流媒體技術在遠程視頻監控系統中的應用與實現

張紅軍 魏紅娟

摘要針對目前遠程視頻監控簪統中視頻信號進行遠程傳輸所面臨的問題和存在的不足，計論了基于流媒體技木的新型遠程視頻監控手統的應用萬案，提出了如何利用，氚媒體技木跨越地域限制買現速程視頻傳輸的萬擊。

關鍵詞贏媒體，遠程視頻監控，視頻傳輸；數字圖像識別技術

中圖分類號TP301文獻標志碼A文章編號1006-8228(2012)01-19-02

0引言

隨著計算機網絡技術、通信技術、視頻以及圖像處理技術的迅速發展，視頻監控技術已經破廣泛應用于教育、醫療、金融、電力、電信、公安等多個行業。

要實現異地遠程監看現場視頻圖像，仍然存在很多問題，主要瓶頸在于網絡帶寬。但是，隨著網絡通訊技術及圖像壓縮處理技術的快速發展，在IP及寬帶技術與網絡視頻監控技術相互融合促進的發展背景下，通過計算機網絡實時傳輸異地遠程視頻圖像已成為可能。

1現有視頻系統傳輸方式及不足

現有的視頻監控系統雖然也是采用數字技術進行現場視頻的采集與處理，即現場攝像機+數字主機的方式，但是以實現本地音視頻信號的瀏覽與記錄為主要目的，視頻信號的采集點到監控中心的傳輸方式使用有線和無線兩種。有線方式一般近距離采取敷設專用視頻線纜，距離超過1000m時采取架設光纜傳輸信號，或采用其他的如共纜調制，但都需要單獨布線。無線微波方式信號的傳輸受地理環境限制較多，如發射與接收端需要可視，信號無法跨越建筑物或山體等障礙，只能在一定的環境中方可使用，在城幣中實現就有諸多困難，再有，微波傳輸容量有限，無法實現大容量的信號傳輸，而且一般民用微波頻段受到的干擾多。

結合流媒體技術，本文設計并實現了一種基于流媒體技術的遠程視頻監視系統。

2視頻監控系統設計

2.1系統開發和運行環境

開發平臺使用Mmrosott Windows XP，軟件開發工具為Visual C++60。運行環境要求CPU主頻在300 GHz以上、內存512MB以上、顯卡支持DrectShow、顯存256MB以上、服務器端硬盤800 GB以上。

2.2系統的實現

系統主要分為視頻服務器、中心監控主機和視頻客戶端三部分。視頻服務器的主要功能分為三類第一類是將現場采集回來的模擬視頻量化再進行壓縮編碼生成適應網絡傳輸的數字視頻，并進行管理，第二類是響應客戶端的視頻請求，第三類是根據中心監控系統的指示，對云臺、鏡頭、電話及多媒體報警器等外圍設備進行操作。中心監控主機主要功能是接收客戶端的請求，然后再與視頻服務器取得聯系。中心監控主機的另一個任務是將視頻流文件拆分成單幀圖像文件，通過數字圖像識別算法進行分析，判斷各個通道是否有異常情況發生。客戶端主要是提供給上層用戶的一個瀏覽查詢操作的平臺。該視頻監控系統網絡架構如圖1所示。

2.3系統開發所需關鍵技術

2.3.1流媒體技術

流媒體是指在數據網絡上按時間先后次序傳輸和播放的連續視音頻數據流。說得簡單一點，流媒體就是通過互聯網傳遞并能被用戶一邊下載一邊觀看的活動媒體信息。一般來說，流媒體技術有三個要素，即編碼器(編碼技術)、播放器(播放支持)和流服務器，三者缺一不可，而僅僅具有其中一到兩個要素是不能被稱為流媒體技術的。顯然，流媒體實現的關鍵技術就是流式傳輸。流式傳輸方式是將動畫、視音頻等多媒體文件經過特殊的壓縮方式分成一個個壓縮包，由視頻服務器連接用戶計算機連續并實時傳送。

2.3.2流媒體的技術實現

流式傳輸的實現需要緩存。因為對一個實時A/V源或存儲的A/V文件，在傳輸中要被分解為許多包，由于網絡是動態變化的，各個包選擇的路由可能不盡相同，故到達客戶端的時間延遲也就不等，甚至先發的包還有可能后到，因此，要使用緩存系統來彌補延遲和抖動的影響，并保證數據包的正確順序，使數據能夠連續地輸出。通常，緩存所需的容量并不大，因為緩存可以通過環形鏈表結構來存儲數據.通過丟棄已經播放的內容，可以重新利用空出的緩存空間來緩存后續未播放的內容。本系統中由于客戶端和中心監控主機不僅需要回放視頻服務器端的歷史數據，而且還經常需要實時地瀏覽現場狀況，所以我們采用流媒體思想對系統進行設計實現。我們在服務器、中心監控主機以及客戶端之間利用Socket實現了一個基于RTP/`RTCP會話的視頻流的實時傳輸系統。這里我們把中心監控主機和客戶端都看作堤視頻服務器的客戶端％

2.3.3數字圖像識別技術

一個完整的數字圖像模式識別系統需要融合圖像處理技術和模式識別技術。圖像識別的過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取和圖像區別分類幾部分，如圖2所示。

2.3.4囤像識別技術在本系統中的應用

系統中數字圖像識別功能采用運動檢測的思想來設計實現。它主要可分為兩個部分一是根據各個坐標處像素值在整個序列中的統計信息對背景進行恢復，然后再提取異常情況；二是應用統計模式識別方法判斷出異常情況的類別。數字圖像識別功能主要運用幀間變化檢測技術來實現，其基本流程為

(1)預處理。目的是去除噪聲的影響。

圖像增強技術有空間域處理法和頻率域處理法兩種?？臻g域處理法主要是在空間域中對圖像像素灰度值直接進行運算處理?？臻g域法的圖像增強技術可用下式來描述

G(x，y)=F(x，y)·H(x，y)式中F(x，y)為處理前的圖像，G(x，y)為處理后的圖像，H(x，y)為空間運算函數。

圖像增強的頻率域處理法是，在圖像的某種變換域中(通常是頻率域中)對圖像的變換值進行某種運算處理，然后變換回空間域。其過程可用圖3來描述。

(2)背景恢復及異常提取。根據各個坐標處像素值在整個序列中的統計信息對背景進行恢復，再利用當前幀與恢復的背景相減，分割出發生異常情況的區域。

視頻序列幀間具有很強的相關性，僅僅利用單幀信鼠進行處理容易產生錯誤，更好的方法是聯合多幀進行分析。基于這一思想，可以根據各個坐標處像素值在整個序列中的統計信息對背景進行恢復。

下面是實現靜態背景恢復的主要步驟

①首先讀出相鄰兩幀數據并放入指定位置，

②對相鄰兩幀數據進行比較，并求出它們的差值，將差值保存在指定位置，

③對兩幀圖像差進行二值化處理，

④對二值化后的圖像在指定腐蝕窗口的條件下進行腐蝕處理，

⑤計算腐蝕處理后的圖像的標準幀間偏移，并將偏移數據量獨立保存，

⑥重復步驟①-⑤，

⑦對每一個像素點跟蹤最大為0的長度，并將最大長度中的中間幀標號記錄下來.

⑧遍歷序列，跟蹤并記錄單個點連續為O的最大長度，

⑨遍歷整幀圖像，設置背景數據，得到恢復后的靜態背景。

(3)圖像分類。利用當前幀與恢復的靜態背景相減，分割出所有可能發生異常情況的區域。

當從—個復雜的景物中分隔和抽取出目標物體后，為了方便識別，需要對目標物體的一些尺寸特征和形狀特征進行測量和計算。這些特征相對于特定的物體具有一定的穩定性。當圖像發生旋轉、平移或光線發生變化時，物體的面積、周長不會發生變化，由于當圖像發生旋轉、平移、甚至由于物體離攝像機距離的不同而攝入的圖像大小不同時，比例特征都不會發生改變，所以我們可以利用這些特征區別不同的物體，從而識別進入場景的物體。在本系統中，對于運動對象的識別，只要確定目標物體是否為人即可。可以采用面積和比例特征作為主要特征來區別運動對象。

本系統圖像分類采用最常用的統計模式識別方法。統計模式識別是處理圖像的方法之一，它認為圖像可能包含一個或多個物體，并且每個物體屬于若干事先定義的類型或范疇。統計模式識別方法如圖4所示。

其中完成分類功能的器件即為分類器。分類器有許多類型，參數的和非參數的，線性的和非線性的。系統使用了應用最廣泛的線性分類器，并利用最小距離分類法對物體進行辨識分類。最小距離分類法是用輸入模式和特征空間作為模板的，以點之間的距離作為分類的依據。

3結束語

本系統采用實用的圖形圖像處理技術和網絡編程技術，在圖形圖像識別的基礎上，實現了對監控目標的高效識別。隨著用戶對流媒體需求的增加和流媒體技術的日益成熟，該系統的圖形圖像識別技術的應用將會進一步得到完善。