[发明专利]一种分布式视频图像拼接的同步控制方法及系统

权利要求书

1.一种分布式视频图像拼接大屏的同步控制方法，其特征在于，其包括如下步骤：

S1：构建一分布式视频图像拼接同步控制系统，该系统包括通过网络相互连接的如下多个分布式组成部分：多个由多组单元显示屏组成的阵列显示装置(分布式云拼接大屏)，多个内置解码拼接矩阵处理程序的云拼接前端处理器，多个内置分布式拼接控制程序的主控计算机，多个网络交换设备，至少一个内置深度学习程序的AI服务器；每一本地主控计算机均连接有一个或者多个云拼接前端处理器，每一云拼接前端处理器均连接有一个或者多个本地阵列显示装置；每一云拼接前端处理器内均设有多个视频输入节点、多个输出节点，以其中一个视频输入节点为主控输入节点、其他为普通输入节点，以其中一个视频输出节点为主控输出节点、其他为普通输出节点；各个视频输入节点、输出节点内均设有高精度晶体振荡器；

S2：多个视频输入节点分别将采集的视频图像信号发送给本地主控计算机，由主控计算机内置的分布式拼接控制程序，对各个视频输入节点发送的视频流的时间戳进行监测、对比和时间校准，其校准方式为：由各个视频输入节点内部的高精度晶体振荡器生成时间戳、与采集的视频流处理后一并发送至AI服务器；分布式拼接控制程序不间断的实时监测每个输出节点播放输入节点的视频流帧率以及时间戳，进行对比，当对比到某个节点的时间戳出现偏差时，立即向网络内所有的视频输入节点均发出正确的时间戳进行校准，使各个视频输入节点的视频流帧率以及时间戳均保持一致，然后再处理、输出至各个视频输出节点，使各视频输出节点的视频流帧率以及时间戳均保持同步，从而使阵列显示装置(分布式云拼接大屏)的每组单元显示屏所显示的视频信号的视频流帧率以及时间戳均保持同步；

S3：由AI服务器内置的深度学习程序，通过深度学习算法和网络缓冲，对多个异地、分布式设置的主控计算机进行同步控制，使其进一步发出到各个本地云拼接前端处理器、阵列显示装置的视频输入节点的视频流帧率以及时间戳均保持一致。

2.根据权利要求1所述的分布式视频图像拼接大屏的同步控制方法，其特征在于，所述的步骤S1中，

所述的多个视频输入节点的信号源，包括：远程视频输入信号源和本地视频输入信号源；

所述的网络包括有线网络和无线网络；

所述的每个输出节点分别连接一组对应的单元显示屏。

3.根据权利要求2所述的分布式视频图像拼接大屏的同步控制方法，其特征在于，所述的步骤S1中，还包括多个通过网络与主控计算机连接的多个远程移动控制终端；各远程移动控制终端通过无线网络发送控制信号给主控计算机，再由其控制网络内的其他设备，实现分布式视频图像拼接大屏的同步播放。

4.根据权利要求1所述的分布式视频图像拼接大屏的同步控制方法，其特征在于，所述的步骤S1中的AI服务器内置的AI深度学习程序，根据网络内各分布式主控计算机连接的每个输入节点、输出节点，特别是主控输入节点和主控输出节点的波动的网络波动频率，通过主AI深度学习算法，得到由每一主控计算机控制的本地主控输入节点和主控输出节点对其他节点进行时间校正、并使频差同步减小到设定范围内的算法，确保每个节点出现时间差和频差同步调整到一致。