可能出现多个运动目标区域的情况，对目标区域根据距离位置进行融合，为下一步目标区域动态编码提供方便；

步骤六、对目标区域编码质量进行动态调整，提高目标区域编码质量，降低非目标区域编码质量以及帧率。

对于步骤二，针对监控场景运动画面较慢情况，根据不同时间目标在画面中位置不同，采用帧差分法获取运动目标，根据时间上连续的两帧图像或者三帧图像进行差分运算，不同帧对应像素点相减，判断不同帧之间灰度值之差，当超过预设阈值，可判断为运动目标，实现对运动目标检测功能，计算公式如式(3)：

S_n(x,y)＝|f_n(x,y)-f_n-1(x,y)|(3)

其中，f_n为第n帧图像，f_n-1为第n-1帧图像，两帧对应灰度值分别为f_n(x,y)和f_n-1(x,y)，相减获取的绝对值就是差分图像S_n，

设置阈值为P，像素点灰度值大于阈值P，则为运动目标像素，取值255，反之则为背景像素，取值为0，可实现对上述差分图像像素点进行二值化处理，得到二值化图像T′_n，

针对监控场景运动画面速度较快时，运动目标在画面位置相差较大，一次差分差分不能获取完整运动目标，采用三帧差分，计算公式如式(5)，