一种基于视频帧差异视频卡顿检测方案

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#网络 #计算机视觉 #人工智能 #python #数据分析

奇技 · 指南

在视频质量检测中,检测视频是否卡顿也属于视频质量检测的标准之一，在构建视频检测平台中,这一步至关重要。

本文要说明的是把视频转换为帧序列,根据计算帧之间的差值,寻找帧序列中是否有断层,来判断当前视频是否存在卡顿的现象。

结果为一个数据, 0 代表无卡顿现象, 1代表存在卡顿现象

技术与架构

用户上传视频文件后,使用ffmpeg 转换为图片序列,抽取图片信息,计算所有序列帧的图片运动像素,计算所有序列图片的平均运动水平,动态计算动态因子,输出判断结果, 0表示当前不存在卡顿点, 1表示当前存在卡顿点。

整体方案主要分为六个部分

1. 图片处理

2. 图像相邻帧像素计算

3. 计算所有图片运动量,组合为运动集合

4. 消除视频图片场景剪辑比例,计算平均运动量

5. 计算动态因子

6. 返回结果

技术优势

  • 不需要准备大量的数据集来训练模型，只针对当前要处理的视频进行计算；

  • 不会因为大量的动态场景和静态场景影响卡顿检测的结果；

  • 精准高效,计算量相对较低

技术实现

图片处理

这里采用灰度图片来作为视频卡顿检测的输入序列图片数据,重新设置当前图片的大小为 360*640,当前区域为我们后面计算的兴趣区域.设定兴趣区域,可以有效的避免一些像素点计算的噪声影响。

图像相邻帧计算

A.遍历当前图像集,使用t+1(下一时刻帧) 的像素减去t(当前时刻帧)的像素值,计算出两帧之间的差异信息。

B.设定阈值,这里的阈值是一个常量值 = 30,当两帧之间的差异值> 30的时候,就任务图片存在运动像素,否则,没有存在运动,值为 0,此步骤消除了低运动噪声,或感知能力下的运动像素。

计算所有图片的运动量

将步骤2中的值进行平方,将幅度转换为能量,并计算每个视频帧的平均值.该平均值就是当前帧的能量值,所有帧的动量值记为TI2。

消除视频图片场景切换比例,计算平均运动水量

A.在计算平均值之前要消除场景剪辑比例,这里使用的常量值为 0.02,就是说我们有100个帧要消除2个场景的剪辑。

B.对 TI2 从小到大排序,在这个序列中,根据B中的比例值,消除最高和最低的两个噪声值,循环遍历TI2,计算t时刻帧之前所有帧的平均值,并把这个平均值进行累加.当场景切换的时候,TI2 序列的低点和高点均被消除,平均TI2值(TI2_AVG)不会收到影响。

计算动态因子

在近乎静态的场景和动态的场景中,由于像素的变动很小,或者像素变动很大,卡顿的帧/丢失帧会存在少量/大量的运动信息,在确定运动水平的时候需要涉及主观直觉的要素,所以需要利用动态阈值来确定卡顿的视频帧。

在视频中,存在的动态场景较多,该阈值增加,静态场景,阈值减少。

Dfact = a + b * log(TI2_AVG)  a ,b, c 都为常量,分别为 2.5, 1.25, 0.1,c为限制Dfact 较小的一个值。

当 Dfact < c = Dfact else 等于 c, Dfact 取值范围是[0, 0.1]之前的一个值。

帧的丢弃和运动量是线性依赖于平均运动能量的对数。

返回结果

循环遍历视频帧,获取每一帧的TI2值,如果当前的TI2值<= Dfact * Mdrop,认为当前的帧是卡顿的,也就是值为1,如果当前的TI2值> Dfact * Mdrop, 任务当前帧不存在卡顿,把视频所有的帧按找时间顺序排序后,就是我们当前视频卡顿检测的列表值。

Dfact 为上述计算的动态因子,Mdrop为固定运动能量阈值来确定帧的卡顿.Mdrop 为常量值 0.015。

效果展示

选择9张连续的视频帧图片

返回检测结果

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// 采样60帧 constexpr double LAG_THRESHOLD = 2.5; // 标准差阈值（毫秒） class LagDetector { public: void StartFrame() { frameStart = std::chrono::high_resolution_clock::now(); } void EndFrame() { auto frameEnd = std::chrono::high_resolution_clock::now(); double frameTime = std::chrono::duration<double, std::milli>(frameEnd - frameStart).count(); frameTimes.push_back(frameTime); if (frameTimes.size() > FRAME_SAMPLE_SIZE) { frameTimes.erase(frameTimes.begin()); } } bool IsLagging() { if (frameTimes.size() < FRAME_SAMPLE_SIZE) return false; double mean = 0, stdDev = 0; for (auto& t : frameTimes) mean += t; mean /= frameTimes.size(); for (auto& t : frameTimes) stdDev += pow(t - mean, 2); stdDev = sqrt(stdDev / frameTimes.size()); return stdDev > LAG_THRESHOLD; } private: std::vector<double> frameTimes; std::chrono::high_resolution_clock::time_point frameStart; }; ``` **检测流程**： 1. `StartFrame()` 记录帧开始时间 2. `EndFrame()` 计算并存储帧渲染时间 3. `IsLagging()` 计算标准差判断卡顿 $$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(t_i - \mu)^2} $$ --- #### 2. **撕裂检测（基于DirectX）** 利用`IDXGIOutput`检测垂直同步状态： ```cpp #include <dxgi.h> HRESULT CheckTearing(IDXGISwapChain* swapChain) { DXGI_SWAP_CHAIN_DESC desc; swapChain->GetDesc(&desc); IDXGIOutput* output; swapChain->GetContainingOutput(&output); DXGI_OUTPUT_DESC outDesc; output->GetDesc(&outDesc); BOOL tearingSupport = FALSE; // 检测撕裂状态 if (FAILED(output->DuplicateOutput(device, &outDuplication)) { // 垂直同步失败时可能出现撕裂 return TEARING_DETECTED; } output->Release(); return NO_TEARING; } ``` **撕裂形成原理**： $$ t_{render} \notin [V_{sync\_start}, V_{sync\_end}] $$ 当帧渲染时间未落在垂直同步窗口时出现撕裂 --- #### 3. **优化策略（引用项目特性）** 1. **GPU加速**：利用引用[1]的OpenCL加速技术[^1]： ```cpp // 开启OpenCL内核分析 cl_event profilingEvent; clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, ... , 0, NULL, &profilingEvent); // 获取GPU渲染时间 cl_ulong start, end; clGetEventProfilingInfo(profilingEvent, CL_PROFILING_COMMAND_START, ... &start); clGetEventProfilingInfo(profilingEvent, CL_PROFILING_COMMAND_END, ... &end); double gpuTime = (end - start) * 1e-6; // 毫秒单位 ``` 2. **帧缓冲同步**：增加三重缓冲减少撕裂概率： ```cpp DXGI_SWAP_EFFECT swapEffect = DXGI_SWAP_EFFECT_FLIP_DISCARD; DXGI_SWAP_CHAIN_DESC desc = { .BufferCount = 3, // 三重缓冲 .SwapEffect = swapEffect, .Flags = DXGI_SWAP_CHAIN_FLAG_ALLOW_TEARING }; 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