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CN102421008A - 视频质量智能检测系统 - Google Patents

视频质量智能检测系统 Download PDF

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Publication number
CN102421008A
CN102421008A CN2011104024891A CN201110402489A CN102421008A CN 102421008 A CN102421008 A CN 102421008A CN 2011104024891 A CN2011104024891 A CN 2011104024891A CN 201110402489 A CN201110402489 A CN 201110402489A CN 102421008 A CN102421008 A CN 102421008A
Authority
CN
China
Prior art keywords
video
image
camera
detection
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN2011104024891A
Other languages
English (en)
Inventor
尚凌辉
高勇
林国锡
张兆生
马艳霞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Icare Vision Technology Co ltd
Original Assignee
Zhejiang Icare Vision Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Icare Vision Technology Co ltd filed Critical Zhejiang Icare Vision Technology Co ltd
Priority to CN2011104024891A priority Critical patent/CN102421008A/zh
Publication of CN102421008A publication Critical patent/CN102421008A/zh
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

本发明涉及一种视频质量智能检测系统，其包括：摄像头、通讯单元、视频质量智能检测系统、统计对比、输出运维报表，摄像头通过通讯单元连接视频质量智能检测系统，视频质量检测系统对视频数据进行全方位智能化分析输出摄像头的工作状态和监控系统的运维报表。本发明通过网络轮询访问前端摄像头获取视频数据，利用无参考视频质量评价模型，全方位分析视频数据，给出视频图像的亮度、清晰度、PTZ功能、画面干扰、画面冻结、信号状态及色彩等异常程度，对于存在异常的视频进行报警，并产生相应的报表供相关的维护人员进行维护，从而大大降低设备维护的工作量。

Description

视频质量智能检测系统
技术领域：
本发明涉及视频分析领域及视频监控领域，尤其涉及视频分析领域中的视频质量评价方法和视频监控领域的设备故障诊断。
背景技术
随着视频监控网络规模的不断增长，目前一般的大型视频监控系统都包含数万路的摄像头，但是在视频获取、编码、传输等过程中都可能受到干扰，使得视频质量下降，甚至可能导致视频信息的丢失，从而影响了相关工作的开展。所以监控设备的维护已日渐成为一个比较棘手的问题。
据调查目前大部分的维护工作都采用人眼查看的方式来确定摄像头的工作状态。这种方法虽然可靠性比较高，但是需要浪费大量的人力资源，并且效率低下，对于一些特别大型的监控系统这种维护方式几乎无法完成。
所以急需一种简单、快捷、智能的视频质量评价方法来确定视频的质量状态。
目前视频质量评价方法主要包括主观视频质量评价和客观视频质量评价两大类。
主观视频质量评价主要依赖人类测试者的参与，评价结果可靠，但是由于该方法对于人类测试者有严格的要求，且过程复杂，所以主观质量评价的方法难以得到广泛应用，特别是在实时性要求比较高的应用环境中，该方法更不适合应用。
客观视频质量评价采用定量的方法测量视频图像的质量，并通过处理器自动计算实现，效率高，无需人工参与。但是，目前的客观视频质量评价方法都存在一些问题，客观视频质量评价的结果和主观视频质量评价的结果不一致，比如客观视频质量评价结果高的视频序列，其主观视频评价结果不一定高，反之亦然。另外，两幅主观视频质量评价结果相近的视频图像，其客观视频质量评价结果可能相差很远。
因此，解决视频质量评价方法普遍应用问题的正确途径应该是：开发一类客观质量评价方法，要求简单，实现容易，效率高，自动执行，最为重要的是，其视频质量评价结果和人眼视觉感受比较接近。
目前，客观视频质量评价的方法主要包括三种，即需要完整原始视频序列的全参考模型、只需要原始视频序列部分统计特征的部分参考模型及不需要原始视频序列任何信息的无参考模型。
对于视频监控中，由于无法获取标准的视频序列，使得全参考模型和部分参考模型的客观视频质量评估方法都无法得到应用，所以无参考模型的视频质量评价方法将成为视频质量评价的发展方向。
无参考模型的视频质量评价方法，提取能够反映视频质量的特征值，根据这些特征值来确定视频的质量状态。由于不同失真类型的视频其反映失真程度的特征不同，所以该方法也具有较大的局限性。
综上所述，针对大型监控系统设备维护维护问题，主观的视频质量评价，存在效率低，人力资源浪费严重等问题。目前的客观质量评价方法也只能片面的反应出视频某些方面的失真。
发明内容
本发明的目的在于提供一种不依靠人力、能够全方位自动检测视频状态的方法。旨在解决目前监控系统中视频监控设备难以维护的问题。
为了达到上述目的本发明提供了一种视频质量智能检测系统，其包括：摄像头、通讯单元、视频质量智能检测系统、统计对比、输出运维报表，摄像头通过通讯单元连接视频质量智能检测系统，视频质量检测系统对视频数据进行全方位智能化分析输出摄像头的工作状态和监控系统的运维报表。
视频质量检测系统包括以下功能：
1、视频质量检测：
（1）清晰度异常
该模块用于检测镜头聚焦不当、镜头老化、含有水汽、雾气等因素导致的视频清晰度异常。
清晰度检测分两个模块：对比度和失焦程度。
对比度的检测步骤如下：
步骤1：获取原始图像                                               
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE002
数据；
步骤2：计算图像的梯度，这里使用Sobel算子：
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE006
与原始图像
Figure 663537DEST_PATH_IMAGE002
做卷积，则原始图像的梯度图表示为
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE012
表示像素点的坐标。
步骤3：计算图像梯度的极值点；
步骤4：计算极值点的连通域；
步骤5：用梯度最强的连通域来表示图像的对比度。
 
失焦程度检测的步骤如下：
步骤1：获取原始图像
Figure 348465DEST_PATH_IMAGE002
数据；
步骤2：对原始图像做一次模糊处理，记为
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤3：使用Sobel算子
Figure 166118DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 320018DEST_PATH_IMAGE006
计算图像和
Figure 430374DEST_PATH_IMAGE014
的梯度图
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE018
；
步骤4：的值表示图像的模糊程度，其值越大表示图像的模糊程度越大，越小表示图像的清晰度越大。
步骤5：调整输出结果使其更符合人眼视觉系统。
（2）亮度异常
该模块用于检测摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等原因引起的视频画面过暗、过亮。
亮度异常检测的步骤如下：
步骤1：获取原始图像数据；
步骤2：计算图像灰度直方图，大致确定图像的明暗程度；
步骤3：分块计算图像的均值、方差，并对该结果进行统计精细化图像的明暗程度；
（3）画面干扰
该模块用于检测视频图像获取和传输过程中引入的各种干扰，如噪声、条纹、雪花等干扰现象。
画面干扰检测分两个模块：噪声（特指密集性的随机性干扰）和条纹干扰检测。
噪声干扰检测的步骤如下：
步骤1：获取图像序列；
步骤2：计算帧差图
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE022
；
步骤3：将
Figure 1950DEST_PATH_IMAGE022
分成一系列块
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE024
，将
Figure 315251DEST_PATH_IMAGE024
分成运动块
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE026
和非运动块
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE028
；
步骤4：计算非运动块
Figure 47453DEST_PATH_IMAGE028
的方差；
步骤5：计算非运动块方差的直方图，根据直方图的形状确定干扰的强度。
 
条纹干扰检测的步骤如下：
步骤1：获取图像数据；
步骤2：计算图像行均值序列
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE030
；
步骤3：选取
Figure 831607DEST_PATH_IMAGE030
中凹形或凸形的区域作为图像条纹的候选区
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE032
；
步骤4：对
Figure 554843DEST_PATH_IMAGE032
分块计算行均值的形状，判断其是否都比较相似，如果候选区的行均值图像形状和分块后的行均值形状都满足凹形或凸形，则说明该区域为条纹区域；
步骤5：用条纹区域的面积和条纹的畸变程度来确定条纹干扰的程度。
 
（4）色彩异常
该模块用于检测摄像头故障导致的视频画面大面积偏色。
其检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像数据；
步骤2：将图像色彩空间转换到Lab空间；
步骤3：计算色度的均值D和色度中心距M：
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE034
                               （1）
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE036
                                         （2）
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE038
                   （3）
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE040
                                     （4）
步骤4：用D/M的值来表示图像偏色程度，其值越大则偏色越严重，越小则说明偏色程度越小。
 
（5）画面冻结
该模块用于检测视频画面的冻结异常，冻结指画面内容长时间不更新。
其检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：判断图像帧间是否不发生任何变化，如果是则说明视频冻结，如果不是则继续下一步处理；
步骤3：判断图像上的时间戳帧间的变化情况，如果长时间不变则说明视频冻结，否则视频不存在冻结现象。
 
（6）抖动
该模块用于检测摄像头不稳定、外部强烈震动等引起的摄像头持续性抖动。
其检测步骤如下所示：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：标记图像的纹理区域；
步骤3：计算纹理区域的光流，得到各个块的运动方向，本发明中应用了LK光流计算法，其主要的计算原理及步骤为：
光流计算假定灰度恒定：
                              （5）
将上式用泰勒展开，并舍去高阶无穷小后得到：
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE044
                                       （6）
设x、y方向的运动速度为u、v：
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE046
                                        （7）
则光流的计算公式演变为：
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE048
                           （8）
LK光流计算方法提出了局部平滑约束，即假设在一个小的空间邻域
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE050
上运动矢量保持恒定，然后使用最小二乘法估计光流，每个邻域上的光流计算的主要公式为：
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE052
                          （9）
Figure 2011104024891100002DEST_PATH_IMAGE054
                                         （10）
步骤4：统计方向直方图，利用方向直方图确定图像是否存在主运动方向，并记录其主运动方向；
步骤5：统计多帧图像的运动方向，并结合抖动的来回运动特性确定是否存在抖动。
 
（7）信号异常
该模块用于检测摄像头故障、线路故障等引起的视频信号丢失、信号不稳定等现象。
信号异常检测分为两个检测模块：无视频信号和视频剧变检测。
无视频信号检测的步骤如下所示：
步骤1：获取视频图像数据；
步骤2：计算图像直方图；
步骤3：根据直方图判断其是否为蓝屏，如果是则说明无视屏信号，否则做进一步的检测；
步骤4：对图像中间区域进行字符定位，并进行字符识别确定是否存在“无视频信号”字符，如果存在则说明视频无视频信号，如果不是则说明视频有信号。
 
（8）PTZ检测
     该模块用于检测PTZ相机的平移、放大、缩小、聚焦等功能是否存在故障，该部分检测需要在检测前发送相应的运动指令，如检测PTZ相机的平移功能是否存在故障，则在检测前就需要发送运动指令，然后获取视频图像序列判断其是否发生平移，如果发生平移则说明PTZ的平移功能正常。
     PTZ的运动状态判断包括两个子模块：平移、放大、缩小检测模块和聚焦检测模块。
     平移、放大、缩小检测的步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：标记图像的纹理区域；
步骤3：计算纹理区域的光流，得到各个块的运动方向，其光流计算方法和抖动检测中的光流计算类似；
步骤4：统计方向直方图，利用方向直方图确定图像的运动状态（静止、移动、放大、缩小）。
步骤5：统计一段时间内的运动状态，进一步确认摄像头的运动状态。
 
聚焦检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：计算每帧图像清晰度；
步骤3：判断图像序列的清晰度是否满足单调的平稳性变化趋势，如果满足则说明摄像头存在聚焦动作，否则不存在聚焦动作。
 
2、检测结果查询与统计
    通过轮询诊断的方式，诊断监控网络中的所有摄像头的工作状态，对诊断结果进行保存和统计，供相关人员查询。
3、维修信号输出
    输出诊断结果，对存在异常的摄像头进行报警指示并生成运作维护的报表提供给相关的维护人员，维护人员根据摄像头的工作状态指示对监控网络进行维护。
本发明通过网络轮询访问前端摄像头获取视频数据，利用无参考视频质量评价模型，全方位分析视频数据，给出视频图像的亮度、清晰度、PTZ功能、画面干扰、画面冻结、信号状态及色彩等异常程度，对于存在异常的视频进行报警，并产生相应的报表供相关的维护人员进行维护，从而大大降低设备维护的工作量。
附图说明
图1为本发明的视频质量智能检测系统结构示意图；
图2 对比度异常检测；
图3 失焦检测；
图4 过暗检测；
图5 过亮检测；
图6噪声干扰检测；
图7条纹干扰检测；
图8颜色异常检测；
图9无视频信号检测；
图10视频剧变检测；
图11  PTZ平移检测；
图12  PTZ缩小检测；
图13  PTZ放大检测。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明：
如图1所示，一种视频质量智能检测系统，其包括：摄像头、通讯单元、视频质量智能检测系统、统计对比、输出运维报表，摄像头通过通讯单元连接视频质量智能检测系统，视频质量检测系统对视频数据进行全方位智能化分析输出摄像头的工作状态和监控系统的运维报表。
视频质量检测系统包括以下功能：
1、视频质量检测：
（1）清晰度异常
该模块用于检测镜头聚焦不当、镜头老化、含有水汽、雾气等因素导致的视频清晰度异常。
清晰度检测分两个模块：对比度和失焦程度。
对比度的检测步骤如下：
步骤1：获取图像数据；
步骤2：计算图像的梯度；
步骤3：计算图像梯度的极值点；
步骤4：计算极值点的连通域；
步骤5：用梯度最强的连通域来表示图像的对比度。
 
失焦程度检测的步骤如下：
步骤1：获取原始图像数据；
步骤2：对原始图像做一次模糊处理，记为；
步骤3：计算图像
Figure 585584DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 434329DEST_PATH_IMAGE014
的梯度图
Figure 134432DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 253698DEST_PATH_IMAGE018
；
步骤4：（
Figure 646633DEST_PATH_IMAGE016
-）/
Figure 424151DEST_PATH_IMAGE016
的值表示图像的模糊程度，其值越大表示图像的模糊程度越大，越小表示图像的清晰度越大。
清晰度度异常检测效果如下图2、3所示，分数越大表示图像质量越好。
（2）亮度异常
该模块用于检测摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等原因引起的视频画面过暗、过亮。
亮度异常检测的步骤如下：
步骤1：获取原始图像数据；
步骤2：计算图像灰度直方图，大致确定图像的明暗程度；
步骤3：分块计算图像的均值、方差，并对该结果进行统计精细化图像的明暗程度；
亮度异常检测效果如下图4所示，数值越大表示异常程度越低，数值小于50表示图像质量受到严重影响。
 
（3）画面干扰
该模块用于检测视频图像获取和传输过程中引入的各种干扰，如括噪声、条纹、雪花等干扰现象。
画面干扰检测分两个模块：噪声（特指密集性的随机性干扰）和条纹干扰检测。
噪声干扰检测的步骤如下：
步骤1：获取图像序列；
步骤2：计算帧差图；
步骤3：将
Figure 460295DEST_PATH_IMAGE022
分成一系列块，将
Figure 764685DEST_PATH_IMAGE024
分成运动块
Figure 351219DEST_PATH_IMAGE026
和非运动块；
步骤4：计算非运动块
Figure 632476DEST_PATH_IMAGE028
的方差；
步骤5：计算非运动块方差的直方图，根据直方图的形状确定干扰的强度。
 
条纹干扰检测的步骤如下：
步骤1：获取图像数据；
步骤2：计算图像行均值序列
Figure 743651DEST_PATH_IMAGE030
；
步骤3：选取
Figure 190551DEST_PATH_IMAGE030
中凹形或凸形的区域作为图像条纹的候选区
Figure 33873DEST_PATH_IMAGE032
；
步骤4：对分块计算行均值的形状，判断其是否都比较相似，如果候选区的行均值图像形状和分块后的行均值形状都满足凹形或凸形，则说明该区域为条纹区域；
步骤5：用条纹区域的面积和条纹的畸变程度来确定条纹干扰的程度。
画面干扰异常检测效果如下图6、7所示，数值越大表示画面干扰程度越低，当数值低于50表示画面受严重干扰：
（4）色彩异常
该模块用于检测摄像头故障导致的视频画面大面积偏色。
其检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像数据；
步骤2：将图像色彩空间转Lab空间；
步骤3：计算色度的均值D和色度中心距M；
步骤4：用D/M的值来表示图像偏色程度，其值越大则偏色越严重，越小则说明变色程度越小。
颜色异常检测效果如下图8所示，其中100表示颜色正常，0表示颜色异常。
（5）画面冻结
该模块用于检测视频画面的冻结异常，冻结指画面内容长时间不更新。
其检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：判断图像帧间是否不发生任何变化，如果是则说明视频冻结，如果不是则继续下一步处理；
步骤3：判断图像上的时间戳帧间的变化情况，如果长时间不变则说明视频冻结，否则视频不存在冻结现象。
（6）抖动
该模块用于检测摄像头不稳定、外部强烈震动等引起的摄像头持续性抖动。
其检测步骤如下所示：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：标记图像的纹理区域；
步骤3：计算纹理区域的光流，得到各个块的运动方向；
步骤4：利用方向直方图确定图像是否存在主运动方向，并记录其主运动方向；
步骤5：统计多帧图像的运动方向，并结合抖动的来回运动特性确定是否存在抖动。
 
（7）信号异常
该模块用于检测摄像头故障、线路故障等引起的视频信号丢失、信号不稳定等现象。
信号异常检测分为两个检测模块：无视频信号和视频剧变检测。
无视频信号检测的步骤如下所示：
步骤1：获取视频图像数据；
步骤2：计算图像直方图；
步骤3：根据直方图判断其是否为蓝屏，如果是则说明无视屏信号，否则做进一步的检测；
步骤4：对图像中间区域进行字符定位，并进行字符识别确定其是否存在“无视频信号”字符，如果存在则说明视频无视频信号，如果不是则说明视频有信号。
信号异常检测效果如下图所示，其中图9中的100表示有视频信号，0表示无视频信号，图10为视频剧变的示意图：
     该模块用于检测PTZ相机的平移、放大、缩小、聚焦等功能是否存在故障，该部分检测需要在检测前发送相应的运动指令，如检测PTZ相机的平移功能是否存在故障，则在检测前就需要发送运动指令，然后获取视频图像序列判断其是否发生平移，如果发生平移则说明PTZ的平移功能正常。
     PTZ的运动状态判断包括两个子模块：平移、放大、缩小检测模块和聚焦检测模块。
     平移、放大、缩小检测的步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：标记图像的纹理区域；
步骤3：计算纹理区域的光流，得到各个块的运动方向；
步骤4：利用方向直方图确定图像的运动状态（静止、移动、放大、缩小）
步骤5：统计一段时间内的运动状态，进一步确认摄像头的运动状态。
聚焦检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：计算每帧图像清晰度；
步骤3：判断图像序列的清晰度是否满足单调的平稳性变化趋势，如果满足则说明摄像头存在聚焦动作，否则不存在聚焦动作。
   PTZ检测效果图像如下图11、12、13所示。

Claims (2)

1.一种视频质量智能检测系统，其包括：摄像头、通讯单元、视频质量智能检测系统、统计对比、输出运维报表，摄像头通过通讯单元连接视频质量智能检测系统，视频质量检测系统对视频数据进行全方位智能化分析输出摄像头的工作状态和监控系统的运维报表。
2.如权利要求1所述的视频质量检测系统，其特征在于：包括以下功能模块：
1、视频质量检测：
（1）清晰度异常
该模块用于检测镜头聚焦不当、镜头老化、含有水汽、雾气等因素导致的视频清晰度异常，
清晰度检测分两个模块：对比度和失焦程度，
对比度的检测步骤如下：
步骤1：获取原始图像                                               
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE002
数据；
步骤2：计算图像的梯度，这里使用Sobel算子：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE006
与原始图像
Figure 176860DEST_PATH_IMAGE002
做卷积
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE008
，则原始图像的梯度图表示为，
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE012
表示像素点的坐标，
步骤3：计算图像梯度的极值点；
步骤4：计算极值点的连通域；
步骤5：用梯度最强的连通域来表示图像的对比度，
失焦程度检测的步骤如下：
步骤1：获取原始图像数据；
步骤2：对原始图像做一次模糊处理，记为
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤3：使用Sobel算子
Figure 13196DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 534307DEST_PATH_IMAGE006
计算图像
Figure 157924DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 80881DEST_PATH_IMAGE014
的梯度图
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE018
；
步骤4：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE020
的值表示图像的模糊程度，其值越大表示图像的模糊程度越大，越小表示图像的清晰度越大，
步骤5：调整输出结果使其更符合人眼视觉系统，
（2）亮度异常
该模块用于检测摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等原因引起的视频画面过暗、过亮，
亮度异常检测的步骤如下：
步骤1：获取原始图像数据；
步骤2：计算图像灰度直方图，大致确定图像的明暗程度；
步骤3：分块计算图像的均值、方差，并对该结果进行统计精细化图像的明暗程度；
（3）画面干扰
该模块用于检测视频图像获取和传输过程中引入的各种干扰，如噪声、条纹、雪花等干扰现象，
画面干扰检测分两个模块：噪声（特指密集性的随机性干扰）和条纹干扰检测，
噪声干扰检测的步骤如下：
步骤1：获取图像序列；
步骤2：计算帧差图
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE022
；
步骤3：将
Figure 577590DEST_PATH_IMAGE022
分成一系列块
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE024
，将分成运动块
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE026
和非运动块
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE028
；
步骤4：计算非运动块
Figure 342468DEST_PATH_IMAGE028
的方差；
步骤5：计算非运动块方差的直方图，根据直方图的形状确定干扰的强度；
条纹干扰检测的步骤如下：
步骤1：获取图像数据；
步骤2：计算图像行均值序列
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE030
；
步骤3：选取
Figure 57614DEST_PATH_IMAGE030
中凹形或凸形的区域作为图像条纹的候选区
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE032
；
步骤4：对
Figure 912176DEST_PATH_IMAGE032
分块计算行均值的形状，判断其是否都比较相似，如果候选区的行均值图像形状和分块后的行均值形状都满足凹形或凸形，则说明该区域为条纹区域；
步骤5：用条纹区域的面积和条纹的畸变程度来确定条纹干扰的程度；
（4）色彩异常
该模块用于检测摄像头故障导致的视频画面大面积偏色，
其检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像数据；
步骤2：将图像色彩空间转换到Lab空间；
步骤3：计算色度的均值D和色度中心距M：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE034
                                      （1）
                                                   （2）
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE038
                        （3）
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE040
                                              （4）
步骤4：用D/M的值来表示图像偏色程度，其值越大则偏色越严重，越小则说明偏色程度越小；
（5）画面冻结
该模块用于检测视频画面的冻结异常，冻结指画面内容长时间不更新，
其检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：判断图像帧间是否不发生任何变化，如果是则说明视频冻结，如果不是则继续下一步处理；
步骤3：判断图像上的时间戳帧间的变化情况，如果长时间不变则说明视频冻结，否则视频不存在冻结现象；
（6）抖动
该模块用于检测摄像头不稳定、外部强烈震动等引起的摄像头持续性抖动，
其检测步骤如下所示：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：标记图像的纹理区域；
步骤3：计算纹理区域的光流，得到各个块的运动方向，本发明中应用了LK光流计算法，其主要的计算原理及步骤为：
光流计算假定灰度恒定：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE042
                                      （5）
将上式用泰勒展开，并舍去高阶无穷小后得到：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE044
                                                 （6）
设x、y方向的运动速度为u、v：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE046
                                                 （7）
则光流的计算公式演变为：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE048
                                  （8）
LK光流计算方法提出了局部平滑约束，即假设在一个小的空间邻域
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE050
上运动矢量保持恒定，然后使用最小二乘法估计光流，每个邻域
Figure 771328DEST_PATH_IMAGE050
上的光流计算的主要公式为：
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE052
                                 （9）
Figure 2011104024891100001DEST_PATH_IMAGE054
                                                   （10）
步骤4：统计方向直方图，利用方向直方图确定图像是否存在主运动方向，并记录其主运动方向；
步骤5：统计多帧图像的运动方向，并结合抖动的来回运动特性确定是否存在抖动；
（7）信号异常
该模块用于检测摄像头故障、线路故障等引起的视频信号丢失、信号不稳定等现象，
信号异常检测分为两个检测模块：无视频信号和视频剧变检测，
无视频信号检测的步骤如下所示：
步骤1：获取视频图像数据；
步骤2：计算图像直方图；
步骤3：根据直方图判断其是否为蓝屏，如果是则说明无视屏信号，否则做进一步的检测；
步骤4：对图像中间区域进行字符定位，并进行字符识别确定是否存在“无视频信号”字符，如果存在则说明视频无视频信号，如果不是则说明视频有信号；
（8）PTZ检测
     该模块用于检测PTZ相机的平移、放大、缩小、聚焦等功能是否存在故障，该部分检测需要在检测前发送相应的运动指令，如检测PTZ相机的平移功能是否存在故障，则在检测前就需要发送运动指令，然后获取视频图像序列判断其是否发生平移，如果发生平移则说明PTZ的平移功能正常；
     PTZ的运动状态判断包括两个子模块：平移、放大、缩小检测模块和聚焦检测模块，
     平移、放大、缩小检测的步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：标记图像的纹理区域；
步骤3：计算纹理区域的光流，得到各个块的运动方向，其光流计算方法和抖动检测中的光流计算类似；
步骤4：统计方向直方图，利用方向直方图确定图像的运动状态（静止、移动、放大、缩小），
步骤5：统计一段时间内的运动状态，进一步确认摄像头的运动状态；
聚焦检测步骤如下：
步骤1：获取视频图像序列；
步骤2：计算每帧图像清晰度；
步骤3：判断图像序列的清晰度是否满足单调的平稳性变化趋势，如果满足则说明摄像头存在聚焦动作，否则不存在聚焦动作，
2、检测结果查询与统计
    通过轮询诊断的方式，诊断监控网络中的所有摄像头的工作状态，对诊断结果进行保存和统计，供相关人员查询，
3、维修信号输出
    输出诊断结果，对存在异常的摄像头进行报警指示并生成运作维护的报表提供给相关的维护人员，维护人员根据摄像头的工作状态指示对监控网络进行维护。
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