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智能视频诊断系统解决方案

2014-7-1 17:39:19

 目前来说,视频监控系统的维护工作一般是由人工完成的。维护人员在中心监控室,通过模拟矩阵或数字视频流媒体服务器将远端视频调出到监视屏中,人工判断每路视频的质量,并将有问题的视频记录到维护报表中。这项工作十分耗时繁重,因此一般维护工作会以半月或一月为周期定期检查,视频故障只能在检测的时候才能发现。

 

由于监视屏数量有限,维护人员往往在一个监视屏同时监看多台摄像机或随机抽取摄像头显示,造成部分监控点被漏看或被忽视;另外,维护人员存在一定的不稳定性、随意性和局限性,加上人的注意力有限、容易疲劳,会被其他事物干扰,使得这样的人工检查结果也不具客观性。这种人工维护工作不仅费时费力,而且效果不好,视频信号在出现不同的常见故障后,往往不能及时地被维护人员发现,一旦发生紧急情况,再想补救已经来不及。

 

系统设计目标

 

视频诊断系统运行于视频监控系统的控制中心,通过控连接数字视频流媒体管理服务器或者前端的编码设备来获取前端所有摄像机的视频信号,通过轮询的方式对各路视频信号进行检测;将每路的检测结果储存到历史记录数据库,并提供记录查询和故障统计分析。整体系统的应用结构图如下:

 

 

 

系统特点

 

1) 准确度:采用大量的实际视频监控系统场景的视频作为训练样本,各种故障检测器均来源于实战系统,并经过大量的测试,因此检测准确率高

 

2) 良好的摄像机角度适应性:故障检测器的训练样本来自多种不同场景,涵盖了治安视频监控系统中众多常见的摄像头监视角度,因此对各种摄像头角度、焦距以及不同的摄像内容都有良好的适应性。

 

3) 独特的抵抗球机运动的能力:在每一中类型的故障检测器的设计和训练过程中,都考虑到了摄像头云台运动以及镜头推近拉远有可能带来的视频图像特征的变化,在检测过程中都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,则首先不再检测PTZ运动是否异常,以防止检测时发送运动指令影响当前的球机运动;其次,仅使用对摄像头运动不敏感的特征来进行其他类型的故障分析,避免因运动原因造成误报或漏报。

 

4) 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,因此,可以用于多种不同的室外环境

 

5) 强化学习能力:现有的视频质量诊断系统与人类的故障识别能力仍有明显的差距,因此应用场景的差异对于视频质量诊断系统的性能是有影响的。像人类的视觉系统一样,嘉崎视频质量诊断分析模块也具备后天强化学习的能力,只要加入当地的新样本重新训练检测器,算法的性能将进一步提高。

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