珠海醋酸纤维有限公司 黎毅鸿 练志坚

摄像头视频编码标准的选择和视频流码率的调节，是直接影响视频流大小以及后端存储容量消耗速度快慢的关键因素；而在使用虚拟化存储技术的视频监控系统中，虚拟资源池的应用配置能实现存储容量的个性化分配。以上两个方面的理论分析及应用，对实现在用视频监控系统录像存储天数提升和差异化配置的精细化管理有一定参考价值。

在以数字化网络为架构的视频监控系统中，用户可方便快捷地增加前端监控点位，但前端监控点的增加带来的是后端存储资源消耗加快的压力。本文将从前端IP摄像头的视频编码标准选择、码流参数配置和后端虚拟化存储的应用、虚拟资源池的配置这两个方面深入分析，探讨在不增加存储资源的前提下，提高在用存储资源的利用率和提升IP摄像头录像存储时间的方法。

1 视频编码标准选择

目前国内安防行业中，视频监控摄像头使用的主流视频编码标准是H.265/MPEG-HEVC和H.264/MPEGAVC。因H.265作为H.264的迭代标准向下兼容，所以安防厂商的大部分视频监控产品可同时支持H.264和H.265，新旧标准的多元化选择既满足了新客户使用最新技术的增量需求，也兼顾了旧客户旧设备更新过渡的存量需求。

HEVC是2013年1月由ISO/IEC和ITU-T组织同时发布的新一代视频编码标准，是在H.264/MPEG-AVC的基础上优化开发而来的，其架构与H.264有很大的相似之处，均包含了帧内预测、帧间预测、去区块滤波器、熵编码等模块。HEVC采用了更大的宏块，最大支持64×64像素的宏块，而H.264最大支持的宏块为16×16；HEVC的帧内预测方式有35种， 而H.264只有10种预测方式；HEVC支持时域+空域的向量预测方式，而H.264只支持空域的向量预测方式；HEVC支持8阶的插值滤波器，而H.264只支持6阶插值滤波器；HEVC支持8×8/16×16/32×32的DCT变换，而H.264只支持4×4/ 8×8的DCT变换。

H.265能实现以2Mps以下码率对1080P像素的视频进行压缩编码，在同样画质的条件下，使用H.265编码产生的码流要比使用H.264少50%，换言之就是节省50%的存储空间。因此有条件的用户应优先选用H.265编码格式进行视频编码压缩，其次才是H.264。虽然H.265的编码压缩能力先进，但抛开场景谈编码码率是不严谨的，其对不同场景的编码压缩效果不能一概而论，实际视频流码率大小要视场景及用户参数设置具体分析。

2 视频码率调节

2.1 固定码率和变码率的应用

海康和大华作为国内安防行业的两大龙头，其产品具有一定的参考价值，在这两个厂家生产的摄像头均有固定码率和变化码率的配置选择，结合码率上限设定值使用。

在选择固定码率时，摄像头基本会在一个固定码率值上进行编码输出，用户能精准计算视频录像的存储占用情况。在使用变码率时，摄像头会根据场景的变化适时调节编码压缩性能，使视频流码率产生波动，存储占用情况却不能得到精确计算。但不管哪种模式，都存在场景发生变化时，摄像头为确保码率不超过设定值而加强编码压缩性能来牺牲部分画质的情况。因此摄像头编码码率的选择成为平衡画质和存储占用空间的关键参数，为此我们需要了解在实际应用中，在不同编码码率设定值下视频画面清晰度的差距，从而选择最合适自身需求的视频码率，节省更多存储空间。

2.2 不同码率的画面质量对比

如图1所示，其他配置相同的前提下设置三组不同码率，然后通过电子放大截图观察成像细节，以了解摄像头码率大小对成像画质的影响和其中关系。

图1 不同码率下摄像头画面细节放大对比图Fig.1 Magnified comparison of camera details at different bit rates

对比画面中各个部分内容，发现静态物体轮廓、阴影等纹理简单部分的画面清晰度随码率设定值变化不大，但动态物体及纹理复杂部分的细节清晰度与实际视频码率呈现正相关的关系，且当码率降低时，纹理复杂部分会变成模糊的块状区域。我们再结合H.265编码格式标准工作原理进行分析，在编码过程中，编码器会将图像划分为“树编码单元”，然后根据编码单元内图像纹理特性进行“四叉树结构”的递归分割，最后画面将被分割成最大64×64像素、最小4×4像素的宏块。之后编码器会将参考帧、当前帧块化后的图像进行比较并得出差值，这些差值连同原图像数据经算法运算并经解码器进行去块化处理后产生我们所看到的图像。因此当码率设定值降低时，编码器为满足低码率输出要求会将对比的差值（画面动态变化量）经运算变换后的信号加以过滤，至使视频中纹理复杂部分的细节被抹除。而画面的动态变化量的产生主要来自两个部分，其一是场景纹理复杂内容，其二是场景动态内容。由于纹理复杂内容受摄像头晃动、光线等环境因素的轻微改变而产生变化量，而动态内容本身就持续产生变化量，就出现了随着码率设定的降低，画面细节及动态部分越来越模糊的现象。

为更直观展示码率模式的选择和码率上限值设定对实际视频码率产生的影响，我们观察6个场景下摄像头在不同设定时产生视频流的码率变化情况，并作分析对比，如表1所示。测试中的不同场景下，摄像头选择固定码率模式时的平均码率约为码率上限设定值的85%左右。而选择变码率模式时的实测平均码率较小，画面纹理简单的场景如资料室、主干道，实际码率只有码率上限设定值的5%～10%，对于画面纹理复杂的场景如用餐时的食堂、管道阀门密布的化工车间，实际码率能达到码率上限设定值的40%～70%。尤其通过食堂场景比较，发现无用餐时食堂画面码率只有用餐时画面码率的约30%，所以选择“变码率加高码率上限”的配置组合能节约较多存储资源。

表1 不同场景下不同摄像头配置参数的实际码率交叉对比表Tab.1 Actual bit rate cross comparison table of different camera configuration parameters in different scenarios

3 视频存储

3.1 虚拟存储技术

虚拟化存储指的是把物理存储设备通过计算机软件技术实现资源池生成，这样做能将物理存储设备的边界消除，并能方便地在软件技术支持下通过增加物理存储设备进行存储扩容。其他计算机设备直接与虚拟的资源池匹配并在资源池上进行数据存储，而不需要与物理存储设备进行对接，这在视频监控系统中有很好的应用前景和价值。

视频云存储系统是在传统IP-SAN上融合了计算机集群、虚拟化等技术，针对视频流开发的存储技术。与传统IP-SAN以文件系统为基础进行读写相比，视频云存储系统集成了编、解码器，实现了视频流的直接读写，并运用了虚拟存储技术，通过生成大小可编辑的虚拟化资源池，摆脱了以逻辑卷作为最小存储单元的容量边界束缚。

3.2 虚拟资源池的编辑

在搭建好的视频云存储系统上，可以在容量范围内配置处一个或多个容量大小不一的虚拟资源池。如图2所示，在总虚拟资源池上用户可按存储天数、摄像头分辨率及其他需求开设多个子资源池进行分类管理，并分配不同大小的存储容量。经计算后对录像存储时间需求不一的摄像头进行分类配置，分别与不同容量大小的虚拟资源池进行录像计划关联配置。低需求场景的摄像头存储路径关联低容量资源池，再把节省出来的容量分配给高需求场景摄像头关联的资源池，实现对摄像头录像存储差异化管理的目的，这种管理优势是传统NVR、DVR等独立录像机所不具备的。

图2 视频监控系统虚拟资源池示意图Fig.2 Virtual resource pool of video surveillance system

4 结语

本文描述了前端摄像头在H.265编码格式标准下，根据场景需求的差异化配置实现输出视频流码率最优的原理；并介绍了后端虚拟化技术在视频存储的应用，和通过虚拟化资源池配置实现录像存储时间差异化管理方法。结合以上两点，为读者提供一种节省视频录像存储资源的开放性思路和相关理论。