本技術(shù)涉及視頻傳輸，具體涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的安防監(jiān)控視頻實時傳輸方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、安防監(jiān)控是指通過監(jiān)控對特定區(qū)域進行監(jiān)視的方法，安防監(jiān)控視頻能夠?qū)崟r顯示和記錄現(xiàn)場視頻，廣泛應用于商業(yè)建筑、住宅區(qū)、交通系統(tǒng)、工業(yè)設施以及公共場所等地，對提高安全性、預防罪犯、事故調(diào)查、監(jiān)控重要區(qū)域具有重要作用，是現(xiàn)代安全防范措施的重要組成部分，對安防監(jiān)控視頻進行實時傳輸能夠幫助監(jiān)控人員及時發(fā)現(xiàn)異常行為，采取必要措施，從而減少犯罪事件的發(fā)生，提高人們的安全意識，因此安防監(jiān)控視頻的實時傳輸具有重要意義。

2、為保證對安防監(jiān)控視頻的實時傳輸，通常對安防監(jiān)控視頻壓縮處理后進行傳輸，以提高傳輸速率。tss三步搜索法是一種在視頻編碼領(lǐng)域中用于運動估計的快速搜索算法，通過對幀間的運動進行估計，從而對視頻進行壓縮，進而提高傳輸速率，實現(xiàn)實時傳輸，而在安防監(jiān)控視頻中，運動要素較多，如行駛中的不同類型車輛、走路或奔跑狀態(tài)下的行人，不同車輛的車速、不同運動狀態(tài)的行人的運動速度可能不同。而傳統(tǒng)的tss三步搜索法中搜索窗口的大小是固定的，因此使用傳統(tǒng)的tss三步搜索法對安防監(jiān)控視頻中運動要素的運動進行估計時，若搜索窗口過大，則對于運動速度較小的要素進行運動估計時，存在運算效率較低的問題，導致傳輸速率降低；若搜索窗口過小，可能在搜索窗口內(nèi)無法找到相匹配的運動要素，導致對運動要素的運動估計出現(xiàn)偏差，導致安防監(jiān)控視頻的傳輸效率低下。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于以上內(nèi)容，有必要提供基于物聯(lián)網(wǎng)的安防監(jiān)控視頻實時傳輸方法及系統(tǒng)，相對于傳統(tǒng)的安防監(jiān)控視頻傳輸，提高了安防監(jiān)控視頻的傳輸效率。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本技術(shù)的目的在于提供基于物聯(lián)網(wǎng)的安防監(jiān)控視頻實時傳輸方法及系統(tǒng)，所采用的技術(shù)方案具體如下：

3、第一方面，本技術(shù)實施例提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的安防監(jiān)控視頻實時傳輸方法，該方法包括以下步驟：

4、s1，采集安防監(jiān)控視頻，獲取安防監(jiān)控灰度圖像；

5、s2.1，基于每個像素點在相鄰的安防監(jiān)控灰度圖像中灰度值的變化以及周圍像素點運動特征的一致性獲取運動判斷系數(shù)；

6、s2.2，根據(jù)每一幀安防監(jiān)控灰度圖像中所有像素點的運動判斷系數(shù)獲取運動要素點以及運動像素塊；

7、s2.3，根據(jù)每個像素點的檢測窗口內(nèi)所有像素點的位置以及灰度值獲取色彩辨識度；基于兩個運動像素塊之間運動要素點的色彩辨識度的差異獲取運動一致性；

8、s2.4，將運動像素塊的中心點的坐標作為運動像素塊的位置；根據(jù)每一幀安防監(jiān)控灰度圖像中所有運動像素塊的位置以及運動一致性獲取搜索窗口邊長；

9、s3，根據(jù)所有安防監(jiān)控灰度圖像中每個運動像素塊的位置以及搜索窗口邊長獲取安防監(jiān)控壓縮視頻。

10、進一步地，所述獲取運動判斷系數(shù)，包括：

11、基于每個像素點在相鄰幀安防監(jiān)控灰度圖像中灰度值的變化構(gòu)建檢測序列、獲取運動識別因子；

12、以每個像素點為中心，構(gòu)建預設窗口長度的檢測窗口，將每個像素點與其檢測窗口內(nèi)任一像素點的檢測序列之間的距離記為所述檢測窗口內(nèi)任一像素點的運動差異因子；

13、將每個像素點的運動識別因子與檢測窗口內(nèi)所有像素點的運動差異因子平均值的差值，作為每個像素點的運動判斷系數(shù)。

14、進一步地，所述構(gòu)建檢測序列、獲取運動識別因子，包括：

15、對于各安防監(jiān)控灰度圖像，將與每一幀安防監(jiān)控灰度圖像相鄰的后第一預設數(shù)量幀安防監(jiān)控灰度圖像按照獲取的時間順序升序排列，構(gòu)建每一幀安防監(jiān)控灰度圖像的近鄰幀集；

16、將近鄰幀集的各安防監(jiān)控灰度圖像中位于同一位置的像素點的灰度值按照對應的安防監(jiān)控灰度圖像的獲取順序升序排列，構(gòu)建每一幀安防監(jiān)控灰度圖像中每個像素點的檢測序列；

17、將所述檢測序列中的第一個像素點記為參考點，將所述檢測序列中每個像素點與相鄰下一像素點的灰度值的差值取絕對值，之后除以所述參考點的灰度值，作為所述檢測序列中每個像素點的變化系數(shù)；

18、各像素點的檢測序列中所有像素點的變化系數(shù)的均值記為各像素點的運動識別因子。

19、進一步地，所述獲取運動要素點以及運動像素塊，包括：

20、將每一幀安防監(jiān)控灰度圖像中所有像素點的運動判斷系數(shù)作為聚類算法的輸入，輸出兩個聚類簇，將每個聚類簇中所有像素點的運動判斷系數(shù)的平均值記為每個聚類簇的運動特征系數(shù)，將運動特征系數(shù)最大的聚類簇內(nèi)的像素點記為運動要素點；

21、將每一幀安防監(jiān)控灰度圖像均勻劃分為邊長為預設塊長的像素塊，將包含運動要素點的像素塊記為運動像素塊。

22、進一步地，所述獲取色彩辨識度，包括：

23、將每個像素點與對應的檢測窗口內(nèi)任一像素點的灰度值的差值的絕對值記為所述檢測窗口內(nèi)任一像素點的鄰域灰度差異，將每個像素點與對應的檢測窗口內(nèi)任一像素點的歐氏距離加上預設調(diào)參因子記為所述檢測窗口內(nèi)任一像素點的離心距，將所述鄰域灰度差異與所述離心距的比值記為所述檢測窗口內(nèi)任一像素點的鄰域灰度變異因子，每個像素點的色彩辨識度與對應的檢測窗口內(nèi)所有像素點的鄰域灰度變異因子成正相關(guān)關(guān)系。

24、進一步地，所述獲取運動一致性包括的具體方法為：

25、對于同一幀安防監(jiān)控灰度圖像中的任意兩個運動像素塊，分別記為參考匹配塊、匹配執(zhí)行塊，基于參考匹配塊與匹配執(zhí)行塊中像素點的色彩辨識度的差異性獲取重疊區(qū)域；

26、將重疊區(qū)域在參考匹配塊中的對應區(qū)域作為參考匹配塊的運動匹配區(qū)域，將重疊區(qū)域在匹配執(zhí)行塊中的對應區(qū)域作為匹配執(zhí)行塊的運動匹配區(qū)域；

27、將匹配執(zhí)行塊的運動匹配區(qū)域中每個像素點與參考匹配塊的運動匹配區(qū)域中相同位置的像素點的色彩辨識度的差異，記為辨識度差異，將匹配執(zhí)行塊的運動匹配區(qū)域中所有像素點的辨識度差異均值的倒數(shù)，記為所述任意兩個運動像素塊之間的運動一致性。

28、進一步地，所述獲取重疊區(qū)域包括的具體方法為：

29、將參考匹配塊中的每個運動要素點與匹配執(zhí)行塊中的每個運動要素點兩兩結(jié)合構(gòu)成匹配像素點對，將匹配像素點對中兩個運動要素點的色彩辨識度的差值的絕對值記為匹配像素點對的匹配誤差；

30、將匹配誤差最小的匹配像素點對中的兩個運動要素點作為拼接點，將參考匹配塊和匹配執(zhí)行塊進行拼接得到重疊區(qū)域。

31、進一步地，所述獲取搜索窗口邊長，具體包括：

32、計算各運動像素塊與其余每個運動像素塊之間的運動一致性，將運動一致性最大的運動像素塊作為各運動像素塊的匹配像素塊，分析每個運動像素塊與其匹配像素塊之間的距離，獲取預設搜索窗口邊長最大值與預設搜索窗口邊長最小值的差值記為窗口極差；

33、將所述距離的歸一化值與窗口極差的乘積，之后加上搜索窗口邊長最小值，最終進行取整操作得到每個運動像素塊的搜索窗口邊長。

34、進一步地，所述獲取安防監(jiān)控壓縮視頻，包括：

35、將每一幀安防監(jiān)控灰度圖像中每個運動像素塊的位置以及搜索窗口邊長作為三步搜索法的輸入，輸出每一幀安防監(jiān)控灰度圖像中每個運動像素塊在其下一幀安防監(jiān)控灰度圖像中的最佳匹配塊，將最佳匹配塊作為對每個運動像素塊的預測，使用幀間預測編碼將安防監(jiān)控視頻進行壓縮，輸出安防監(jiān)控壓縮視頻。

36、第二方面，本技術(shù)實施例還提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的安防監(jiān)控視頻實時傳輸系統(tǒng)，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述任意一項所述方法的步驟。

37、本技術(shù)至少具有如下有益效果：

38、本技術(shù)實施例提供基于物聯(lián)網(wǎng)的安防監(jiān)控視頻實時傳輸方法及系統(tǒng)，所述方法包括：根據(jù)所有安防監(jiān)控灰度圖像構(gòu)建每一幀安防監(jiān)控灰度圖像的近鄰幀集以及每個像素點的檢測序列，計算運動識別因子，構(gòu)建檢測窗口，通過分析安防監(jiān)控視頻中運動要素的動態(tài)變化特征構(gòu)建運動判斷系數(shù)，反映每一幀圖像中各像素點屬于運動要素點的程度；基于運動判斷系數(shù)分析運動要素的相對位置特征，確定運動要素點以及運動像素塊，計算色彩辨識度，獲取重疊區(qū)域以及運動匹配區(qū)域，計算運動一致性，反映像素點屬于同一運動要素的程度，確定搜索窗口邊長，對tss三步搜索法中搜索窗口的大小進行改進，使tss三步搜索法能夠根據(jù)不同運動要素的運動特征自適應確定搜索窗口的大小，獲取安防監(jiān)控壓縮視頻，將安防監(jiān)控壓縮視頻傳輸至智能安防系統(tǒng)，在不影響傳輸質(zhì)量的前提下盡可能的提高傳輸速率，實現(xiàn)安防監(jiān)控視頻的實時傳輸，提高了安防監(jiān)控視頻的傳輸效率。