平安城市视频图像质量诊断系统解决方案

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1、平安城市视频图像质量诊断系统解决方案本文来自于安防知识网■解决方案智能化设备管理可以按照网络拓扑结构部署多台设备管理服务器，分区域对设备进行实时的巡检，这样可以大大提高系统的维护效率，尽可能做到在设备发生故障时，在不超过10分钟的时间内被监测到并告警。H前对丁•视频丢失、编码器设备断线、服务器故障、硬盘故障等设备状态的监测还是比较容易实现的,而对于一些软性故障如视频信号质量问题的监测很难实现，因视频质量引起的系统软故障是系统故障的主要组成部分，对系统的正常使川同样会造成恶劣彩响。大型视频监控系统图像质量诊断平台能够较好的解决这一问题，

2、它能够在3-5秒钟内对一路图像的信号质屋进行监测，包括信号干扰、图像过白、过黑、聚焦模糊、画面冻结等质屋问题的监测和告警，同时能够针对不同时间段设置不同监测标准，如枚间降低对图像过黑监测的阀值，白天则提高对图像过黑监测的阀值等。我们通过视频质量分析监测算法开发专门的分析服务器，对视频信号质量进行不间断的循环分析监测，对出现视频质量问题将在客户端界面上告警提示，或者通过WEB网站对相关故障信息进行查询与统一管理。现状分析根据某市公安局监控图像资源使用管理规定，在加强对监控图像资源的日常管理方血，须“建立监控图像资源的口常检查和维护制度及

3、时排除故障，保证监控图像资源的安全运行。”为规范全市公共安全图像资源系统建设、运行和维护工作，某市特别制定了《某市公共图像资源系统建设与运行维护考核办法》，并对公共安全图像资源系统建设与运行维护管理和人员经费保障等工作进行日常考核、年终考评，根据考核得分进行分类排名。这在某方面促进了视频监控制度的建立与监控值守人员的配备。然而，面对众多的监控点，单凭分局监控屮心十儿个监视屏和儿个值班人员，以传统的人工“肉眼”巡检的方式难以兼顾。•人工维护工作不仅费时费力，而且效果不好，视频信号在岀现不同的常见故障后，往往不能及时地被维护人员发现，形成

4、了部分的摄像机要么没有录像资料被保存，要么即便有录像资料，也是质量很差，无法从屮获取有价值的信息内容；•由于显示屏数屋冇限，维护人员往往在一个监视屏同时监看多台摄像机或随机抽取摄像头显示，造成部分监控点被漏看或被忽视；•维护人员存在一定的不稳定性、随意性和局限性，加上人的注意力冇限、容易疲劳，会被其他事物干扰，使得这样的人工检查结果也不具客观性。因此，如何保证大规模摄像头的完好工作，妹于视频分析技术的视频图像质量诊断系统为解决这一问题提供了良好的解决方案。建设目标本方案应川先进的机器学习和计算机视觉技术，仿其人类的视觉系统，针对某市公

5、共女全图像资源前端摄像头出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡和云台失控等常见摄像头故障以及恶意遮扌当和破坏监控设备的不法行为做出准确判断，并自动记录所有的检测结果，生成报表。用户可通过互联网查询终端统计杏询历史信息，并可根据摄像头所在分局或派出所、品牌、故障类型、故障严重程度等不同属性进行故障数和故障率的统计分析，以便轻松维护市公共安全图像资源系统。技术路线将视频故障分成视频信号缺失、视频淸晰度异常、视频亮度异常、视频噪声、视频雪花、视频偏色、画面冻结、PTZ运动失控八种类型。其中视频信号缺失、画面冻结两种故障可通过人工设

6、计的丛于视频图像比对的方法得出结论;FTZ运动失控则是山故障检测系统发出运动指令，然后通过对视频图像的运动分析來检测是否冇故障;而对于英他的五种故障，很难通过人丁•设定规则的方法來检测，这就需要通过机器学习的方法，让机器來模拟人的视觉反应，检测视频是否存在故障。视频质杲诊断系统采用了视频图像分析的方法來检测监控系统中存在的各种视频常见故障。针对这五种不同类型视频故障，我们设计了五个不同的基于机器学习的检测器，毎个检测器负责分析一段视频是否存在某一种故障，以及这种故障的严匝性。在实际运行的视频监控系统屮捉取人屋的视频片断，包括正常视频以

7、及存在各种故障的视频，形成训练样本，并模拟人类视觉特性，针对不同故障类型提取了人量视频图像特征参数，用以训练得到诊断不同故障的检测器。在分析阶段，获取需要分析的一段固定长度的视频，根据用户设定的该路视频的检测项目，使用不同的故障检测器，提取相应的视频图像特征，然后输入到已训练好的故障检测模型中，即町获取对该段视频的故障评价结果。这五种检测器可以检测到的视频故障如下：•视频淸晰度异常检测：对焦发生异常;被偶然异物遮挡（如柳絮团）;被人为地蒙蔽；•视频亮度杲常检测：亮度过烏；增益控制紊乱（忽亮忽暗）；•视频噪声检测：噪声、彩色带状滚屏的复

8、合干扰；•视频雪花检测：雪花干扰;折叠干扰；•视频偏色检测：黄、紫带状偏色;单纯性绿色偏色;自然绿色场景，不谋报。系统架构关于视频图像质量诊断系统的前端分析功能，核心技术基木都是依据视频的常见故障类型来确定故障的诊断项。