监控视频高效编码与智能分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄铁军，田永鸿，黄庆明，胡瑞敏 等 著

图书标签:

• 视频编码
• 视频分析
• 智能监控
• 深度学习
• 图像处理
• 计算机视觉
• 安防
• 视频压缩
• 边缘计算
• 人工智能

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030456625

版次：1

商品编码：11943346

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：429

字数：539000

正文语种：中文

内容简介

　　千千万万的监控摄像头构成了时刻观测物理世界和人类社会的“视听感知网”，成为全球信息基础设施的重要组成部分。监控视频已成为全球大数据中体量大的部分，对其高效编码能够节省巨额的存储成本和传输成本。监控视频数据中蕴含了丰富的信息，对其智能分析具有巨大的现实意义。《监控视频高效编码与智能分析》在综述国内外相关研究进展的基础上，结合新研究进展和标准制定，详细介绍了基于背景建模的高效视频编码方法和视觉对象的检测、跟踪、分析和识别技术，是相关研究和技术开发的重要参考资料。
　　《监控视频高效编码与智能分析》可供图像视频处理分析和识别、视频监控等计算机应用和人工智能领域的科研人员、教师、研究生和工程技术人员阅读参考。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 “视听感知网”不期而至
1．2 监控视频的智能分析
1．3 监控视频的高效编码
1．4 基于AVS的监控视频分析识别
1．5 关于本书
参考文献

第2章 视频编码
2．1 图像和视频的数字化
2．2 数字视频中的冗余
2．3 数字视频编码的主要方法
2．3．1 预测
2．3．2 变换
2．3．3 量化
2．3．4 扫描
2．3．5 熵编码
2．3．6 视频编码工具发展历史
2．4 数字视频编码标准
2．4．1 混合编码框架
2．4．2 主要视频编码标准组织
2．4．3 第一代视频编码标准
2．4．4 第二代视频编码标准
2．4．5 第三代视频编码国际标准HEVC／H．2 65
2．4．6 新一代视频编码国家标准AVS．2
2．5 视频图像质量评价
2．5．1 客观质量评价
2．5．2 主观质量评价
2．5．3 基于结构失真的质量评测准则
参考文献

第3章 背景建模
3．1 背景建模方法概述
3．1．1 常用背景建模方法
3．1．2 视频编码对背景建模的特殊需求
3．1．3 复杂场景给背景建模带来的问题
3．2 低复杂度背景建模方法
3．2．1 分段加权滑动平均背景模型
3．2．2 重用矢量整点滑动平均背景模型
3．2．3 实验结果
3．3 选择式特征背景减除方法
3．3．1 背景减除概述
3．3．2 块级选择式特征背景减除方法
3．3．3 实验分析
3．4 像素级选择式特征背景减除方法
3．4．1 方法框架
3．4．2 训练阶段
3．4．3 检测阶段
3．4．4 实验分析
参考文献

第4章 监控视频编码
4．1 模型编码方法回顾
4．1．1 模型编码方法
4．1．2 基于对象的视频编码方法与标准
4．1．3 感兴趣区域编码
4．2 基于背景建模的监控视频编码
4．2．1 监控视频的新冗余
4．2．2 基于长期关键帧的编码方法
4．2．3 基于原始图像建模背景的编码方法
4．3 背景差分预测编码
4．3．1 块匹配运动补偿效率分析
4．3．2 背景差分编码算法及其效率分析
4．3．3 基于背景差分预测的宏块类型白适应运动补偿
4．3．4 自适应背景差分编码方法
4．4 基于背景预测的帧间层级编码优化
……

第5章 监控视频编转码优化
第6章 视觉显著性分析
第7章 对象检测
第8章 对象跟踪
第9章 行为识别

前言/序言

《边缘计算中的时空序列感知与优化》 内容概要 本书深入探讨了在快速发展的边缘计算场景下，如何高效处理和理解海量的时空序列数据。随着物联网设备的激增和实时数据需求的爆炸式增长，传统的云计算中心面临着延迟高、带宽受限以及隐私泄露等挑战。边缘计算应运而生，将计算能力推向数据源的近端，为时空序列数据的实时处理和智能分析提供了新的解决方案。 本书围绕“时空序列感知”和“边缘优化”两大核心主题展开，旨在为研究者、工程师和开发者提供一套系统性的理论框架和实践指导。在时空序列感知方面，我们将从数据表示、特征提取、模式识别、异常检测以及预测建模等多个维度，深入剖析时空序列数据的内在规律与复杂性。在边缘优化方面，则聚焦于如何在资源受限的边缘设备上，实现高效的数据传输、计算协同、模型部署与推理，以及隐私保护。 第一部分：时空序列感知基础 本部分将从理论层面入手，为读者构建时空序列感知坚实的基础。 第一章：时空序列数据的特性与挑战 1.1 时空序列数据的定义与分类 定义：什么是时空序列数据，其关键组成部分（空间维度、时间维度、数据观测值）。 分类：根据数据类型（如传感器读数、图像序列、文本流）、维度（一维、二维、三维）、动态性（平稳、非平稳）等进行划分。 典型应用场景：智慧交通（车流、人流）、环境监测（空气质量、气象）、工业物联网（设备状态、生产线监控）、医疗健康（生理信号）、智能家居（环境参数、用户行为）等。 1.2 时空序列数据的关键特性 时间依赖性（Temporal Dependency）： 当前数据点与过去数据点之间的关联，如自相关、滞后效应。 空间依赖性（Spatial Dependency）： 相邻或相关空间位置的数据点之间的关联，如空间自相关、空间异质性。 时空耦合性（Spatio-Temporal Coupling）： 时间和空间依赖性相互影响，形成复杂的动态模式。例如，交通拥堵会随着时间和空间范围扩散。 数据量庞大与高维性（Large Volume and High Dimensionality）： 设备数量多，采样频率高，导致数据量呈指数级增长；同时，特征维度也可能很高。 动态变化性与非平稳性（Dynamic and Non-stationary）： 数据分布和统计特性会随时间推移而变化，且可能存在周期性、趋势性或突发性变化。 噪声与不确定性（Noise and Uncertainty）： 传感器误差、传输干扰、测量精度限制等导致数据中存在噪声和不确定性。 1.3 时空序列数据处理的核心挑战 高维度的复杂性： 传统方法在处理高维时空数据时计算复杂度高，容易陷入“维度灾难”。 非线性与非平稳性： 难以用简单的线性模型捕捉数据中的复杂非线性关系和动态变化。 实时性要求： 许多应用场景需要近乎实时的感知和响应，对算法的效率提出极高要求。 数据稀疏性与不完整性： 传感器故障、网络中断等可能导致部分时空区域的数据缺失。 可解释性与可信赖性： 模型的预测和分析结果需要能够被理解，并且在关键应用中具有高度的可信赖性。 资源约束（在边缘场景下尤为突出）： 边缘设备计算能力、存储空间和能源有限，需要高效的算法和模型。 第二章：时空序列数据的表示方法 2.1 向量与张量表示 向量：将时空信息编码到向量空间，如使用时间戳、地理坐标作为特征。 张量：将时空序列数据组织成高维数组（张量），能够更自然地表达多维度的时空相关性。 例如，一个视频序列可以表示为（时间帧数 x 高度 x 宽度 x 通道数）的张量。 交通流量数据可以表示为（时间步 x 区域ID x 交通流量指标）的张量。 2.2 图表示（Graph Representation） 将空间上的实体（如传感器节点、区域、道路段）表示为图的节点，边表示它们之间的空间关系（距离、连通性、邻近度）。 时序信息可以集成到节点属性或边属性中。 适用于捕捉不规则或动态变化的空间结构。 2.3 序列表示（Sequential Representation） 将时空序列视为一系列有序的观测值，适用于捕捉时间依赖性。 例如，将一个区域的历史交通流量作为一个时间序列。 2.4 混合表示 结合多种表示方法，以充分捕捉时空数据的多维度信息。例如，使用图神经网络（GNN）处理空间结构，结合循环神经网络（RNN）或Transformer处理时间序列。 第三章：时空序列特征提取技术 3.1 基于统计特征的方法 均值、方差、斜度、峰度等时间域和空间域的统计量。 移动平均、指数平滑等平滑技术。 傅里叶变换、小波变换等频域分析方法，用于捕捉周期性或瞬态特征。 3.2 基于模式识别的方法 滑动窗口（Sliding Window）： 在时间或空间维度上滑动窗口，提取局部特征。 模式匹配： 识别预定义或学习到的时空模式。 基于距离/相似度的方法： 度量不同时空片段之间的相似性。 3.3 基于深度学习的方法 卷积神经网络（CNN）： 擅长提取空间特征，可用于图像序列（视频）或网格化时空数据的局部空间模式。 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）： 擅长处理序列数据，捕捉时间依赖性。 图神经网络（GNN）： 适用于处理图结构数据，捕捉空间依赖性和关系。 Transformer模型： 利用自注意力机制，能够捕捉长距离的时空依赖性，克服RNN的长程依赖问题。 时空图卷积网络（ST-GCN）： 结合了图卷积和时空卷积，直接在图结构的时空序列上进行特征提取。 时空注意力机制： 学习不同时空位置的重要性，并赋予不同的权重。 3.4 学习型特征提取 使用自编码器（Autoencoder）或变分自编码器（VAE）等无监督方法学习数据的低维、紧凑表示。 通过迁移学习或预训练模型，利用在大规模数据集上学到的通用时空特征。 第二部分：边缘计算中的时空序列优化 本部分将聚焦于如何在资源受限的边缘设备上高效处理时空序列数据。 第四章：边缘计算架构与时空序列数据流 4.1 边缘计算的层次模型 设备层（Device Layer）：终端传感器、执行器。 边缘节点/网关层（Edge Node/Gateway Layer）：具备一定计算、存储能力的中间层。 近边缘/区域边缘层（Near-Edge/Regional Edge Layer）：更强大的计算和存储能力。 云层（Cloud Layer）：集中化处理、大规模存储和全局协调。 4.2 时空序列数据在边缘的流转 数据采集与预处理：在设备端或边缘节点端进行初步处理，过滤冗余、校正误差。 特征提取与局部分析：在边缘节点进行实时的特征提取和初步分析，识别关键事件。 模型推理与决策：在边缘设备上运行轻量级模型，进行实时预测或决策。 数据聚合与传输：将处理后的信息或关键事件上传至云端或上一层边缘节点，减少传输带宽。 协同感知：多个边缘节点之间协同工作，共享信息，实现更全面的时空感知。 4.3 边缘计算面临的时空序列处理挑战 资源受限： 计算能力（CPU、GPU）、内存、存储空间、功耗（电池续航）的严格限制。 网络带宽与延迟： 边缘网络的带宽可能不稳定，且对实时性要求高。 部署与管理： 大规模边缘设备的模型部署、更新和维护的复杂性。 隐私与安全： 数据在本地处理，需要保障数据隐私和传输安全。 异构性： 边缘设备硬件、操作系统、通信协议的多样性。 第五章：面向边缘的时空序列数据传输优化 5.1 数据压缩技术 无损压缩： 适用于需要保留原始数据精确性的场景（如医学影像）。 有损压缩： 在可接受的精度损失下，显著降低数据量，适用于非关键数据（如视频监控中的背景信息）。 基于时空冗余的视频压缩（如运动估计、帧间预测）。 基于数据分布的统计压缩（如霍夫曼编码、算术编码）。 5.2 数据采样与过滤 按需采样： 只采集关键事件或变化幅度较大的数据。 空间降维采样： 选择代表性传感器或区域的数据。 时间降维采样： 降低采样频率，或根据数据变化率动态调整采样频率。 基于规则/事件的过滤： 仅传输满足特定条件的事件或异常。 5.3 边缘端预处理与特征上传 在边缘节点上进行数据聚合、去重、归一化等预处理。 仅上传提取的特征、统计信息或检测到的事件，而非原始数据。 5.4 协议优化与协同传输 使用轻量级通信协议（如MQTT、CoAP）。 基于网络状况动态调整传输策略，避免拥塞。 多边缘节点间的协同传输，优化带宽利用。 第六章：面向边缘的时空序列模型部署与推理优化 6.1 模型轻量化技术 模型剪枝（Pruning）： 移除模型中冗余的连接、神经元或通道，减小模型规模。 量化（Quantization）： 将模型权重和激活值从浮点数转换为低精度整数（如8位或4位），降低内存占用和计算量。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 使用一个大型、复杂的“教师”模型来指导一个小型、高效的“学生”模型进行训练，使学生模型能够学习到教师模型的性能。 网络结构搜索（NAS for Edge）： 自动化搜索适合边缘设备资源约束的高效网络架构。 6.2 硬件加速与平台优化 利用专用硬件： 如TPU、NPU、DSP、FPGA等，专门用于加速深度学习推理。 特定平台SDK与库： 如TensorRT、OpenVINO、Core ML等，针对特定硬件平台进行模型推理优化。 异构计算协同： 合理分配CPU、GPU、NPU等计算资源，协同完成推理任务。 6.3 边缘端推理策略 批处理（Batching）： 适度进行批处理以提高吞吐量，但需注意延迟影响。 流水线（Pipelining）： 将模型分解为多个阶段，在边缘设备的不同处理单元上并行执行。 模型切分（Model Partitioning）： 将模型的一部分在边缘运行，另一部分在云端或上一级边缘节点运行（模型联邦）。 增量学习（Incremental Learning）： 允许模型在边缘设备上根据新数据进行小幅度更新，适应环境变化。 6.4 实时性与延迟优化 事件驱动推理： 模型只在检测到特定事件时激活，减少不必要的计算。 流水线化预处理与推理： 将数据预处理与模型推理过程流水线化，减少整体延迟。 预测与后处理优化： 优化模型输出的后处理步骤，确保整体处理流程的效率。 第七章：边缘端时空序列异常检测与分析 7.1 边缘场景下的异常定义与挑战 异常的类型：点异常、上下文异常、集体异常。 时空上下文的重要性：一个事件在不同时空环境下可能是正常或异常的。 资源约束下的异常检测：需要高效、低计算复杂度的算法。 动态变化的环境：正常模式的漂移需要模型能够适应。 7.2 面向边缘的异常检测算法 基于统计模型的方法： 如高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM），结合降维或特征选择。 基于距离/密度的方法： 如LOF（Local Outlier Factor）、DBSCAN，在边缘设备上需要优化计算效率。 基于重构误差的方法： 如自编码器（AE）、VAE，学习正常数据的表示，高重构误差被认为是异常。 基于预测误差的方法： 训练模型预测下一时刻的时空状态，预测误差大的样本被认为是异常。 基于图神经网络的方法： 捕捉节点间的时空依赖性，识别偏离正常模式的节点或模式。 轻量级深度学习模型： 针对边缘设备优化的CNN、RNN、Transformer变体，用于异常分数计算。 7.3 边缘端异常的初步诊断与告警 异常归因： 尝试在边缘侧初步分析异常发生的原因（如特定传感器故障、外部事件影响）。 置信度评估： 为检测到的异常分配置信度分数，辅助决策。 本地化告警： 直接在边缘设备上触发告警，或向指定系统发送告警信息。 数据回溯与上传： 在检测到异常时，将相关的时空序列数据片段上传至云端进行更深入的分析。 第八章：隐私保护与安全机制在边缘时空序列处理中的应用 8.1 隐私泄露的风险 原始数据包含敏感信息（如个人行为、地理位置）。 模型训练数据可能泄露训练集信息。 边缘节点之间的通信可能被窃听。 8.2 边缘端隐私保护技术 差分隐私（Differential Privacy）： 在数据发布或模型输出中添加噪声，保证个体数据的隐私性。 联邦学习（Federated Learning）： 模型在本地设备上训练，只上传模型参数更新，而非原始数据。 同态加密（Homomorphic Encryption）： 允许在加密数据上进行计算，但计算开销较大，在边缘端应用受限。 安全多方计算（Secure Multi-Party Computation）： 允许多方协作计算一个函数，而无需透露各自的私有输入。 数据匿名化与假名化： 在数据传输前进行处理。 8.3 边缘端数据安全 访问控制与身份验证： 确保只有授权设备和用户可以访问数据和系统。 数据加密： 对传输中的数据和静态存储的数据进行加密。 完整性校验： 确保数据在传输和存储过程中未被篡改。 安全更新与漏洞管理： 及时更新边缘设备上的软件和固件，修补安全漏洞。 8.4 隐私与效率的权衡 不同的隐私保护技术对计算资源和通信带宽有不同程度的影响。 需要根据具体的应用场景和安全需求，找到最佳的隐私保护策略。 结论与展望 本书全面梳理了边缘计算中时空序列感知与优化的关键技术和挑战。我们强调了在资源受限的边缘环境中，实现高效、智能的时空序列处理，离不开对数据表示、特征提取、模型部署、通信传输以及隐私安全等环节的深入研究和优化。 未来的研究方向包括： 更轻量化、自适应的深度学习模型： 进一步探索能够在极低功耗和计算能力设备上运行的时空序列模型。 端到端的可解释性时空序列分析： 提升模型的可解释性，使边缘智能决策更具透明度和可信赖性。 多模态时空序列融合： 结合不同类型的传感器数据（如视觉、音频、文本、雷达）进行更全面的时空感知。 主动感知与协同智能： 边缘设备能够主动感知环境变化，并与其他设备或云端协同，形成更智能的分布式感知系统。 持续学习与适应性： 边缘模型能够持续学习和适应动态变化的环境，保持其性能。 本书的出版，旨在为推动边缘计算在时空序列领域的落地应用贡献一份力量，并激发更多在该方向上的创新研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色背景，加上一点点科技感的线条，让人一眼就能联想到信息、数据和前沿技术。我平时对视频监控这个领域不算特别了解，但最近工作上接触到一些相关的项目，发现视频的存储和传输效率是个大问题，而且海量的视频数据如何快速有效地提取信息，更是个挑战。所以当我看到这本书名的时候，就觉得它可能正好能解答我的一些困惑。虽然书的内容我还没完全读透，但仅从它的主题来看，就充满了解决实际问题的潜力和价值。我个人比较关心的是，作者在“高效编码”这部分，是否能介绍一些目前主流的编码技术，比如H.265、AV1等，并且能够深入浅出地讲解它们的原理和优势，以及在实际应用中如何选择和优化。毕竟，不同的场景对编码效率的要求不一样，需要有针对性的指导。另外，关于“智能分析”，我特别好奇它能覆盖哪些方面，是仅仅停留于基础的物体识别、人脸识别，还是能涉及到更复杂的行为分析、事件检测，甚至趋势预测？如果书中能给出一些案例研究，展示如何将这些智能分析技术落地到具体的监控场景，比如智慧城市、智能安防等，那就再好不过了。总的来说，这本书的定位非常明确，直击行业痛点，我期待它能带来一些实用的知识和启发，帮助我更好地理解和应对视频监控领域的挑战。

评分☆☆☆☆☆

从一个对技术演进充满好奇心的观察者的角度来说，这本书的标题本身就揭示了视频监控领域当前发展的两大核心驱动力：效率和智能化。我一直觉得，视频作为一种信息载体，其潜力远未被完全挖掘。过去我们更多关注的是如何把视频录下来，而现在，如何把视频“看懂”，并且是以最高效的方式实现，才是真正的挑战。这本书的“高效编码”部分，我希望它能不仅仅停留在对H.264/H.265等标准的介绍，而是能探讨一些更深层次的优化技术，比如基于内容的自适应编码，或者是在低码率下如何尽可能地保留关键信息。对于“智能分析”，我非常期待它能涵盖更广泛的应用，例如从视频中提取场景描述信息，进行事件的自动摘要，甚至是通过对历史视频数据的分析，来预测未来的可能发生的事件。我特别想知道，书中是否会讨论一些前沿的AI技术，如Transformer在视频分析中的应用，或者是一些联邦学习、边缘计算在监控视频分析中的落地方式，以解决数据隐私和计算资源的问题。如果书中能提供一些关于如何设计和构建一个端到端的智能视频分析系统的思路和框架，那将非常有价值。总而言之，这本书在我看来，是一扇通往视频监控未来发展方向的窗口，我希望它能给我带来关于行业趋势和技术前沿的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

我作为一个长期在安防行业一线摸爬滚打的技术人员，对于视频监控系统中的效率和智能化需求有着非常切身的体会。每天面对的就是海量的录像数据，如何快速检索、精准定位、以及从中提取关键信息，这直接关系到我们工作的效率和最终的成果。所以，当我在书店看到《监控视频高效编码与智能分析》这本书时，眼睛一下就亮了。我首先关注的是“高效编码”这部分，因为这直接影响到存储成本和带宽占用。我非常希望这本书能够详细讲解当前主流的高效编码技术，比如H.265的内部结构，以及它相较于H.264在压缩率和实时性上的具体提升，甚至包括一些最新的编码标准的研究进展。更重要的是，我期待书中能给出一些在实际部署中，如何根据不同场景（例如固定监控、移动监控、低光照环境等）选择最合适的编码参数和策略的指导。在“智能分析”方面，我最关心的是如何将这些高级算法应用到实际的安防场景中。比如，如何有效地进行人群密度分析、异常行为检测（如徘徊、摔倒、打斗等），以及如何实现跨区域的联动分析。如果书中能提供一些实用的算法库介绍、模型训练的经验分享，或者一些解决实际工程问题的案例分析，那将是对我工作极大的帮助。这本书在我看来，不仅仅是一本技术手册，更像是一本实用的操作指南，能够帮助我们解决工作中的燃眉之急。

评分☆☆☆☆☆

从一个略带技术审美的角度来看，这本书的装帧和排版都显得十分专业。拿到手的第一感觉就是分量很足，这通常意味着内容会比较详实，不是那种浅尝辄止的书。我个人对视频编码这块的技术细节一直很感兴趣，特别是那种在有限的带宽下如何实现更高画质的“魔法”。这本书的标题里直接点出了“高效编码”，这让我对它寄予厚望。我希望它不仅仅是泛泛地介绍一些编码格式，而是能深入到编码器的工作原理、关键算法，甚至是一些参数的调优技巧。比如，如何根据视频内容的特点（如运动幅度、细节丰富度等）来动态调整编码参数，从而达到最优的压缩比和视觉效果。另外，在“智能分析”方面，我更倾向于看到一些关于如何从视频流中提取有价值信息的技术。例如，如何利用深度学习模型进行场景理解、目标跟踪，以及如何处理各种干扰因素（如光照变化、遮挡等）。如果书中能提供一些算法的伪代码或者关键流程图，那就更具参考价值了。我个人一直认为，理论结合实践才能真正解决问题，所以如果书中能穿插一些实际项目的案例，或者给出一些实现上的建议，那就更能体现其应用价值了。这本书给我的感觉，就像是一个宝藏，里面可能隐藏着许多解决我们技术难题的金钥匙，我非常期待去探索。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术领域抱有浓厚兴趣的普通读者，我选择这本书，很大程度上是被它所代表的“先进性”所吸引。视频监控早已不是简单的录像功能，它正在与人工智能、大数据等前沿技术深度融合，向着更智能、更高效的方向发展。这本书的标题“监控视频高效编码与智能分析”正好抓住了这一趋势的核心。《高效编码》这部分，我个人比较关注的是它是否能解释清楚，为什么某些编码技术能够实现如此高的压缩率，背后有哪些数学模型和算法的支持。同时，我也希望它能提供一些关于如何评估和选择不同编码方案的客观标准，以及在实际应用中可能遇到的各种兼容性和性能问题。而《智能分析》这块，更是让我充满期待。我好奇书中会如何介绍当前流行的AI算法，比如卷积神经网络、循环神经网络在视频帧分析中的具体应用。我想了解，如何通过这些算法来识别特定目标、分析行为模式，甚至预测潜在的风险。如果书中能提供一些关于如何构建和训练属于自己的智能分析模型的指导，那将是极大的福利。另外，对于如何将这些分散的分析能力整合成一个完整的监控解决方案，书中是否能提供一些整体性的框架和设计思路，也是我非常看重的。这本书给我的感觉，就像是为我打开了一扇通往未来科技世界的大门，让我有机会一窥监控视频技术如何变得越来越聪明、越来越高效。