运动感知基于缓存的自适应视频流传输

目的 基于缓存的自适应视频流传输策略无需估测实时带宽,直接通过缓存变化量与码率的映射函数选取符合当前网络状况的最佳质量码流传输。传统基于缓存的自适应视频传输不考虑内容特征,在码率选择上为不同运动级别视频内容均使用相同的码率映射函数,在不稳定的无线网络环境中高运动强度内容的码率急剧降低会严重伤害用户体验质量（QoE）,提出运动感知基于缓存的自适应视频流传输（MA-BBA）算法。方法 MA-BBA算法根据片段运动级别确定码率映射函数,对运动强度高的内容快速切换到较高码率,而对于运动强度较低的内容则使用较为保守的码率,从而使得缓存资源能够位于安全边界之上且较多分配给高级别运动内容,提高不同运动强度内容的平均质量,使整体QoE得到优化。结果 在公开的无线网络带宽数据集上实现本文MA-BBA算法,基于吞吐量的自适应传输算法（TBA）和基于缓存的自适应传输算法（BBA）。MA-BBA在高运动强度内容的平均质量上比TBA和BBA分别提高1.7%和1.2%,且质量波动区间更小。MA-BBA在平均缓存利用率上达到72%,大大高于TBA的45.9%和BBA的45.4%。结论 MA-BBA算法与现有的码率自适应算法TBA和BBA相比,大大提高了缓存资源利用率,提高了对资源要求最苛刻的高级别运动内容的传输质量,减小码率切换幅度频率,优化了视频服务的整体QoE。     

基于压缩感知的高效视频解码算法

无线多媒体传感器网络系统存在无线信道随机衰落以及高误码率等问题,对视频应用的影响尤为突出。压缩感知理论应用于视频信号编码提供了一种抗无线信道随机衰落以及降低误码率的思路,但由于压缩感知重构算法的高复杂度,使得在解码端很难高效实时地恢复出视频序列。本文通过改进SL0算法的迭代搜索方向、迭代搜索方法 以及循环终止条件等提出了一种快速高效的基于平滑范数的压缩感知视频解码算法（Accurate direction smooth l0 algorithm,ADSL0）。算法采用严格的下降方向以及修正的迭代步长,保证了迭代路径的最优。实验结果表明,本文所提算法在重构精度和重构耗时上都明显优于其他同类算法。     

一种改进的压缩感知重构算法

压缩感知重构信号时,在感知过程中如何选定支撑集对算法的重构性能至关重要.基于压缩采样匹配(CoSaMP)重构算法,引入Dice系数匹配性度量准则,优化了支撑集的选择.上述算法改进了从给定的观测矩阵中挑选与残差信号最匹配原子的匹配准则,体现了残差信号中各个元素对原子选取的重要作用.仿真结果表明:在同等稀疏的条件下,重构算法与传统的CoSaMP算法相比,误差低于传统CoSaMP算法,且随着观测维数的增加,重构信号的平均成功概率比传统的CoSaMP算法的大,实现了较小的重构误差和更好的压缩性能.     

面向视频流媒体的应用层多播技术研究 *

主要关注面向视频流媒体的应用层多播（ALM）技术的研究近况。首先总结了ALM的研究概况和分 类,重点研究了几个针对视频流媒体应用而提出的ALM协议和框架,讨论其中用到的一些前沿技术,分析这些 协议的优缺点,同时给出一些改进思路。最后展望了ALM视频流媒体技术的未来研究方向。     

基于压缩感知的电能质量压缩采样重构算法

针对电能质量扰动信号的重构问题,在压缩采样匹配追踪(Compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法的基础上,为解决原算法的不足,提出一种改进的压缩采样匹配追踪(Modified compressive sampling matching pursuit,MCSMP)算法,并将其应用在电能质量信号的重构上。该算法在候选集的选择阶段采用模糊阈值的方式代替原算法固定个数的选择方式,并以相邻迭代感知矩阵与残差之间的相关度变化量作为算法的停止条件,为回溯过程的剪裁减轻了负担,避免了不必要的迭代,提高了算法的运行效率。仿真实验结果表明:无论是重构性能指标或是重构速度,MCSMP算法的重构结果都优于CoSaMP算法。     

基于小波稀疏的心电信号压缩感知

为降低可穿戴心电监护系统的实时数据量,以方便数据存储、传输,探讨了小波稀疏域下心电信号压缩感知采样和重构过程,以得到小波稀疏域下的心电信号最优压缩感知方法.从压缩率、重构精度和重构耗时角度,分析了心电信号在以Daubechies、Coiflet、Symlet、Biorthogonal、ReverseBior等小波构建的变换矩阵下的稀疏性能,研究了伯努利、循环、高斯、哈达马、托普利兹等观测矩阵的采样性能,完成了不同重构算法的结果分析,提出了基于db4小波滤波稀疏、伯努利观测矩阵采样、GOMP重构的心电信号压缩感知采样方法.基于MIT-BIH数据库的实验结果表明:该方法在心电信号压缩比(CR)达68.75％时,重构均方根差百分比误差(PRD)约为1％,且重构用时短,具有显著的应用优势.     

面向实时视频流分析的边缘计算技术

实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值.然而计算负载高、带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署.近年来兴起的边缘计算范式,将计算任务从云端下沉到位于网络边缘的终端设备和边缘服务器上,能够有效解决上述问题.因此,许多针对实时视频流分析的边缘计算研究逐渐涌现...     

基于压缩感知的信道估计技术

通信系统中的传统信道估计方法均基于多信道密集型假设,导致频谱利用率低下,压缩感知理论为解决这一问题提供了一种新的途径。本文介绍了压缩感知基本理论,探讨了压缩感知应用于信道估计的可行性,详细分析了压缩感知信道估计技术的MP算法、OMP算法、CoSaMP等几种重构算法。研究表明基于压缩感知理论的信道估计方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率。     

面向风电数据的WSN压缩感知数据重构

分段弱正交匹配追踪（SWOMP）算法的算法简单、运算速度快,适合应用在风电场环境下的无线传感网络（WSN）中。通过对门限参数以及最佳原子进行研究与分析,发现这两个因素的不同方式都对SWOMP算法的重构成功率有较大的影响,选用PID自适应方式以及Dice系数匹配准则优化传统算法存在的问题。基于PID自适应的思想,来调整每次重构之后门限参数的误差,然后再使用得到的门限参数对算法进行重构;在上述调整的门限参数重构算法中,再对原子的选择过程使用Dice系数优化,使原始算法中原始信号部分丢失的问题进行解决,通过该过程使重构精度得到提高。仿真实验结果表明：在相同的条件下,与传统的SWOMP算法相比,改进的SWOMP算法的重构成功率更高。     

基于AMP算法的视频在线压缩感知重构

设计出了一个基于AMP算法的在线视频压缩感知重构方案.该方案通过对视频帧应用快速傅里叶变换的伪随机向下取样实现快速简洁的在线编码.线下解码部分,使用AMP算法作为重构算法,结合三维双树复小波变换,逐步迭代更新得到重构数据.实验结果表明,该方案能在快速编码采样数据的基础上获得较好的视频恢复效果.     

无线上行视频流的跨层容错传输方法

如何通过资源受限的移动通信终端提升无线上行视频流的抗误性能是亟待解决的重要问题。通过不同通信层次的联合调度,提出了一种跨层容错传输方案。移动通信终端的网络层代理首先利用容错包调度为视频流的延时约束帧集合提供重要性分类,随后该终端的链路层代理利用无线链路单元的优先级调度实现选择性重传。在调度延时与传输带宽限制下,跨层容错传输能够将突发错误转移到延时约束帧集合的低优先级视频数据中,从而在突发易错传输环境中实现了无线链路单元粒度的渐进式传输和平稳退化。     

基于H.264可伸缩视频流的自适应媒体播放算法

为了应对H.264可伸缩视频编码（SVC）应用中网络特性的波动,提出了一种预测播放中断与缓冲区溢出风险进行及早调节的自适应媒体播放(AMP)算法。该算法估算网络流量与视频图像组（GOP）结构中各帧长度用于风险预测,通过K步调节过程实现良好的调节平滑性与速度,并利用SVC的可伸缩性尽量减少溢出带来的质量损失。仿真结果表明,该算法在抑制播放中断、处理缓冲区溢出与抖动性能等方面,优于现行的平滑AMP与常规AMP算法。     

P2P在线视频研究综述*

P2P技术凭借其开放性、可扩展性和高性价比等优点成为了目前解决在线视频问题的有效手段之一。 虽然P2P技术在文件共享和IP语音等方面的应用已经基本趋于成熟,但其在在线视频领域的应用尚处于起步 阶段,还面临着许多需要解决的问题。对P2P在线视频进行了全面而深入的分析,首先介绍了网络广播分类及 体系结构设计,整理和总结了已有的关于P2P在线视频系统的测量研究结果,最后对于P2P在线视频信任和污 染攻击等安全问题进行了概述。     

基于时空混沌的视频流加密算法

基于视频具有数据量大、实时性要求高等特点,在一维耦合映像格子模型的基础上,对耦合格点结构和动力学模型这两个方面进行了改进,在系统结构上采用一维链加二维网格再加上一维链的组合模型来构造驱动和响应系统及多级加密的方案.实验结果表明,系统在增强密钥序列复杂度的同时也提高了加密效率,使得系统的抗破译能力大大加强.     

压缩传感在无线视频监控中的应用研究*

图像采集数据量大是制约视频监控系统向无线化方向发展的主要因素,提出利用压缩传感进行视频图像的采样,为无线视频监控带来一种新的应用研究。为了减少图像稀疏分解过程的计算量和存储量,在匹配追踪算法的基础上,引入量子遗传算法,实现快速的图像稀疏表示。以Fourier矩阵作为压缩传感的测量矩阵,能有效减少测量数据量,并提高重构图像的质量。仿真实验证明,采用压缩传感所得到的测量数据量远小于传统采样方法所获的数据量,突破了传统信号采样的瓶颈,提高了采样效率,最终获取的压缩测量值能够很好地恢复为监控场景。     

基于流量控制的视频网格结构设计与性能分析

在二级视频网格和三级视频网格结构的基础上,提出当某区域服务器的网络带宽占用达到所设定的阈值时,将部分具有较高配置的客户端主机作为加盟服务器使用,以降低区域服务器的工作负载,同时原有的结构被扩展为树状的多级结构.详细论述了这种基于数据流量控制的多级视频网格结构的设计和工作模式,以及当加盟服务器突然失效时点播服务的平稳迁移策略.通过视频网格模拟器VGSim对这3种结构的视频网格服务能力进行模拟,结果表明,基于数据流量控制的多级视频网格结构的服务能力被有效增强.     

基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法

研究移动网络中,如何进一步提高云媒体服务带宽利用率的问题,提出一种基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法。该算法包含可用带宽预测模型和视频流决策模型。在带宽预测模型中,根据带宽评估结果把当前的网络状态划分为三个模式,每个模式对应不同的带宽预测方法,并且不同的模式能够相互转化。在视频流决策模型中,利用预测的可用带宽,结合可伸缩视频编码技术为用户自适应的调整视频质量。根据实验,在不同网络环境下,该方法能够有效的利用带宽,并提高媒体服务质量。     

基于视频流连续性的快速运动目标检测方法*

提出了一种基于视频流连续性的快速运动目标检测算法。对于背景模型的建立,在原有像素归类背景重构算法的基础上,基于视频流的连续性,选择性使用训练阶段背景至少在50%的时间内可以被观测到的前提假设,提出了一种改进的快速背景重构算法,在准确建立背景模型的同时,有效地减少了运算时间。对于运动阴影的干扰,采用基于RGB色度比例的色度差分算法,能快速有效地去除运动阴影,最终实现运动目标的快速提取。实验结果证实了所提算法的有效性。     

一种基于镜头描述的可伸缩视频码流提取方法

可伸缩视频码流提取使视频流能够适应不同带宽的网络带宽和不同处理能力的终端。提出一种基于镜头描述的视频码流提取框架,通过离线预处理获得原始视频镜头的描述,建立参考帧二叉树,基于码流分析和镜头描述实现可伸缩码流提取。实验表明该方法可以实现快速码流提取,在不损失编码效率的前提下保证视觉质量。