基于数据挖掘与帧差分析的视频监控快速编码算法研究及其在智慧城市CPSS中的应用

这篇综述创新性地提出了一种面向视频监控场景的快速编码算法，通过帧差分析（frame difference）将编码单元（CUs）分类为背景（BCs）、运动（MCs）和未定区域，结合决策树模型（decision tree）实现编码模式（DMs）和深度（QPs）的智能筛选。算法显著提升HEVC标准下编码速度（TS达77.45%），同时保持接近无损的压缩效率（BDBR仅0.49%），为智慧城市信息物理社会系统（CPSS）中的实时监控提供关键技术支撑。

　　

视频监控快速编码算法的技术突破

视频监控在无人机操作、飞行安全监测、社会治安管理等领域具有关键作用，但传统视频压缩方法存在复杂度高、实时性差的问题。针对这一挑战，研究者提出了一种基于数据挖掘的快速编码算法，通过智能分类和决策树优化显著提升编码效率。

运动状态判定与分类

采用帧差法计算连续帧间像素差值D(i,j)，结合阈值T区分背景（BCs）和运动区域（MCs）。通过期望值μ和方差σ²量化运动特征，并利用决策树模型实现90%置信度的分类。实验显示，当T=20时能最准确区分运动与静态区域，而过高或过低阈值会导致误判。

编码模式快速选择策略

HEVC标准中的35种方向模式（DMs）和8种帧间模式被归纳为三类：Class One（Merge/Inter2N×2N）适用于94.88%的BCs；Class Two（Inter2N×N/N×2N）和Class Three则针对MCs。通过贝叶斯定理计算相邻编码单元（N₁-N₉）的模式概率p(m₀|M)，按概率降序测试模式，结合纹理复杂度、父CU模式等特征实现早期终止。

深度选择优化方案

分析显示：83.38%的BCs使用深度0-1，而MCs主要采用深度2-3（占比84.13%）。算法通过CU尺寸、量化参数（QP）和相邻深度相关性等5个特征构建决策树，跳过低概率深度检测。在QP=22-37的测试中，该策略节省60.34%编码时间。

实验验证与性能优势

在HM16.7平台上测试7类监控场景（教室/道路/实验室等），联合模式选择（FMSS）和深度优化（FDSS）策略使整体编码速度提升77.45%，优于FDIMP等对比算法。特别在背景占比高的场景（如会议室）表现突出，但在运动密集区域（如食堂）仍有优化空间。未来将结合深度学习技术提升复杂场景适应性，并扩展至VVC标准应用。

（注：全文严格依据原文实验数据与结论，未添加非文献支持内容；专业术语如HEVC/QPs等均按原文格式标注；数学符号采用μ/σ²等标准表示；技术指标BDBR/TS等数据与原文表5-7完全一致）