[發(fā)明專利]一種HEVC碼流的停車事件快速檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710367626.X
• 申請(qǐng)日: 2017-05-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107404653B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-10-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋建新;尹爍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): H04N19/44
• 分類號(hào): H04N19/44;H04N19/593;H04N19/96;H04N19/513;H04N19/136;H04N19/119
• 代理公司: 南京知識(shí)律師事務(wù)所 32207
• 代理人: 李吉寬

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于HEVC碼流的停車事件快速檢測(cè)方法，該方法通過(guò)部分解碼壓縮視頻碼流，提取出圖像編碼單元?jiǎng)澐帜Ｊ健⑦\(yùn)動(dòng)矢量、幀內(nèi)預(yù)測(cè)殘差等信息。在此基礎(chǔ)上，提供了一種基于幀內(nèi)編碼單元?jiǎng)澐趾皖A(yù)測(cè)殘差的幀內(nèi)編碼單元虛擬運(yùn)動(dòng)矢量分配方法。該方法能夠有效彌補(bǔ)運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)中包含的無(wú)運(yùn)動(dòng)矢量的幀內(nèi)編碼單元，為后續(xù)運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)處理做了很好的鋪墊。然后通過(guò)運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)空域標(biāo)準(zhǔn)化、時(shí)域標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理操作得到較穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)。最后根據(jù)相鄰兩幀視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)矢量的關(guān)系進(jìn)行停車事件的快速檢測(cè)。本發(fā)明提出的方法在不完全解碼HEVC視頻壓縮數(shù)據(jù)的條件下，能夠快速有效的檢測(cè)出道路監(jiān)控視頻中的停車事件。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視頻處理的領(lǐng)域，涉及在壓縮域中對(duì)視頻包含的車輛行為事件進(jìn)行識(shí)別，具體涉及一種HEVC碼流的停車事件快速檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

車輛的監(jiān)控與行為的自動(dòng)判別在預(yù)防交通事故、保障財(cái)產(chǎn)安全方面具有重要的意義。當(dāng)前主要通過(guò)各個(gè)交通路口設(shè)置監(jiān)控?cái)z像頭對(duì)道路車輛進(jìn)行監(jiān)控，先進(jìn)的交通監(jiān)控視頻具有清晰度高、數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)。車輛行為檢測(cè)技術(shù)就是利用計(jì)算機(jī)如何自動(dòng)識(shí)別視頻中包含的車輛行為事件。

車輛的行為一般分為個(gè)體車輛行為和大量車輛累積行為。車輛的行為識(shí)別方面的研究主要集中在像素域中，即將編碼后的視頻碼流先解碼到像素域，然后通過(guò)對(duì)像素的處理進(jìn)一步識(shí)別檢測(cè)車輛行為。像素域的車輛行為檢測(cè)主要分為兩類：基于軌跡的行為識(shí)別方法和基于主題模型的行為識(shí)別方法。前者主要的研究對(duì)象是個(gè)體車輛的行為，后者主要的研究對(duì)象是大量車輛累積的行為。

基于視頻的車輛行為檢測(cè)屬于視頻事件處理的一個(gè)應(yīng)用，雖然當(dāng)前的主流視頻處理技術(shù)是像素域處理方法，但是為了減輕計(jì)算復(fù)雜度的壓縮域視頻處理技術(shù)也引起了學(xué)者的關(guān)注。由于壓縮域處理技術(shù)處理的是視頻壓縮后的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)量相對(duì)小很多，同時(shí)有效可用的信息量也相對(duì)較少，因此必然存在事件檢測(cè)精度低的問(wèn)題。

傳統(tǒng)像素域視頻中的車輛行為事件檢測(cè)技術(shù)主要分為三個(gè)模塊，即運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)車輛跟蹤、軌跡擬合與行為事件分析。其實(shí)際上是將視頻中的車輛行為事件檢測(cè)分為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和軌跡分析等獨(dú)立模塊進(jìn)行分別研究與實(shí)現(xiàn)。而當(dāng)前壓縮域的視頻處理研究主要集中在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割、目標(biāo)識(shí)別以及跟蹤等方面，因此壓縮域的車輛行為事件檢測(cè)也可以沿用像素域的車輛行為事件檢測(cè)系統(tǒng)，然而壓縮域中能提供的車輛特征和環(huán)境特征信息比較少，導(dǎo)致不是像素域中所有的車輛行為事件檢測(cè)方法都是有效。但壓縮域包含一些像素域沒(méi)有的有用信息，如編碼單元的劃分、預(yù)測(cè)編碼單元的運(yùn)動(dòng)矢量、預(yù)測(cè)殘差等。HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)是最新的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)，未來(lái)將有廣泛的應(yīng)用。因此通過(guò)直接使用HEVC碼流提供的編碼單元?jiǎng)澐值葔嚎s信息實(shí)現(xiàn)車輛停車事件的檢測(cè)，就能夠避免上述問(wèn)題。但現(xiàn)有技術(shù)中目前還沒(méi)有披露這種檢測(cè)方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的在于直接利用HEVC碼流中運(yùn)動(dòng)矢量信息、編碼單元?jiǎng)澐帧瑑?nèi)編碼單元預(yù)測(cè)殘差等信息進(jìn)行車輛停車事件檢測(cè)。提供一種HEVC碼流進(jìn)行停車事件快速檢測(cè)方法，避免不必要的視頻解碼過(guò)程，從而減少計(jì)算的復(fù)雜度，而且在不破壞原有壓縮視頻數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行快速的車輛停車事件檢測(cè)。

本發(fā)明為了實(shí)現(xiàn)上述目的采用的技術(shù)方案是對(duì)將要分析的視頻壓縮碼流數(shù)據(jù)(如HEVC碼流數(shù)據(jù))進(jìn)行部分解碼分析，通過(guò)簡(jiǎn)單的熵解碼處理，提取出碼流數(shù)據(jù)中包含的運(yùn)動(dòng)矢量、編碼單元?jiǎng)澐帧埐顢?shù)據(jù)等信息，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，提取車輛事件的特征信息，然后通過(guò)特征數(shù)據(jù)對(duì)車輛停車行為事件進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明主要利用在停車行為事件發(fā)生時(shí)，相鄰視頻幀中車輛目標(biāo)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量是完全不同的這一特點(diǎn)進(jìn)行的，即停車事件發(fā)生前，車輛目標(biāo)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量一般是比較大的。停車后，車輛目標(biāo)區(qū)域的運(yùn)動(dòng)矢量一般為零運(yùn)動(dòng)矢量。

上述技術(shù)方案具體而言，包括以下步驟：

步驟1：從HEVC碼流中提取第k幀編碼視頻的編碼單元結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)矢量及幀內(nèi)編碼單元?dú)埐顢?shù)據(jù)；