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成都弱電公司

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望聞問切還你慧眼-視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)

閱覽次數(shù):2,224 次  發(fā)布日期: -0001-11-30

成都弱電公司訊:

近年來,隨著高清成都視頻監(jiān)控系統(tǒng)的大量普及發(fā)展,各大行業(yè)、企事業(yè)單位已經(jīng)建有大量的成都視頻監(jiān)控系統(tǒng)。大量路數(shù)的視頻圖像在安防經(jīng)管過程中給用戶的維護(hù)工作帶來極大的挑戰(zhàn),由于不能快速有效了解前端攝像機的運轉(zhuǎn)情況,如發(fā)生故障或被不法分子惡意遮擋與破壞,一旦出現(xiàn)平安事件,事后不能提供有效的線索和視頻證據(jù),給破案和取證都帶來了很大困難。隨著各類監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)的進(jìn)一步推進(jìn),此類問題會越來越突出。

成都視頻監(jiān)控領(lǐng)域,提高視頻圖像質(zhì)量和預(yù)警攝像機運轉(zhuǎn)狀態(tài)一直是安防企業(yè)重要的追求目標(biāo)。提高視頻質(zhì)量即提高用戶的觀看滿意度,預(yù)警攝像機運轉(zhuǎn)狀態(tài)則是成都視頻監(jiān)控系統(tǒng)正常穩(wěn)定運轉(zhuǎn)的前提。

對于一個小路數(shù)成都視頻監(jiān)控系統(tǒng),監(jiān)控中心通過畫面輪詢即可實現(xiàn)對所有視頻畫面的質(zhì)量在短時間內(nèi)把握,而對于一個上百路甚至成千上萬如平安城市項目的成都視頻監(jiān)控系統(tǒng),大多數(shù)視頻畫面質(zhì)量不能有效的在短時間全面把握,視頻畫面顯示是否正常、是否是在高質(zhì)量錄像,錄像能否在事后回放時提供高質(zhì)的現(xiàn)場畫面是用戶十分關(guān)心的問題。

應(yīng)用場景

視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)是一種智能化視頻故障分析與預(yù)警系統(tǒng),對視頻圖像出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結(jié)、增益失衡、云臺失控、視頻信號丟失等常見攝像頭故障、視頻信號干擾、視頻質(zhì)量下降進(jìn)行準(zhǔn)確分析、判斷和報警。系統(tǒng)按照診斷預(yù)案自動對攝像頭進(jìn)行檢測,并記錄所有的檢測結(jié)果。用戶可通過客戶端對系統(tǒng)運轉(zhuǎn)情況進(jìn)行監(jiān)控,接收報警,處理報警,查詢歷史信息,并可根據(jù)攝像頭所在區(qū)域、品牌、故障類型、故障嚴(yán)重程度等分歧屬性進(jìn)行多種統(tǒng)計分析。

利用視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng),用戶能夠有效預(yù)防因視頻采集設(shè)備、視頻傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)導(dǎo)致的圖像質(zhì)量問題及所帶來的損失,并及時發(fā)現(xiàn)破壞監(jiān)控系統(tǒng)的不法行為。在設(shè)備、傳輸發(fā)生問題后,可以迅速進(jìn)行處理,保障監(jiān)控系統(tǒng)有效運轉(zhuǎn)。亦有利于幫助用戶快速把握前端設(shè)備運轉(zhuǎn)情況,輕松維護(hù)中大型監(jiān)控安防系統(tǒng)。

1、視頻丟失檢測

分歧廠家的編碼器補充的人工假圖各不相同,但是他們都有一個共同點,就是整幅圖像顏色一致,除去“特定”文字或圖案區(qū)域外,圖像灰度相差幾乎為零。接收不到前端攝像機視頻信號或視頻傳輸環(huán)節(jié)故障而引起的間發(fā)性或持續(xù)性的視頻缺失現(xiàn)象,會補一張人工假圖,視頻診斷算法能夠準(zhǔn)確辨認(rèn)這種情況并發(fā)出報警。

2、噪聲檢測

圖像噪聲大多由線路干擾引起,噪聲圖像的一個顯著特點就是像素灰度跳動較大。圖像噪聲對圖像內(nèi)容的干擾極大,是評價圖像質(zhì)量的一個重要指標(biāo)。視頻診斷算法能夠準(zhǔn)確辨認(rèn)各種程度的噪聲,并對噪聲嚴(yán)重的予以報警。

3、雪花檢測

雪花大多由線路干擾引起,雪花圖像的特點是圖像充滿上下滾動的條紋。

疊加在圖像上的彩色條紋狀干擾稱為雪花,視頻診斷算法能夠準(zhǔn)確辨認(rèn)該種類的缺陷。

4、清晰度檢測

自動檢測視頻中由于聚焦不當(dāng)、鏡頭損壞或異物遮蔽引起的視野主體部分的圖像模糊;自動檢測鏡頭對準(zhǔn)無意義物體的情況。該功能對實時視頻的畫面清晰程度和信息含量做出評價(如偶然異物遮擋、被人為地蒙蔽等),從而及時發(fā)現(xiàn)故障。“驟變”作為此功能在周界防范技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用延伸,目前已普遍得到人們的認(rèn)可。

清晰度低主要由于鏡頭過臟或AF失效導(dǎo)致,視頻診斷算法能夠準(zhǔn)確辨認(rèn)這種缺陷。

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