VMS 20内容分析层告警原理0929.docx
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VMS20内容分析层告警原理0929
内容层告警原理说明文档
赛特斯网络科技有限公司
2011年9月
版本控制
版本号
日期
修改人
说明
V0.1
Sept29,2011
赵钦君
文档建立、初始化
V0.2
Oct22,2011
朱广文
性能优化更新
V0.3
Nov5,2011
赵云
更新参数
目录
内容层告警原理说明文档1
目录2
1黑屏3
1.1检测原理3
1.2检测流程图3
1.3说明3
2静帧4
2.1检测原理4
2.2检测流程图4
2.3说明4
3缺色5
3.1检测原理5
3.2检测流程图5
3.3说明5
4亮度异常6
4.1检测原理6
4.2检测流程图6
4.3说明6
5RGB分量异常7
5.1检测原理7
5.2检测流程图7
5.3说明7
6马赛克8
6.1检测原理8
6.2检测流程图8
6.3说明8
7清晰度9
7.1检测原理9
7.2检测流程图9
7.3说明9
12黑屏
21.1检测原理
若某一帧图像中有98%的像素点为黑点，则认为此帧为黑屏帧，若黑屏持续时间超过3s，则给出黑屏报警。
21.2检测流程图
21.3说明
黑色像素点在RGB格式的图像中的RGB值为（0,0,0）；YUV420格式转换为RGB格式的转换公式为：
R=Y+（1.4075*（V-128））;
G=Y-（0.3455*（U-128）-（0.7169*（V-128））;
B=Y+（1.7790*（U-128）;
因此黑色像素在YUV420格式的图像中的YUV值为（0,128，128），算法中取Y的阈值为24，U、V的阈值为4，则像素点的黑色判断条件为（Y<24&&124<=U<=132&&124<=V<=132）。
22静帧
22.1检测原理
若某一帧图像中有100%的像素点的YUV各分量的值与上一帧相比无变化，则认为此帧为静帧，若静帧持续时间超过2s，则给出静帧报警。
22.2检测流程图
22.3说明
静帧的表现是当前帧图像与上一帧图像相同，即
，
，
。
取各分量的阈值为4，则像素点的无变化判断条件为（
&&
&&
）。
32缺色
23.1检测原理
若某一帧图像中有98%的像素点为缺色像素点，则认为此帧为缺色帧，若缺色帧持续时间超过2s，则给出缺色报警。
23.2检测流程图
23.3说明
所谓的缺色检测就是视频图像是否为灰度图像的检测。
由1.3节中YUV420到RGB的转换公式可知，当
且
时，转换后的图像R=G=B，即为灰度图像。
因此，像素点为缺色点的判断条件为（
&&
）
42亮度异常
24.1检测原理
若某一帧图像中有98%的像素点为亮度异常像素点，则认为此帧为亮度异常帧，若亮度异常帧持续时间超过2s，则给出亮度异常报警。
24.2检测流程图
24.3说明
由于YUV图像中的Y可表示图像的亮度值，其取值范围为（0~255），0代表最暗，255代表最亮。
取阈值为16，则像素点为亮度异常点的判断条件为（
||
）
52RGB分量异常
25.1检测原理
首先将图像从YUV420格式转换为RGB格式，若某一帧图像中有98%的像素点为RGB分量异常点，则认为此帧为RGB分量异常帧，若RGB分量异常帧持续时间超过2s，则给出RGB分量异常报警。
25.2检测流程图
25.3说明
RGB格式图像中各分量的取值范围都为（0,255），取阈值为2，则像素点各RGB分量异常的判断条件为（
||
其中
），取异常点数最多的分量作为该帧的分量异常点数。
62马赛克
26.1检测原理
利用YUV中的Y值检测马赛克。
首先将图像平均分成16*16共256个宏块，只要有一块为马赛克即给出马赛克告警。
（1）若某块图像区域内的所有像素Y值的标准差>2，则认为此块无马赛克；
（2）将每块图像的边缘像素Y值与其四周块的相邻边缘像素作比较，若所有像素都存在较大差值，则认为此块为马赛克。
26.2检测流程图
26.3说明
每块图像的边缘像素Y值与其四周块的相邻边缘像素的比较阈值为8
72清晰度
27.1检测原理
利用图像宏块中的qscale_talbe值判断清晰度。
若宏块综合值达到最大值的70%则认为此帧为清晰度异常帧，若连续5帧存在清晰度异常，则给出清晰度异常报警。
27.2检测流程图
27.3说明
每个宏块的大小为16*16
82在线分析性能优化
28.1目的
为了提高实时的在线视频分析能力，在不降低准确性的条件下对当前的检测算法和解码方法进行优化，从而最大限度提高并发能力。
28.2优化方法
目前内容层故障检测最大瓶颈在于CPU，逐帧分析一路码率为2M视频在大概需要40~50%左右的CPU（酷睿2.13G），解码大概占15~20%左右，故障检测大概占25~30%左右，故我们可以从解码和故障检测两方面着手。
目前IPTV中编码方式一般为H264，基本使用I/P/B帧进行压缩编码，各帧编码特点如下：
ØI帧特点
1.它是一个全帧压缩编码帧。
它将全帧图像信息进行JPEG压缩编码及传输;
2.解码时仅用I帧的数据就可重构完整图像;
3.I帧描述了图像背景和运动主体的详情;
4.I帧不需要参考其他画面而生成;
5.I帧是P帧和B帧的参考帧（其质量直接影响到同组中以后各帧的质量）;
6.I帧是帧组GOP的基础帧（第一帧）,在一组中只有一个I帧;
7.I帧不需要考虑运动矢量;
8.I帧所占数据的信息量比较大。
ØP帧特点:
1.P帧是I帧后面相隔1~2帧的编码帧;
2.P帧采用运动补偿的方法传送它与前面的I或P帧的差值及运动矢量（预测误差）;
3.解码时必须将I帧中的预测值与预测误差求和后才能重构完整的P帧图像;
4.P帧属于前向预测的帧间编码。
它只参考前面最靠近它的I帧或P帧;
5.P帧可以是其后面P帧的参考帧,也可以是其前后的B帧的参考帧;
6.由于P帧是参考帧,它可能造成解码错误的扩散;
7.由于是差值传送,P帧的压缩比较高。
ØB帧特点
1.B帧是由前面的I或P帧和后面的P帧来进行预测的;
2.B帧传送的是它与前面的I或P帧和后面的P帧之间的预测误差及运动矢量;
3.B帧是双向预测编码帧;
4.B帧压缩比最高,因为它只反映丙参考帧间运动主体的变化情况,预测比较准确;
5.B帧不是参考帧,不会造成解码错误的扩散。
其中，B帧在解码的过程中占用CPU最大，同时由于B帧并不作为参考帧，我们可以在解码过程中只解I帧和P帧，从而降低CPU的负荷。
此种方法会检测不到B帧的故障，但精度还是高于按时间间隔采样分析。
另外一种方法是提高故障检测时的效率。
由于当前故障检测时，大部分故障检测方法都是对解码后的图片进行全扫描，即对所有像素点进行检测；为了提高检测效率，可以对整个图片进行采样。
28.3实现原理
1）在初始化解码器时，设置AVCodecContext中hurry_up=1，在解码时不解B帧。
2M码率时只解码CPU为10~13%，优化后为3~7%；8M码率只解码CPU为55~60%，优化后为20~25%（CPU为2.13G，CentOS）。
2）在故障检测时，对静帧/黑场/缺色/RGB分量异常/亮度异常等进行（height/16）*（width/16）采样分析。
同时为了使每帧采样点不相同，x-y轴采样时起始点为0~15的随机数。
在1）优化后，2M码率时解码和逐帧故障检测（不包括B帧）占CPU为20~25%，优化后为8~11%；8M码率时解码和检测占CPU为88%~93%，优化后为43~48%。
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