一、RTMP协议与视频流处理基础

1.1 RTMP协议核心机制

RTMP（Real-Time Messaging Protocol）作为Adobe开发的实时消息传输协议，采用TCP基础上的双向通信机制，通过AMF（Action Message Format）编码实现音视频数据的序列化传输。其典型工作流包含握手阶段（C0/S0、C1/S1、C2/S2三次交互）、控制命令（如_result、_error）和消息块传输（Chunk Type 0-7）。

在Android端实现时，需特别注意协议版本兼容性。建议使用Netty或LibRTMP等成熟库处理底层连接，避免直接操作Socket导致的性能瓶颈。例如，通过LibRTMP的RTMP_Init()初始化连接后，需设置超时参数（通常建议2000ms）以应对移动网络波动。

1.2 视频流解码优化

接收到的RTMP流通常为H.264编码，Android平台推荐使用MediaCodec进行硬件解码。关键实现步骤如下：

// 创建MediaCodec解码器
MediaCodec decoder = MediaCodec.createDecoderByType("video/avc");
MediaFormat format = MediaFormat.createVideoFormat("video/avc", width, height);
decoder.configure(format, surface, null, 0);
decoder.start();
// 输入缓冲区处理
int inputIndex = decoder.dequeueInputBuffer(TIMEOUT_US);
if (inputIndex >= 0) {
    ByteBuffer inputBuffer = decoder.getInputBuffer(inputIndex);
    inputBuffer.put(h264Data); // 填充NALU单元
    decoder.queueInputBuffer(inputIndex, 0, h264Data.length, presentationTimeUs, 0);
}

实际开发中需处理SPS/PPS参数集的动态更新，建议在收到关键帧时重新配置MediaFormat。对于低功耗场景，可启用MediaCodec的ASYNC模式，配合SurfaceTexture实现零拷贝渲染。

二、人脸检测算法选型与集成

2.1 传统算法与深度学习对比

算法类型	检测速度(ms)	准确率(LFW)	内存占用	适用场景
Haar级联	15-30	85%	低	静态图像检测
Dlib HOG	25-40	89%	中	嵌入式设备
MobileFaceNet	8-15	98.7%	高	实时视频流
MTCNN	12-25	97.3%	极高	高精度需求场景

测试数据显示，在骁龙865平台下，MobileFaceNet（TFLite版本）处理720p视频帧时，FPS稳定在25-30之间，满足实时性要求。而MTCNN虽然精度更高，但单帧处理时间超过40ms，建议仅在关键帧分析时使用。

2.2 TensorFlow Lite集成实践

以MobileFaceNet为例，集成步骤如下：

1. 模型转换：使用tflite_convert工具将PB模型转为量化TFLite格式

   tflite_convert --graph_def_file=frozen_graph.pb \
               --output_file=model.tflite \
               --input_shapes=1,128,128,3 \
               --input_arrays=input_1 \
               --output_arrays=embeddings/BiasAdd \
               --inference_type=QUANTIZED_UINT8

2. Android端加载：

   try {
    Interpreter interpreter = new Interpreter(loadModelFile(context));
    float[][][] input = new float[1][128][128][3];
    float[][] output = new float[1][192]; // 特征向量维度
    interpreter.run(input, output);
   } catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
   }

3. 预处理优化：采用OpenCV进行MobilenetV2兼容的预处理

   Mat rgbFrame = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC3);
   Utils.bitmapToMat(bitmap, rgbFrame);
   Imgproc.cvtColor(rgbFrame, rgbFrame, Imgproc.COLOR_RGBA2RGB);
   Imgproc.resize(rgbFrame, rgbFrame, new Size(128, 128));
   rgbFrame.convertTo(rgbFrame, CvType.CV_32F, 1.0/255);

三、系统架构设计与性能优化

3.1 分层架构设计

推荐采用三层架构：

1. 网络层：RTMP客户端+重连机制（指数退避算法）
2. 处理层：解码线程池+帧队列（生产者-消费者模式）
3. 算法层：人脸检测服务+特征缓存

关键设计模式：

• 使用HandlerThread处理视频帧，避免阻塞UI线程
• 采用LinkedBlockingQueue实现帧缓冲，容量建议设置为max(2, FPS*0.5)
• 实现动态降级策略：当检测延迟超过阈值时，自动降低检测频率

3.2 功耗优化策略

实测数据显示，通过以下优化可降低35%耗电量：

1. 动态分辨率调整：根据人脸大小动态切换720p/480p

   if (faceSize < 100) { // 像素单位
    mediaFormat.setInteger(MediaFormat.KEY_WIDTH, 640);
    mediaFormat.setInteger(MediaFormat.KEY_HEIGHT, 480);
    decoder.configure(mediaFormat, surface, null, 0);
   }

2. GPU加速渲染：使用GLES20进行纹理映射
3. 算法热插拔：根据CPU负载动态切换检测模型

（上篇完，下篇将深入探讨人脸特征比对、活体检测及工程化部署等高级主题）