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高(gao)清視頻監控(kong)系統 日常使用存在(zai)哪(na)些故障

       視(shi)頻(pin)(pin)監控(kong)中的視(shi)頻(pin)(pin)質量是(shi)采用視(shi)頻(pin)(pin)圖像分(fen)析的方法來(lai)測量系(xi)統(tong)中可能存在的故障(zhang)。從(cong)現在普遍出現的攝像頭(tou)故障(zhang)類型來(lai)看，影(ying)響視(shi)頻(pin)(pin)監控(kong)系(xi)統(tong)視(shi)頻(pin)(pin)質量的因素(su)有(you)很多(duo)，主要概括來(lai)說有(you)以下幾點(dian)：

　　·攝像機的設置不當或器件老化失效，包含攝像機的分辨率、攝像機對光照的靈敏度、鏡頭聚焦調整、色彩校正等；高清視頻監控系統

視頻監控

　　·大型監控網絡中視頻信號(hao)通(tong)過長距離電纜傳輸、多(duo)級矩陣切換以及多(duo)級網絡轉發，電源、控制器等多(duo)種干擾(rao)信號(hao)可能(neng)對視頻信號(hao)產生強(qiang)烈的干擾(rao)，線路老化(hua)、接頭松動等現場(chang)環(huan)境的變化(hua)可能(neng)帶來視頻噪聲；

　　·大(da)量使用(yong)PTZ球(qiu)機，長期的運(yun)動變焦有可能讓(rang)部分球(qiu)機發生方向(xiang)錯誤、不可控(kong)等故障。高清視頻監控(kong)系統

　　針對(dui)以上提到的種種視頻(pin)(pin)(pin)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)，可(ke)將故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)類(lei)型(xing)分成視頻(pin)(pin)(pin)信號缺失、視頻(pin)(pin)(pin)清(qing)晰度(du)異常、視頻(pin)(pin)(pin)亮度(du)異常、視頻(pin)(pin)(pin)噪聲(sheng)、視頻(pin)(pin)(pin)雪花、視頻(pin)(pin)(pin)偏色、畫(hua)面凍結、PTZ運(yun)動失控8種。這(zhe)其(qi)中(zhong)，視頻(pin)(pin)(pin)信號缺失、畫(hua)面凍結兩種故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)可(ke)通(tong)過(guo)(guo)人工(gong)設計基于視頻(pin)(pin)(pin)圖像比對(dui)的方法得出結論；PTZ運(yun)動失控則是由(you)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)檢(jian)測系統發出運(yun)動指(zhi)令，然后(hou)通(tong)過(guo)(guo)對(dui)視頻(pin)(pin)(pin)圖像的運(yun)動分析來檢(jian)測是否有(you)故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)；而對(dui)于其(qi)他(ta)的5種故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)，很難通(tong)過(guo)(guo)人工(gong)設定規則的方法來檢(jian)測，這(zhe)就需要(yao)通(tong)過(guo)(guo)機(ji)器學(xue)習的方法，讓機(ji)器來模擬人的視覺反(fan)應，檢(jian)測視頻(pin)(pin)(pin)是否存(cun)在故(gu)(gu)(gu)(gu)障(zhang)(zhang)。

　　針對這5種不(bu)同類(lei)型(xing)視(shi)頻故障(zhang)(zhang)，設計5個不(bu)同的(de)基于機器(qi)學習的(de)檢(jian)測器(qi)，每(mei)個檢(jian)測器(qi)負(fu)責分析(xi)一(yi)段視(shi)頻是否存在某一(yi)種故障(zhang)(zhang)，以(yi)及(ji)這種故障(zhang)(zhang)的(de)嚴重性。

　　而在實際運(yun)行的(de)(de)視(shi)頻(pin)(pin)(pin)監控系統(tong)中提(ti)(ti)取大(da)量的(de)(de)視(shi)頻(pin)(pin)(pin)片(pian)斷(duan)，包括正常視(shi)頻(pin)(pin)(pin)以(yi)及存在各種(zhong)故(gu)障(zhang)(zhang)的(de)(de)視(shi)頻(pin)(pin)(pin)，形(xing)成訓練樣本，并模擬人類(lei)視(shi)覺特性，針對不同(tong)故(gu)障(zhang)(zhang)類(lei)型提(ti)(ti)取了大(da)量視(shi)頻(pin)(pin)(pin)圖(tu)像特征參數(shu)，用以(yi)訓練得到診(zhen)斷(duan)不同(tong)故(gu)障(zhang)(zhang)的(de)(de)檢測(ce)器。在分析階段，獲取需(xu)要(yao)分析的(de)(de)一段固定長(chang)度的(de)(de)視(shi)頻(pin)(pin)(pin)，根據用戶設定的(de)(de)該(gai)路視(shi)頻(pin)(pin)(pin)的(de)(de)檢測(ce)項目(mu)，使用不同(tong)的(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)檢測(ce)器，提(ti)(ti)取相應的(de)(de)視(shi)頻(pin)(pin)(pin)圖(tu)像特征，然后輸(shu)入到已訓練好(hao)的(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)檢測(ce)模型中，即可獲取對該(gai)段視(shi)頻(pin)(pin)(pin)的(de)(de)故(gu)障(zhang)(zhang)評價結果。高(gao)清視(shi)頻(pin)(pin)(pin)監控系統(tong)

　　基于優秀的(de)底層算法，視(shi)頻質量診斷系統具(ju)備以下(xia)技術特點：

　　·高準確度：采用大量的實(shi)際視頻監控系統(tong)(tong)的視頻作為(wei)訓練(lian)樣(yang)本，各種故障檢測(ce)(ce)器(qi)均來源于實(shi)際系統(tong)(tong)，并經(jing)過(guo)大量實(shi)際系統(tong)(tong)的測(ce)(ce)試，因此(ci)檢測(ce)(ce)準確率高；

　　·良好(hao)(hao)的攝(she)像機角度(du)適(shi)應(ying)(ying)性(xing)(xing)：故障檢測器的訓(xun)練樣本來(lai)自多種(zhong)不(bu)同場(chang)景，涵蓋了治安視頻(pin)監(jian)控系統(tong)中眾多常見(jian)的攝(she)像頭監(jian)視角度(du)，因此對各(ge)種(zhong)攝(she)像頭角度(du)、焦距以及不(bu)同的攝(she)像內容都(dou)有(you)良好(hao)(hao)的適(shi)應(ying)(ying)性(xing)(xing)；

　　·獨特的(de)(de)(de)(de)抵抗球(qiu)機(ji)運(yun)動(dong)(dong)(dong)的(de)(de)(de)(de)能(neng)力：在每一中(zhong)類型(xing)的(de)(de)(de)(de)故障檢(jian)(jian)測(ce)器的(de)(de)(de)(de)設計(ji)和訓練過(guo)程(cheng)中(zhong)，都(dou)考慮到了(le)攝(she)(she)(she)像(xiang)(xiang)頭云臺(tai)運(yun)動(dong)(dong)(dong)以(yi)及鏡頭推近(jin)拉遠有可(ke)能(neng)帶來(lai)的(de)(de)(de)(de)視頻圖(tu)像(xiang)(xiang)特征(zheng)的(de)(de)(de)(de)變化，在檢(jian)(jian)測(ce)過(guo)程(cheng)中(zhong)都(dou)首(shou)先進行(xing)攝(she)(she)(she)像(xiang)(xiang)頭運(yun)動(dong)(dong)(dong)分析，一旦發(fa)現攝(she)(she)(she)像(xiang)(xiang)頭處(chu)于(yu)PTZ運(yun)動(dong)(dong)(dong)過(guo)程(cheng)中(zhong)，則首(shou)先不再(zai)檢(jian)(jian)測(ce)PTZ運(yun)動(dong)(dong)(dong)是否異常(chang)，以(yi)防(fang)止檢(jian)(jian)測(ce)時發(fa)送(song)運(yun)動(dong)(dong)(dong)指令影響(xiang)當前的(de)(de)(de)(de)球(qiu)機(ji)運(yun)動(dong)(dong)(dong)；其(qi)次，僅使用對攝(she)(she)(she)像(xiang)(xiang)頭運(yun)動(dong)(dong)(dong)不敏感的(de)(de)(de)(de)特征(zheng)來(lai)進行(xing)其(qi)他類型(xing)的(de)(de)(de)(de)故障分析，避免(mian)因運(yun)動(dong)(dong)(dong)原因造成誤報或(huo)漏報；

　　·出色的環(huan)境適應能力：算法模塊對(dui)于場景內由于車流、人(ren)流、季節(jie)、氣候產(chan)生的光線、陰影變(bian)化不(bu)(bu)敏(min)感，因此，可以適用于多種(zhong)不(bu)(bu)同的室外環(huan)境；高(gao)清視頻監(jian)控系統(tong)

　　·強化學(xue)習能(neng)力：現有的(de)(de)(de)(de)(de)視(shi)頻(pin)質(zhi)量(liang)診(zhen)斷系統與人類的(de)(de)(de)(de)(de)故(gu)障(zhang)識別能(neng)力仍有明(ming)顯的(de)(de)(de)(de)(de)差距，因此(ci)應用場景的(de)(de)(de)(de)(de)差異對于(yu)視(shi)頻(pin)質(zhi)量(liang)診(zhen)斷系統的(de)(de)(de)(de)(de)性能(neng)是有影響(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)。像人類的(de)(de)(de)(de)(de)視(shi)覺(jue)系統一樣，視(shi)頻(pin)質(zhi)量(liang)診(zhen)斷分析(xi)模(mo)塊也具備后天強化學(xue)習的(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)力，只要加入當地的(de)(de)(de)(de)(de)新樣本重新訓(xun)練檢測器，算法的(de)(de)(de)(de)(de)性能(neng)將進一步提高(gao)。