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高清視頻監控(kong)系(xi)統安裝：視頻監控(kong)日常使(shi)用存(cun)在哪些故障

     視頻監控(kong)中的(de)視頻質量是采用視頻圖像(xiang)分析的(de)方法來(lai)測量系統中可能存在的(de)故障(zhang)。從現(xian)在普遍出現(xian)的(de)攝像(xiang)頭故障(zhang)類(lei)型來(lai)看，影(ying)響視頻監控(kong)系統視頻質量的(de)因素(su)有(you)很多，主(zhu)要(yao)概括(kuo)來(lai)說有(you)以下幾點：

　　·攝(she)像(xiang)機(ji)(ji)的設(she)置不當或器件老化失效(xiao)，包含攝(she)像(xiang)機(ji)(ji)的分辨(bian)率(lv)、攝(she)像(xiang)機(ji)(ji)對(dui)光照的靈敏度(du)、鏡(jing)頭聚(ju)焦調整、色(se)彩(cai)校(xiao)正等；

　　·大型監控網絡(luo)中視頻(pin)(pin)信(xin)(xin)號(hao)通過長距離電(dian)纜傳輸、多級矩陣切換以及多級網絡(luo)轉發(fa)，電(dian)源(yuan)、控制器(qi)等多種干(gan)擾(rao)信(xin)(xin)號(hao)可(ke)能對視頻(pin)(pin)信(xin)(xin)號(hao)產(chan)生強烈的干(gan)擾(rao)，線(xian)路老化(hua)、接頭松(song)動(dong)等現場環境的變化(hua)可(ke)能帶來視頻(pin)(pin)噪聲；

　　·大量使用(yong)PTZ球機(ji)，長期的運動(dong)變焦有可能讓部分球機(ji)發生方(fang)向(xiang)錯誤、不可控等(deng)故障(zhang)。

　　針對(dui)以上(shang)提到的(de)種(zhong)(zhong)種(zhong)(zhong)視(shi)(shi)頻(pin)故(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)，可將故(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)類型分成視(shi)(shi)頻(pin)信號(hao)缺失、視(shi)(shi)頻(pin)清晰度異常(chang)、視(shi)(shi)頻(pin)亮度異常(chang)、視(shi)(shi)頻(pin)噪聲、視(shi)(shi)頻(pin)雪花、視(shi)(shi)頻(pin)偏(pian)色、畫面(mian)凍結、PTZ運(yun)動(dong)失控(kong)8種(zhong)(zhong)。這(zhe)其中，視(shi)(shi)頻(pin)信號(hao)缺失、畫面(mian)凍結兩種(zhong)(zhong)故(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)可通(tong)過(guo)(guo)人(ren)工(gong)設(she)計基于視(shi)(shi)頻(pin)圖像(xiang)(xiang)比(bi)對(dui)的(de)方法得出結論；PTZ運(yun)動(dong)失控(kong)則(ze)是由故(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)檢測系統發(fa)出運(yun)動(dong)指令，然后(hou)通(tong)過(guo)(guo)對(dui)視(shi)(shi)頻(pin)圖像(xiang)(xiang)的(de)運(yun)動(dong)分析(xi)來檢測是否(fou)有故(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)；而對(dui)于其他的(de)5種(zhong)(zhong)故(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)，很難(nan)通(tong)過(guo)(guo)人(ren)工(gong)設(she)定規則(ze)的(de)方法來檢測，這(zhe)就需(xu)要通(tong)過(guo)(guo)機器學(xue)習(xi)的(de)方法，讓機器來模(mo)擬人(ren)的(de)視(shi)(shi)覺反應，檢測視(shi)(shi)頻(pin)是否(fou)存在(zai)故(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)(zhang)。

　　針對這(zhe)5種不(bu)同類(lei)型視頻故障(zhang)，設計5個不(bu)同的基于(yu)機器學(xue)習的檢測(ce)器，每個檢測(ce)器負責(ze)分析一段視頻是否(fou)存在某一種故障(zhang)，以及這(zhe)種故障(zhang)的嚴(yan)重性。

　　而在(zai)實際(ji)運行的(de)(de)視(shi)頻(pin)監(jian)控系統中提(ti)取(qu)(qu)(qu)大(da)量的(de)(de)視(shi)頻(pin)片斷，包括(kuo)正常視(shi)頻(pin)以及存在(zai)各種故(gu)障(zhang)的(de)(de)視(shi)頻(pin)，形成訓(xun)練樣本，并模(mo)(mo)擬人類(lei)視(shi)覺特性，針(zhen)對不同故(gu)障(zhang)類(lei)型提(ti)取(qu)(qu)(qu)了(le)大(da)量視(shi)頻(pin)圖像特征參數，用以訓(xun)練得到(dao)(dao)診斷不同故(gu)障(zhang)的(de)(de)檢(jian)測器。在(zai)分析(xi)階(jie)段，獲(huo)取(qu)(qu)(qu)需要(yao)分析(xi)的(de)(de)一段固定長度的(de)(de)視(shi)頻(pin)，根據用戶(hu)設定的(de)(de)該路(lu)視(shi)頻(pin)的(de)(de)檢(jian)測項(xiang)目，使用不同的(de)(de)故(gu)障(zhang)檢(jian)測器，提(ti)取(qu)(qu)(qu)相(xiang)應(ying)的(de)(de)視(shi)頻(pin)圖像特征，然后輸入到(dao)(dao)已訓(xun)練好的(de)(de)故(gu)障(zhang)檢(jian)測模(mo)(mo)型中，即(ji)可獲(huo)取(qu)(qu)(qu)對該段視(shi)頻(pin)的(de)(de)故(gu)障(zhang)評價(jia)結果。

　　基于優秀的(de)底層算法，視(shi)頻質(zhi)量診斷系統(tong)具備以(yi)下技術特點：

　　·高(gao)準確度：采用大(da)量的(de)實(shi)(shi)際視頻(pin)監(jian)控系(xi)統的(de)視頻(pin)作為(wei)訓練樣本，各種(zhong)故障檢測(ce)器(qi)均(jun)來源于實(shi)(shi)際系(xi)統，并經過大(da)量實(shi)(shi)際系(xi)統的(de)測(ce)試，因此檢測(ce)準確率高(gao)；

　　·良好的(de)攝(she)像(xiang)機(ji)角度(du)適(shi)應(ying)性：故障檢測器的(de)訓練樣本來(lai)自多(duo)種不同(tong)場景，涵(han)蓋了(le)治安視頻監(jian)控系統中(zhong)眾(zhong)多(duo)常(chang)見的(de)攝(she)像(xiang)頭(tou)監(jian)視角度(du)，因此對各種攝(she)像(xiang)頭(tou)角度(du)、焦距(ju)以及不同(tong)的(de)攝(she)像(xiang)內容(rong)都有(you)良好的(de)適(shi)應(ying)性；

　　·獨特(te)的(de)(de)抵抗球機運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)的(de)(de)能(neng)力：在(zai)(zai)每一中類(lei)型(xing)的(de)(de)故障檢(jian)測(ce)器的(de)(de)設計和訓練過程(cheng)中，都考慮到了攝像頭云(yun)臺運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)以及(ji)鏡頭推近拉遠(yuan)有可能(neng)帶來(lai)的(de)(de)視頻圖像特(te)征的(de)(de)變化，在(zai)(zai)檢(jian)測(ce)過程(cheng)中都首先進(jin)行(xing)攝像頭運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)分(fen)析(xi)，一旦發(fa)現攝像頭處于PTZ運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)過程(cheng)中，則首先不再檢(jian)測(ce)PTZ運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)是否(fou)異常，以防止檢(jian)測(ce)時發(fa)送運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)指令影響(xiang)當前的(de)(de)球機運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)；其(qi)次(ci)，僅(jin)使用(yong)對(dui)攝像頭運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)不敏感的(de)(de)特(te)征來(lai)進(jin)行(xing)其(qi)他類(lei)型(xing)的(de)(de)故障分(fen)析(xi)，避免因運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)動(dong)(dong)原因造成誤報或(huo)漏(lou)報；

　　·出色(se)的環境適應能力：算法(fa)模塊對(dui)于(yu)場景(jing)內由于(yu)車流(liu)、人流(liu)、季(ji)節(jie)、氣候產生的光線(xian)、陰影(ying)變(bian)化不(bu)敏感，因此，可(ke)以適用于(yu)多(duo)種不(bu)同的室(shi)外(wai)環境；

　　·強化(hua)學習能(neng)力(li)：現有的(de)(de)視(shi)頻(pin)質量(liang)(liang)診斷系(xi)統(tong)與(yu)人類(lei)的(de)(de)故障識別能(neng)力(li)仍有明顯的(de)(de)差距，因此應用場景(jing)的(de)(de)差異對于視(shi)頻(pin)質量(liang)(liang)診斷系(xi)統(tong)的(de)(de)性能(neng)是(shi)有影響的(de)(de)。像人類(lei)的(de)(de)視(shi)覺系(xi)統(tong)一樣(yang)，視(shi)頻(pin)質量(liang)(liang)診斷分析模塊也具備后天強化(hua)學習的(de)(de)能(neng)力(li)，只要加入當地的(de)(de)新樣(yang)本重新訓練(lian)檢測(ce)器，算法的(de)(de)性能(neng)將(jiang)進(jin)一步提高。