一、技术背景与系统架构设计

1.1 RTMP协议在移动端的适配性

RTMP（Real-Time Messaging Protocol）作为Adobe开发的流媒体协议，其低延迟特性（通常<3秒）使其成为实时人脸识别场景的理想选择。在Android设备上实现RTMP传输需解决三大技术挑战：

• 协议兼容性：Android原生不支持RTMP，需集成第三方库如LibRTMP或FFmpeg
• 网络波动处理：移动网络环境复杂，需实现动态码率调整（ABR）机制
• 硬件加速：利用MediaCodec API实现H.264硬编码，降低CPU占用率

典型实现方案采用分层架构：

┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐
│   Camera2 API │ →  │   MediaCodec  │ →  │   RTMP Sender │
└───────────────┘    └───────────────┘    └───────────────┘
       (YUV420)           (H.264裸流)           (FLV封装)

1.2 人脸识别技术选型

当前主流方案对比：
| 方案 | 精度（LFW数据集） | 推理速度（ms） | 模型大小（MB） |
|———————-|—————————|————————|————————|
| OpenCV Haar | 89.7% | 15 | 0.5 |
| Dlib CNN | 99.38% | 120 | 100 |
| MobileFaceNet | 99.45% | 35 | 4.2 |

推荐采用MobileFaceNet+MTCNN的组合方案，在识别精度和性能间取得平衡。MTCNN负责人脸检测，MobileFaceNet进行特征提取，通过欧氏距离计算实现1:1比对。

二、RTMP视频流捕获与传输实现

2.1 Camera2 API高级配置

关键实现步骤：

1. 设备能力查询：

   CameraManager manager = (CameraManager) getSystemService(Context.CAMERA_SERVICE);
   CameraCharacteristics characteristics = manager.getCameraCharacteristics(cameraId);
   StreamConfigurationMap map = characteristics.get(CameraCharacteristics.SCALER_STREAM_CONFIGURATION_MAP);

2. 预览尺寸优化：
   优先选择与编码器输入分辨率匹配的尺寸（如1280x720），避免不必要的缩放操作。通过map.getOutputSizes(ImageFormat.YUV_420_888)获取支持列表。

3. 动态参数调整：
   实现CameraCaptureSession.CaptureCallback监听曝光补偿变化，当环境光变化超过20%时触发重新配置：

   @Override
   public void onCaptureCompleted(@NonNull CameraCaptureSession session,
                              @NonNull CaptureRequest request,
                              @NonNull TotalCaptureResult result) {
    float ev = result.get(CaptureResult.EXPOSURE_COMPENSATION);
    if (Math.abs(ev - lastEv) > 0.2) {
        reconfigureCamera();
    }
   }

2.2 硬件编码器配置要点

MediaCodec配置最佳实践：

1. 编码器选择：

   MediaCodecInfo codecInfo = selectCodec(MIME_TYPE); // 优先选择"OMX.google.h264.encoder"
   MediaFormat format = MediaFormat.createVideoFormat(MIME_TYPE, width, height);
   format.setInteger(MediaFormat.KEY_BIT_RATE, 1500000); // 1.5Mbps
   format.setInteger(MediaFormat.KEY_FRAME_RATE, 30);
   format.setInteger(MediaFormat.KEY_I_FRAME_INTERVAL, 2); // 每2秒一个关键帧

2. 异步处理模式：
   采用MediaCodec.Callback实现非阻塞式编码：

   codec.setCallback(new MediaCodec.Callback() {
    @Override
    public void onInputBufferAvailable(@NonNull MediaCodec mc, int index) {
        ByteBuffer inputBuffer = mc.getInputBuffer(index);
        // 填充YUV数据...
        mc.queueInputBuffer(index, 0, size, System.nanoTime(), 0);
    }
    @Override
    public void onOutputBufferAvailable(@NonNull MediaCodec mc, int index, BufferInfo info) {
        ByteBuffer outputBuffer = mc.getOutputBuffer(index);
        // 处理H.264 NAL单元...
        mc.releaseOutputBuffer(index, false);
    }
   });

3. 参数动态调整：
   通过MediaCodec.setParameters()实现码率自适应，当网络带宽下降时：

   Bundle params = new Bundle();
   params.putInt(MediaCodec.PARAMETER_KEY_VIDEO_BITRATE, newBitrate);
   codec.setParameters(params);

三、RTMP协议封装与传输优化

3.1 FLV标签封装规范

RTMP传输的FLV文件由头部+标签组成，关键字段说明：

• PreviousTagSize：前一个标签大小（4字节）
• TagType：0x09（视频）、0x08（音频）、0x12（脚本）
• Timestamp：3字节时间戳+1字节扩展时间戳

视频标签封装示例：

public byte[] encapsulateVideoTag(byte[] nalData, long timestamp) {
    ByteArrayOutputStream output = new ByteArrayOutputStream();
    // FLV头
    output.write(0x09); // TagType
    output.write((nalData.length >> 16) & 0xFF);
    output.write((nalData.length >> 8) & 0xFF);
    output.write(nalData.length & 0xFF);
    output.write((timestamp >> 16) & 0xFF);
    output.write((timestamp >> 8) & 0xFF);
    output.write(timestamp & 0xFF);
    output.write(0); // 扩展时间戳
    output.write(nalData); // NAL单元数据
    return output.toByteArray();
}

3.2 网络传输优化策略

1. 拥塞控制算法：
   实现类似TCP的AIMD（加性增乘性减）策略：

   private void adjustBitrate(int rtt, int lossRate) {
    if (lossRate > 0.1) {
        currentBitrate = Math.max(minBitrate, currentBitrate * 0.8);
    } else if (rtt < 100) {
        currentBitrate = Math.min(maxBitrate, currentBitrate * 1.05);
    }
   }

2. 缓冲区管理：
   采用双缓冲机制：

   private BlockingQueue<byte[]> sendQueue = new LinkedBlockingQueue<>(MAX_QUEUE_SIZE);
   // 生产者线程
   sendQueue.put(flvPacket);
   // 消费者线程
   byte[] packet = sendQueue.poll(100, TimeUnit.MILLISECONDS);
   if (packet != null) {
    socket.getOutputStream().write(packet);
   }

3. 心跳机制实现：
   每30秒发送一次控制包保持连接：

   ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
   scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
    byte[] heartbeat = new byte[]{0x00, 0x00, 0x00, 0x00}; // 空包
    socket.getOutputStream().write(heartbeat);
   }, 30, 30, TimeUnit.SECONDS);

本篇详细阐述了Android平台下RTMP视频流捕获、硬件编码及传输优化的核心技术实现。下篇将重点介绍人脸检测算法优化、特征提取模型部署及端到端性能调优策略，敬请期待。实际开发中建议结合网络质量检测库（如Conviva）实现更智能的码率控制，同时考虑使用NDK优化关键路径的运算性能。