视频质量诊断市场需求和发展趋势是什么？

相信大家对监控系统并不陌生，而视频质量诊断系统是智能视频质量诊断技术实现的载体，我们对于视频的图像，画面，清晰度等都需要做相应的诊断。下面就给大家介绍一下视频质量诊断市场需求和发展趋势。

一、视频质量诊断市场需求

当前，视频监控系统应用越来越广，规模越来越大，监控点数量少则几千路，多则几万、几十万路，在运营过程中常常伴随着设备器件老化、信号传输干扰以及机械故障等原因导致系统设备出现各种各样的问题，从而影响到视频图像的质量。为了保证前端设备正常工作，视频质量诊断系统集图像质量分析、检测和预警为一体，通过对前端设备传回的码流进行解码以及视频图像质量分析，对常见的由于摄像头故障、视频信号干扰导致的图像偏色、低对比度、视频剧变、视频抖动、画面冻结、图像过暗、图像过亮、云台失控、视频信号丢失等视频质量下降的问题进行准确分析、判断和报警。用户或工作人员可直接通过网络对系统运营的异常情况进行监控、接收和处理，做到快速排查系统问题，有效预防因硬件设备导致的图像质量问题而带来的损失，节省了大量的人力、物力，为用户创造更大的价值。

二、视频质量诊断的发展趋势

1. 深化计算机视觉和关联分析技术的融合应用

目前为应对夜间亮度变化等因素引起的视频图像质量诊断误报问题，普遍采取了“日出日落时间+动态策略”的方式，取得了一定的效果。同理，对于大型的视频监控系统，为有效解决雨雾等天气对视频图像质量诊断造成的干扰，视频质量诊断系统可与气象数据进行融合，通过了解实时的天气情况，动态的调整视频质量诊断系统的预警策略，降低因雨雾等天气原因导致的误报发生和事后的自动回归；同时，借助计算机视觉技术可以更精确的识别恶劣天气，作为判定视频图像质量的重要信息支撑，亦可实现预警策略的动态调整事后的自动回归；如将气象信息与计算机视觉得出的信息进行关联分析，融合光照、气温、湿度等信息，则能够实现更智能、更精准的预警信息。例如雨天的图像模糊、大风天气的图像抖动等误报问题。

2. 深化大数据和机器学习技术的融合应用

视频质量诊断技术一般通过固定的算法模型对视频质量做出判断，采用的是客观评价的方式，其评价的方法较为固定，无法实现灵活的应对，并且对于图像质量的判断标准不统一，存在误报、漏报等情形。通过引入时间、天气、位置等多因素数据，结合对于误报、漏报视频的主观评价（相关人员通过视频诊断系统进行主观评分和判定结论），通过大数据分析、机器学习动态调整视频质量诊断系统的算法模型，经过一定时间的锻炼，使得诊断算法更趋近于主观评价结果，从而提高诊断的准确率。例如当发生因为沙尘天气导致的噪声干扰预警，通过人为对该误报进行定义，系统获取该误报情形和人为定义信息，甚至是气象数据，对诊断算法模型进行改进，提高系统诊断的准确率。

3. 应用根本原因分析思维构建大运维体系

根本原因分析是一种结构化的问题处理法，通过溯源的方式逐步找出问题的根本原因并加以解决，而不仅去关注问题的表象，同时制定问题预防措施防止问题的重复发生。单个摄像机视频图像画面丢失可能是设备自身故障，但当一定关联性的多个摄像机视频图像画面丢失时，故障则极大可能发生在汇聚节点，例如交换机断电，此时根本原因即电力供应。

视频质量诊断发出的预警是表象，视频质量变化诱因是故障原因，根据表象分析故障原因是运维工作的重点之一，产生视频质量变化的诱因可能只有一种，也有可能很多，此时快速找到根本原因是提升运维效率的重点。将视频质量诊断系统与视频网运维、IT运维、环境运维进行充分的融合，实现由反映表象向通告故障原因的转变，并通过自动化工单系统将故障快速排除，是视频质量诊断系统在运维领域的重要应用。

4. 视频质量诊断与业务融合提升诊断效益

目前视频质量诊断系统普遍服务于运维工作，追求全面的视频图像质量保障，而随着图像处理、计算机视觉等技术的发展，视频监控系统已经在原来的“事中监控、事后溯源”基础上实现了“事前预防”的巨大进步，甚至是将安防与服务结合的方向，例如视频门禁系统、校园“明厨亮灶”等，对视频图像质量的实时性要求更高，研究视频质量诊断和视频监控业务的关联应用是未来发展的方向之一。贴合视频监控业务开展需要可以有效的简化诊断要素，提高对视频图像质量的容忍度，在提升视频质量诊断效率和准确度上形成优势。

5. 持续深化产学研结合促进评价方法和算法提升

科研机构和专业大学是相关科技成果、人才的重要来源，企业是科技成果落地的主要阵地，通过“产研结合”、“校企合作”等方式，深化产学研相结合的协同创新模式，实现优势资源的高效利用，加快创新应用，从而在图像质量评价方法和算法模型等方面促进视频质量诊断技术的发展，是实现降本增效的重要途径。

以上就是视频质量诊断市场需求和发展趋势的介绍，有问题请随时咨询我们。