視頻監(jiān)控作為安防系統(tǒng)的重要組成部分，其直觀性、準(zhǔn)確性和內(nèi)容豐富性等特點得到了人們的青睞，成為應(yīng)用最為廣泛的安防產(chǎn)品之一。隨著寬帶、視頻高清、音視頻編解碼等技術(shù)的快速發(fā)展，以及平安城市、雪亮工程、智慧城市等重大工程的相繼落地，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)模和應(yīng)用得到了跨越式的發(fā)展，使其在服務(wù)人們生活、維護(hù)社會穩(wěn)定以及打擊違法*等方面發(fā)揮著重要作用，成為構(gòu)建新時代社會體系和治理能力現(xiàn)代化的重要抓手，為建設(shè)更高水平的平安中國提供強有力的支撐。
視頻圖像是視頻監(jiān)控系統(tǒng)提供的最重要的輸出結(jié)果，是人們獲得所需信息的主要來源。視頻圖像的質(zhì)量直接決定了獲取信息的可能性、準(zhǔn)確性和完整性，高質(zhì)量的視頻圖像能夠準(zhǔn)確地反映指定時間和地點發(fā)生的具體狀況，是獲取信息、作出判斷、提供證據(jù)的重要支撐。視頻圖像質(zhì)量優(yōu)劣直接影響了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果，是視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)有效性的重要指標(biāo)之一。為了及時發(fā)現(xiàn)視頻圖像存在的質(zhì)量問題，保證視頻監(jiān)控系統(tǒng)的正常穩(wěn)定運維，同時降低維護(hù)工作的人力成本，智能視頻質(zhì)量診斷技術(shù)應(yīng)運而生。
智能視頻質(zhì)量診斷技術(shù)現(xiàn)狀
智能視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)是智能視頻質(zhì)量診斷技術(shù)實現(xiàn)的載體，是將圖像質(zhì)量評價模型借助計算機算法實現(xiàn)，通過對前端設(shè)備傳回的視頻圖像質(zhì)量進(jìn)行智能分析和評估,發(fā)現(xiàn)其中存在的質(zhì)量問題進(jìn)行判斷并預(yù)警。
目前智能視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)可判斷的視頻圖像質(zhì)量問題已基本覆蓋日常視頻監(jiān)控系統(tǒng)常見的異常狀況，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了適當(dāng)延展(如圖1所示)。
圖1 常見視頻圖像質(zhì)量問題及其擴展
各廠家根據(jù)自身產(chǎn)品定位和應(yīng)用場景的不同，在具體實現(xiàn)上存在一定的差異，例如OSD字幕校驗是*的重點要求，而視頻幀數(shù)檢測較多的則出現(xiàn)在銀行等金融行業(yè)的相關(guān)文件要求中。
在視頻質(zhì)量診斷處理能力方面，各相關(guān)廠家由于診斷的問題項存在或多或少的差異，所以在診斷處理能力上存在一定差別，但對于大型視頻監(jiān)控系統(tǒng)多采用分布式部署方式，單機診斷能力仍有提升的空間。
在視頻質(zhì)量診斷準(zhǔn)確率方面，在白天日照充足的情況下，對于較為常見的黑白圖像、亮度異常等問題的診斷一般都較為理想，但對于畫面凍結(jié)、視頻抖動等異常問題的診斷，受網(wǎng)絡(luò)狀況突變或人為震動干擾等條件影響存在較高的誤報率，而光照和天氣變化等情況下，視頻質(zhì)量診斷準(zhǔn)確率有較大幅度的下降。
從應(yīng)用角度來看，目前在安防行業(yè)視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)大多以獨立診斷工具和平臺模塊兩種方式存在，其中平臺類多用于較為大型的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，工具類則偏向小型視頻監(jiān)控系統(tǒng)的補充。
視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)面臨的困境
視頻質(zhì)量診斷技術(shù)通過多年的發(fā)展已經(jīng)能夠基本滿足現(xiàn)今視頻監(jiān)控系統(tǒng)輸出的視頻質(zhì)量診斷的基本需求。但面對規(guī)模較大的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，以及對視頻圖像全時可用和質(zhì)量要求的進(jìn)一步提高，視頻質(zhì)量診斷技術(shù)仍存在以下主要問題：
1、天氣變化下視頻質(zhì)量診斷準(zhǔn)確度提升問題
目前視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)在雨霧、大風(fēng)等惡劣天氣變化時仍存在誤報率高的問題。目前主要采用人工關(guān)閉檢測項、調(diào)低預(yù)警閾值的方式避免誤報，而在天氣轉(zhuǎn)好后再人為開啟檢測和閾值回歸調(diào)整，不但增加了工作量，而且一旦修正恢復(fù)不及時也將影響視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)的應(yīng)用效果。
2、視頻監(jiān)控系統(tǒng)不斷擴大下的降本增效問題
隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴大，監(jiān)控攝像機的數(shù)量劇增，目前視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)的單機處理能力對大型系統(tǒng)仍然存在瓶頸，通常采取的解決方案是依賴多臺診斷服務(wù)器同時進(jìn)行來提升效率，隨之而來的是成本的增加，所以降本增效是目前的重要需求之一。
3、視頻質(zhì)量診斷故障原因的精準(zhǔn)定位問題
保證視頻圖像質(zhì)量和提升應(yīng)用效能是視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)的目標(biāo)，診斷出問題后的故障處理是整個閉環(huán)的重要節(jié)點。對畫面凍結(jié)、視頻丟失等問題存在多種故障原因，網(wǎng)絡(luò)故障、電力供應(yīng)等因素的變化也可能導(dǎo)致視頻圖像質(zhì)量的變化，所以故障原因的精準(zhǔn)定位仍是目前需要解決的問題之一。
4、視頻質(zhì)量診斷應(yīng)用場景擴展的問題
目前視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)普遍傾向于通用性，是以運維角度看待視頻圖像質(zhì)量診斷。這種角度增強了系統(tǒng)的普適性，但與業(yè)務(wù)的融合度不太理想，一定程度上影響了視頻質(zhì)量診斷的效率。
視頻質(zhì)量診斷技術(shù)未來的發(fā)展趨勢
隨著圖像處理、計算機視覺以及人工智能等技術(shù)的進(jìn)步，視頻質(zhì)量診斷技術(shù)得到了良好的發(fā)展和應(yīng)用。筆者認(rèn)為，未來的發(fā)展將集中在提升診斷效率和準(zhǔn)確率、完善故障處理閉環(huán)和擴展應(yīng)用場景等方面。
1、深化計算機視覺和關(guān)聯(lián)分析技術(shù)的融合應(yīng)用
目前為應(yīng)對夜間亮度變化等因素引起的視頻圖像質(zhì)量診斷誤報問題，通常采取“日出日落時間+動態(tài)策略”的方式，取得了一定的效果。同理，對于大型的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，為有效解決雨霧等天氣對視頻圖像質(zhì)量診斷造成的干擾，視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)可與氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過了解實時的天氣情況，動態(tài)地調(diào)整視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)的預(yù)警策略，從而降低因雨霧等天氣原因?qū)е碌恼`報發(fā)生和事后的自動回歸。同時借助計算機視覺技術(shù)可以更精確地識別惡劣天氣，作為判定視頻圖像質(zhì)量的重要信息支撐，也可實現(xiàn)預(yù)警策略的動態(tài)調(diào)整和事后的自動回歸。如將氣象信息與計算機視覺得出的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，融合光照、氣溫、濕度等信息，則能夠?qū)崿F(xiàn)更智能、更精準(zhǔn)的預(yù)警信息。
2、深化大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的融合應(yīng)用
視頻質(zhì)量診斷技術(shù)一般是通過固定的算法模型對視頻質(zhì)量做出判斷，采用的是客觀評價的方式，其評價的方法較為固定，無法實現(xiàn)靈活應(yīng)對，并且對于圖像質(zhì)量的判斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，存在誤報和漏報等問題。通過引入時間、天氣以及位置等多種因素數(shù)據(jù)，結(jié)合對于誤報和漏報視頻的主觀評價(相關(guān)人員通過視頻診斷系統(tǒng)進(jìn)行主觀評分和判定結(jié)論)，通過大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)的算法模型，經(jīng)過一定時間的訓(xùn)練，使得診斷算法更趨近于主觀評價結(jié)果，從而提高診斷的準(zhǔn)確率。例如當(dāng)發(fā)生因為沙塵天氣導(dǎo)致的噪聲干擾預(yù)警，通過人為對該誤報進(jìn)行定義，系統(tǒng)獲取該誤報情形和人為定義信息，甚至是氣象數(shù)據(jù)，對診斷算法模型進(jìn)行改進(jìn)，從而提高系統(tǒng)診斷的準(zhǔn)確率。
3、應(yīng)用根本原因分析思維構(gòu)建大運維體系
根本原因分析是一種結(jié)構(gòu)化的問題處理法，通過溯源的方式逐步找出問題的根本原因并加以解決，而不僅去關(guān)注問題的表象，同時制定問題預(yù)防措施防止問題的重復(fù)發(fā)生。單個攝像機視頻圖像畫面丟失可能是設(shè)備自身故障，但當(dāng)一定關(guān)聯(lián)性的多個攝像機視頻圖像畫面丟失時，故障則極大可能發(fā)生在匯聚節(jié)點，例如交換機斷電，此時根本原因即電力供應(yīng)。
視頻質(zhì)量診斷發(fā)出的預(yù)警是表象，視頻質(zhì)量變化誘因是故障原因，根據(jù)表象分析故障原因是運維工作的重點之一，產(chǎn)生視頻質(zhì)量變化的誘因可能只有一種也有可能是多種，此時快速找到根本原因是提升運維效率的重點。將視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)與視頻網(wǎng)運維、IT運維以及環(huán)境運維進(jìn)行充分融合，實現(xiàn)由反映表象向通告故障原因的轉(zhuǎn)變，并通過自動化工單系統(tǒng)將故障快速排除，是視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)在運維領(lǐng)域的重要應(yīng)用。
4、視頻質(zhì)量診斷與業(yè)務(wù)融合提升診斷效益
目前視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)普遍服務(wù)于運維工作，是追求全面的視頻圖像質(zhì)量保障。而隨著圖像處理和計算機視覺等技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在原來的“事中監(jiān)控、事后溯源”基礎(chǔ)上實現(xiàn)了“事前預(yù)防”的巨大進(jìn)步，甚至是將安防與服務(wù)結(jié)合的方向，例如視頻門禁系統(tǒng)、校園“明廚亮灶”等，對視頻圖像質(zhì)量的實時性要求更高，所以研究視頻質(zhì)量診斷和視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)應(yīng)用是未來發(fā)展的方向之一。貼合視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)開展需要可以有效地簡化診斷要素，提高對視頻圖像質(zhì)量的容忍度，在提升視頻質(zhì)量診斷效率和準(zhǔn)確度上形成優(yōu)勢。
5、持續(xù)深化產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，促進(jìn)評價方法和算法提升
科研機構(gòu)和專業(yè)大學(xué)是相關(guān)科技成果和人才的重要來源，企業(yè)是科技成果落地的主要陣地，通過“產(chǎn)研結(jié)合”以及“校企合作”等方式，深化產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的協(xié)同創(chuàng)新模式，實現(xiàn)優(yōu)勢資源的高效利用，加快創(chuàng)新應(yīng)用，從而在圖像質(zhì)量評價方法和算法模型等方面促進(jìn)視頻質(zhì)量診斷技術(shù)的發(fā)展，是實現(xiàn)降本增效的重要途徑。
視頻質(zhì)量診斷技術(shù)作為及時發(fā)現(xiàn)視頻質(zhì)量問題的智能化手段，在為視頻監(jiān)控系統(tǒng)效用提供了保障的同時，也大大降低了管理人員的工作量，是大型視頻監(jiān)控系統(tǒng)*的輔助工具。與大運維平臺的充分有機結(jié)合，將實現(xiàn)視頻質(zhì)量問題根本原因的有效分析，提高視頻圖像質(zhì)量問題的故障排除效率。產(chǎn)學(xué)研相互結(jié)合，大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的深度應(yīng)用和業(yè)務(wù)端的融合是未來提升視頻質(zhì)量診斷效率和準(zhǔn)確率的有效方法。
