视频质量诊断的方法有哪些，诊断系统有什么特点？

视频质量诊断的方法其实有很多，但一般常见的有神经网络的方法，全、半参考方法、基于概率模型的方法等等，而且症断系统还具有高准确度、出色的环境适应能力、独特的球机运动失配解决方法等，那么接下来就为大家详细介绍一下相关内容。

一、视频质量诊断的方法

1、全、半参考方法

视频的某些特征与原始视频的相同特征进行比较, 比如小波变换系数的概率分布、综合多尺度几何分析、对比度敏感函数和可觉察灰度差异特征 等. 其相应的应用领域包括视频传输中的数字水印验证、利用副通道进行视频质量监控与码流率控制等.

2、盲视频质量

评价方法, 则完全无需参考视频, 根据失真视频的自身特征来估计视频的质量. 有些方法是面向特定失真类型的, 如针对模糊、噪声、块状效应的严重程度进行评价; 有些方法先进行失真原因分类, 再进行定量评价; 而有些方法则试图同时评价不同失真类型的视频. 无参考方法最具实用价值, 有着非常广泛的应用范围。

3、基于概率模型的方法

这类方法首先建立视频特征与视频质量之间的统计概率模型, 大多采用多变量高斯分布描述概率分布. 对待评价视频, 提取特征后根据概率模型计算最大后验概率的视频质量, 或根据与概率模型的匹配程度(如特征间的距离) 估计视频质量.

4、神经网络的方法

这类方法先提取一定的视频变换域或空间特征, 再基于已知质量数据训练一个神经网络回归分析模型, 由视频特征预测视频质量，等采用卷积神经网络将特征提取和回归分析融入同一个网络中, 网络包括5 层, 视频经局部MSCN归一化后以32 ￡ 32 子块输入网络, 第一层卷积层由50 个滤波器提取特征, 第二层进行最大最小选择, 后面两层为800 节点的全连接网络, 最后一层为单个节点输出视频质量。

一、视频质量诊断系统的各项特点

1、高准确度

针对视频监控系统的视频信号进行深入分析，设计先进的故障诊断检测模块，并经过大量实际系统测试，检测准确率高。

2、独特的球机运动失配解决方法

球机的PTZ运动过程会造成质量诊断误报。故障检测模块在检测过程中首先进行摄像头运动分析，一旦发现摄像头处于PTZ运动过程中，则仅对摄像头运动不敏感的项目进行诊断分析，避免因运动原因造成误报。

3、出色的环境适应能力

算法模块对于场景内由于车流、人流、季节、气候产生的光线、阴影变化不敏感，适用于多种不同的室内外环境。

4、机器学习

加入基于学习的图像处理方法，将算法性能进一步提高。

5、自定义诊断流程

根据位置、时间、巡检次数、巡检项目、设备优先级等要素设置预案，系统依据预案自动巡检摄像头。

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