视顺顾质量诊断技术概述及未来发展趋势

　　视频质量诊断技术是采用先进的视频图像分析算法,通过对前端设备传回的视频流进行质量评估,对视频图像中存在的质量问题进行智能分析、判断和预警的技术。

　　视频质量诊断技术采用视频图像智能分析的方法来检测监控系统中存在的各种视频常见的故障。从概念上来看,视频质量诊断是将采集到的图像进行智能分析,抽取出“对象”、“事件”、“条件”,来判断目标形态的变化,并通过设置一定的条件和规则来判断画面是否异常,完成监控系统从目标解释(视读)走向机器解释(机读)的重大转变。视频质量诊断技术糅合了图像处理技术、计算机视觉技术、计算机图形学、人工智能、图像分析等多项技术,是智能化的重要标志。

　　视频质量诊断技术可以实现对监控设备常见的异常抖动、画面条纹、画面模糊、偏色、亮度异常、对比度异常、冻结、丢失、噪声等机器故障及恶意遮挡、恶意变化监控场景的行为做出准确判断,还可以对监控设备因为网络异常等原因导致的设备断线、取流异常、码率是否达标等问题进行准确定位。通过配套应用软件的汇总统计,可以将故障设备存在的问题清晰展现给用户,便于进行快速精确定点检修,从而保证视频监控系统的长期有效运行,也大大减轻了维护监控设备的工作量。

　　视频质量诊断系统是基于视频质量诊断技术构建的智能化的视频质量运维系统,在系统架构上可以分为集中管控与分布式诊断两种方式。 它们都有各自的优缺点,集中管控方式的优势体现在集中管理、便于维护、性能好、可实现复杂视频质量分析以及复杂质量诊断;劣势表现为系统严重依赖网络系统,有突发事件时由于网络访问量大,对网络与服务器造成压力,影响视频质量诊断系统运行,造成误操作。

　　分布式诊断的优势体现在实时性高、不依赖于网络、视频质量诊断分布式部署能够降低中心系统的压力,提高系统的稳定性;劣势表现为由于前端处理能力不足,无法实现复杂的视频质量诊断。随着人工智能、深度学习的发展,相信,未来的视频质量诊断系统可以前后端相结合,前端完成简单的故障诊断,后端实现复杂故障诊断、数据分析、数据统计、运维流程管理,其精准度也快速提高,相应视频质量诊断系统也会发挥越来越重要的作用。

　　作者：顾长海

　　编辑：广汉