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    监控视频质量怎样诊断

  •   视频质量确诊系统选用了视频图像分析的方法来查看监控系统中存在的各种视频多见缺点。从现在广泛出现的摄像头缺点类型来看,影响视频监控系统视频质量的要素有许多,首要归纳来说有以下几点:

      ·摄像机的设置不当或器件老化失效,包括摄像机的分辨率、摄像机对光照的灵敏度、镜头调集调整、色彩校对等;

      ·大型监控网络中视频信号通过长距离电缆传输、多级矩阵切换以及多级网络转发,电源、控制器等多种搅扰信号或许对视频信号发生剧烈的搅扰,线路老化、接头松动等现场环境的改动或许带来视频噪声;

      ·许多运用PTZ球机,长时间的运动变焦有或许让有些球机发生方向过错、不可控等缺点。

      对于以上提到的各种视频缺点,可将缺点类型分红视频信号缺失、视频清晰度反常、视频亮度反常、视频噪声、视频雪花、视频偏色、画面冻住、PTZ运动失控8种。这其间,视频信号缺失、画面冻住两种缺点可通过人工计划根据视频图像比对的方法得出结论;PTZ运动失控则是由缺点查看系统宣告运动指令,然后通过对视频图像的运动分析来查看是不是有缺点;而对于其他的5种缺点,很难通过人工设定规则的方法来查看,这就需求通过机器学习的方法,让机器来仿照人的视觉反响,查看视频是不是存在缺点。

      对于这5种不一样类型视频缺点,计划5个不一样的根据机器学习的查看器,每个查看器担任分析一段视频是不是存在某一种缺点,以及这种缺点的严重性。

      而在实习作业的视频监控系统中获取许多的视频片断,包括正常视频以及存在各种缺点的视频,构成操练样本,并仿照人类视觉特性,对于不一样缺点类型获取了许多视频图像特征参数,用以操练得到确诊不一样缺点的查看器。在分析期间,获取需求分析的一段固定长度的视频,根据用户设定的该路视频的查看项目,运用不一样的缺点查看器,获取相应的视频图像特征,然后输入到已操练好的缺点查看模型中,即可获取对该段视频的缺点评价作用。

      根据优良的底层算法,视频质量确诊系统具有以下技术特征:

      ·高准确度:选用许多的实习视频监控系统的视频作为操练样本,各种缺点查看器均来源于实习系统,并通过许多实习系统的查验,因此查看准确率高;

      ·超卓的摄像机角度习惯性:缺点查看器的操练样本来自多种不一样场景,涵盖了治安视频监控系统中许多多见的摄像头监督角度,因此对各种摄像头角度、焦距以及不一样的摄像内容都有超卓的习惯性;

      ·一起的抵挡球机运动的才调:在每一中类型的缺点查看器的计划和操练进程中,都考虑到了摄像头云台运动以及镜头推近拉远有或许带来的视频图像特征的改动,在查看进程中都首要进行摄像头运动分析,一旦发现摄像头处于PTZ运动进程中,则首要不再查看PTZ运动是不是反常,以防止查看时发送运动指令影响当时的球机运动;其次,仅运用对摄像头运动不灵敏的特征来进行其他类型的缺点分析,防止因运动缘由构成误报或漏报;

      ·超卓的环境习惯才调:算法模块对于场景内由于车流、人流、时节、气候发生的光线、暗影改动不灵敏,因此,能够适用于多种不一样的室外环境;

      ·强化学习才调:现有的视频质量确诊系统与人类的缺点辨认才调仍有显着的距离,因此运用场景的区别对于视频质量确诊系统的功用是有影响的。像人类的视觉系统一样,视频质量确诊分析模块也具有后天强化学习的才调,只需参与本地的新样本从头操练查看器,算法的功用将进一步行进。