视频质量诊断系统有哪些主要功能,视频质量诊断系统有哪些问题?

视频质量诊断系统有用户管理、设备管理、任务管理、计划管理、阈值设定、进度查询、结果查询、考核报表、维修派单等主要功能.在使用中视频诊断技术也会有一些问题等待完善.

一、视频质量诊断系统主要功能.

(1)用户管理

完成系统用户的添加、删除、编辑、查询等操作,并对用户的使用权限进行设置和管理.

(2)设备管理

完成对视频源(摄像机、编码器、DVR/NVR、数字视频管理平台等)及系统服务器相关信息的采集和编辑,包括设备名称、设备ID、IP地址、设备类型、规格型号、生产厂家等.

(3)任务管理

支持用户根据需要自定义视频质量诊断任务,灵活设置诊断任务包含的待诊断图像和需要检测诊断的项目.

(4)计划管理

支持对诊断任务的灵活控制,支持根据不同任务灵活配置周期性、一次性、立即执行等不同的诊断计划.周期性诊断计划可以实现对特定的任务分组进行以分钟、小时,天,周、月为单位的重复检测,诊断开始时间结束时间可以由用户自由设定:一次性诊断计划可以实现对特定的任务分组进行一次性的诊断,诊断开始时间可以由用户自由设定,诊断结束后自动停止,不再重复循环诊断;立即执行诊断计划是用户根据诊断需要,设定诊断任务后立即执行视频诊断,诊断结束后自动停止.

(5)阈值设定

支持对每个检测项目、每路视频设定独立的诊断配置参数和异常或值,支持根据不同时段针对同一检测项目设定不同的诊断配置参数和异常成值,最大程度地保证诊断结果的准确率.

(6)诊断监控

支持对诊断任务运行情况和实时状态的监控,包括诊断时的实时画面、实时诊断结果、诊断时长等状态信息.

(7)进度查询

支持对诊断任务执行进度的实时查询.

(8)结果查询

支持对视频质量诊断结果按天、周、月、季度、年度等不同时间间隔及按具体点位、区域、设备品牌、异常类型、异常数量、故障率、完好率等进行查询统计,并可生成详细诊断报告,包括异常状态描述、诊断项目评分、诊断视频截图等.

(9)考核报表

支持根据视频质量考核需要,按照异常类型、异常数量、故障率、报修次数、完好率、修复率等指标对视频图像质量进行考核,并形成多种样式的统计图形报表,包括数据列表、柱形图、折线图、条形图、饼状图等.

(10)维修派单

系统可自动根据诊断结果下发维修工单,或经人工甄别确认后派单维修.提供完整的设备维修流程,对需要维护的设备进行完整的过程跟踪、记录,包括派单、审核、维修及维修确认等.

二、视频质量诊断系统有哪些问题

1、硬件处理性能有限

无论软件算法如何优良,都是基于硬件实现的,硬件处理能力跟不上,再强大的软件处理功能也无法完全施展开来.就目前来说,制约视频质量诊断分析首要问题就是硬件.东方网力IVS产品部同仁指出,视频诊断是一个复杂的过程,第一,诊断过程需要占用大量的系统资源,这种实现模式会对后端资源带来较大压力,特别是随着高清图像的增多,对服务器的处理能力依赖性更强;第二,受网络带宽的制约,IPC系统诊断工具是基于PC的后端软件分析,由于需要网络将视频传输至后端,可能会带来丢包等问题.目前东方网力研发了基于4核可并发进行4路诊断的检测器,每小时能诊断3600路.在检测速度方面,无PTZ检测时,检测时间小于2.5秒,有PTZ检测时,检测时间小于4秒;为解决各类算法的同时运行,他们采用负载均衡原则,即一个系统中集成多个检测器(检测模块),系统将根据系统的实时负荷能力对视频流分流到空闲检测器中进行诊断,达到快速检测、充分利用系统资源的目的.

同时,行业对硬件的处理性能前景抱着乐观的态度,认为问题的存在是暂时的,随着处理器的更新换代,服务器运算能力的限制将会解决;网络传输的问题也将会随着通信技术的发展逐渐得到缓解.

2、兼容问题突出

对视频诊断有迫切需求的项目基本都是大型项目,而设备由多个制造商提供的已是大型项目的普遍现象.就目前来说,不同设备间的兼容性尚未解决,这一现状也会对视频诊断带来重大影响,杭州智诺英特副总裁指出:"目前的技术难点主要在于前端不同厂商的编码设备、不同型号的IPC设备五花八门,存在兼容性问题."

行业各自为政的现状,对项目的顺利开发和应用带来影响深远,因此用户、系统集成商、工程商在选用诊断产品时应该慎重.作为研发厂家和系统集成商的北京英思杰,其工程师王会武告诉笔者:"在大型的监控系统中,可能会有很多家厂商的产品,这时我们就会考虑到多家产品的兼容性,这是选用诊断产品(包括硬件设备和诊断算法)的一个重要因素."

3、判断标准未统一

对视频是否出现质量问题的判断,行业间也还存在一定争议.首先是软件识别标准的设定,不同厂家在开发诊断算法时,都有自己的标准.对视频质量的判断标准不一致,对同一视频的诊断结果也会有差异.为解决这一问题,有些视频诊断研发厂家,对诊断系统做了灵活性开发,如文安、东方网力、智诺英特等.我们来听听北京英思杰王会武的介绍:"对于视频质量诊断系统来说,没有明显的效果区别,因此我们没有固定的视频质量诊断系统供应商.在具体应用中,(不同产品间)采用相同的检测阀值来检测可能会有不同的结果产生.所以对于视频质量诊断系统在现有系统建设中只能作为参考型系统来应用."其次是人为判断的界定,不同的人,他们对同一个视频所出现的轻微画质情况所做的视频质量问题界定也会不一样.

3、非常见视频质量的检测不完善

现有诊断系统多是针对常见的视频质量问题的检测,通过长期开发和应用,识别率得到了很好的保证,艾博信科技(北京)有限公司总经理杜建英认为:"对于一些基本的功能,应该说精度可达到90%以上."但对一些鲜见的视频质量问题,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,系统对此类问题,要么检测模块中没有此类检测功能,要么检测精度很低,甚至检测不出来.海康威视黄丹平指出:"这些问题只有研发厂家不断深入收集各种不同的问题模型,不断扩充检测类型,以逐步完善视频诊断系统的检测功能."

4、算法期待优化

算法作为系统核心,是视频诊断应用成功与否的关键,但目前仍存在两大难点:

识别精度:诊断系统对图像质量的诊断依赖于丰富的数据库,艾博信杜建英认为:"识别精度之所以还有待改善,是因为图像处理算法相对简单,通过进行‘图像理解’技术学习到图像的动、静止目标的含义,描述画面中各种目标的正常状态,然后可以通过目标的纹理、边缘等进行对比,从而更好地实现分析."由此可知,数据库的容量和比对算法的优化程度是决定系统判断正确与否的根基.另外,受制于目前的硬件问题,单个识别模块可并发处理的算法并不多,如智诺英特的识别器并发处理算法不超过10种,只有通过算法的优化,才能降低识别系统对硬件处理能力的过度依赖,从而单设备才能并发运行更多算法和提高识别精度应用;

识别速率:据英思杰王会武介绍,他们所应用的诊断系统对单设备的诊断时间约为2-4秒,要完成对1000路摄像机的轮巡诊断就要一个多小时,摄像机数量越多,所耗的时间越长,不利于大型项目的应用.目前常用的解决方案是采用多台检测服务器同时进行.

5、夜间诊断效果不佳

由于夜间为黑白画面呈现,加上夜间灯光的影响,视频诊断系统很难对画面问题做出准确判断,甚至不知是摄像机原因还是环境原因所造成.海康威视黄丹平认为,这个问题主要解决方法是检测时间设置绕开夜间,因为检测频率一般是一天一次,基本上检测时间设置在白天,可以较为准确地检测出摄像机视频质量问题.

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