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        道路交通場景監(jiān)控視頻編碼分析

        2021-02-21 03:16:52韓強
        新視線·建筑與電力 2021年7期
        關鍵詞:道路交通

        韓強

        摘要:基于視頻監(jiān)控技術水平的不斷提高,以及監(jiān)控視頻設備的普及應用,視頻監(jiān)控已經(jīng)成為安全管理體系重要組成部分。就道路交通安全管理而言,給予監(jiān)控視頻設備大量使用,可對道路交通場景進行實時監(jiān)管,以便及時道路交通問題,進行道路交通安全管理與維護?;诘缆方煌▓鼍氨O(jiān)控視頻設備的規(guī)?;ㄔO,對監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)處理分析提出了更高要求。如何做好道路交通場景監(jiān)控視頻編碼工作,在保證監(jiān)控視頻質(zhì)量的同時,提高數(shù)據(jù)傳輸效率,節(jié)約數(shù)據(jù)存儲空間成為人們關注重點問題。本研究根據(jù)道路交通場景視頻監(jiān)控需求,結合交通監(jiān)控視頻編碼特點,提出一種改進HEVC編碼,試驗結果顯示該編碼應用效果較好,可在保證視頻質(zhì)量,滿足道路交通場景監(jiān)控需求的同時,節(jié)約資源。

        關鍵詞:道路交通;場景監(jiān)控;視頻編碼;視頻壓縮;HEVC編碼

        引言:

        道路交通場景監(jiān)控視頻是道路交通場景監(jiān)控系統(tǒng)重要組成部分,在事故隱患消除、安全制度落實、重要地點交通調(diào)度、車輛行為規(guī)范等方面發(fā)揮著至關重要的作用?;诮┠甑缆方煌▓鼍氨O(jiān)控系統(tǒng)建設規(guī)模的不斷擴大,道路交通場景監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)大量積累,對系統(tǒng)傳輸、存儲等提出了更高要求。監(jiān)控視頻編碼作為與監(jiān)控視頻質(zhì)量、視頻數(shù)據(jù)傳輸、視頻數(shù)據(jù)存儲相關的核心技術,得到人們越來越多關注,其改進與應用成為協(xié)調(diào)監(jiān)控視頻質(zhì)量、監(jiān)控視頻傳輸速度、監(jiān)控視頻存儲空間的重要舉措。目前,關于監(jiān)控視頻編碼已提出多種方案,且各具優(yōu)勢,本研究為突出道路交通場景監(jiān)控視頻特征,滿足道路交通場景監(jiān)控視頻需求,提出一種改進HEVC編碼,以供參考。

        1視頻監(jiān)控需求分析

        基于監(jiān)控技術水平的不斷提升,監(jiān)控系統(tǒng)逐漸趨向高清化、超清化發(fā)展。在此背景下,數(shù)字視頻信號分辨率提高。通常情況下,高清攝像機在采集像素較高的視頻圖像時,數(shù)據(jù)量較大,一般在5~8MByte左右,如果以20`25幀/秒傳輸,則每小時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當可觀。如不不采取視頻壓縮編碼技術對監(jiān)控圖像進行處理,將嚴重降低監(jiān)控質(zhì)量與效率,出現(xiàn)各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、利用問題。目前關于監(jiān)控視頻壓縮編碼已形成多種算法,HEVC、AVS2、MPEG-4是當前應用最為廣泛的幾種。HEVC即“H.264”是由ITU-T、ISO/IEC等共同提出的數(shù)字視頻編碼標準,具備適應性強、壓縮效率高等優(yōu)勢,但計算相對復雜,對系統(tǒng)硬件性能具有較高要求[1]。AVS2通過背景建模方式增加了背景圖像,可在一定程度上減少道路交通場景監(jiān)控中視頻數(shù)據(jù)亢余,但容易在背景模型更新工程中將長時間靜止的前景視為背景圖像。MPEG-4可在保證監(jiān)控視頻質(zhì)量的同時,提高視頻數(shù)據(jù)傳輸率,但視頻數(shù)據(jù)體系仍較大。由此可見,編碼算法不同所具有的優(yōu)缺點也不同,視頻碼流大、占用寬帶多、存儲空間大等問題仍是當前道路交通場景監(jiān)控所需解決的問題,對此需要樹立創(chuàng)新意識,積極探尋適宜道路交通場景視頻監(jiān)控需求的編碼方案。本研究則對HEVC編碼進行了改進,在保留HEVC編碼應用優(yōu)勢的基礎上,減輕編碼復雜程度。

        2監(jiān)控視頻編碼改進分析

        本研究對HEVC編碼進行了改進,在保留HEVC編碼應用優(yōu)勢的基礎上,減輕編碼復雜程度。在HEVC編碼應用情況下,分析道路交通場景監(jiān)控視頻編碼空間特性,發(fā)現(xiàn)應用編碼樹單元進行空間結構劃分時,單元劃分大小與編碼空間復雜程度呈負相關。編碼樹單元由編碼、預測、變換等單元共同組成,不同單元擁有不同功能,可通過彼此協(xié)作達到所需目的[2]。HEVC編碼背景與前景處理方法一致,視頻中小編碼單元占比較大。

        監(jiān)控視頻壓縮過程中,需要根據(jù)不同時間進行圖像組劃分,HEVC編碼以幀內(nèi)編碼、低延時編碼、隨機訪問編碼來滿足道路交通監(jiān)控不同場景視頻壓縮需求,對比分析編碼單元、預測單元、變換單元低延時編碼、隨機訪問編碼情況,發(fā)現(xiàn)變化單元的編碼時間最多,降低其編碼復雜程度對縮短編碼時間,提高視頻壓縮效率存在重要影響。

        在對HEVC編碼進行改進時,對交通流運動規(guī)律進行了充分考慮,并設計通過掩模更新去除視頻亢余,基于TZSearch搜索算法改進減少編碼時間。關于交通流運動規(guī)律,構建了運動能量圖,具體操作為:利用背景建模算法獲取交通道路場景監(jiān)控視頻中的前進運動序列,結合運動發(fā)生概率確定交通流運動空間分布情況,通過形態(tài)學處理減少封閉空間干擾。

        運動能量圖建成之后,進行掩模區(qū)域探尋,以此掌握交通道路場景監(jiān)控中攝像機運動情況,確定攝像機拍攝全部范圍,并在此基礎上完成全景圖構建。根據(jù)全局圖像與單幀圖像掩模存在的關系能夠進行單幀圖像掩模更新。HEVC編碼為滿足高清化視頻監(jiān)控需求,將監(jiān)控圖像宏塊設置為64×64,所采用的技術為分塊運動補償技術。該技術應用下,視頻編碼運動搜索花費時間較大。以往所用搜索方法雖然精度高,但速度有限,對此對搜索算法進行了改建,經(jīng)對比分析確定采用非對稱十字模板進行TZSearch運動搜索。

        3實驗結果分析

        為證實本方案的應用價值,確定其在道路交通場景監(jiān)控中所具有的通用性,進行了實驗分析。所有監(jiān)控視頻編碼實驗均在Intel?Corei3-4005U處理器3M緩存,4GB內(nèi)存的個人計算機Windows操作系統(tǒng)中運行。并在HM16.5(HEVC參考軟件)、RD-19(AVS2參考軟件)以及XviD(MPEG-4參考軟件)上完成編碼壓縮效率分析、道路交通場景監(jiān)控視頻分析性能比較。實驗分析過程中選擇了2種代表性道路監(jiān)控視頻序列,監(jiān)控內(nèi)容涉及基礎設施、附屬建筑物、通行車輛等。實驗參數(shù)配置:(1)FrameStructure為LowdelyIBBB;(2)GOPSize為4;(4)IntraPeriod為-1;(5)SearchRage為64;(6)NunlocLayers為1;(7)IBDIdepth為8;(8)RateControl為Disable。

        視頻壓縮測試發(fā)現(xiàn)本研究編碼的碼流比特率較標準編碼低,減少了4.11%~8.48%;峰值信噪比較標準編碼高,平均增加了3.28dB;時間消耗較標準編碼少,減少了1.75~4.12s;同其他編碼標準對比,在碼流比特率、時間消耗、峰值信噪比等方面也占據(jù)一定優(yōu)勢,壽命改進編碼的壓縮效果較好,能夠在一定程度上減輕道路交通場景監(jiān)控視頻編碼復雜程度,提高編碼效率。道路交通場景監(jiān)控視頻分析性能測試結果顯示,在量化參數(shù)相同情況下,本研究編碼車輛識別準確率較高,達到了89.6%,較HEVC編碼的82.2%與AVS2的84.4%高,略低于MPEG-4的91.0%。說明本研究編碼道路交通場景監(jiān)控視頻分析性能較高,可在一定程度上提高視頻質(zhì)量,滿足道路交通場景監(jiān)控需求。

        結論:

        綜上所述,當前道路交通場景監(jiān)控視頻編碼需要在保證監(jiān)控視頻清晰度的基礎上,有效解決監(jiān)控視頻碼流大、占用寬帶多、存儲空間大等問題。本研究根據(jù)交通監(jiān)控視頻編碼特征,結合交通流流動規(guī)律與特點,從運動能量圖、搜索算法等方面對HEVC編碼進行了改進,結果顯示道路交通場景監(jiān)控視頻編碼復雜程度減輕,視頻數(shù)據(jù)壓縮效率大幅度提高,可在保證視頻質(zhì)量,滿足交通道路場景監(jiān)控需求的同時,提高數(shù)據(jù)傳輸能力,節(jié)約數(shù)據(jù)存儲資源,可為相關研究提供參考,促進道路交通場景監(jiān)控視頻優(yōu)化發(fā)展。

        參考文獻:

        [1]程小蘭,蔣從鋒,歐東陽,等.基于幀緩沖隊列的邊緣視頻處理加速方法[J].計算機工程與科學,2021,43(04):603-613.

        [2]孫川,吳超仲,褚端峰,等.基于SAX的車載數(shù)據(jù)時空語義編碼及分析方法[J].公路交通科技,2019,36(08):124-132.

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