本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及一種視頻編碼方法、解碼方法及其裝置。
背景技術(shù)：
：隨著多媒體信息技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻信息大量涌現(xiàn)，視頻數(shù)據(jù)作為一種表達(dá)信息的綜合媒體，已成為我們現(xiàn)實(shí)生活中一個(gè)重要的信息載體。以監(jiān)控采像設(shè)備為例，其所采集的圖像越清晰則所產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)就越多，若不對(duì)這些視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行任何處理，就傳輸這些視頻數(shù)據(jù)則需要占用大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬，并且存儲(chǔ)這些視頻數(shù)據(jù)所需的存儲(chǔ)空間也就越大，這樣，無(wú)論是進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸還是進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，所耗費(fèi)的成本都很高。因此在現(xiàn)有技術(shù)中，提出了如下這種方法，該方法通過(guò)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮編碼，然后將壓縮編碼后的視頻文件進(jìn)行傳輸，進(jìn)而降低視頻數(shù)據(jù)傳輸時(shí)所占用的網(wǎng)絡(luò)帶寬，減小成本。雖然，此方法在一定程度上減小了傳輸時(shí)所占用的網(wǎng)絡(luò)帶寬，然而，由于這種方法仍然采用傳統(tǒng)的視頻編碼方法對(duì)視頻數(shù)據(jù)整體進(jìn)行編碼，然后將編碼后的數(shù)據(jù)傳輸出去，因此在視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量較多，尺寸較大時(shí)仍然會(huì)占用較大的網(wǎng)絡(luò)帶寬。因此，亟需提出一種方案，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量較多或尺寸較大的情況下，能夠有效地降低視頻數(shù)據(jù)量，緩解傳輸時(shí)網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題之一是需要提供一種視頻編碼裝置，其在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量較多或尺寸較大的情況下，能夠有效地降低視頻數(shù)據(jù)量，緩解傳輸時(shí)網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制。為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)的實(shí)施例首先提供了一種視頻編碼裝置，包括：視頻采集單元，其用于采集視頻圖像；處理單元，其用于對(duì)所述視頻圖像中的背景圖像進(jìn)行壓縮編碼得到視頻壓縮數(shù)據(jù)，以及對(duì)所述視頻圖像中的前景運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理得到前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)傳輸單元，其用于傳輸所述視頻壓縮數(shù)據(jù)和所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)，其中，所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)了視頻結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，所述處理單元還用于對(duì)視頻圖像進(jìn)行背景建模，并基于建立的背景模型來(lái)檢測(cè)所述前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，以分離當(dāng)前幀視頻圖像中的背景圖像和前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在一個(gè)實(shí)施例中，所述數(shù)據(jù)傳輸單元間隔設(shè)定時(shí)間段傳輸對(duì)應(yīng)背景圖像的視頻壓縮數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)傳輸對(duì)應(yīng)前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，所述處理單元在對(duì)所述視頻圖像中的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理時(shí)，采用的結(jié)構(gòu)化算法包括不設(shè)定目標(biāo)類型的結(jié)構(gòu)化算法和設(shè)定類型目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化算法。根據(jù)本發(fā)明另一方面，還提供了一種視頻解碼裝置，包括：數(shù)據(jù)接收單元，其用于接收視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)；處理單元，其用于對(duì)視頻壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。在一個(gè)實(shí)施例中，還包括：存儲(chǔ)單元，其用于存儲(chǔ)圖像，所述處理單元進(jìn)一步根據(jù)所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的信息從所述存儲(chǔ)單元中選擇對(duì)應(yīng)的前景目標(biāo)圖像作為前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的解讀。在一個(gè)實(shí)施例中，所述處理單元，根據(jù)所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的信息，利用顯示繪圖技術(shù)在解碼后的背景圖像上疊加繪制所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)所描述的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的解讀。在一個(gè)實(shí)施例中，還包括：視頻顯示單元，其用于對(duì)解碼后得到的背景圖像和解讀后的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行合成顯示。根據(jù)本發(fā)明另一方面，還提供了一種視頻傳輸顯示系統(tǒng)，包括：如上所述的視頻編碼裝置，以及如上所述的視頻解碼裝置。根據(jù)本發(fā)明另一方面，還提供了一種視頻編碼方法，包括：采集待傳輸?shù)囊曨l圖像；對(duì)所述視頻圖像中的背景圖像進(jìn)行壓縮編碼得到視頻壓縮數(shù)據(jù)，以及對(duì)所述視頻圖像中的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理得到前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)；傳輸所述視頻壓縮數(shù)據(jù)和所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)，其中，所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)了視頻結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，還包括：對(duì)視頻圖像進(jìn)行背景建模，并基于建立的背景 模型來(lái)檢測(cè)所述前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，以分離當(dāng)前幀視頻圖像中的背景圖像和前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在一個(gè)實(shí)施例中，間隔設(shè)定時(shí)間段傳輸對(duì)應(yīng)背景圖像的視頻壓縮數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)傳輸對(duì)應(yīng)前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)所述視頻圖像中的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理時(shí)，采用的結(jié)構(gòu)化算法包括不設(shè)定目標(biāo)類型的結(jié)構(gòu)化算法和設(shè)定類型目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化算法。根據(jù)本發(fā)明另一方面，還提供了一種視頻解碼方法，包括：接收視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)；對(duì)視頻壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀；對(duì)解碼后得到的背景圖像和解讀后的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行合成顯示。在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)解碼后得到的背景圖像和解讀后的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行合成顯示的步驟中，進(jìn)一步包括：根據(jù)所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的信息從預(yù)先存儲(chǔ)的圖像中選擇對(duì)應(yīng)的前景目標(biāo)圖像作為前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，將該前景目標(biāo)圖像與解碼后的背景圖像進(jìn)行合成顯示。在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)解碼后得到的背景圖像和解讀后的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行合成顯示的步驟中，進(jìn)一步包括：根據(jù)所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的信息，利用顯示繪圖技術(shù)在解碼后的背景圖像上疊加繪制所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)所描述的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明另一方面，還提供了一種用于高速公路的視頻編碼方法，包括：采集高速公路上的視頻圖像；根據(jù)背景模型將一幀視頻圖像分離成包含靜止場(chǎng)景的背景圖像以及包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)車輛的前景圖像；將背景圖像壓縮編碼成數(shù)字陣列模式的視頻壓縮數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)車輛的前景圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理得到的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)，其中，所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)了視頻結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)；將視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行混合得到帶有元數(shù)據(jù)的視頻數(shù)據(jù)混合流，并將該混合流進(jìn)行傳輸。在一個(gè)實(shí)施例中，所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)至少包括：車輛類型、車輛顏色、車輛品牌、車輛型號(hào)、車牌號(hào)、前景目標(biāo)在該幀視頻圖像中的位置、該幀視頻圖像的時(shí)間。根據(jù)本發(fā)明另一方面，還提供了一種用于高速公路的視頻解碼方法，包括：解析帶有元數(shù)據(jù)的視頻數(shù)據(jù)混合流得到視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)；對(duì)視頻 壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼得到背景圖像，對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀得到前景圖像；根據(jù)元數(shù)據(jù)中的位置信息和時(shí)間信息，將前景圖像疊加到背景圖像的對(duì)應(yīng)位置上，進(jìn)行合成顯示，重新復(fù)原所采集到的視頻圖像。在一個(gè)實(shí)施例中，在對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀得到前景圖像的步驟中，包括：根據(jù)所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的信息選擇對(duì)應(yīng)的前景目標(biāo)圖像作為前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，或者，根據(jù)所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)的信息，利用顯示繪圖技術(shù)在解碼后的背景圖像上疊加繪制所述前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)所描述的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，上述方案中的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例可以具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果。本發(fā)明的方法是一種基于前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(或稱前景目標(biāo))結(jié)構(gòu)化的視頻傳輸方法，其主要應(yīng)用在對(duì)固定場(chǎng)景以及場(chǎng)景中的整體狀況進(jìn)行視頻監(jiān)控的情況中，例如監(jiān)控高速公路的道路流量情況。通過(guò)對(duì)視頻圖像中的背景進(jìn)行壓縮編碼，并對(duì)前景目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，然后將處理后的視頻壓縮數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，進(jìn)而能夠有效降低數(shù)據(jù)流量，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬等。本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書(shū)中闡述，并且，部分地從說(shuō)明書(shū)中變得顯而易見(jiàn)，或者通過(guò)實(shí)施本發(fā)明的技術(shù)方案而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過(guò)在說(shuō)明書(shū)、權(quán)利要求書(shū)以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)和/或流程來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。附圖說(shuō)明附圖用來(lái)提供對(duì)本申請(qǐng)的技術(shù)方案或現(xiàn)有技術(shù)的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說(shuō)明書(shū)的一部分。其中，表達(dá)本申請(qǐng)實(shí)施例的附圖與本申請(qǐng)的實(shí)施例一起用于解釋本申請(qǐng)的技術(shù)方案，但并不構(gòu)成對(duì)本申請(qǐng)技術(shù)方案的限制。圖1為本發(fā)明實(shí)施例的視頻編碼裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖2為本發(fā)明實(shí)施例的視頻編碼方法的流程示意圖。圖3為本發(fā)明實(shí)施例的進(jìn)行前景檢測(cè)處理的流程示意圖。圖4為本發(fā)明實(shí)施例的進(jìn)行圖塊標(biāo)記處理的流程示意圖。圖5為本發(fā)明實(shí)施例的跟蹤過(guò)程的流程示意圖。圖6為本發(fā)明實(shí)施例的進(jìn)行大小歸一化處理的流程示意圖。圖7為本發(fā)明實(shí)施例的輪廓掃描線示意圖。圖8為本發(fā)明實(shí)施例的視頻解碼裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖9(a)-(c)為對(duì)一視頻圖像進(jìn)行合成的說(shuō)明圖。圖10為本發(fā)明實(shí)施例的視頻解碼方法的流程示意圖。圖11(a)-(f)為對(duì)一視頻圖像進(jìn)行傳輸和顯示的說(shuō)明圖。具體實(shí)施方式以下將結(jié)合附圖及實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施方式，借此對(duì)本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來(lái)解決技術(shù)問(wèn)題，并達(dá)成相應(yīng)技術(shù)效果的實(shí)現(xiàn)過(guò)程能充分理解并據(jù)以實(shí)施。本申請(qǐng)實(shí)施例以及實(shí)施例中的各個(gè)特征，在不相沖突前提下可以相互結(jié)合，所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。另外，附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行。并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。下面對(duì)本發(fā)明所涉及到的用語(yǔ)進(jìn)行說(shuō)明。“背景”是指視頻圖像中相對(duì)于運(yùn)動(dòng)前景在一定時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定的像素區(qū)域?！扒熬啊笔侵敢曨l圖像中相對(duì)于運(yùn)動(dòng)背景發(fā)生了一定變化的像素區(qū)域?！敖Y(jié)構(gòu)化”是指將離散的數(shù)字圖像陣列，通過(guò)視頻內(nèi)容分析處理提取其中存在的語(yǔ)義信息(如：針對(duì)一幀圖像的結(jié)構(gòu)化描述，“圖像中有一輛紅色的轎車”)。“元數(shù)據(jù)”是指存儲(chǔ)了視頻結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù)。在本發(fā)明實(shí)施例中，所傳輸?shù)囊曨l數(shù)據(jù)可以是視頻、靜態(tài)圖像或動(dòng)畫，或上述數(shù)據(jù)的組合，不做限定。本發(fā)明的視頻傳輸方法是一種基于前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)結(jié)構(gòu)化的視頻傳輸方法，其主要應(yīng)用在對(duì)固定場(chǎng)景以及場(chǎng)景中的整體狀況進(jìn)行視頻監(jiān)控的情況中，例如監(jiān)控高速公路的道路流量情況。通過(guò)對(duì)視頻圖像中的背景圖像進(jìn)行壓縮編碼，并對(duì)前景目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，然后將處理后得到的視頻壓縮編碼和元數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，進(jìn)而能夠有效降低數(shù)據(jù)流量，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬等。(實(shí)施例一)圖1為本發(fā)明實(shí)施例的視頻編碼裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。本實(shí)施例的視頻編碼裝置101可以將視頻數(shù)據(jù)通過(guò)有線或無(wú)線的方式傳輸出去。該裝置101包括：視頻采集單元101a、處理單元101b和數(shù)據(jù)傳輸單元101c。視頻采集單元101a用于采集待傳輸?shù)囊曨l圖像。處理單元101b對(duì)待傳輸?shù)囊曨l圖像中的背景圖像進(jìn)行壓縮編碼得到視頻壓縮數(shù)據(jù)，并對(duì)該視頻圖像中的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(或稱前景目標(biāo))進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理得到前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)傳輸單元101c傳輸視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。視頻采集單元101a例如可以為視頻采集卡，其主要是將視頻監(jiān)控裝置例如模擬攝像機(jī)、錄像機(jī)等輸出的模擬視頻通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)字信息，以作為可編輯處理的數(shù)字視頻文件保存下來(lái)。為了對(duì)視頻圖像中的背景圖像和前景目標(biāo)分別進(jìn)行處理，處理單元101b對(duì)視頻圖像進(jìn)行背景建模，并基于建立的背景模型來(lái)檢測(cè)前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，以分離當(dāng)前幀視頻圖像中的背景圖像和前景目標(biāo)。需要說(shuō)明的是，背景與前景都是相對(duì)的概念，以高速公路為例，在人們關(guān)注高速公路上來(lái)來(lái)往往的汽車時(shí)，則這些車輛是前景，而路面以及周圍的環(huán)境是背景；在人們關(guān)注闖入高速公路的行人時(shí)，則闖入者是前景，而包括汽車之類的其他東西又成了背景。而且，檢測(cè)前景目標(biāo)是進(jìn)行目標(biāo)分析的基礎(chǔ)，前景目標(biāo)檢測(cè)的常用方法是背景相減法，而背景相減法的關(guān)鍵是如何從視頻序列中建立背景模型。針對(duì)不同的應(yīng)用環(huán)境，已提出多種背景建模方法，常用的如基于單高斯模型的方法、基于混合高斯模型的方法、基于統(tǒng)計(jì)的背景建模方法、基于碼本的建模方法等。在本實(shí)施例中，處理單元101b優(yōu)選使用基于碼本的建模方法，它建模的基本思想是，先根據(jù)視頻序列產(chǎn)生最初的碼本，借助碼字中的一個(gè)參數(shù)“最長(zhǎng)未出現(xiàn)時(shí)間”進(jìn)行時(shí)域?yàn)V波處理。這樣做的目的是濾除碼本中可能代表前景圖像的那些碼字。最后再經(jīng)過(guò)空域?yàn)V波，將上一步錯(cuò)誤刪除的代表較少出現(xiàn)的背景狀態(tài)的碼字恢復(fù)到碼本中，通過(guò)上述方法即可建立背景模型。在處理單元101b建立好背景模型后，基于背景模型進(jìn)行前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，即從當(dāng)前幀視頻圖像中將運(yùn)動(dòng)的前景目標(biāo)從背景圖像中提取出來(lái)。由于在本實(shí)施例中視頻監(jiān)控裝置，例如模擬攝像機(jī)在整個(gè)監(jiān)視過(guò)程中不發(fā)生移動(dòng)，因此優(yōu)選地處理單元101b采用背景差分法來(lái)檢測(cè)前景目標(biāo)。具體地，處理單元101b將當(dāng)前幀視頻圖像與背景模型相減，如果像素插值大于某一閾值，則判斷此像素屬于前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，否則屬于背景圖像。利用當(dāng)前幀視頻圖像與背 景模型的差分來(lái)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域，一般能夠提供比較完整的特征數(shù)據(jù)，而且這種方法操作簡(jiǎn)單，在固定背景下能夠完整、精確地分割出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。容易理解，對(duì)于攝像機(jī)在監(jiān)視過(guò)程中發(fā)生了移動(dòng)，如平動(dòng)、旋轉(zhuǎn)或多自由度運(yùn)動(dòng)等的情況下，則可采用動(dòng)態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，例如匹配法、光流法或全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)法等，在此不再贅述。一般情況下，得到的前景目標(biāo)會(huì)包含很多噪聲，因此處理單元101b還可以通過(guò)對(duì)前景圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算及閉運(yùn)算，然后再丟棄比較小的輪廓，進(jìn)而消除噪聲。處理單元101b通過(guò)上述操作就能夠?qū)?dāng)前幀視頻圖像的背景圖像和前景目標(biāo)很好地分割開(kāi)。在此之后，處理單元101b對(duì)視頻中的背景圖像進(jìn)行壓縮編碼，并對(duì)視頻中的前景目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。關(guān)于對(duì)背景圖像進(jìn)行壓縮編碼的方法可以采用哈夫曼編碼、預(yù)測(cè)編碼、變換編碼等，由于現(xiàn)有技術(shù)較為成熟，因而在此不再贅述。通過(guò)對(duì)背景圖像進(jìn)行壓縮編碼能夠去除多余數(shù)據(jù)減少表示數(shù)字圖像時(shí)需要的數(shù)據(jù)量，便于圖像的存儲(chǔ)和傳輸，減小了存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。另一方面，處理單元101b還需要對(duì)視頻中的前景目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理得到前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。需要說(shuō)明的是，元數(shù)據(jù)并非是大量的視頻數(shù)據(jù)，而是對(duì)視頻中的前景目標(biāo)進(jìn)行語(yǔ)義化描述的信息。比如前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是道路上的一輛轎車，對(duì)此目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化獲得的元數(shù)據(jù)可以如下表所示。語(yǔ)義描述目標(biāo)位置相對(duì)于視頻圖像的位置目標(biāo)類型視頻目標(biāo)的類型，可分為人，車等類型。目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)間年月日時(shí)分秒毫秒等全局時(shí)間目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向，如東、西、南、北等車型車輛類型，例如轎車、客車等車身顏色車輛的顏色，例如紅色、白色等車輛品牌車輛的品牌，例如中華、寶馬等車輛子品牌車輛的子品牌，例如中華駿捷等車牌號(hào)碼車牌號(hào)碼，由字母、數(shù)字、漢字組成…………需要說(shuō)明的是，對(duì)前景目標(biāo)能進(jìn)行什么程度的結(jié)構(gòu)化，獲得多少元數(shù)據(jù)，取決于視頻環(huán)境，視頻分辨率，清晰度，結(jié)構(gòu)化分析的算法等多方面因素。對(duì)視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的算法本身、以及元數(shù)據(jù)的具體定義并非本方案關(guān)注的重點(diǎn)，可以使用任何能獲取上述類型元數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化算法。在處理單元101b對(duì)背景圖像進(jìn)行壓縮編碼處理的基礎(chǔ)上，又對(duì)相比背景圖像來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)量較大的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化處理，這樣，由于處理得到的元數(shù)據(jù)并非視頻數(shù)據(jù)，而是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義信息，可以用文本或者設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以二進(jìn)制數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行傳輸，因此相比現(xiàn)有的使用視頻編碼技術(shù)來(lái)壓縮整個(gè)視頻圖像說(shuō)，數(shù)據(jù)量被大大的降低，能夠進(jìn)一步降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗。視頻傳輸裝置101的數(shù)據(jù)傳輸單元101c對(duì)視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸。在傳輸模式上可以將上述壓縮編碼后的視頻壓縮數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)混合成新的視頻數(shù)據(jù)，然后通過(guò)無(wú)線或有線的方式將新的視頻數(shù)據(jù)傳輸出去?；蛘撸瑪?shù)據(jù)傳輸單元101c通過(guò)無(wú)線或有線的方式直接將上述壓縮編碼后的視頻壓縮數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)作為獨(dú)立的兩種數(shù)據(jù)分別進(jìn)行傳輸。需要說(shuō)明的是，在傳輸模式為第二種時(shí)，即作為獨(dú)立數(shù)據(jù)分別傳輸時(shí)，由于本實(shí)施例的視頻場(chǎng)景固定不變，因此視頻壓縮數(shù)據(jù)只需要傳輸一次或者隔設(shè)定時(shí)間段傳輸一次即可。而前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在不同的幀圖像中或多或少都會(huì)存在差異，因此前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)需要被實(shí)時(shí)進(jìn)行傳輸。由于不需要實(shí)時(shí)對(duì)每幀視頻圖像的背景圖像進(jìn)行壓縮編碼和傳輸，因此不僅降低了處理單元的數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)，還能夠降低數(shù)據(jù)傳輸所占用的網(wǎng)絡(luò)資源。另外，本實(shí)施例的視頻傳輸裝置101還可以包括存儲(chǔ)單元，該存儲(chǔ)單元對(duì)背景視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，待需要傳輸時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸單元101c從該存儲(chǔ)單元取出即可。此處不對(duì)該存儲(chǔ)單元的具體類型進(jìn)行限定。圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例的視頻編碼方法的流程，該方法可以在上述裝置中執(zhí)行，方法包括如下步驟。在步驟S210中，視頻采集單元101a采集待傳輸?shù)囊曨l圖像。在步驟S220中，處理單元101b對(duì)待傳輸?shù)囊曨l圖像中的背景圖像進(jìn)行壓縮編碼得到視頻壓縮數(shù)據(jù)，并對(duì)該視頻圖像中的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(或稱前景目標(biāo))進(jìn) 行結(jié)構(gòu)化處理得到前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。下面以不設(shè)定目標(biāo)類型的結(jié)構(gòu)化算法為例，詳細(xì)說(shuō)明處理單元101b獲得目標(biāo)類型的元數(shù)據(jù)的處理流程。首先，處理單元101b進(jìn)行前景檢測(cè)。前景檢測(cè)是指確定當(dāng)前輸入圖像中的前景點(diǎn)(背景中發(fā)生運(yùn)動(dòng)的像素點(diǎn))，要確定像素點(diǎn)是否存在運(yùn)動(dòng)，需要計(jì)算當(dāng)前輸入像素點(diǎn)與背景圖像像素點(diǎn)之間的差異，當(dāng)差異超過(guò)設(shè)定的范圍以后，則認(rèn)為該點(diǎn)為前景點(diǎn)。具體地，設(shè)當(dāng)前像素點(diǎn)為X，則：F(x)=0,if(x-b(x))<T1,if(x-b(x))>=T]]>x表示像素點(diǎn)X的像素值，b(x)表示像素點(diǎn)X對(duì)應(yīng)背景圖像的像素值，T表示設(shè)定閾值，若結(jié)果為1則表示該像素點(diǎn)X為前景點(diǎn)。通過(guò)判斷輸入圖像中每個(gè)像素點(diǎn)與其對(duì)應(yīng)的背景像素之間的差異，我們可以確定輸入圖像中哪些點(diǎn)屬于前景點(diǎn)，哪些點(diǎn)屬于靜止不動(dòng)的背景點(diǎn)。背景圖像是通過(guò)維護(hù)一個(gè)結(jié)合多種圖像信息的背景模型來(lái)獲取，它可以吸收環(huán)境中的光照變化，可以濾除例如雨雪等帶來(lái)的干擾。前景檢測(cè)結(jié)果如圖3所示，其中前景圖中白色點(diǎn)表示前景點(diǎn)，黑色點(diǎn)表示背景點(diǎn)。然后，處理單元101b進(jìn)行前景點(diǎn)團(tuán)塊標(biāo)記處理。前景檢測(cè)環(huán)節(jié)只能確定輸入圖像中像素點(diǎn)是否為前景點(diǎn)(運(yùn)動(dòng)點(diǎn))，并未定義各個(gè)前景點(diǎn)的歸屬。通常運(yùn)動(dòng)目標(biāo)所對(duì)應(yīng)的前景點(diǎn)在空間上是連續(xù)的，在圖像中表現(xiàn)為一個(gè)前景團(tuán)塊，這些團(tuán)塊的輪廓通常是閉合的。團(tuán)塊標(biāo)記可以看作是一個(gè)輪廓搜索以及輪廓跟蹤的過(guò)程，每一個(gè)團(tuán)塊對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的輪廓，通過(guò)尋找這些輪廓可以標(biāo)記前景圖像中的各個(gè)前景團(tuán)塊。團(tuán)塊標(biāo)記結(jié)果如圖4所示，得到了團(tuán)塊1～5這五個(gè)團(tuán)塊。接下來(lái)，處理單元101b進(jìn)行目標(biāo)跟蹤及提取處理。在實(shí)際應(yīng)用中，不是所有的前景團(tuán)塊都為智能視頻分析所關(guān)注的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在很多情況下，監(jiān)控場(chǎng)景中的背景擾動(dòng)都在前景檢測(cè)輸出中生成前景團(tuán)塊，如果不把這一部分虛假目標(biāo)過(guò)濾，將會(huì)產(chǎn)生大量的虛假告警信息。判斷一個(gè)前景團(tuán)塊是否為真實(shí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，通常可以按照如下方式進(jìn)行。對(duì)生成的前景團(tuán)塊進(jìn)行跟蹤，記錄團(tuán)塊的運(yùn)動(dòng)軌跡。如果團(tuán)塊對(duì)應(yīng)的是一個(gè) 真實(shí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則應(yīng)滿足：1、軌跡的長(zhǎng)度應(yīng)符合要求，過(guò)短的軌跡表示它是背景中短時(shí)擾動(dòng)。2、團(tuán)塊的運(yùn)動(dòng)軌跡應(yīng)符合正常運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性，軌跡應(yīng)是規(guī)律的，而不應(yīng)是雜亂的。3、團(tuán)塊的運(yùn)動(dòng)速度不應(yīng)過(guò)大。在對(duì)前景團(tuán)塊進(jìn)行干擾過(guò)濾后，開(kāi)始對(duì)它進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，跟蹤前需對(duì)目標(biāo)進(jìn)行初始化，初始化步驟包括如下：保存團(tuán)塊的前15幀軌跡信息(目標(biāo)在各個(gè)時(shí)間點(diǎn)中的位置信息)，更新目標(biāo)對(duì)應(yīng)的Kalman濾波器。統(tǒng)計(jì)團(tuán)塊在當(dāng)前圖像區(qū)域內(nèi)的YUV彩色直方圖，保存該直方圖為目標(biāo)的特征模板。通過(guò)團(tuán)塊檢測(cè)及軌跡分析，我們?cè)谝曨l圖像中定義了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，目標(biāo)跟蹤的目的是為了建立目標(biāo)在時(shí)序上的位置對(duì)應(yīng)關(guān)系(軌跡)。確定目標(biāo)在當(dāng)前圖像中的位置的過(guò)程描述如下：利用目標(biāo)對(duì)應(yīng)的kalman濾波器，進(jìn)行目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)位置預(yù)測(cè)。Kalman濾波器中保存了目標(biāo)的速度，方向信息，可以預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)位置：state_post＝T×state_prestate_post=xy,T=10100.50010000.5001010000101000010000001,state_pre=x′y′vx′vy′ax′ay′]]>state_post表示當(dāng)前預(yù)測(cè)位置，T表示kalman轉(zhuǎn)換矩陣，state_pre表示kalman濾波器上一時(shí)刻目標(biāo)坐標(biāo)，速度，加速度修正值在目標(biāo)的預(yù)測(cè)位置上，進(jìn)行MeanShift目標(biāo)跟蹤，跟蹤過(guò)程流程如圖5所示。在MeanShift跟蹤的最終位置上，搜索前景團(tuán)塊。如果該位置不存在前景團(tuán)塊，則跟蹤失敗。如果存在前景團(tuán)塊，則用該團(tuán)塊的大小及中心點(diǎn)位置作為目標(biāo)跟蹤的結(jié)果。利用目標(biāo)跟蹤的結(jié)果位置信息修正kalman濾波器各參數(shù)及state_pre。統(tǒng)計(jì)目標(biāo)當(dāng)前所處范圍內(nèi)的YUV彩色直方圖，利用它對(duì)目標(biāo)特征模板進(jìn)行更新,更新目 標(biāo)的大小。在跟蹤的結(jié)果位置上，在目標(biāo)大小限定的范圍內(nèi)，提取前景圖像，它代表目標(biāo)的位置及形狀信息。其中YUV彩色直方圖表示的是圖像中各YUV值在圖像中出現(xiàn)的概率，假設(shè)有YUV值(y,u,v)，則它在圖像中出現(xiàn)的概率P(y,u,v)為：P(y,u,v)=Σx=0x=NΣy=0y=MI(YUV(x,y))/(M×N)]]>其中I(YUV(x,y))=0,ifYUV(x,y)≠(y,u,v)1,ifYUV(x,y)=(y,u,v)]]>YUV(x,y)表示圖像在位置(x,y)上的YUV值M與N分別表示圖像的高度與寬度表示圖像中各YUV值概率一共需要256x256x256＝16777216個(gè)存儲(chǔ)位置，需要大量的存儲(chǔ)空間。考慮到Y(jié)UV空間中各個(gè)分量的獨(dú)立性，在這里我們對(duì)彩色直方圖進(jìn)行一個(gè)近似的描述：P(y,u,v)＝P(y)*P(u)*P(v)P(y)=Σx=0x=NΣy=0y=MI(Y(x,y))/(M×N)]]>其中I(Y(x,y))=0,ifY(x,y)≠y1,ifY(x,y)=y]]>P(u)=Σx=0x=NΣy=0y=MI(U(x,y))/(M×N)]]>其中I(U(x,y))=0,ifU(x,y)≠u1,ifU(x,y)=u]]>U(x,y)表示圖像在位置(x,y)上的U分量值P(v)=Σx=0x=NΣy=0y=MI(V(x,y))/(M×N)]]>其中I(V(x,y))=0,ifV(x,y)≠v1,ifV(x,y)=v]]>V(x,y)表示圖像在位置(x,y)上的V分量值M與N分別表示圖像的高度與寬度由此我們對(duì)彩色直方圖進(jìn)行了壓縮，描述一個(gè)彩色直方圖只需要 256+256+256＝768個(gè)存儲(chǔ)位置。目標(biāo)的顏色直方圖是利用聯(lián)合概率分布計(jì)算得到的壓縮直方圖，比傳統(tǒng)的顏色直方圖占用更少的內(nèi)存空間，運(yùn)算過(guò)程中涉及的數(shù)據(jù)量大大降低。接著，處理單元101b進(jìn)行目標(biāo)的大小歸一化處理。經(jīng)過(guò)目標(biāo)提取以及跟蹤后得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，大小會(huì)存在較大的差異，我們需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行大小歸一化處理，將目標(biāo)圖像統(tǒng)一寬40像素，高40像素的目標(biāo)模板。圖像縮放過(guò)程中，為保留目標(biāo)的寬高比例，采用一種特殊的縮放方法：根據(jù)目標(biāo)的寬高比例，寬度與高度方向分別采用不同的縮放因子，保證大小歸一化前后目標(biāo)寬高比例的一致性。假設(shè)當(dāng)前有目標(biāo)，寬高分別為w,h，按照以下方式進(jìn)行大小歸一化處理：scale_w＝40/wif(w＞h)scale_h＝40/wscale_w＝40/hif(w＜＝h)scale_h＝40/hscale_w,scale_h分別表示寬度與高度方向上的縮放比例經(jīng)過(guò)大小歸一化處理后的結(jié)果可參見(jiàn)圖6。接下來(lái)，處理單元101b進(jìn)行目標(biāo)的輪廓特征提取處理。從大小歸一化的目標(biāo)外接矩形框左上角開(kāi)始，沿逆時(shí)針?lè)较颍诰匦芜吀鼽c(diǎn)做垂直于矩形邊的輪廓掃描線，記錄掃描線從矩形邊界到目標(biāo)輪廓之間的距離，將這些距離作為目標(biāo)的輪廓特征值，一共可以統(tǒng)計(jì)40+40+40+40＝120個(gè)特征值。在實(shí)際應(yīng)用中，為減少特征數(shù)據(jù)的數(shù)量，可以每4個(gè)點(diǎn)保存一個(gè)特征值(4根輪廓掃描線長(zhǎng)度的平均值)。這樣不僅可以大大地減少數(shù)據(jù)量，而且可以濾除一些圖像噪聲點(diǎn)與特征數(shù)據(jù)的影響。圖7為輪廓掃描線示意圖，白線表示目標(biāo)外接矩形框?qū)?yīng)點(diǎn)的輪廓掃描線。最后，處理單元101b利用SVM分類器進(jìn)行分類運(yùn)算。將提取的輪廓特征進(jìn)行數(shù)值歸一化處理，將各特征值縮放至0-1之間，將特征值輸入到實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練好的SVM分類器進(jìn)行分類運(yùn)算，根據(jù)分類器輸出的結(jié)果確定目標(biāo)的類型。需要說(shuō)明的，除了上述的不設(shè)定目標(biāo)類型結(jié)構(gòu)化算法以外，根據(jù)具體的應(yīng)用還包括如下設(shè)定類型目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化算法：車輛目標(biāo)結(jié)構(gòu)化算法(包括車牌號(hào)碼識(shí) 別、車身顏色分類、車輛子品牌識(shí)別等)，人員目標(biāo)結(jié)構(gòu)化算法(包括身高、年齡段、性別、是否戴眼鏡、衣著顏色等)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)結(jié)構(gòu)化算法(包括目標(biāo)類型、運(yùn)動(dòng)速度、運(yùn)動(dòng)方向、位置等結(jié)構(gòu)化算法)。在步驟S230中，數(shù)據(jù)傳輸單元101c傳輸視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。綜上所述，本實(shí)施例的視頻傳輸裝置101在對(duì)視頻圖像傳輸之前，分別對(duì)圖像中的背景圖像和前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行處理，即對(duì)背景圖像進(jìn)行壓縮編碼得到視頻壓縮數(shù)據(jù)，對(duì)前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理得到前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。由于元數(shù)據(jù)并非視頻數(shù)據(jù)，而是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義信息，可以用文本或者設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以二進(jìn)制數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行傳輸，因此能夠大大的降低視頻數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步的降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗。(實(shí)施例二)圖8為本發(fā)明實(shí)施例的視頻解碼裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。本實(shí)施例的視頻解碼裝置201可以將視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼和圖像顯示。該裝置201包括：視頻顯示單元201a、處理單元201b和數(shù)據(jù)接收單元201c。數(shù)據(jù)接收單元201c通過(guò)有線或無(wú)線的方式來(lái)接收來(lái)自數(shù)據(jù)傳輸單元101c傳輸?shù)囊曨l壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。處理單元201b對(duì)視頻壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。視頻顯示單元201a對(duì)解碼后得到的背景圖像和解讀后的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行合成顯示。處理單元201b對(duì)背景視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼得到背景圖像，視頻顯示單元201a對(duì)解碼得到的背景圖像進(jìn)行顯示。需要說(shuō)明的是，處理單元201b所使用的解碼方法與對(duì)背景圖像進(jìn)行編碼的方法相對(duì)應(yīng)，具體涉及的解碼過(guò)程和解碼算法在此不再贅述。處理單元201b對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀得到前景圖像。對(duì)于處理單元201b如何解讀前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)，本實(shí)施例給出以下兩種方法。在方法1中，該裝置201還包括存儲(chǔ)單元201d，該存儲(chǔ)單元201d事先預(yù)存各種類型的前景目標(biāo)圖片，例如，若監(jiān)控高速公路上的車輛，那么存儲(chǔ)單元201d中可以存儲(chǔ)大量不同顏色、不同型號(hào)、不同品牌的車輛的圖片。在處理單元201b對(duì)接收到的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀分析時(shí)，根據(jù)元數(shù)據(jù)中提供的信息，可以從該存儲(chǔ)單元201d的預(yù)存圖片中找出符合或最接近元數(shù)據(jù)描述的前景目標(biāo)圖片， 將該前景目標(biāo)圖片作為前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。視頻顯示單元201a根據(jù)元數(shù)據(jù)描述的目標(biāo)位置以及目標(biāo)出現(xiàn)的時(shí)間，把前景目標(biāo)圖片疊加至已解碼并顯示的背景圖像上，實(shí)現(xiàn)背景圖像與前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的合成顯示。例如，圖9(a)為背景圖像，假設(shè)在元數(shù)據(jù)中描述了某時(shí)刻，某矩形區(qū)域，有一輛黑色小型汽車，品牌為大眾，子品牌為途安，運(yùn)動(dòng)方向?yàn)樽笊?5度。根據(jù)上述元數(shù)據(jù)的描述，在預(yù)存圖片中找到了對(duì)應(yīng)的圖片(圖9(b))，其最接近元數(shù)據(jù)中所描述的運(yùn)動(dòng)前景。然后把該圖9(b)的車輛圖片疊加至背景圖像，獲得圖9(c)所示的效果圖。雖然此種方法所獲得的前景目標(biāo)圖片與實(shí)際前景目標(biāo)存在一定差異，但是該方法能夠快速地對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，數(shù)據(jù)處理速度較快。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)無(wú)需十分清楚的情況下，例如監(jiān)控汽車流量，能夠很快地得到所需要的結(jié)果?；蛘撸诜椒?中，視頻顯示裝置201的處理單元201b對(duì)接收到的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，根據(jù)元數(shù)據(jù)中提供的信息，使用顯示繪圖技術(shù)，直接在已解碼并顯示的背景圖像上疊加繪制元數(shù)據(jù)所描述的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)背景圖像和前景圖像的合成顯示。此種方法無(wú)需存儲(chǔ)大量的目標(biāo)圖片，雖然數(shù)據(jù)處理速度相較方法1來(lái)說(shuō)慢一些，但是所得到的目標(biāo)圖片較為精確，能夠準(zhǔn)確地恢復(fù)出原始視頻圖像。在顯示繪圖技術(shù)中，包括了DirectDraw，Direct3D，OpenGL等技術(shù)，在實(shí)際的操作中，就如影視特效一樣，是可以繪制出較為貼近真實(shí)物體的2D/3D圖像。圖10示出了本發(fā)明實(shí)施例的視頻解碼方法的流程。該方法可以在上述裝置中執(zhí)行，方法包括如下步驟。在步驟S410中，數(shù)據(jù)接收單元201c接收視頻壓縮數(shù)據(jù)和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。在步驟S420中，處理單元201b對(duì)視頻壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。在步驟S430中，數(shù)據(jù)傳輸單元201a對(duì)解碼后得到的背景圖像和解讀后的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行合成顯示。(示例)圖11(a)-(f)為對(duì)一視頻圖像進(jìn)行傳輸和顯示的說(shuō)明圖。下面用該系列附圖來(lái)描述如何對(duì)一視頻圖像進(jìn)行傳輸和顯示。如圖11(a)所示，該圖像是在攝像機(jī)監(jiān)控高速公路道路流量情況時(shí)所獲取的一系列圖像的其中一幀，監(jiān)控高速公路道路流量情況主要是關(guān)注道路上有多少車，分別是什么車型等信息。該圖11(a)的視頻圖像包含了靜止場(chǎng)景(如樹(shù)木、建筑物等)以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(例如小型客車和大型客車等)。根據(jù)背景模型將該幀視頻圖像分離成僅包含靜止場(chǎng)景的背景圖像(如圖11(b)的上圖)以及僅包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)小型客車和大型客車的前景圖像(如圖11(b)的下圖)。如圖11(c)所示，將背景圖像壓縮編碼成數(shù)字陣列模式的視頻壓縮數(shù)據(jù)。然后，分別對(duì)小型客車圖像和大型客車圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理(參見(jiàn)圖11(d))。在本應(yīng)用場(chǎng)景中，前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)至少包括：車輛類型、車輛顏色、車輛品牌、車輛型號(hào)、車牌號(hào)、前景目標(biāo)在該幀視頻圖像中的位置、該幀視頻圖像的時(shí)間。對(duì)于小型客車圖像，結(jié)構(gòu)化處理后得到的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)為：車型：小型客車；顏色：紅色；品牌：奧迪；型號(hào)：A4；車牌：xxxxx；位置：xxxxx；時(shí)間：xxxxxx。對(duì)于大型客車圖像，結(jié)構(gòu)化處理后得到的前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)為：車型：大型客車；顏色：紅色；品牌：宇通；型號(hào)：xx；車牌：xxxxx；位置：xxxxx；時(shí)間：xxxxxx。然后，參見(jiàn)圖11(e)，將視頻壓縮數(shù)據(jù)A和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)B+C進(jìn)行混合得到帶有元數(shù)據(jù)的視頻數(shù)據(jù)混合流D，并將該混合流D進(jìn)行傳輸或存儲(chǔ)。最后，如圖11(f)所示，將帶有元數(shù)據(jù)的視頻數(shù)據(jù)混合流D進(jìn)行解析得到視頻壓縮數(shù)據(jù)A和前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)B+C，然后對(duì)視頻壓縮數(shù)據(jù)B進(jìn)行解碼得到背景圖像，對(duì)前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)B+C進(jìn)行解讀得到前景圖像，最后根據(jù)元數(shù)據(jù)中的位置信息和時(shí)間信息，將前景圖像疊加到背景圖像的對(duì)應(yīng)位置上，進(jìn)行合成顯示，重新復(fù)原所采集到的視頻圖像。綜上所述，本發(fā)明在對(duì)視頻圖像傳輸之前，分別對(duì)圖像中的背景圖像和前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行處理，即對(duì)背景圖像進(jìn)行壓縮編碼得到視頻壓縮數(shù)據(jù)，對(duì)前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理得到前景目標(biāo)元數(shù)據(jù)。由于元數(shù)據(jù)并非視頻數(shù)據(jù)，而是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義信息，可以用文本或者設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以二進(jìn)制數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行傳輸，因此能夠大大的降低視頻數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步的降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明實(shí)施例所提供的計(jì)算和/或打印機(jī)的各組成部分，以及方法中的各步驟，它們可以集中在單個(gè)的計(jì)算裝置上，或者分布在多個(gè)計(jì)算裝置所組成的網(wǎng)絡(luò)上?？蛇x地，它們可以用計(jì)算裝置可執(zhí)行的程 序代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)。從而，可以將它們存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置中由計(jì)算裝置來(lái)執(zhí)行，或者將它們分別制作成各個(gè)集成電路模塊，或者將它們中的多個(gè)模塊或步驟制作成單個(gè)集成電路模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結(jié)合。雖然本發(fā)明所揭露的實(shí)施方式如上，但所述的內(nèi)容僅為便于理解本發(fā)明技術(shù)方案而采用的實(shí)施方式，并非用以限定本發(fā)明。任何本發(fā)明所屬領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明所揭露的精神和范圍的前提下，可以在實(shí)施的形式及細(xì)節(jié)上進(jìn)行任何的修改與變化，但本發(fā)明的專利保護(hù)范圍，仍須以所附的權(quán)利要求書(shū)所界定的范圍為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3