基于DM3730和GStreamer的网络视频传输技术设计与实现

提出一种低带宽通用的网络传输视频数据的方法,该方法的硬件采用德州仪器ARM+DSP双核的视频处理平台;软件使用基于流水线方式的多媒体框架GStreamer技术,实现了视频采集、H.264压缩与网络传输的功能;最后通过服务器将视频显示出来,服务器在Linux操作系统和Windows XP操作系统下都可以将摄像头采集的视频信息播放出来,达到远程传输实时监控的效果。     

安全多媒体通信中容错加密方案

针对多媒体视频和音频文件在传统数据加密结构下速度慢且不能容忍信道的错误,以及由微小数据解密错误需重发信息导致系统传输能力下降的问题,基于容错加密提出了一种高效选择性容错加密方案.分析结果表明,该方案在质量不高的通信信道中能够改进网络的传输能力,且解密后的信道错误对原始多媒体视频和音频文件仅产生线性影响.     

应用层组播在视频监控系统中的应用

本文分析传统C/S模式的视频监控系统存在的视频服务器瓶颈问题,提出了一种将应用层组播技术应用于视频监控系统的方案,在介绍应用层组播算法的基础上,给出了该方案的设计思路.分析表明,该方案可应用于大规模视频监控系统.     

3Tnet视频点播的动态协作合并流调度

中国高性能宽带信息网—3Tnet是一种能提供大规模视频服务的新型网络.基于3Tnet视频点播网络结构,提出一种称为动态协作合并视频流的新方案.该方案在3Tnet视频补充流组播调度算法的基础上,利用动态协作合并视频流的调度算法,以求进一步降低3Tnet视频点播服务中边缘网的带宽需求.仿真结果显示,当视频节目数达到3 000部时,本方案比对等网络(p2p)链式方案可分别节省28.2%边缘网的传输带宽和47.2％驻地网的传输带宽;与补充流组播方案比较,在略微增加3.8％驻地网上传带宽的条件下,可节省17.6%的边缘网传输带宽.     

一种LTE系统下的基于MBMS的视频流资源分配方案

多媒体广播多播业务（MBMS）为点对多点的多媒体传输提供了有效的服务.但MBMS需要上行反馈信道状况,因此其性能受限于最差用户的信道质量.文中提出了一种LTE系统下基于MBMS传输的视频流频域分组调度方案,该方案将视频流分为基层和扩展层,在点对多点的传输方式下,根据信道质量反馈针对不同视频层采用不同的调度方法,在所有用户都得到服务的同时增加了吞吐量.理论和仿真分析表明,与已有的传统调度方案相比,该方案能够提供更高的系统吞吐量和频谱效率.     

基于图点转换技术的多播视频指纹方案

提出了一种全新的基于图点转换方法的多播视频指纹方案,该方案基于信源指纹混合编码框架,使用信息隐藏技术中的图像与点集相互转换的方法,将视频中的特征类的恢复向量序列作为指纹信息,实现了能有效节省带宽资源的多播视频指纹.此外,该方案还通过预先扭曲图像来提高抗合谋攻击的能力.性能分析表明,该方案有效提高了指纹分发传输的效率和叛徒追踪能力.     

足球视频中近镜头的分类方法

视频镜头类型能够弥补低级特征和高级语义之间的鸿沟,有利于精彩事件的检测.文中在现有镜头分类算法的基础上,提出了一种将足球视频中的近镜头进一步分成特写镜头和场外观众镜头的分类方法.该方法选取近镜头关键帧图像在RGB颜色空间中颜色分量最少的单色图像,并对其进行尺寸归一化,然后采用各向同性Sobel算子和闭运算处理,获得二值边缘图像,最后通过计算二值边缘图像中黑色分块的个数实现两类镜头的分类判别.实验结果表明,文中方法是有效且实用的.     

一种适合于边缘计算框架的改进型动目标跟踪方法

随着5G通信和物联网大数据技术的高速发展,传统的云计算模式已经越来越跟不上数据的增长速度了,边缘计算作为一种新的计算模式,表现出了很强的处理大数据和高速计算的能力.本文在“智能交通仿真系统”课题中,提出了一种适合于视频图像处理的边缘计算框架,并对传统的动目标跟踪算法进行了两点改进：（1） 采用树莓派作为视频前端处理器,具有体积小,成本低,计算能力强的特点,适合边缘计算;（2） 针对跟踪阶段需要采集大量样本,计算量大的缺点,采用了一种较小步长作为滑动窗的分步式图像采样方法对原压缩跟踪算法进行改进,从而减少了计算量.计算机仿真实验的结果证实了该算法在基本不影响跟踪精度的情况下提高了运算速度.     

粒子滤波框架下多特征融合的视频目标跟踪方法

针对单一目标特征在复杂场景下难以实现有效的跟踪问题,提出了一种边缘纹理与颜色特征相融合的新方法。将Sobel算子与局部二值模式算子相结合,得到一种新的边缘纹理SLBP(Sobel Local Binary Pattern)特征提取方法,并与HSV(Hue,Saturation,Value)颜色特征融合应用于粒子滤波框架的视频目标跟踪。实验结果表明:本文提出的SLBP+HSV特征融合方法能够克服视频中光照变化、目标遮挡等复杂背景影响的问题,提高跟踪的精确度。     

面向压缩域视频拷贝检测的主要边缘相对相位算法

为了提高视频拷贝检测的查全率和速度,提出了一种基于主要边缘相对相位的压缩域视频拷贝检测算法.该算法先通过压缩视频I帧中DCT系数的AC分量获取边缘信息,然后从边缘信息中抽取主要边缘相对相位,并将其作为视频特征,最后利用这种特征进行视频拷贝检测.各种拷贝攻击对主要边缘相对相位影响很小,因此本文算法是鲁棒的.此外,该算法直接从压缩域获取信息,避免了解压环节,从而减少了检测用时.实验结果表明,该算法相比于其他压缩域算法,查全率提高了68%,相比于非压缩域算法,检测速度提高了约5倍.