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龍圖騰網恭喜湖南云箭智能科技有限公司申請的專利一種安全監控視頻優化傳輸方法及視頻監控終端獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119155447B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411644818.7，技術領域涉及：H04N19/142；該發明授權一種安全監控視頻優化傳輸方法及視頻監控終端是由曹美春;吳雪峰;蔡宇設計研發完成，并于2024-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種安全監控視頻優化傳輸方法及視頻監控終端在說明書摘要公布了：本發明公開了一種安全監控視頻優化傳輸方法及視頻監控終端，涉及視頻監控技術領域，包括以下步驟：從連續的監控視頻幀序列中提取出當前幀和上一幀，進而提取視頻流中提取相鄰的兩幀圖像，為后續的動態變化分析提供基礎數據；對提取出的相鄰兩幀圖像進行預處理，使用圖像差分技術計算相鄰兩幀圖像的差異，通過像素級的比較，生成一個差分圖像。本發明通過提取相鄰兩幀圖像的預處理和差分計算，提取運動強度和變化密度等特征，并輸入深度學習模型分析動態變化，將場景劃分為快速和正常動態變化。針對正常場景使用初始壓縮算法，針對快速動態場景動態調整比特率，確保捕捉細節和平衡視頻質量與壓縮效率，提高監控系統的性能和實用性。

本發明授權一種安全監控視頻優化傳輸方法及視頻監控終端在權利要求書中公布了：1.一種安全監控視頻優化傳輸方法，其特征在于，包括以下步驟：從連續的監控視頻幀序列中提取出當前幀和上一幀，進而提取視頻流中提取相鄰的兩幀圖像，為后續的動態變化分析提供基礎數據；對提取出的相鄰兩幀圖像進行預處理，使用圖像差分技術計算相鄰兩幀圖像的差異，通過像素級的比較，生成一個差分圖像，突出顯示幀間的變化區域；提取差分圖像的動態變化特征信息，對動態變化特征信息進行分析后，將分析得到的動態變化特征信息輸入到訓練好的深度學習模型中，對畫面場景的動態變化情況進行分析；根據深度學習模型的分析結果，將畫面場景的動態變化情況劃分為快速動態變化場景和正常動態變化場景；針對正常動態變化場景，采用初始的壓縮算法繼續進行視頻流壓縮，針對快速動態變化場景，通過壓縮算法動態調整視頻編碼的比特率，確保捕捉視頻圖像中的快速移動目標和復雜細節；提取的差分圖像的動態變化特征信息包括運動強度和變化密度，運動強度指圖像中整體運動強度，變化密度指圖像中發生變化的像素占總像素數的比例，對差分圖像的運動強度和變化密度進行分析后，生成運動強度指數和變化密度指數，將分析得到的運動強度指數和變化密度指數輸入到訓練好的深度學習模型中，生成動態變化量化系數，通過動態變化量化系數對畫面場景的動態變化情況進行分析；將對差分圖像進行分析后生成的動態變化量化系數與預先設定的動態變化量化系數參考閾值進行比對分析，對畫面場景的動態變化情況進行劃分，劃分的過程如下：若動態變化量化系數大于等于動態變化量化系數參考閾值，則將畫面場景的動態變化情況劃分為快速動態變化場景；若動態變化量化系數小于動態變化量化系數參考閾值，則將畫面場景的動態變化情況劃分為正常動態變化場景；針對快速動態變化場景，通過壓縮算法動態調整視頻編碼的比特率的具體步驟如下：將計算得到的動態變化量化系數與預先設定的動態變化量化系數參考閾值進行比較，計算動態變化系數偏離值，計算的表達式為：，式中，表示動態變化系數偏離值，表示動態變化量化系數，表示動態變化量化系數參考閾值，且；根據動態變化系數偏離值，動態調整視頻編碼比特率，設定初始視頻編碼比特率為，調整后的實際比特率為，調整系數為K，由以下公式計算：，式中，是調整系數的最大變化比例，是變化量敏感度系數，是雙曲正切函數，用于平滑調整系數變化；通過動態調整后的實際比特率優化視頻編碼過程，確保捕捉視頻圖像中的快速移動目標和復雜細節。

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