基于特定的視頻圖像分析算法，視頻診斷技術可對監(jiān)控系統(tǒng)中的視頻圖像進行智能分析，根據(jù)算法的邏輯，將視頻質量分為正常、信號丟失、網(wǎng)絡異常、遮擋、凍結、視頻模糊、視頻過量、視頻過暗、偏色、信號干擾、抖動等。用戶可通過B/S或C/S方式查看前端攝像機實時狀態(tài)、接收報警、處理報警、查詢歷史信息等，并可根據(jù)攝像機所在區(qū)域、品牌、故障類型、故障嚴重程度等不同屬性進行多種統(tǒng)計分析。
1.亮度異常檢測
該項檢測針對圖像發(fā)白、圖像黑暗難以辨別物體、畫面閃爍等現(xiàn)象，其故障原因通常可歸納為攝像頭曝光控制器故障、增益控制器故障、攝像頭被人為強光照射等問題。其檢測算法較為簡單，通過統(tǒng)計圖像亮度分量的直方圖并對亮度分布進行相應分析，然后設定經(jīng)驗閾值來判定當前圖像是否亮度異常。
2.圖像模糊檢測
該項檢測針對圖像中物體不清楚、圖像中空蕩無誤、圖像對比度低等現(xiàn)象，其故障原因通常可歸納為聚焦不準、鏡頭覆蓋灰塵和水汽、被人為涂抹和遮擋等問題。其算法實現(xiàn)上，可對圖像數(shù)據(jù)在頻域上進行頻譜分析或者將圖像分為N個大小相同的區(qū)域并統(tǒng)計其平均對比度。
3.畫面凍結檢測
該項檢測針對畫面靜止不動的現(xiàn)象，其故障原因通常可歸納為攝像頭采集端不刷新、線路傳輸故障、人為貼畫等問題。其算法實現(xiàn)上，一種實現(xiàn)方式是采用幀差算法得到前后幀圖像的差異變化，另一種實現(xiàn)方式可在視頻幀中每隔一段時間抽取一幀圖像，并分析其直方圖，zui后統(tǒng)計分析各幀之間的直方圖相似度來得出算法檢測結果。
4．信號缺失檢測
該項檢測針對畫面白屏黑屏、無法獲取碼流、無視頻信號等現(xiàn)象，其故障原因通常可歸納為網(wǎng)絡無法連接、視頻傳輸線路接觸不良或損壞等問題。其算法實現(xiàn)上：一種實現(xiàn)方式可對圖像的亮度通道做直方圖統(tǒng)計，通過直方圖結果的分析和離散性檢測，得出算法處理結果；另一種實現(xiàn)方式可對圖像進行二值化處理，然后針對黑屏或者白屏尋找zui大聯(lián)通區(qū)域，zui終通過zui大聯(lián)通區(qū)域的面積來得出算法處理結果。
5．顏色異常檢測
該項檢測針對畫面出現(xiàn)單一性全屏偏色、畫面有閃動的彩色條帶、圖像中廣泛分布雜色等現(xiàn)象，其故障原因通常可歸納為感光器件有顏色通道損壞、攝像頭顏色平衡算法失效、顏色信號在傳輸過程中受到干擾等問題。針對該類問題，通用處理方式是首先將圖像數(shù)據(jù)轉換到特定的顏色空間，然后對其具體顏色通道進行分析。下面以YUV和HIS顏色空間為例，當轉換到YUV顏色空間時，可對圖像數(shù)據(jù)的UV色差分量進行分布統(tǒng)計和均值計算，設定合理的閾值得出檢測結果。當轉換到HIS顏色空間時，可以對色調分量H進行直方圖統(tǒng)計，然后得出算法檢測結果。
6.噪聲干擾檢測
該項檢測針對畫面中出現(xiàn)混雜的細紋、斜紋，以及由此導致的畫面扭曲、模糊抖動等失真現(xiàn)象，較常見的有“雪花”噪聲。視頻噪聲的檢測較為困難復雜，主要由于不同種類噪聲的無規(guī)律性，單一策略的檢測算法難以全面覆蓋不同種類的噪聲。下面以“雪花”噪聲檢測算法為例，考慮到“雪花”噪聲多為椒鹽噪聲，可首先對圖像進行濾波處理，然后對比濾波前后的圖像，得出算法檢測結果。
7.圖像晃動檢測
該項檢測針對畫面出現(xiàn)持續(xù)性晃動的現(xiàn)象，其故障原因通常為攝像頭立桿或者云臺不穩(wěn)等問題。對該類問題的檢測，通常需要對一定時長的視頻序列間各幀之間的運動信息進行統(tǒng)計分析。基于該思路，一種實現(xiàn)方法為對圖像進行特征點檢測，然后在一定的視頻序列中，跟蹤該特征點的運行矢量，然后得出算法檢測結果。另一種實現(xiàn)方法，可將圖像分為相同大小的N個區(qū)域，然后記錄一定時長的視頻序列內各個區(qū)域的運動方向，然后得出算法檢測結果。
8.條紋干擾檢測
該項檢測針對畫面中出現(xiàn)的橫向條紋、縱向條紋、網(wǎng)狀條紋等現(xiàn)象，其故障原因通常可歸納為設備接地線不當、信號傳輸線受到各種頻率干擾、發(fā)送接收設備同步不當?shù)葐栴}。針對該問題的算法通常針對干擾條紋的圖像特征進行展開，下面以橫向條紋的檢測為例，畫面中條紋位置附近梯度波動較大，因此可分別做圖像數(shù)據(jù)x和y方向的梯度圖來突出條紋特征，然后在梯度圖像上做直線檢測，然后根據(jù)檢出直線的長度和運動信息給出算法檢測結果。
9.黑白圖像檢測
該項檢測針對畫面顯示為黑白圖像(無色彩信息)現(xiàn)象，其故障原因通常可歸納為感光器件有顏色通道損壞、攝像頭顏色平衡算法失效、顏色信號在傳輸過程中受到干擾等問題。其算法實現(xiàn)較為簡單，在將圖像數(shù)據(jù)轉換到YUV顏色空間，分析UV分量的分離度，與設定的經(jīng)驗閾值進行比較便可以得出算法檢測結果。
10.對比度異常檢測
該項檢測針對畫面中物體輪廓模糊等現(xiàn)象，一般是由相機虛焦或鏡頭受到污染導致。該項檢測算法可嚴格按照圖像對比度的定義設計，對比度指的是一幅圖像中明暗區(qū)域zui亮的白和zui暗的黑之間不同亮度層級的測量，即指一幅圖像灰度反差的大小。因此可統(tǒng)計出明暗區(qū)域zui亮的白和zui暗的黑的像素值，做差后給出算法檢測結果。
11. PTZ失控檢測
該項檢測針對云臺無法轉動、云臺錯誤響應控制指令等現(xiàn)象，一般是由云臺機械故障、控制指令配置不當導致。該項檢測算法的設計需要配合云臺控制指令，首先由診斷服務器發(fā)出云臺控制指令，然后由算法分析發(fā)送指令后圖像的運動軌跡，zui終將控制指令與圖像該段時間內的運動軌跡進行比較，從而給出算法檢測結果。
視頻圖像質量診斷技術具備如下功能：
①為視頻監(jiān)控系統(tǒng)“保駕護航”
視頻診斷技術的應用多結合視頻監(jiān)控系統(tǒng)，對前端攝像機進行實時監(jiān)測，有效預防前端攝像機故障、視頻傳輸、人為破壞等因素對視頻監(jiān)控系統(tǒng)帶來的損失，保障系統(tǒng)正常穩(wěn)定運行。同時視頻診斷技術作為視頻監(jiān)控系統(tǒng)功能的完善和補充，僅需從原有系統(tǒng)中獲取視頻碼流信息，不會對已有系統(tǒng)正常運行造成影響。
②節(jié)省大量人力物力
視頻診斷技術的應用多通過視質輪巡的方式，逐個覆蓋視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的每一個前端攝像機，一旦發(fā)現(xiàn)有設備異常，將立即發(fā)出報警提醒。使管理人員從繁重的工作中解放出來，有效緩解人工快速巡檢帶來的精神壓力，極大減少了人力成本和時間成本的投入。
③分類統(tǒng)計分析，輔助運維管理
視頻診斷技術的應用多結合日志數(shù)據(jù)管理功能，系統(tǒng)一旦檢測出有設備故障，在發(fā)出報警的同時自動生成系統(tǒng)狀態(tài)日志、故障程度日志等，并提供數(shù)據(jù)與圖片支持。管理人員可將運行狀態(tài)報告導出或打印出來，通過對攝像機品牌、安裝地點等進行分類統(tǒng)計分析，確定容易發(fā)生故障的因素，進行有針對性的維護管理，從而大大提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運行效率。
