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申请/专利权人：广东九安智能科技股份有限公司

摘要：本发明涉及图像通信技术领域，公开了一种基于人工智能的摄像机视频码流自适应调节系统及方法。该方法通过实时收集摄像机拍摄的图像数据，并对收集到的摄像机拍摄的图像数据进行预处理，同时通过动态自适应流媒体技术对各类传输路径的传输质量进行评估制定各类传输路径的优先级的方式实现视频码流自适应调节，当优先传输失败或路径传输质量不满足优先传输时通过以下步骤对摄像机拍摄的图像数据进行压缩传输，通过对得到预处理后的摄像机拍摄的图像数据进行图像数据转换和通过哈夫曼编码进行图像数据压缩的方式实现对摄像机拍摄的图像数据的压缩传输保证了摄像机视频码流传输的实时性，提高了摄像机视频码流传输自适应性。

主权项：1.一种基于人工智能的摄像机视频码流自适应调节方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、实时收集摄像机拍摄的图像数据，并对收集到的摄像机拍摄的图像数据进行预处理，得到预处理后的摄像机拍摄的图像数据；所述实时收集摄像机拍摄的图像数据，并对收集到的摄像机拍摄的图像数据进行预处理包括以下步骤：S11、将实时收集摄像机拍摄的图像数据包括图像中的每个像素点通过RGB形式进行表示；S12、通过直方图均衡化算法对摄像机拍摄的图像数据进行图像增强，得到图像增强后的摄像机拍摄的图像数据；具体包括：S121、基于实时收集摄像机拍摄的图像数据中的灰度值分布，计算摄像机拍摄的图像的像素概率分布；S122、根据计算的摄像机拍摄的图像的像素概率分布构建图像累积分布函数；构建图像累积分布函数公式如下所示： ；其中，表示灰度值为i的像素点个数，L表示图像中灰度值总数，n为像素点总数，表示第k个灰度值通过累积分布函数映射后的灰度值；S123、基于构建的图像累积分布函数对摄像机拍摄的图像数据进行图像增强；通过变换函数将累积分布函数映射后的灰度值乘L-1，并四舍五入，使得均衡化后图像的灰度级与均衡化前的原始图像一致；根据图像累积分布函数以及变换函数的映射关系，参照原始图像中的像素，输出直方图均衡化之后的图像；设定输出的直方图均衡化之后的图像为图像增强后的摄像机拍摄的图像数据；S13、对图像增强后的摄像机拍摄的图像数据进行汇总，得到预处理后的摄像机拍摄的图像数据；S2、对预处理后的摄像机拍摄的图像数据通过动态自适应流媒体技术对各类传输路径的传输质量进行评估制定各类传输路径的优先级并进行传输；当优先传输失败或路径传输质量不满足优先传输时通过步骤S3-S5对摄像机拍摄的图像数据进行压缩传输；步骤S2具体包括以下步骤：S21、对各类传输路径的传输质量进行评估，制定各类传输路径的优先级；S22、基于制定的各类传输路径的优先级进行分类传输；当优先传输失败或路径传输质量不满足优先传输时通过步骤S3-S5对摄像机拍摄的图像数据进行压缩传输；步骤S21中，所述对各类传输路径的传输质量进行评估，制定各类传输路径的优先级包括以下步骤：设定各类传输路径的传输质量的评价指标包括：路径带宽、往返时延和丢包率；路径传输质量评价公式如下所示： ；其中，表示路径j的传输质量评价值，为带宽对路径传输质量的影响系数，表示路径j的带宽，表示多条传输路径的带宽总和，为丢包率对路径传输质量的影响系数，表示路径j的丢包率，表示多条传输路径丢包率的平均值，为往返时延对路径传输质量的影响系数，表示路径j的往返时延，表示多条传输路径往返时延的平均值；基于计算的路径传输质量评价值，对各类路径进行降序排列，并设定路径传输质量评价阈值和优先级；对于大于路径传输质量评价阈值的传输路径进行优先传输，对于小于等于路径传输质量评价阈值的传输路径进行压缩传输；S3、对得到预处理后的摄像机拍摄的图像数据进行图像数据转换，得到转换后摄像机拍摄的图像数据；S4、将得到的转换后摄像机拍摄的图像数据通过哈夫曼编码建立哈夫曼压缩矩阵，通过建立哈夫曼压缩矩阵的方式完成对图像数据进行压缩，得到压缩后摄像机拍摄的图像数据；S5、对压缩后摄像机拍摄的图像数据进行传输并对传输后得到的压缩后摄像机拍摄的图像数据基于传输得到的哈夫曼压缩矩阵进行解压缩。

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