基于智能視頻技術(shù)的監控視頻質(zhì)量診斷

摘要：智能視頻(IV，Intelligent Video)源自計算機視覺(jué)(CV，Computer Vision)技術(shù)(計算機視覺(jué)技術(shù)是人工智能研究的分支之一)，它是在圖像及圖像描述之間建立關(guān)系，從而使計算機能夠通過(guò)數字圖像處理和分析來(lái)理解視頻畫(huà)面中的內容，達到自動(dòng)分析和抽取視頻源中關(guān)鍵信息的目的，也就是智能視頻分析技術(shù)(IVS)。

智能視頻(IV，Intelligent Video)源自計算機視覺(jué)(CV，Computer Vision)技術(shù)(計算機視覺(jué)技術(shù)是人工智能研究的分支之一)，它是在圖像及圖像描述之間建立關(guān)系，從而使計算機能夠通過(guò)數字圖像處理和分析來(lái)理解視頻畫(huà)面中的內容，達到自動(dòng)分析和抽取視頻源中關(guān)鍵信息的目的，也就是智能視頻分析技術(shù)(IVS)。

監控系統中的故障問(wèn)題診斷

自20世紀90年代智能視頻分析技術(shù)誕生以來(lái)，經(jīng)過(guò)數十年的發(fā)展，這項起源于計算機視覺(jué)的技術(shù)伴隨著(zhù)商業(yè)化的逐步應用正日益受到人們的普遍重視。一些國內外專(zhuān)業(yè)的視頻分析研究廠(chǎng)家都相繼推出了各種不同形態(tài)的產(chǎn)品，如智能視頻服務(wù)器、智能網(wǎng)絡(luò )攝像機、智能分析硬盤(pán)錄像機、智能視頻分析軟件等。作為視頻監控的高端應用，像周界檢測、行為分析、視頻故障診斷等功能業(yè)已在各重點(diǎn)行業(yè)中成功應用，并逐步顯現威力。拿平安城市監控系統來(lái)說(shuō)，其一方面主要體現在一些重要的路段、社區、公共場(chǎng)所等，以通過(guò)視頻監控方式對出現的可疑目標進(jìn)行監控報警。另一方面則集中在監控系統的后期運營(yíng)管理過(guò)程中，以通過(guò)視頻分析技術(shù)檢測前端攝像頭常見(jiàn)故障與視頻圖像質(zhì)量的低下，實(shí)現監控系統的有效維護。

視頻質(zhì)量診斷系統作為安防領(lǐng)域的革新產(chǎn)品，是視頻分析技術(shù)在平安城市監控系統運營(yíng)維護方面的典型應用，也是應用性相對普遍的一種產(chǎn)品。它主要應用在大型監控系統的控制中心，通過(guò)控制監控中心矩陣主機的視頻切換輸出或連接數字視頻流媒體管理服務(wù)器來(lái)獲取前端所有攝像機的視頻信號，對視頻圖像出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫(huà)面凍結、增益失衡和云臺失控等常見(jiàn)攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出準確判斷并發(fā)出報警信息;在視頻監控設備日益增多的今天，其在監控系統中的應用，必然更加有利于幫助用戶(hù)快速掌控前端設備運行情況，輕松維護大型的安防系統。

視頻質(zhì)量診斷核心技術(shù)

視頻質(zhì)量診斷系統采用了視頻圖像分析的方法來(lái)檢測監控系統中存在的各種視頻常見(jiàn)故障。從現在普遍出現的攝像頭故障類(lèi)型來(lái)看，影響視頻監控系統視頻質(zhì)量的因素有很多，主要概括來(lái)說(shuō)有以下幾點(diǎn)：

·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;

·大型監控網(wǎng)絡(luò )中視頻信號通過(guò)長(cháng)距離電纜傳輸、多級矩陣切換以及多級網(wǎng)絡(luò )轉發(fā)，電源、控制器等多種干擾信號可能對視頻信號產(chǎn)生強烈的干擾，線(xiàn)路老化、接頭松動(dòng)等現場(chǎng)環(huán)境的變化可能帶來(lái)視頻噪聲;

·大量使用PTZ球機，長(cháng)期的運動(dòng)變焦有可能讓部分球機發(fā)生方向錯誤、不可控等故障。

針對以上提到的種種視頻故障，可將故障類(lèi)型分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、畫(huà)面凍結、PTZ運動(dòng)失控8種。這其中，視頻信號缺失、畫(huà)面凍結兩種故障可通過(guò)人工設計基于視頻圖像比對的方法得出結論;PTZ運動(dòng)失控則是由故障檢測系統發(fā)出運動(dòng)指令，然后通過(guò)對視頻圖像的運動(dòng)分析來(lái)檢測是否有故障;而對于其他的5種故障，很難通過(guò)人工設定規則的方法來(lái)檢測，這就需要通過(guò)機器學(xué)習的方法，讓機器來(lái)模擬人的視覺(jué)反應，檢測視頻是否存在故障。

針對這5種不同類(lèi)型視頻故障，設計5個(gè)不同的基于機器學(xué)習的檢測器，每個(gè)檢測器負責分析一段視頻是否存在某一種故障，以及這種故障的嚴重性。

而在實(shí)際運行的視頻監控系統中提取大量的視頻片斷，包括正常視頻以及存在各種故障的視頻，形成訓練樣本，并模擬人類(lèi)視覺(jué)特性，針對不同故障類(lèi)型提取了大量視頻圖像特征參數，用以訓練得到診斷不同故障的檢測器。在分析階段，獲取需要分析的一段固定長(cháng)度的視頻，根據用戶(hù)設定的該路視頻的檢測項目，使用不同的故障檢測器，提取相應的視頻圖像特征，然后輸入到已訓練好的故障檢測模型中，即可獲取對該段視頻的故障評價(jià)結果。

基于優(yōu)秀的底層算法，視頻質(zhì)量診斷系統具備以下技術(shù)特點(diǎn)：

·高準確度：采用大量的實(shí)際視頻監控系統的視頻作為訓練樣本，各種故障檢測器均來(lái)源于實(shí)際系統，并經(jīng)過(guò)大量實(shí)際系統的測試，因此檢測準確率高;

·良好的攝像機角度適應性：故障檢測器的訓練樣本來(lái)自多種不同場(chǎng)景，涵蓋了治安視頻監控系統中眾多常見(jiàn)的攝像頭監視角度，因此對各種攝像頭角度、焦距以及不同的攝像內容都有良好的適應性;

·獨特的抵抗球機運動(dòng)的能力：在每一中類(lèi)型的故障檢測器的設計和訓練過(guò)程中，都考慮到了攝像頭云臺運動(dòng)以及鏡頭推近拉遠有可能帶來(lái)的視頻圖像特征的變化，在檢測過(guò)程中都首先進(jìn)行攝像頭運動(dòng)分析，一旦發(fā)現攝像頭處于PTZ運動(dòng)過(guò)程中，則首先不再檢測PTZ運動(dòng)是否異常，以防止檢測時(shí)發(fā)送運動(dòng)指令影響當前的球機運動(dòng);其次，僅使用對攝像頭運動(dòng)不敏感的特征來(lái)進(jìn)行其他類(lèi)型的故障分析，避免因運動(dòng)原因造成誤報或漏報;

·出色的環(huán)境適應能力：算法模塊對于場(chǎng)景內由于車(chē)流、人流、季節、氣候產(chǎn)生的光線(xiàn)、陰影變化不敏感，因此，可以適用于多種不同的室外環(huán)境;

·強化學(xué)習能力：現有的視頻質(zhì)量診斷系統與人類(lèi)的故障識別能力仍有明顯的差距，因此應用場(chǎng)景的差異對于視頻質(zhì)量診斷系統的性能是有影響的。像人類(lèi)的視覺(jué)系統一樣，視頻質(zhì)量診斷分析模塊也具備后天強化學(xué)習的能力，只要加入當地的新樣本重新訓練檢測器，算法的性能將進(jìn)一步提高。