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龙图腾网获悉深圳市新赛搏科技有限公司申请的专利基于随身WiFi的摄像头远程控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120091222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510307176.X，技术领域涉及：H04N23/661；该发明授权基于随身WiFi的摄像头远程控制方法及系统是由陈远军设计研发完成，并于2025-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随身WiFi的摄像头远程控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及摄像头远程控制技术领域，公开了一种基于随身WiFi的摄像头远程控制方法及系统。所述方法包括：采集摄像头节点的位置信息、覆盖范围及信号强度，构建分布式网络拓扑结构；根据分布式网络拓扑结构，对摄像头采集的视频内容进行场景分析，计算最优编码参数配置表；按照最优编码参数配置表将视频帧划分为不同优先级区域，执行差异化压缩处理，形成带优先级标记的视频数据包；将带优先级标记的视频数据包分配至多层次传输队列中，根据随身WiFi当前带宽状态调度数据传输，产生有序传输流，本发明有效平衡了各摄像头节点的计算负载和能耗，在网络波动条件下仍能保持稳定的视频传输和控制响应，显著降低了视频卡顿率和控制延迟。

本发明授权基于随身WiFi的摄像头远程控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于随身WiFi的摄像头远程控制方法，其特征在于，包括： 采集摄像头节点的位置信息、覆盖范围及信号强度，构建分布式网络拓扑结构；具体包括：通过随身WiFi模块对各摄像头节点进行唯一标识编码分配，得到节点标识数据；基于所述节点标识数据对摄像头与随身WiFi模块之间的连接进行周期性检测，获取连接状态参数；根据所述连接状态参数对摄像头节点进行相似度计算和动态分组，形成摄像头节点组；针对所述摄像头节点组中的固定摄像头记录地理位置坐标与视角信息，对移动摄像头额外记录实时位置与移动轨迹，生成摄像头特性数据集；将所述摄像头特性数据集传输至部署在随身WiFi接入点的边缘处理单元，执行本地数据聚合处理，产生初步处理结果；利用所述初步处理结果和所述连接状态参数构建网络资源状况图，计算各摄像头节点间的网络连接质量、可用带宽及延迟特性，完成分布式网络拓扑结构的建立； 根据所述分布式网络拓扑结构，对摄像头采集的视频内容进行场景分析，计算最优编码参数配置表；具体包括：针对各摄像头节点设计多线程并行采集机制，对瞬时上行带宽、瞬时下行带宽、数据包往返时延和数据包丢失率进行同步监测，获取原始网络状态数据；对所述原始网络状态数据进行摄像头ID标记和时间戳编码，形成时序网络状态数据集；基于所述时序网络状态数据集执行异常值过滤、平滑处理和趋势提取操作，得到预处理后的网络状态数据；将所述预处理后的网络状态数据输入随机森林算法，分析不同带宽条件下的视频质量水平，建立带宽与编码参数间的函数关系，生成初步带宽质量映射；根据摄像头采集场景的复杂度指数对所述初步带宽质量映射进行分类细化，分别构建静态场景、低运动场景和高运动场景的带宽需求差异模型，形成场景自适应映射矩阵；将历史数据与实时数据相结合，对所述场景自适应映射矩阵赋予时间衰减权重，生成网络带宽质量模型；对摄像头采集的视频内容进行像素差异计算、边缘密度统计和运动向量分布分析，得到场景变化系数；根据所述场景变化系数将视频场景分类为低复杂度场景、中复杂度场景和高复杂度场景，并为视频场景建立基准编码参数表，形成场景分类结果；将所述场景分类结果与所述网络带宽质量模型结合，构建编码参数搜索空间；基于所述编码参数搜索空间，对视频质量指数、传输延迟和能耗水平三个目标函数执行多目标优化计算，得到最优编码参数组合；针对所述最优编码参数组合进行层级划分，形成分层编码参数集，并对所述分层编码参数集引入参数平滑控制机制，生成最优编码参数配置表； 按照所述最优编码参数配置表将视频帧划分为不同优先级区域，执行差异化压缩处理，形成带优先级标记的视频数据包；具体包括：将摄像头采集的视频帧输入基于改进MobileNet-SSD模型的目标检测神经网络，对人物、车辆和异常活动区域进行识别，生成目标位置坐标集；基于所述目标位置坐标集对视频帧进行像素级权重计算，形成重要性权重图；根据所述重要性权重图对所述最优编码参数配置表中的量化参数进行区域性调整，得到区域自适应编码参数表；基于所述区域自适应编码参数表对视频数据进行空间域预处理，获得空间域处理后的视频数据；对所述空间域处理后的视频数据进行时间域和频率域双重预处理，生成多级预处理后的视频数据；根据所述多级预处理后的视频数据和当前随身WiFi网络状态动态调整数据包大小和传输单元组织方式，形成带优先级标记的视频数据包； 将所述带优先级标记的视频数据包分配至多层次传输队列中，根据随身WiFi当前带宽状态调度数据传输，产生有序传输流；具体包括：根据视频数据包的内容重要性、时效性和系统资源占用对所述带优先级标记的视频数据包进行分级归类，建立包含紧急级、高优先级、中优先级和低优先级的四层传输优先级队列；对随身WiFi网络进行实时带宽测量，生成网络带宽预测模型，并基于所述网络带宽预测模型对所述四层传输优先级队列进行带宽分配计算，得到队列传输配额表；根据所述队列传输配额表和随身WiFi网络往返时延对传输协议进行优化，形成传输控制参数集；针对所述传输控制参数集中的重要数据包进行前向纠错处理，生成传输数据流，并对所述传输数据流进行网络异常监测，产生有序传输流；根据所述有序传输流中的元数据信息对接收到的视频数据包进行重组，为不同摄像头的视频流设置差异化缓冲区大小，形成完整视频流；基于所述分布式网络拓扑结构中记录的摄像头位置和视角信息，对所述完整视频流中的重叠区域执行特征点匹配和透视变换，生成全景监控视图；针对所述全景监控视图中由于网络受限导致的低质量区域，应用基于ESRGAN网络的超分辨率重建算法和去伪影滤波器，得到质量增强的视频图像；对所述质量增强的视频图像执行目标检测、多目标追踪和行为识别计算，实时监测异常活动，生成目标行为分析结果；根据所述目标行为分析结果生成针对性的摄像头控制指令集，形成精简控制指令数据包；将所述精简控制指令数据包通过轻量级加密通信协议封装，采用渐进式控制策略将复杂控制指令分解为基本操作序列，通过所述分布式网络拓扑结构中建立的通信链路将控制指令传回各摄像头节点。

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