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视频质量诊断系统在监控领域中的应用

近年来,中国视频监控市场受平安城市建设、北京奥运会、上海世博会、广州亚运会、深圳大运会等安保项目以及各行业视频监控需求快速增长等因素的刺激和拉动,取得了快速发展,整个市场规模...
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  近年来,中国视频监控市场受平安城市建设、北京奥运会、上海世博会、广州亚运会、深圳大运会等安保项目以及各行业视频监控需求快速增长等因素的刺激和拉动,取得了快速发展,整个市场规模迅速扩大。“十二五”期间,随着平安城市建设等各项政策的继续开展和深化,以及交通、教育、金融等各个行业用户的安防意识的不断增强,预计未来视频监控市场将保持强劲增长。在这些如平安城市建设、世博会等大规模项目中,面对数以万计的前端摄像头,其日常维护的矛盾日趋激烈。

  监控行业的运维现状

  据不完全统计数据显示,目前运行的监控系统中正常使用的摄像机的比例不到60%,而且当前数量庞大的视频监控系统的运维工作主要都是靠人工检测和处理,即使目前的监控平台上也出现了类似故障自动检测等功能,但是这些功能只停留在简单的判断设备图像是否存在、网络是否连通等简单的故障判断,对视频监控中存在的视频图像模糊、图像颜色不正常、图像条纹干扰、雪花点干扰、摄像机严重偏移、云台失控等视频质量问题没有判断和检测功能。所以目前监控系统运维出现了监测难度大,故障处理不及时,运维工作量巨大,导致运维成本不断增加,故障视频也得不到及时的维护和修复,使得视频监控系统的使用效果大打折扣,严重影响安全保障工作的有效开展。因此,如何提高视频监控系统运维工作的效率、建设智能化的视频监控质量诊断系统将成为视频监控行业发展的趋势。

  视频质量诊断的技术基础

  视频监控的网络化和高清化建设现在已经比较成熟,在视频监控系统逐步网络化以后,对视频数据的统一存储、统一管理和统一分析处理也成为了可能。在网络基础成熟的条件下,视频质量诊断系统采用先进的科学的视频质量诊断技术,应用计算机视觉(Computer Vision)算法,对监控系统中前端设备的常见图像质量故障问题进行诊断。常见的故障分成:信号丢失、图像模糊、亮度异常、颜色异常、雪花噪声、条纹干扰、画面冻结、以及云台失控。引起故障的原因很多,不同故障的背后原因也不同,表现出来的现象也不同,如表1所示。

  对于信号丢失、画面冻结的故障,图像表现出固定模板和静止不动的特征,通常采用模板比对的思想进行检测。对于云台失控的故障,由诊断服务器发出云台运动指令,通过图像中的运动分析来判断云台是否按照指令在运转。对于其它5种故障,它们表现出来的现象不同,图像呈现的特点不同,结合视频图像处理、人眼视觉模型、以及机器视觉的方法,分别设计5个检测模块,也可以称为检测器。在设计阶段,通过大量的实际场景监控视频片段,对检测器进行训练。在诊断过程中,每种检测器提取相对应的图像特征,根据事先训练学习的判断法则,对故障的类型进行判定,同时确定故障的严重程度。对于出现误判、漏判的视频,可以加入到训练样本中,进行再训练再学习,以对检测器进行改进,进一步提高检测器性能。

  视频质量诊断系统的行业应用

  保证视频质量诊断系统正常运行所需的前提条件是视频监控系统的网络化,在这个基础条件满足的情况下,可以对现有监控系统进行升级,实现视频的质量诊断功能:主要是通过后端服务器对每一路视频进行轮询检测、分析的方式进行,最终提供给用户即时的报警提示,在检测完毕后能够提供完整的视频质量问题报表。给监控使用单位或者运维单位提供有力的故障数据,同时能够快速的进行维修响应。对于实际使用单位来说,可以提高监控的使用效率,减少监控故障造成的不良影响。对于监控系统运维单位来说,可以提高响应速度和工作效率,降低工作人员劳动强度,可以有效提高客户满意度。

  系统通过单独的视频检测服务器来实现对视频的分析和检测,对于用户来说,可以在现有监控平台中嵌入视频质量检测的功能,这样使得整套检测系统和现有的监控系统合二为一,方便用户使用。系统架构见图1。

  采用如上系统架构,在监控系统中接入视频质量诊断系统,有以下优点:

  • 系统无损接入:诊断分析仪实际是后端智能分析仪,只需要接入监控系统网络,不需要对原有系统做更多修改,施工方便,实现无缝智能化升级;

  • 网络带宽占用小:采用轮询的方式,依次对监控点进行诊断,同时获取一路或者几路视频码流,网络带宽消耗少;[nextpage]

  • 诊断效率高:对监控点进行轮询检测,每个监控点只需要几秒时间就可以完成诊断,短时间内就可以对成千上万个监控点进行诊断。诊断结果生成统一的报表,方便用户查看和报修;

  • 不增加前端设备负担:支持流媒体取流,可以通过监控系统中的流媒体服务器或者组播设备的流媒体分发获取码流,不占用前端设备的出口带宽。

  视频质量诊断系统主要能够实现视频质量问题的检测类型,见图2。

  视频质量诊断类产品市场化应用面临的挑战

  视频质量诊断系统能够对目前常见的一些视频问题进行归类和分析,有效缓解视频监控系统运维难题,进而提高用户对监控系统的使用效率。当然我们也应该看到,视频质量诊断系统作为新生事物,还有很多地方需要改进,需要厂家、用户、主管部门等多方共同努力,才能真正实现产品的市场化应用。

  质量诊断检测夜间使用效果差

  由于夜间光照条件非常复杂,各种灯光光线照射使得视频过亮,产生画面闪烁等现象,无法判断是摄像机本身产生的问题还是外界环境光照射造成的影响,对视频质量诊断算法影响较大。目前市场上现有的视频检测产品,普遍存在夜间使用效果欠佳的问题。

  监控厂家编码格式不统一,兼容性不佳

  目前监控设备厂家众多,视频编码没有统一的格式,造成很多非主流厂家的产品无法解码,如果没有生产厂家的解码库,就无法对设备进行解码和完成视频质量的诊断。这也是目前整个行业存在的问题。

  检测准确率没有标准,很难界定

  对于以上提到的各种类型的视频质量问题,一般依靠主观经验来判断是否是质量问题,如颜色偏色、雪花点等,如果是轻微的颜色异常或者雪花点等,可能不同的人观察的结果会有不同,即有人认为存在质量问题,而有人却认为是正常的。没有判断的统一标准,准确性等很难界定。

  视频质量问题种类繁多,难以囊括

  目前的视频质量类型,只是对最常见的一些质量问题的总结和归纳,但是还有非常多的,如中间一条细长白线、视频重影、阴影、部分黑屏部分条纹、有菜单字幕等等不常见的视频质量问题。这些不常见的视频质量问题,目前都没有很好的检测手段,如图3。

  视频质量诊断类产品的发展趋势

  从系统架构上来说,现有的视频质量诊断系统基本上都是采用在中心统一处理、统一检测的模式,但是这对于一些较老的模拟系统来说,无法实现升级改造。同时,这种后端检测的方式无法达到实时检测和提示的目的,而且此种方式受到网络环境等因素的影响。后续的视频质量诊断功能应该会慢慢前移,可能会植入到嵌入式DVR、直接植入到每一个网络摄像机中,DVR或者摄像机实时的给中心管理平台发送状态信息,再配合中心平台的网络监测和设备故障检测,可以更好的实现视频质量诊断。

  从系统性能上来说,后续的视频质量诊断系统可能会对各种性能进行优化,使检测更加准确,同时会扩展到对视频属性等信息的检测,如对视频实际分辨率、视频实际码流、视频实际帧率等信息的检测。同时,为解决目前视频质量没有统一判断标准的问题,可能在系统使用上会做一些人性化的改进,如对用户设置的灵敏度进行可视化的提示操作,当用户设置某一个类型的灵敏度后,系统会主动提示这个灵敏度下什么样的图像会报警。

  从客户应用角度来说,后续可能会出现手持式或者手提式的设备,专门为视频运维企业或者单位使用。视屏运维工程师或者维护人员带上此类设备,现场接入网络后就可以对前方监控点进行视频质量的诊断,快速打印出问题摄像头的报表,然后进行逐一排查和维修,这是一种单机式和工具式的使用。

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