【技术实现步骤摘要】
视频质量诊断方法及系统
[0001]本公开涉及视频技术，尤其涉及一种视频质量诊断方法及系统。
技术介绍
[0002]随着视频监控技术在多个领域得到了广泛的应用，监控摄像头使用数量的不断增长，如何高效地对其进行维护和管理变成急需解决的问题。另外使用目前设备硬件性能监控手段很难检测到监控设备软性故障，如摄像头被遮挡，位置偏移，聚焦模糊，色彩失真，黑屏等，以往以上视频图像质量问题需要人工排查，这不仅大大了增加巡检人员的工作量，而且检测的准确性完全依靠巡检人员的检测力度，基于以上现状，实现视频图像异常检测自动化、智能化显得尤其重要。
[0003]CN102740121B，应用于视频监控网络的视频质量诊断控制系统及方法，公开了任务管理服务器、视频接入及轮询服务器、诊断方法服务器和诊断结果管理服务器。该方法中，任务管理服务器将诊断任务发送至视频接入及轮询服务器和诊断方法服务器，并将诊断方法参数发送至诊断方法服务器；视频接入及轮询服务器从视频监控网络获取各视频源图像信息并发送至诊断方法服务器；诊断方法服务器根据诊断任务和诊断方法参...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频质量诊断方法，其特征在于，包括：将待检测视频进行分解，得到所述待检测视频的每一帧图像，提取所述每一帧图像的感兴趣区域，并基于所述感兴趣区域的像素色差和以及像素距离向量和，对所述待检测视频进行清晰度检测；将所述待检测视频的每一帧图像输入预先构建的遮挡检测模型，提取所述每一帧图像的图像特征，基于所述图像特征与预设的图像特征库中遮挡特征的匹配结果进行摄像头遮挡检测；随机选定待检测视频中任意一帧图像的像素点，若任意一帧图像的像素点不属于预先构建的标准图像的前景区域的前景像素点集合，则确定所述待检测视频中每一帧图像与所述标准图像的直方图相似度，基于所述直方图相似度与预设偏移阈值的比较结果进行摄像头偏移检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述每一帧图像的感兴趣区域，并基于所述感兴趣区域的像素色差和以及像素距离向量和，对所述待检测视频进行清晰度检测包括：提取待检测视频中每一帧图像的感兴趣区域，确定所述感兴趣区域中所有像素点的灰度值，并且根据相邻像素点的灰度差值确定每一个像素点的灰度变化率，若所述灰度变化率小于预设灰度阈值，则将该像素点认定为边缘点；根据所述边缘点在所述感兴趣区域的空间位置，确定所有边缘点的距离向量和，根据所述感兴趣区域中每个像素点与相邻像素点的通道差确定所述感兴趣区域的像素色差和；基于所述距离向量和以及所述像素色差和的比值，将其与预设清晰度阈值进行比较，若大于等于所述预设清晰度阈值，则认定所述待检测视频清晰，否则，认定所述待检测视频不清晰。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据相邻像素点的灰度差值确定每一个像素点的灰度变化率包括：；其中，F表示每一个像素点的灰度变化率，M、N分别表示所述感兴趣区域中横向的像素点数量以及纵向的像素点数量，i、j分别表示第i个像素点和第j个像素点，f(x,y)表示像素点(x,y)的灰度值，f(x+1,y+1)表示像素点(x+1,y+1)的灰度值；根据所述感兴趣区域中每个像素点与相邻像素点的通道差确定所述感兴趣区域的像素色差和包括：；；其中，AD表示所述感兴趣区域的像素色差和，R、G、B分别表示所述感兴趣区域的颜色通道，r(i,j)、g(i,j)、b(i,j)分别表示像素点(i,j)在R、G、B通道的值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括训练所述遮挡检测模型：
基于预先获取的遮挡训练数据集，通过待训练的遮挡检测模型进行非线性分解，确定所述遮挡训练数据集对应的解析信息；根据所述解析信息与所述遮挡训练数据集的相对误差，结合待训练的遮挡检测模型的损失函数，确定待训练的遮挡检测模型中每一层网络的梯度；对每一层网络的梯度进行池化操作，结合所述相对误差以及预设学习率，参考预设收缩迭代阈值，通过迭代优化算法对所述相对误差进行迭代优化，...
【专利技术属性】
技术研发人员：卞辉，
申请(专利权)人：勤源江苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。