基于h.264智能化视频监控系统的研究和开发

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1、浙江大学控制科学与工程学系硕士学位论文基于H.264的智能化视频监控系统研究与开发姓名：李明辉申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：苏宏业;董利达20100101摘要网络视频监控系统逐渐成为视频监控领域的主流，但在应用中仍存在一些亟待解决的问题：由监控人员视觉疲劳导致的安全情况误判，视频质量要求与有限网络带宽下传输实时性之间的矛盾，中小企业用户难以承担的系统软硬件成本与升级维护费用。本文基于DSP平台研究了将智能化监控技术与最新的视频编码国际标准H．264相结合构建视频监控系统的相关技术，主要工作及创新点如下：1．分析

2、了现有基于像素灰度归类的背景初始化算法存在的误差累积问题，提出根据序列相邻帧时间相关性划分灰度平稳区间，并以成员均值作为进一步合并生成灰度一致区间的依据，最后提出了更适合DSP软件实现的移位加权背景更新方法。在性能验证实验中，本文的场景变化检测方法保证了运动目标检测的实时性和准确性。2．针对H．264耗时最多的编码模式选择与运动估计模块，提出根据场景变化检测的结果将每帧图像划分为背景区域、活动区域、混叠区域和遮挡区域。对不同区域搜索缩减后的模式候选集，并根据当前帧与参考帧运动目标轮廓的位置关系设置活动区域图像块在菱形搜索中的初始运动

3、向量。在图像重建质量损失不多的情况下，本文方法比x264平均节约了30％的编码时间。3．为了改善H．264压缩码流在低带宽条件下传输的码率控制性能，本文提出将最小二乘支持向量回归用于建立动态的量化参数．复杂度模型，实现了基于动态量化参数．复杂度模型的恒定比特率控制方法。在针对不同视频序列的码率控制实验中，本文方法有效地降低了平均码率控制误差，并且取得了比x264更加平稳的重建图像质量。4．基于高性能数字信号处理器芯片TMS320DM642，应用eXpressDSP软件开发理念，本文设计并优化了智能化视频监控终端。提出了基于多级流水线

4、和单指令多数据流技术的SATD运算模块优化算法，通过提高算法执行的并行性，减少了模块的时间开销。实验表明，本文设计的智能化视频监控终端在运动目标检测的准确性和编码实时性方面完全能满足应用需求。【关键词】视频监控，场景变化检测，H．264，最小二乘支持向量回归，DSPAbstractThenetworkvideosurveillancesystemhasbecomethemainstreaminthefieldofvideosurveillance．Butintheapplications，thereexistsomeproblems

5、fornetworkvideosurveillancesyStemtobesolved，suchasthemisjudgmentofthesecuritysituationduetothevisualfatigueofsecurityguards，theconflictbetweentherequirementforthequalityandthereal-timeperformanceunderthelimitedbandwidth，thehighcostofthesystemwhichisburdensometothosesma

6、llandmedium-sizedenterprises．BasedontheDSP,theintelligentsurveillancetechnologyandthelatestvideocodecstandardH．264arecombinedtoconstructavideosurveillancesysteminthisthesis．Themainachievementsandinnovationsaredescribedasfollows，I．Tosolvetheerroraccumulationexistinginth

7、ealgorithmofinitializingthebackgroundbasedonthepixelintensityclassification，thesequenceisdividedintoseveralsteadysectionsaccordingtothetemporalcorrelationbetweentheadjacentframes．Thenthesteadysectionsareme略edintotheconsistentsectionsbasedonthemeanvalueofthemembers．Inad

8、dition，aweightedapproachbasedonshiftoperatorwhichismoreappropriateforDSPisproposedtoupgradethebackground．Itisdemonstr