网络视频监控系统管理平台的设计*

提出了完整的视频监控系统管理平台的设计方案.该方案实现了业务与呼叫控制分离、呼叫控制与承载分离,从而能够更加灵活、有效地实现业务的提供和扩展.分别详细介绍了对应的数据处理、信令控制和业务服务模块的设计.目前这套系统已经研制成功并在社区宽带实验网上应用,运行状况良好.     

基于数学形态学的运动估计及VLSI设计*

提出的基于数学形态学的运动估计算法,采用四场的SAD比较进行运动估计,并且对运动向量进行数学形态学滤波处理(先进行腐蚀,再进行扩散处理),削弱噪声影响,提高运动估计的精度.在VLSI实现中采用外挂SDRAM作为帧存储器,存储前两场图像数据和运动信息.本算法和VLSI设计经过FPGA验证,取得了很好的效果,并且已经被成功地应用于基于SMIC 0.18 μm CMOS工艺的数字视频处理芯片中.     

基于SIP的网络视频监控系统*

介绍了初始会话协议SIP.在SIP和一般视频监控系统模型的基础上,提出了一种基于SIP的网络视频监控系统,给出了分层网络模型,并对其各功能模块的作用进行了重点阐述.该分层网络模型的建立使得构建数字化、网络化、智能化、多媒体化视频监控系统成为可能.     

分布式视频编码关键技术及研究进展*

系统地阐述了分布式视频编码(distributed video coding,DVC)技术框架的基本原理和近五年的发展历程;列举了国内外多个研究小组的基本思想研究现状;分析了分布式视频编码技术的发展趋势;揭示了技术的关键和研究热点;展望了该技术在信息安全、可伸缩编码、多描述编码以及光场编码中的应用前景.     

视频处理器软硬件协同设计

为了提高视频图像处理速度与硬件资源利用,针对一种基于精简指令集处理器与数字信号处理器（RISC/DSP）混合体系结构的媒体处理器：浙大数芯（MD32）,给出了一种软硬件协同设计策略.所给策略结合视频处理核心算法,研究分析MPEG视频编码标准的处理过程,进行了视频处理指令扩展设计,提高了数据的并行处理能力,利用了指令内并行执行特性.为有效实现扩展指令,处理器执行级采用了可扩展流水级技术.实验结果表明,指令扩展硬件成本仅占MD32的2.7%,逆离散余弦变换实现性能比MMX/SSE指令集实现的性能分别提高31%和23%,运动补偿性能比MMX指令集实现的性能提高了40%.     

用于虚拟现实的360度视频编码技术新进展*

随着虚拟现实技术不断发展,360度视频编码开始成为研究热点。应用于虚拟现实的360度视频与传统的视频相比分辨率更高,编码数据量更大,在实际应用中面临传输带宽有限的瓶颈,编码效率问题有待解决。归纳分析了国际标准组织联合视频研究组（joint video exploration team, JVET）正在制定的360度视频编码投影变换技术及其编码优化方法,综合对比了各变换技术的编码性能。根据当前最新研究成果,对下一步研究需要解决的问题进行了探讨总结,给出未来的研究方向和思路。     

面向ZigBee的视频多描述编码及其传输性能仿真

针对视频码流在ZigBee等不可靠低速无线网络传输时易发生编码信息包丢失而导致接收端无法正确解码这一问题,提出一种基于3D-SPIHT视频多描述编码方案。与传统多描述编码如MDSQ相比,该方案创建的各描述质量平衡,并能通过去除视频帧间冗余来提高压缩比;与国际标准（H.264等）相比,该方案具有算法简单、能够在任意码流截断处解码、码率可连续分级和无明显块效应等优点。实验表明,该编码方案能够较好地应用于ZigBee多信道网络,并在较大压缩比的情况下仍能获取质量较好的重建图像,具有较高的应用价值。     

一种特征点格驻留元胞自动机人群场景分析方法

为了通过视频场景人群状态分析及预报达到预防公共场所发生安全事故的目的,提出了一种改进的特征点格内驻留CA模型(inner-grid parking CA,IPCA).依据行人行进速度各不相同的特点,将元胞内特征点移动速度的取值范围和方式进行了趋真模拟;在元胞格内引入驻留时间以消除个体行进中的位置误差;采用符合人类视野描述的三角形视场所覆盖的元胞确定前向及内容参数.实验结果表明,改进后的模型不依赖于行人行进时在特定视频帧中反映的运动信息,仿真效果趋近真实视频场景状态,具有更高的准确性.     

传感网环境下视频传感器在线规划

针对视频传感器观测被动的问题,结合视频传感器和传感网的特点,设计了传感网环境下视频传感器在线规划框架。该框架采用面向服务的体系架构（ SOA）,包含资源层、资源服务层、规划服务层和应用层四个层,各层之间采用标准的网络通信协议进行通信。实现了视频传感器在线规划原型系统,并以视频监控签到为应用场景进行了在线规划实验。实验结果表明：该框架对于实现视频传感器主动和按需观测是可行且有效的。     

多标准视频编码器下的运动估计评估

运动估计是视频编码过程中最为复杂和耗时的阶段。为分析和优化其性能,从多个流行的开源视频编码器中提取出单独的运动估计算法模块,根据视频分辨率和视频内容的不同建立程序输入集,从而构成一套完整的测试程序集合。利用性能分析工具对算法性能和微体系结构性能进行量化分析,给出这些算法在当今主流处理器体系结构上的性能差异。实验结果表明,复杂视频和高分辨率视频下的运动估计算法耗时最长,且大部分算法的指令级并行性没有太大差异。算法最后一级高速缓存的缺失率和分支误预测率都较低,分别在0.01%和7%以下。