视频质量诊断系统有哪些是目前常见问题?

类别：产品资讯日期：2022-05-31 15:37:05

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视频质量诊断系统可以实现降本增效、将监控由被动变主动、管理更简单有效;原理包括每隔N帧取一帧,对取到的每帧进行特征点提取,今天小编就来说说视频质量诊断的相关内容，希望可以帮到大家。

一、视频质量诊断系统常见问题

1、硬件处理与兼容性问题

在各类项目的需求下，视频质量诊断技术日益受到厂家、用户的关注。现如今，专注视频诊断研发的厂家已不在少数，几乎做智能分析/平台开发的厂家或多或少支持视频诊断功能。虽然客户对监控系统拥有更多功能的愿望，但更多功能意味着更多的投入。这些原因导致正在成长的视频诊断技术仍有很多问题有待完善。

2、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。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。

3、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，

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。

4、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。

5、监测完善度与夜视效果等问题

6、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。

7、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。

8、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。