一种无人机航拍视频质量确定方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机航拍视频质量确定方法。本发明专利技术中的无人机搭载的摄像头提供航拍视频并通过流媒体传输技术实时发送到地面接收机。地面接收机接收无人机飞行参数（高度，速度），网络参数（网络时延，丢包率）。地面接收机将计算出的视频质量指数反馈给无人机飞控系统，进一步优化飞行参数，如调整飞行高度和速度以达到最佳视频质量。本发明专利技术能够提高无人机航拍应用的质量，提升无人机自主执行任务的能力。无人机飞控系统(自主飞行模式下) 根据地面站估算出的视频质量，可以实时调整飞行姿态，达到最佳航拍效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多媒体移动通信
，涉及一种无人机航拍视频质量确定方法。
技术介绍
目前主流消费级无人机配备高清摄像头(如720p，1080p)及云台，提供丰富的物联网应用如无人机航拍，精准农业，基础设施检测，安防监控等。无人机航拍视频质量直接影响到这些基于视频的业务性能。现有无人机航拍方案大多基于2.4GHz或5.8GHz点对点无线传输技术实现实时图传。视频质量主要由一下几个方面决定：1)无人机与地面站的空间距离。距离越大，接收到的无线信号强度越弱，视频质量越差；2)机载和地面接收站配备的收发天线性能。天线增益越大，接收到的视频质量越好；3)空间环境的无线信道干扰。飞行区域内，同频段(如2.4GHzWiFi)的无线信道越密集，无线传输性能越弱，视频质量越差。流媒体视频传输的质量受到多方面因素的影响，如视频源格式(如比特率，帧率，分辨率，压缩算法)和网络QoS参数(如网络时延，丢包率，带宽)。常用流媒体视频质量评估方法有以下三种：1)客观对比法。对比原始视频和经过网络传输接收到的视频，逐帧比较视频画面质量，如相同的帧像素损失严重或者某些帧丢失，则降低视频评估的质量，常用视频质量标准包括VQM，PSNR，MSE,SSIM等；2)客观预测法。通过比较视频发送端的速率和实际接收的吞吐量进行对比，粗略计算视频丢包率和PSNR值，根据已有PSNR-MOS映射表，预测MOS值(1-5)，MOS取值越高，视频质量越好；3)主观预测法。通过大量用户实际观看接收到的视频来评测视频质量。为了保证航拍视频的质量，现有解决方案都是在无人机非自主飞行模式下，首先通过地面操作员视觉判断接收到的视频质量，再人工发送飞行参数控制指令，调整无人机飞行姿态。已有的视频质量客观评估方法需要原始视频源作为参照，或者根据丢包率粗略预测视频受损程度。这些方法都没有考虑无人机航拍业务的特点，如动态变化的飞行速度和飞行高度对视频质量有很大影响。而视频质量主观预测法，需要大量的人力资源作为数据采集基础，无法提供实时视频质量指数，不仅具有滞后性，也无法满足无人机全自主执行任务的需求。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，提供了一种无人机航拍视频质量确定方法。本专利技术方法的具体步骤是：无人机搭载的摄像头提供航拍视频并通过流媒体传输技术实时发送到地面接收机。地面接收机接收无人机飞行参数(高度，速度)，网络参数(网络时延，丢包率)。地面接收机将计算出的视频质量指数反馈给无人机飞控系统，进一步优化飞行参数，如调整飞行高度和速度以达到最佳视频质量。无人机与地面接收机之间的通信链路由无线协议提供，如IEEE802.11，cellular。本专利技术要点：通过一元线性回归计算无人机飞行高度和速度对流媒体视频质量的影响程度。本专利技术能够提高无人机航拍应用的质量，提升无人机自主执行任务的能力。无人机飞控系统(自主飞行模式下)根据地面站估算出的视频质量，可以实时调整飞行姿态，达到最佳航拍效果。附图说明图1为本专利技术方法示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术作进一步说明。图1展示了在地面接收机(地面站侧)侧部署的基于无人机的新型质量评估模型。模型理论基础：本专利技术提出的新型视频质量评估模型在ITU-G.1070定义的视频质量国际标准的基础上加入了无人机的飞行参数特点。公式(1)展示了ITU-G.1070发布的基准视频质量模型，用来预测动态网络环境对流媒体视频传输的影响，输入参数包括视频编解码格式和网络丢包率等。 V q = 1 + I c o d i n g exp ( - P p 1 V D P p 1 V ) - - - ( 1 ) ]]>PplV是丢包率，DPplV是视频质量可靠系数，Icoding代表视频质量系数。Icoding主要由视频比特率和帧率压缩算法决定。但是，已有的标准视频质量模型只考虑了无线信道对视频传输的影响，而在无人机作为移动终端的场景中，视频质量还受到动态变化的飞行参数的影响。本专利技术实施步骤如下：部署基于无人机的流媒体视频质量模型。公式(2)列出基于公式(1)提出的新型视频质量模型。plV是丢包率，DPplV是视频质量可靠系数(同公式(1))。参数Qh和Qs分别代表飞行高度和速度对视频质量影响的程度。假设飞行高度与速度与视频质量呈线性关系，Qh和Qs的计算方法是，通过线性改变飞行高度或速度，记录经网络传输的流媒体视频片段，再由人工主观测试估算(meanopinionscore,MOS值)视频质量，得到视频质量数据库。通过将视频质量与高度和速度值分别作一元线性回归，得到回归系数βh和βs，如公式(3)和(4)。则βh和βs分别代表无人机飞行高度与速度对视频质量的影响程度。 V d r o n e = F ( V q ) = 1 + I c o d i n g exp ( - P p 1 V D P p 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机航拍视频质量确定方法，其特征在于：无人机搭载的摄像头提供航拍视频并通过流媒体传输技术实时发送到地面接收机；地面接收机接收无人机飞行参数，网络参数，计算航拍视频质量Vdrone；Vdrone=1+Icodingexp(-PplVDPplvQh)+Icodingexp(-PplVDPplvQs)]]>其中，Icoding代表视频质量系数，PplV是丢包率，DPplV是视频质量可靠系数，Qh和Qs分别代表飞行高度和速度对视频质量影响的程度。

【技术特征摘要】
1.一种无人机航拍视频质量确定方法，其特征在于：
无人机搭载的摄像头提供航拍视频并通过流媒体传输技术实时发送到地面接
收机；
地面接收机接收无人机飞行参数，网络参数，计算航拍视频质量Vdrone；
V d r o n e = 1 + I c o d i n g exp ( - Ppl V D P p l v Q h ) + I c o d i n ...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁振珲，金洁，孙玲玲，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33