视频质量检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本申请涉及一种视频质量检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：从待检测的目标视频中截取至少三个视频帧，并获取各视频帧分别对应的灰度图以及边缘图；基于视频帧、灰度图以及边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定目标视频是否发生第一质量故障，并输出第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，第一质量故障包括画面出现黑屏、遮挡、模糊、噪声、冻结、亮度异常以及滚动条纹的故障；若未发生画面冻结的故障，且发生画面亮度异常的故障，则检测目标视频是否发生第二质量故障，并输出第二质量故障的检测结果对应的第二置信度，第二质量故障包括画面出现闪烁的故障。采用本方法能够降低视频质量检测成本。成本。成本。

【技术实现步骤摘要】
视频质量检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品


[0001]本申请涉及视频图像处理
，特别是涉及一种视频质量检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]随着安全防控体系建设不断推进，视频监控设备覆盖率大幅提升。在监控设备的使用过程中，会存在由于监控设备内部故障或外部干扰而影响监控设备获取有效的监控视频的问题，因此，在监控设备工作过程中，需要实时检查监控设备的视频图像质量，以判断视频图像画质是否存在问题，从而通知运维人员及时处理，保证监控设备正常工作。
[0003]现有技术中，利用基于神经网络深度学习的AI智能检测方法，对监控设备的视频图像进行视频图像质量检测。
[0004]然而，现有技术中，神经网络算法的训练需要收集大量各类质量问题的视频素材进行标注学习，同时也需要消耗大量的机器性能资源影响，才能检测出视频是否存在质量问题，因此，采用此方法资源消耗大，分析成本高且耗时长。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种具有高可靠性且检测成本低的视频质量检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种视频质量检测方法。该方法包括：
[0007]从待检测的目标视频中截取至少三个视频帧，并获取各视频帧分别对应的灰度图以及边缘图；基于该视频帧的像素值、该灰度图的像素值以及该边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定该目标视频是否发生第一质量故障，并输出该第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，该第一质量故障包括画面出现黑屏的故障、画面出现遮挡的故障、画面模糊的故障、画面出现噪声的故障、画面冻结的故障、画面亮度异常的故障以及画面出现滚动条纹的故障；若未发生该画面冻结的故障，且，发生该画面亮度异常的故障，则检测该目标视频是否发生第二质量故障，并输出该第二质量故障的检测结果对应的第二置信度，该第二质量故障包括画面出现闪烁的故障。
[0008]在其中一个实施例中，基于该视频帧的像素值、该灰度图的像素值以及该边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定该目标视频是否发生第一质量故障，包括：对于各视频帧，获取该视频帧中第一目标像素的第一占比，其中，该第一目标像素的像素值小于第一像素阈值；将各视频帧对应的该第一占比分别与黑屏阈值进行对比，并根据各视频帧的对比结果检测各视频帧是否黑屏，根据检测结果确定该目标视频是否发生画面出现黑屏的故障。
[0009]在其中一个实施例中，第一置信度包括目标黑屏置信度，该输出该第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各视频帧是否出现黑屏的检测结果查询预先设置的黑屏置信度表，其中，该黑屏置信度表中存储有视频帧黑屏检测结果与黑屏置信度的
多个对应关系；基于查询结果，得到该目标黑屏置信度。
[0010]在其中一个实施例中，基于该视频帧的像素值、该灰度图的像素值以及该边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定该目标视频是否发生第一质量故障，包括：对于各视频帧，获取目标网格图，对于该目标网格图中的各网格块，根据该网格块的位置，在该视频帧对应的该灰度图和该边缘图中分别确定灰度图块和边缘图块，并根据该灰度图块的标准差和该边缘图块的标准差确定该网格块的遮挡值；根据各视频帧对应的该目标网格图中各网格块的遮挡值，确定各视频帧是否存在遮挡；根据对各视频帧是否存在遮挡的检测结果确定该目标视频是否发生画面出现遮挡的故障。
[0011]在其中一个实施例中，该第一置信度包括目标遮挡置信度，该输出该第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各视频帧是否出现遮挡的检测结果查询预先设置的遮挡置信度表，其中，该遮挡置信度表中存储有视频帧遮挡检测结果与遮挡置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到该目标遮挡置信度。
[0012]在其中一个实施例中，该基于该视频帧的像素值、该灰度图的像素值以及该边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定该目标视频是否发生第一质量故障，包括：基于各视频帧对应的边缘图的像素值，计算各视频帧对应的边缘图的像素值均值；将各视频帧的像素值均值与模糊阈值进行对比，根据比较结果确定该目标视频是否发生画面模糊的故障。
[0013]在其中一个实施例中，第一置信度包括目标模糊置信度，该输出该第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各视频帧是否出现模糊的检测结果查询预先设置的模糊置信度表，其中，该模糊置信度表中存储有视频帧模糊检测结果与模糊置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到该目标模糊置信度。
[0014]在其中一个实施例中，该基于该视频帧的像素值、该灰度图的像素值以及该边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定该目标视频是否发生第一质量故障，包括：基于各视频帧的像素值，获取多个差值图，多个差值图至少包括：第一视频帧与第二视频帧之间的差值图、第一视频帧与第三视频帧之间的差值图以及第二视频帧与第三视频帧之间的差值图；基于各差值图的像素值，获取各差值图对应的灰度图；基于各差值图对应的灰度图，获取各差值图对应的灰度图的方差值；将各差值图对应的灰度图的方差值与噪声阈值进行对比，根据比较结果确定目标视频是否发生画面出现噪声的故障。
[0015][0016]在其中一个实施例中，该第一置信度包括目标噪声置信度，该输出该第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各视频帧是否出现噪声的检测结果查询预先设置的噪声置信度表，其中，该噪声置信度表中存储有视频帧噪声检测结果与噪声置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到该目标噪声置信度。
[0017]在其中一个实施例中，该基于该视频帧的像素值、该灰度图的像素值以及该边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定该目标视频是否发生第一质量故障，包括：对于各视频帧，获取该视频帧中第二目标像素的第二占比，其中，该各视频帧的第二目标像素的像素值均相等；将该第二占比与冻结阈值进行对比，并根据该第二占比的对比结果确定该目标视频是否发生画面出现冻结的故障。
[0018]在其中一个实施例中，该第一置信度包括目标冻结置信度，该输出该第一质量故
障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于该第二占比的对比结果查询预先设置的冻结置信度表，其中，该冻结置信度表中存储有第二占比的对比结果与冻结置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到该目标冻结置信度。
[0019]在其中一个实施例中，该基于该视频帧的像素值、该灰度图的像素值以及该边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定该目标视频是否发生第一质量故障，包括：对于各视频帧对应的灰度图的像素值，获取该视频帧对应的灰度图中第三目标像素的第三占比，其中，该第三目标像素的像素值小于第三像素阈值；将各视频帧对应灰度图的该第三占比分别与亮度阈值进行对比，并根据各视频帧对应的灰度图的对比结果检测各视频帧是否亮度异常，根据检测结果确定该目标视频是否发生画面亮度异常的故障。
[0020]在其中一个实施例中，该第一置信度包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：从待检测的目标视频中截取至少三个视频帧，并获取各所述视频帧分别对应的灰度图以及边缘图；基于所述视频帧的像素值、所述灰度图的像素值以及所述边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定所述目标视频是否发生第一质量故障，并输出所述第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，所述第一质量故障包括画面出现黑屏的故障、画面出现遮挡的故障、画面模糊的故障、画面出现噪声的故障、画面冻结的故障、画面亮度异常的故障以及画面出现滚动条纹的故障；若未发生所述画面冻结的故障，且，发生所述画面亮度异常的故障，则检测所述目标视频是否发生第二质量故障，并输出所述第二质量故障的检测结果对应的第二置信度，所述第二质量故障包括画面出现闪烁的故障。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频帧的像素值、所述灰度图的像素值以及所述边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定所述目标视频是否发生第一质量故障，包括：对于各所述视频帧，获取所述视频帧中第一目标像素的第一占比，其中，所述第一目标像素的像素值小于第一像素阈值；将各所述视频帧对应的所述第一占比分别与黑屏阈值进行对比，并根据各所述视频帧的对比结果检测各所述视频帧是否黑屏，根据检测结果确定所述目标视频是否发生画面出现黑屏的故障。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一置信度包括目标黑屏置信度，所述输出所述第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各所述视频帧是否出现黑屏的检测结果查询预先设置的黑屏置信度表，其中，所述黑屏置信度表中存储有视频帧黑屏检测结果与黑屏置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到所述目标黑屏置信度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频帧的像素值、所述灰度图的像素值以及所述边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定所述目标视频是否发生第一质量故障，包括：对于各所述视频帧，获取目标网格图，对于所述目标网格图中的各网格块，根据所述网格块的位置，在所述视频帧对应的所述灰度图和所述边缘图中分别确定灰度图块和边缘图块，并根据所述灰度图块的标准差和所述边缘图块的标准差确定所述网格块的遮挡值；根据各所述视频帧对应的所述目标网格图中各所述网格块的遮挡值，确定各所述视频帧是否存在遮挡；根据对各所述视频帧是否存在遮挡的检测结果确定所述目标视频是否发生画面出现遮挡的故障。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一置信度包括目标遮挡置信度，所述输出所述第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各所述视频帧是否出现遮挡的检测结果查询预先设置的遮挡置信度表，其中，所述遮挡置信度表中存储有视频帧遮挡检测结果与遮挡置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到所述目标遮挡置信度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频帧的像素值、所述灰度图的像素值以及所述边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定所述目标视频是否发生第一质量故障，包括：基于各所述视频帧对应的边缘图的像素值，计算各所述视频帧对应的边缘图的像素值均值；将各所述视频帧的像素值均值与模糊阈值进行对比，根据比较结果确定所述目标视频是否发生画面模糊的故障。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一置信度包括目标模糊置信度，所述输出所述第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各所述视频帧是否出现模糊的检测结果查询预先设置的模糊置信度表，其中，所述模糊置信度表中存储有视频帧模糊检测结果与模糊置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到所述目标模糊置信度。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频帧的像素值、所述灰度图的像素值以及所述边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定所述目标视频是否发生第一质量故障，包括：基于各所述视频帧的像素值，获取多个差值图，所述多个差值图至少包括：所述第一视频帧与所述第二视频帧之间的差值图、所述第一视频帧与第三视频帧之间的差值图以及所述第二视频帧与第三视频帧之间的差值图；基于各所述差值图的像素值，获取各所述差值图对应的灰度图；基于各所述差值图对应的灰度图，获取各所述差值图对应的灰度图的方差值；将各所述差值图对应的灰度图的方差值与噪声阈值进行对比，根据比较结果确定所述目标视频是否发生画面出现噪声的故障。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一置信度包括目标噪声置信度，所述输出所述第一质量故障的检测结果对应的第一置信度，包括：基于各所述视频帧是否出现噪声的检测结果查询预先设置的噪声置信度表，其中，所述噪声置信度表中存储有视频帧噪声检测结果与噪声置信度的多个对应关系；基于查询结果，得到所述目标噪声置信度。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频帧的像素值、所述灰度图的像素值以及所述边缘图的像素值进行计算处理，根据计算处理的结果确定所述目标视频是否发生第一质量故障，包括：对于各所述视频帧，获取所述视频帧中第二目标像素的第二占比，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢万勇，吴旭明，涂娅敏，徐利英，张宇精，丘志琨，王毅，
申请(专利权)人：广东利通科技投资有限公司，
类型：发明
国别省市：