视频点播器

采用目前最普及、成本最低的Wi-Fi802.11g国际标准，完全能够达到高清、流畅的播放效果。兼容所有的无线路由器型号。向用户免费提供万余部电视剧、电影或其它节目，并不断更新。

采用了P4P CDN技术，可以支持海量用户。不会因为用户多而影响服务质量。是一个真正的 Internet 网络点播机顶盒，用户可以自由在线点播。

按照点播器的快速安装指南，首先安装点播器软件，软件的安装出奇简单，完全机械的按“下一步”，完成后自动重启电脑。之后将点播器连接到电视机上，打开电源，电视机上的开机画面比较简单：选择“网络”，连接到无线网络，就像平时笔记本电脑连接网络一样简单。连好之后，点播器自动发现了服务器（也就是我们安装了软件的那台电脑）。安装成功之后，便可开始对功能测试了。

点播器能为您做八件事情：

一、在电视机上享受海量的互联网高清影视资源。

二、每日更新最新大片、剧集，永不收费。

三、无线联网，无拘无束。

四、实时点播，想看就看。

五、高清输出，极致享受。

六、您保存在硬盘、U盘里的视频、录像，随意在电视机上播放。

七、内置读卡器、USB，读取各种存储卡、U盘中的影视。

八、操作极为简单，就像操作电视机一样容易。老少咸宜。

在国内带宽情况下，点播器仅需要1-2M宽带，就可以传输高清视频压缩信号，带宽使用效率极高。而且点播器可以播放互联网90%以上的视频格式。同时，独有的视频优化技术，在电视机上能够体验到更加细腻、丰富的画。

由于点播器都系统采用最先进的P4P CDN技术，使其可以应用互联网上大量的公开p2p资源。而且，我们会更加细化这些视频资源的分类、筛选、整理，使用户不用复杂的搜索、操作，就可以看到画质好、播放流畅的节目。同时不断更新节目内容，让用户随时可以欣赏更新的节目。

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点播器无限量的网络电影、MTV、电视资源。用户终生免费享用。

众所周知，互联网上的影视资源之丰富、新奇远远超过所有其它媒体内容。现在，我们的电视机可以通过点播器，接入互联网了。点播器可以让用户舒服地躺在沙发上，通过电视观赏海量的视频资源。不用局限在电脑显示器前，坐的腰酸背痛而又无法与家人分享。点播器可以让用户彻底淘汰DVD播放机，硬盘播放器，读卡播放器等繁琐的设备，甚至不用去购买DVD碟片了。

1、免费的高清电影、电视剧，就从测试点播器开始

点播器将互联网的影视节目都放到了“测试频道”中，好像我们的电视机多了一个互联网频道一样。打开频道目录，影视节目都已经分类编辑好了。

首先的感觉是：节目多。

第二个感觉是节目新：最新影院上映、甚至还未公映的大片；好莱坞本周票房前几位的电影；与欧美、日韩、央视等同步更新的电视剧。甚至连像国内未公映的都赫然在目。以往趴在电脑桌前，下载半天才可以看的节目，现在坐在沙发上就可以遥控点播了。

第三个感觉，是清晰、流畅，点播器用的是电信家用2兆ADSL、无线802.11g连接，所有网络高清电影都可流畅播放！

2、本地媒体文件播放

电脑里的图片、音乐、录像也可通过点播机，在电视机上播放。但首先要在电脑上的服务器软件中，共享这些文件。格式文件：AVI、RM、RMVB、FLV、FLS、MKV、.264、MP4、APE等，都可以在电视机上播放。

3、读卡、USB设备测试

点播器SD、CF等卡的测试比较简单，热拔插，自动读取卡内内容。USB的测试比较严格，点播器用160G，3.5寸外接硬盘盒测试，读取文件速度相对有点慢，大约20秒左右才可读出内容。

金运点播机

e播

智能视频处理成为视频监控的“救命稻草”

智能视频源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。运用智能视频分析技术，当系统发现符合某种规则的行为（如定向运动、越界、游荡、遗留等）发生时，自动向监控系统发出报警信号（如声光报警），提示相关工作人员及时处理可疑事件。

智能视频算法的实现

智能视频技术实现对移动目标的实时检测、识别、分类以及多目标跟踪等功能的主要算法分为以下五类：目标检测、目标跟踪、目标识别、行为分析、基于内容的视频检索和数据融合等。

视频检索目标检测

目标检测（Object Detection）是按一定时间间隔从视频图像中抽取像素，采用软件技术来分析数字化的像素，将运动物体从视频序列中分离出来。运动目标检测技术是智能化分析的基础。常用的目标检测技术可以分为背景减除法（Background Subtraction）、时间差分法（Temporal Difference）和光流法（Optic Flow）三类。

背景减除法利用当前图像与背景图像的差分检测运动区域。背景减除法假设视频场景中有一个背景，而背景和前景并未给出严格定义，背景在实际使用中是变化的，所以背景建模是背景减除法中非常关键的一步。常用的背景建模方法有时间平均法、自适应更新法、高斯模型等。背景减除法能够提供相对来说比较完全的运动目标特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况、摄像机抖动和外来无关事件的干扰特别敏感。

时间差分法充分利用了视频图像的时域特征，利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息。该方法对于动态环境具有较强的自适应性，不对场景做任何假设，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象，只能够检测到目标的边缘。当运动目标停止时，一般时间差分法便失效。 光流法通过比较连续帧为每个图像中的像素赋予一个运动矢量从而分割出运动物体。

光流法能够在摄像机运动的情况下检测出独立的运动目标，然而光流法运算复杂度高并且对噪声很敏感，所以在没有专门硬件支持下很难用于实时视频流检测中。

视频检索目标跟踪

目标跟踪（Object Tracking）算法根据不同的分类标准，有着以下两种分类方法：根据目标跟踪与目标检测的时间关系分类和根据目标跟踪的策略分类。 根据目标跟踪与目标检测的时间关系的分类有三种：

一是先检测后跟踪(Detect before Track)，先检测每帧图像上的目标，然后将前后两帧图像上目标进行匹配，从而达到跟踪的目的。这种方法可以借助很多图像处理和数据处理的现有技术，但是检测过程没有充分利用跟踪过程提供的信息。

二是先跟踪后检测(Track before Detect)，先对目标下一帧所在的位置及其状态进行预测或假设，然后根据检测结果来矫正预测值。这一思路面临的难点是事先要知道目标的运动特性和规律。三是边检测边跟踪(Track while Detect)，图像序列中目标的检测和跟踪相结合，检测要利用跟踪来提供处理的对象区域，跟踪要利用检测来提供目标状态的观察数据。

根据目标跟踪的策略来分类，通常可分为3D方法和2D方法。相对3D方法而言，2D方法速度较快，但对于遮挡问题难以处理。基于运动估计的跟踪是最常用的方法之一。

视频检索目标识别

目标识别（Object Recognize）利用物体颜色、速度、形状、尺寸等信息进行判别，区分人、交通工具和其他对象。目标识别常用人脸识别和车辆识别。

视频人脸识别的通常分为四个步骤：人脸检测、人脸跟踪、特征提取和比对。人脸检测指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。人脸跟踪指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。常用方法有基于模型的方法、基于运动与模型相结合的方法、肤色模型法等。

人脸特征提取方法归纳起来分为三类：第一类是基于边缘、直线和曲线的基本方法；第二类是基于特征模板的方法；第三类是考虑各种特征之间几何关系的结构匹配法。单一基于局部特征的提取方法在处理闭眼、眼镜和张嘴等情景时遇到困难，相对而言，基于整体特征统计的方法对于图像亮度和特征形变的鲁棒性更强。人脸比对是将抽取出的人脸特征与面像库中的特征进行比对，并找出最佳的匹配对象。

车辆识别主要分为车牌照识别、车型识别和车辆颜色识别等，应用最广泛和技术较成熟的是车牌照识别。 车牌照识别的步骤分别为：车牌定位、车牌字符分割、车牌字符特征提取和车牌字符识别。

车牌定位是指从车牌图像中找到车牌区域并把其分离出来。字符分割是将汉字、英文字母和数字字符从牌照中提取出来。车牌特征提取的基本任务是从众多特征中找出最有效的特征，常用的方法有逐像素特征提取法、骨架特征提取法、垂直水平方向数据统计特征提取法、特征点提取法和基于统计特征的提取法。车牌字符识别可以使用贝叶斯分离器、支持向量机(SVM)和神经网络分类器(NNC)等算法。

视频检索行为分析

行为分析(Behavior Analysis)是指在目标检测、跟踪和识别的基础上，对其行为进行更高层次的语义分析。现有的行为分析技术根据分析的细节程度和对分析结果的判别要求可以分为三类：第一类使用了大量的细节，并往往使用已经建立好的数据进行分析而较少使用目标的时域信息。基于人脸、手势、步态的行为分析方法属于这一类；第二类是将目标作为一个整体，使用目标跟踪的算法来分析其运动轨迹以及该目标与其它目标的交互；第三类是在前两类的基础上做一个折中，它使用时域和空域的信息，分析目标各部分的运动。

视频检索图像检索

基于内容的图像检索技术是由用户提交检索样本，系统根据样本对象的底层物理特征生成特征集，然后在视频库中进行相似性匹配，得到检索结果的过程。现有基于内容的检索方法主要分为：基于颜色的检索方法、基于形状的检索方法和基于纹理的检索方法等。数据融合是将来自不同视频源的数据进行整合，以获得更丰富的数据分析结果。

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在视频文件质量经常被测量在bitrate 。关于比特率就不多说了，网上有很多。

例：* 8 kbit 关于电话质量 * 32 kbit 关于中波质量 * 96 kbit 关于FM 质量 * 128 kbit 关于光盘质量。

比特率这个词有多种翻译，比如码率等，表示经过编码（压缩）后的视频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，而比特就是二进制里面最少的单位，要么是0，要么是1。比特率与视频压缩的关系简单的说就是比特率越高画质就越好，但编码后的文件就越大；如果比特率越少则情况刚好翻转。

VBR（Variable Bitrate）动态比特率 也就是没有固定的比特率，压缩软件在压缩时根据视频数据即时确定使用什么比特率，这是以质量为前提兼顾文件大小的方式，推荐编码模式

ABR（Average Bitrate）平均比特率是VBR的一种插值参数。LAME针对CBR不佳的文件体积比和VBR生成文件大小不定的特点独创了这种编码模式。ABR在指定的文件大小内，以每50帧（30帧约1秒）为一段，可以做为VBR和CBR的一种折衷选择。

CBR（Constant Bitrate）常数比特指文件从头到尾都是一种位速率。相对于VBR和ABR来讲，它压缩出来的文件体积很大，而且 画质相对于VBR和ABR不会有明显的提高