一种基于物联网的智能摄像头控制方法及系统

本发明涉及通信，具体而言，尤其涉及一种基于物联网的智能摄像头控制方法及系统。

背景技术：

1、随着物联网技术的不断发展和普及，越来越多的智能设备开始接入到物联网中，其中包括智能摄像头。智能摄像头在逐渐向智能化和网络化的方向发展，截止目前，智能摄像头已经可以实现组网，如通过pc5连接进行直连，这样多个智能摄像头就行可以通过组网传输来实现配合进行视频采集和处理，如将多个智能摄像头采集的视频融合为一个进行播放，用户的使用体验也更好。

2、现有公开号为cn117676305a的发明提供了一种基于物联网的智能摄像头控制方法及系统，通过多个智能摄像头之间的协议数据单元pdu会话，实现第一智能摄像头与第二智能摄像头之间的视频数据传输。第一智能摄像头根据pdu会话中的多个服务质量qos流的qos信息，确定是否调整第一智能摄像头采集视频数据的质量。当多个qos流承载的融合视频数据的传输质量较差时，第一智能摄像头会提高采集视频数据的质量。

3、但是，现有技术虽然能够通过协议数据单元pdu会话实现智能摄像头之间的视频数据传输，并根据传输质量调整采集视频数据的质量，但仍然存在一些不足之处。首先，现有技术主要关注于智能摄像头之间的视频数据传输和质量控制，而缺乏对智能摄像头本身的管理和控制。其次，现有技术对于智能摄像头的控制主要依赖于预先设定的规则和算法，缺乏灵活性和智能性。

技术实现思路

1、根据上述提出的技术问题，而提供一种基于物联网的智能摄像头控制方法及系统。本发明主要利用收集模块、优化模块、调整模块、协作模块、同步模块和资源分配模块，从而实现智能摄像头之间的视频数据传输、质量控制、设备状态管理、视频内容分析和网络资源分配等多个方面的智能化和精细化控制。

2、本发明采用的技术手段如下：

3、一种基于物联网的智能摄像头控制方法，具体步骤包括：

4、s1、通过实时监测pdu会话中的qos流性能、视频流的编码参数和视频内容特性，收集智能摄像头的数据；

5、s2、基于s1中收集的数据，利用边缘计算能力，学习并预测视频流的网络性能需求变化；

6、s3、根据qos性能需求指标，动态修改视频采集参数；

7、s4、在多个智能摄像头构成的组网中共享实时信息；并根据实时信息动态切换接受和发送波束方向，同时优化组网中智能摄像头的采集参数；

8、s5、依据视频内容特性，动态调度和分配组网中智能摄像头的网络资源。

9、进一步地，所述步骤s1具体包括：

10、所述qos流性能数据包括：带宽利用率、丢包率、延迟和抖动；所述视频内容特性包括视频内容的重要性和变化情况。

11、进一步地，所述步骤s2具体包括：

12、通过边缘计算能力在本地设备上对网络性能需求变化进行分析，并根据实时数据和历史数据训练需求预测模型，预测网络性能的需求变化，及时调整智能摄像头的视频质量参数；

13、在调整智能摄像头视频质量参数时，运用强化学习和试错学习逐步优化策略，使智能摄像头系统自主学习在不同网络条件和视频内容下动态调整视频质量参数。

14、进一步地，所述步骤s3具体包括：

15、运用第一奖励函数动态调整视频采集参数，所述第一奖励函数表示为：

16、

17、其中，α、β、γ是权重系数，反映对不同目标的重视程度。

18、进一步地，所述步骤s4具体包括：

19、将多个智能摄像头组成组网，根据共享的实时信息，利用强化学习制定最佳的协作策略，动态切换最优的相机参数设置，智能摄像头动态切换接收和发送波束方向，同步优化组网中智能摄像头的采集参数。

20、进一步地，所述步骤s4还包括：

21、运用第二奖励函数计算动态切换的接受和发送波束方向，所述第二奖励函数为：

22、rt＝w1×a+w2×b+w3×c-w4×d-w5×e

23、其中，a为当前时刻相对于前一时刻的视频质量提升程度，b为当前波束调整后减少的信号干扰程度，c为波束调整后增加的覆盖区域大小，d为摄像头视角调整导致的额外遮挡区域的成本，e为波束切换引起的延迟成本，w1、w2、w3、w4和w5分别为各个因素的权重。

24、进一步地，所述步骤s5具体包括：

25、依据视频内容特性，动态调度和分配多台智能摄像头共享的网络资源，分析视频内容的重要性，优先保障关键监控区域或重要事件的视频传输质量。

26、本发明还包括一种基于物联网的智能摄像头控制系统，所述控制系统包括：收集模块、优化模块、调整模块、协作模块、同步模块和资源分配模块，其中：

27、所述收集模块，连接优化模块，用于实时监测pdu会话中的qos流性能、视频流的编码参数和视频内容特性，收集数据；

28、所述优化模块，一端连接收集模块，另一端连接调整模块，所述优化模块集成在智能摄像头内部，用于通过深度学习的优化模型和边缘计算能力，学习并预测视频流的网络性能需求变化；

29、所述调整模块，一端连接优化模块，另一端连接协作模块，用于根据qos性能需求指标，触发智能调整流程，动态修改视频采集参数；

30、所述协作模块，一端连接调整模块，另一端连接同步模块，用于启用智能摄像头之间的协作机制，共享实时信息；

31、所述同步模块，一端连接协作模块，另一端连接资源分配模块，用于动态切换智能摄像头的接收和发送波束方向，同步优化组网中智能摄像头的采集参数，实现视频融合的效果；

32、所述资源分配模块，连接同步模块，用于依据视频内容的重要性和用户偏好，动态调度和分配智能摄像头的网络资源，优先保障关键监控区域或重要事件的视频传输质量。

33、较现有技术相比，本发明具有以下优点：

34、1、本发明提供的基于物联网的智能摄像头控制方法及系统，通过实时监测和动态调整视频采集参数，可以提高视频质量和用户体验，同时减少网络延迟和抖动，使得视频监控更加稳定和可靠。

35、2、本发明提供的基于物联网的智能摄像头控制方法及系统，通过多智能摄像头之间的协作和同步优化，可以充分利用网络资源，提高视频融合的效果，避免信号遮挡和干扰，增强视频监控的可靠性和准确性。

36、3、本发明提供的基于物联网的智能摄像头控制方法及系统，通过动态调度和分配多台智能摄像头共享的网络资源，可以优先保障关键监控区域或重要事件的视频传输质量，提供更加精细化和个性化的视频监控服务，满足不同用户的需求。

37、综上，本发明提供的技术方案通过深度学习，强化学习算法和边缘计算能力，实现了智能摄像头之间的视频数据传输、质量控制、设备状态管理、视频内容分析和网络资源分配等多个方面的智能化和精细化控制。同时，本发明还通过多智能摄像头之间的协作机制，提高了视频传输的稳定性和可靠性，提升了视频监控服务的用户体验，对于提升视频监控系统的性能和用户体验具有重要意义。

38、基于上述理由本发明可在通信技术领域广泛推广。