[发明专利]一种提高监控场景H264编码效率的方法

说明书

本发明提供一种提高监控场景H264编码效率的方法，所述方法包括以下步骤：S1，ISP负责处理CMOS传感器发送过来的原图像，并输出到DDR中存储为图片I；S2，AI模块会对图片I进行物体的检测，AI做完检测之后输出相应的坐标位置P的数据到DDR存储；S3，CPU在做码率控制分析时，会根据存储到DDR中的坐标位置P的数据把图片I分成感兴趣区域和非感兴趣区域，同时把区域信息映射到编码宏块上；S4，编码器调整不同编码宏块的编码参数，在感兴趣区域和其他区域分别用不同的编码参数进行编码以实现区别编码。利用AI模块进行操作方法简单且准确率更高，修改维护更方便，更有效提高编码效率。

技术领域

本发明涉及视频技术领域，涉及一种提高监控场景H264编码效率的方法。

背景技术

随着科技的不断发展，特别是视频技术方面的发展，在视频采集或者监控系统中，都会包含如图1所示的三个模块，ISP负责处理CMOS sensor发送过来的raw图，并处理成成一幅正常亮度和颜色的图像，并写入到DDR中暂存，H264 ENC是H264编码器，负责把ISP生成的连续图像编码成相应的视频流，以节省视频存储空间。对于大部分的系统来说，ISP和H264 ENC都是独立控制和独立工作的。对于H264 ENC来说，在一定的码率下，码率控制算法会算出当前帧编码需要的QP值，并在对当前帧编码的时候使用该QP去编。

H264 ENC在编码的时候一般会把图像分成若干个不重叠的块，如图2所示，并按照块为单位进行编码，这些块也称为编码宏块，在H264中宏块的大小一般为16x16。因为H264编码时有损压缩编码，跟原图像相比，编码之后的图像肯定会有细节损失，其中对细节损失影响比较大的参数之一就是量化参数QP，QP越小，图像质量越好，细节损失越小，但是码率越大，反之，QP越大，图像质量会变差，细节损失变大，但是码率会变小。在实际使用过程中，QP会根据要求进行动态的变化，以达到码率和图像质量的平衡。

现有技术中，常用的方法和术语如下：

ISP：image signal processer,图像处理器，对CMOS sensor输入的raw图进行算法处理的模块，一般包含去噪，插值，去坏点，锐化等算法。

H264：一种编码协议，主要用来做视频压缩。

QP：量化参数，H264协议中的参数，QP变大会减小码率，但是编码效果会变差，QP减小会增大码率会，但图像效果会变好。

AI：人工智能。

Macro：编码宏块,在H264中，一般为16x16的方块。

DDR：即双倍速率同步动态随机存储器，是内存的其中一种。

现有技术中，监控场景中背景一般是比较固定的，前景中一般关注较多的是人或者车等感兴趣物体，当有感兴趣物体在场景中时，主观上希望感兴趣区域编码质量高一些，这样在视频中感兴趣区域的清晰度就会高，其他区域编码质量可以低一些，即使视频质量低影响也不大，这样做带来的一个非常大的好处就是可以非常明显的降低码流，节省硬盘存储空间。但编码器本身并不带有区分感兴趣区域和非感兴趣区域的能力。如果在编码器中增加这样的模块，势必又会增加不小的代价。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种方法，可以在AI做人或者车等感兴趣物体检测的基础上(此时人和车就是感兴趣的物体)，把感兴趣物体的位置信息告知编码器，编码器会在感兴趣区域和其他区域分别用不同的编码参数进行编码，当画面中没有感兴趣的物体时，可以直接通过跳帧来处理，以此来降低码流。

具体地，本发明提供一种提高监控场景H264编码效率的方法，所述方法包括：ISP输出图像到DDR中，AI模块会对DDR中存储的图像进行人或者车的检测，AI做完检测之后输出相应的坐标位置P到DDR，CPU会根据DDR中的坐标位置P把图像分成感兴趣区域和非感兴趣区域，同时把区域信息映射到编码宏块上，之后编码器调整不同宏块的编码参数来实现区别编码。