视频诊断方案.docx
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视频诊断方案
视频图像质量诊断系统综合方案
图像模糊检测
图像亮度异常诊断
图像偏色检测
图像雪花滚屏等噪声检测
球机或云台操控失灵检测
画面冻结与信号缺失检测
基于网络浏览器的远程查询与管理
诊断结果统计分析
报表自动生成与导出
适用于模拟和数字系统
北京世纪东方国铁科技股份有限公司
一、系统综述3
、现状描述3
、需求分析3
、系统目标4
二、系统总体方案设计5
、设计原则5
、系统结构5
、模块设计6
、功能定义8
、核心技术9
、系统特点12
、前端软件系统13
、总体介绍13
、系统设置14
、参数设置19
、后端管理系统20
、用户登录21
、诊断记录查询21
、统计分析23
、报表导出和打印25
、摄像头信息设置27
、系统管理28
、安全保障体系设计29
、产品优势30
三、性能参数31
、总体性能指标31
、硬件配置31
一、系统综述
监控摄像机数量的不断增加，监控的时间不断延长，推动了平安城市建设的发展，也给监控系统的维护工作带来了新的挑战。
如何及时了解前端视频设备的运行情况，发现故障并检测恶意遮挡与破坏的不法行为已成为视频监控系统运行的首要迫切问题。
、现状描述
前端摄像头的故障分析与日常维护因监控系统的不断扩大而日益受到人们重视，从现在普遍出现的摄像头故障类型来看，影响视频监控系统视频质量的因素有很多，主要概括来说有以下几点：
首先是摄像机的设置不当或器件老化失效造成，包含摄像机的分辨率、摄像机对光照的灵敏度、镜头聚焦调整、色彩校正无不涉及其中。
其次，大型监控网络中视频信号必须通过长距离电缆传输、多级矩阵切换以及多级网络转发，电源、控制器等多种干扰信号可能对视频信号产生强烈的干扰，线路老化、接头松动等现场环境的变化可能带来视频噪声。
另外，很多治安监控系统的特点是大量使用PTZ球机，长期的运动变焦有可能让部分球机发生方向错误、不可控等故障。
为了确保所有的视频输入设备正常工作，视频图像录而可用，就需要随时检查和分析视频质量和球机运行状态。
、需求分析
目前来说，视频监控系统的维护工作一般是由人工完成的。
维护人员在中心监控室，通过模拟矩阵或数字视频流媒体服务器将远端视频调出到监视屏中，人工判断每路视频的质量，并将有问题的视频记录到维护报表中。
这项工作十分耗时繁重，因此一般维护工作会以半月或一月为周期定期检查，视频故障只能在检测的时候才能发现。
由于监视屏数量有限，维护人员往往在一个监视屏同时监看多台摄像机或随机抽取摄像头显示，造成部分监控点被漏看或被忽视；另外，维护人员存在一定的不稳定性、随意性和局限性，加上人的注意力有限、容易疲劳，会被其他事物干扰，使得这样的人工检查结果也不具客观性。
这种人工维护工作不仅费时费力，而且效果不好，视频信号在出现不同的常见故障后，往往不能及时地被维护人员发现，一旦发生紧急情况，再想补救已经来不及。
、系统目标
自主研发的视频质量诊断系统主要应用在视频监控系统的控制中心，通过轮询的方式对各路模拟或数字视频信号进行自动检测，利用先进的机器学习和计算机视觉技术，仿真人类的视觉系统，对视频图像出现的信号缺失、雪花、噪声、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡和云台失控等常见摄像头故障以及故障严重程度做出准确判断，自动记录所有的检测结果，用户可通过互联网查询终端统计查询历史信息，并可根据摄像头所在分局或派出所、品牌、故障类型、故障严重程度等不同属性进行故障数和故障率的统计分析。
在视频监控设备日益增多的今天，视频质量诊断系统在监控系统中的应用，必然更加有利于帮助用户快速掌控前端设备运行情况，轻松维护大型的安防系统。
二、系统总体方案设计
、设计原则
在系统设计中，我们遵循以下设计原则：
先进性：
在系统设计和设备选型方面，在考虑系统的实用性前提下，采用国际上先进的视频图像算法与数字通讯技术，确保系统在国内的领先地位，使系统具有完备的功能，并且易于升级换代，在保证其先进性的前提下具有较长的使用周期。
可行性：
系统与用户及上级管理部门的需求和管理制度相适应；与用户在建设规模方面的实际情况相吻合。
可靠性：
系统采用与平台分离的设计方案，确保视频监控平台软件与智能分析系统能够长期稳定、可靠安全地运行。
标准性：
系统设计时，所采用的技术手段遵循业界标准，特别是提供了标准接口，使系统具有较高的灵活性，与其它系统方便互联，同时可适应今后的升级或引进新技术。
可扩展性：
系统功能充分满足实际需求，如果用户需要接入更多处理单元，或者更多功能，可以方便地实现。
、系统结构
智能视频质量诊断系统运行于视频监控系统的控制中心，通过控制监控中心矩阵主机的视频切换输出或连接数字视频流媒体管理服务器来获取前端所有摄像机的视频信号，通过轮询的方式对各路视频信号进行检测；将每路的检测结果储存到历史记录数据库，并提供WEB查询网站进行历史记录查询和故障统计分析。
整体系统在模拟视频系统和数字视频系统中的应用结构图如下（当然根据视频类型的不同也可以构造应用于模数混合监控系统的视频诊断系统）
本系统由视频诊断服务器和一台视频诊断综合管理服务器组成。
其中，视频诊断服务器负责进行视频质量分析，它可以设置诊断计划，按诊断计划中的摄像头列表和检测项目逐路切换视频，对视频进行质量的分析诊断，最终向综合管理服务器输出一条对该摄像头的质量诊断结果以及一张视频截图。
视频诊断综合管理服务器负责提供摄像头管理、摄像头区域管理、品牌管理、用户管理、日志管理等各种系统配置和管理功能，负责接收视频诊断服务器的分析结果并存入数据库，同时负责提供基于WEB的历史记录查询和统计分析功能。
、模块设计
系统采用高度模块化的设计，将视频质量故障分析过程的各个环节各自作为一个独立的模块，包括摄像头管理模块、轮询检测任务设置模块、视频切换和输入模块、视频故障分析模块、结果存储模块以及历史记录查询和统计分析模块。
摄像头管理模块：
管理所有需要故障检测的摄像头的信息，包括添加、删除和编辑摄像头、摄像头区域、摄像头品牌等功能。
轮询检测任务设置模块：
一个检测任务可以描述为执行检测的时间段、待检测的一组摄像头以及在时间段内循环检测的次数。
系统可对摄像头进行灵活的分组管理，根据不同的检测目的，每个分组还可设置单独的非检测项目，以跳过不关心的检测项目。
系统支持设置多个检测任务（不同任务时间段须无重叠），对不同分组配置各自执行检测的时间段以及循环检测的次数。
设置好检测任务后，系统将按照设定的时间开启和关闭任务，按分组内摄像头的顺序一路一路切换视频、分析其视频质量、故障报警、结果存储。
视频切换和输入模块：
系统的视频输入部分可同时支持模拟视频和数字视频。
该模块读入检测任务设置模块所设置的任务，并按照其分组中摄像头列表的顺序，按照摄像头视频源的属性（模拟或数字）依次向模拟矩阵主机或数字视频管理平台发出视频切换的指令；并通过视频采集卡或者网络视频软件解码模块将输入视频统一转换输出为故障分析模块需要的非压缩的数字视频流。
视频故障分析模块：
该模块使用如上所述的基于机器学习和计算机视觉算法进行视频图像故障分析的方法，按用户设定的检测项目对输入的数字视频流进行多种常见故障的检测，最终输出一条对摄像头的检测结果以及一张视频截图。
结果存储模块：
用于存储所有的摄像头检测结果。
检测结果保存于数据库中，一次检测对应一条记录，包括：
检测时间、摄像头ID、切换是否成功、视频分析得到的各项检测结果以及一张检测视频的截图。
历史记录查询和统计分析模块：
该模块是独立于故障分析检测和报警系统的，以网站的形式提供给用户查询历史记录和统计分析、数据导出的功能，方便用户的维护管理工作。
该模块需要调用的信息包括摄像头管理模块和结果存储模块在数据库中保存的设备信息和检测记录信息，包括以下三个方面的功能：
检测记录查询：
可按多种条件对检测历史记录进行综合性的记录查询，条件包括：
诊断日期、摄像头所属区域、品牌、故障类型、故障严重程度等。
某个摄像头的查询结果是将当天该摄像头所有时段的检测结果进行综合打分，并最终将结果以图表方式显示，点击详细信息可查看某个摄像头一天中所有的检测结果和截图。
统计分析：
可统计某个时间段内某种属性的摄像头故障数、故障率等的趋势图、对比图，可设置所属区域、品牌、故障类型以及故障严重程度等统计条件，统计报表以柱状图或折线图方式显示。
报表导出和打印：
记录查询或统计分析结果生成的报表均可导出为Excel文件或打印，方便用户进行维护记录跟踪。
、功能定义
功能分类
详细描述
视频故障诊断功能
视频清晰度异常检测
自动检测由于聚焦不当、镜头损坏、异物遮挡或被人为蒙蔽引起的视野主体部分的图像模糊
视频亮度异常检测
自动检测由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡蔽等原因引起的画面过暗、过亮或忽明忽暗
视频噪声干扰检测
自动检测由于线路老化，传输故障，或者接触不良，或受到电磁干扰，视频图像中混有呈带状、波纹、网状等带有周期性的叠加噪声
视频雪花干扰检测
自动检测由于线路老化，传输故障，或者接触不良，或受到电磁干扰，视频图像中一阵阵杂乱的飞点、刺、线状干扰导致的雪花、图像抖动或滚屏等现象
视频偏色检测
自动检测由于线路接触不良、外部干扰或摄像头故障等原因造成的视频中的画面偏色现象；主要包括全屏单一偏色或多种颜色混杂的带状偏色
PTZ运动检测
自动检测由于传输故障、编解码器设置错误或前端设备故障导致前端云台和镜头全部或部分地无法按用户指令执行正确运动
画面冻结检测
自动检测由于视频传输调度系统故障引起的视频画面冻结
视频信号缺失检测
自动检测因前端摄像机工作异常、损坏、人为恶意破坏或视频传输环节故障而引起的间发性或持续性的视频缺失现象
前前端检测系统
摄像头导入
支持从Excel文件中导入摄像头列表
摄像头分组
可对摄像头进行灵活的分组管理，每组可设置单独的检测项目
诊断任务设置
可对不同分组配置各自执行检测的时间段以及循环检测次数
自动/手动切换开关
可随时手动对某路摄像头进行检测
阈值参数设置
可设置并存储多套阈值参数，可针对每个摄像头设置不同的阈值参数
诊断结果显示
当前视频的诊断结果及截图用图表的方式实时显示在界面上
后后端查询系统
用户登录与管理
可根据不同用户的权限查询不同区域摄像头的诊断记录和统计分析
诊断记录查询
可按多种条件对诊断历史记录进行综合性的记录查询，条件包括：
诊断日期、摄像头所属区域、品牌、故障类型、故障严重程度等
统计分析
可统计当前时间前一周、一个月、一季度、一年的摄像头故障数、故障率的趋势图、对比图；可设置品牌、故障类型以及故障严重程度等统计条件，统计报表以柱状图或折线图方式显示。
报表导出和打印
记录查询或统计分析结果生成的报表均可导出为Excel文件或打印，方便用户进行维护记录跟踪。
、核心技术
我们将视频故障分成视频信号缺失、视频清晰度异常、视频亮度异常、视频噪声、视频雪花、视频偏色、画面冻结、PTZ运动失控八种类型。
这其中，视频信号缺失、画面冻结两种故障可通过人工设计的基于视频图像比对的方法得出结论；PTZ运动失控则是由故障检测系统发出运动指令，然后通过对视频图像的运动分析来检测是否有故障；而对于其他的五种故障，很难通过人工设定规则的方法来检测，这就需要通过机器学习的方法，让机器来模拟人的视觉反应，检测视频是否存在故障。
视频质量诊断系统采用了视频图像分析的方法来检测监控系统中存在的各种视频常见故障。
针对这五种不同类型视频故障，我们设计了五个不同的基于机器学习的检测器，每个检测器负责分析一段视频是否存在某一种故障，以及这种故障的严重性。
我们在实际运行的视频监控系统中提取大量的视频片断，包括正常视频以及存在各种故障的视频，形成训练样本，并模拟人类视觉特性，针对不同故障类型提取了大量视频图像特征参数，用以训练得到诊断不同故障的检测器。
在分析阶段，获取需要分析的一段固定长度的视频，根据用户设定的该路视频的检测项目，使用不同的故障检测器，提取相应的视频图像特征，然后输入到已训练好的故障检测模型中，即可获取对该段视频的故障评价结果。
这五种检测器可以检测到的视频故障典型案例如下：
视频清晰度异常检测：
对焦发生异常
被偶然异物遮挡（如柳絮团）
被人为地蒙蔽
视频亮度异常检测：
亮度过高
增益控制紊乱（忽亮忽暗）
视频噪声检测：
噪声、彩色带状滚屏的复合干扰
视频雪花检测：
雪花干扰
折叠干扰
视频偏色检测：
黄、紫带状偏色
单纯性绿色偏色
自然绿色场景，不误报
、系统特点
基于优秀的底层算法，视频质量诊断系统具备以下技术特点：
高准确度
采用大量的实际视频监控系统的视频作为训练样本，各种故障检测器均来源于实际系统，并经过大量实际系统的测试，因此检测准确率高。
良好的摄像机角度适应性
故障检测器的训练样本来自多种不同场景，涵盖了治安视频监控系统中众多常见的摄像头监视角度，因此对各种摄像头角度、焦距以及不同的摄像内容都有良好的适应性。
独特的抵抗球机运动的能力
在每一中类型的故障检测器的设计和训练过程中，都考虑到了摄像头云台运动以及镜头推近拉远有可能带来的视频图像特征的变化，在检测过程中都首先进行摄像头运动分析，一旦发现摄像头处于PTZ运动过程中，则首先不再检测PTZ运动是否异常，以防止检测时发送运动指令影响当前的球机运动；其次，仅使用对摄像头运动不敏感的特征来进行其他类型的故障分析，避免因运动原因造成误报或漏报。
出色的环境适应能力
算法模块对于场景内由于车流、人流、季节、气候产生的光线、阴影变化不敏感，因此，可以适用于多种不同的室外环境。
强化学习能力
现有的视频质量诊断系统与人类的故障识别能力仍有明显的差距，因此应用场景的差异对于视频质量诊断系统的性能是有影响的。
像人类的视觉系统一样，视频质量诊断分析模块也具备后天强化学习的能力，只要加入当地的新样本重新训练检测器，算法的性能将进一步提高。
、前端软件系统
2.7.1、总体介绍
图3视频质量诊断系统主界面
视频质量诊断系统的主界面如图3所示。
图中所标识的各部分详细说明如下：
1、原始视频输入：
这个窗口显示实时从采集卡获得的矩阵输出视频信号或从数字视频流媒体服务器得到的数字视频流。
2、诊断结果截图：
系统完成对某一路摄像头的诊断后，将从该摄像头的视频片断中自动挑选一帧有代表性的截图，显示于此窗口中。
3、摄像头位置：
截图②和诊断结果⑤相对应的摄像头当前位置。
4、摄像头列表：
④显示的是参与当前诊断任务的所有摄像头名称。
5、手动模式切换：
在诊断运行过程中，点击此按钮可临时打断预定的轮询顺序，跳转到用户选定的某一路摄像头进行诊断，再恢复到自动运行模式。
6、诊断结果显示面板：
面板中的每一行代表一个诊断项目的结果，可能得到的结果状态有四种：
“正常”（
）、“一般故障”（
）、“严重故障”（
）和“未检测”（
）。
某个项目的柱状条越长，表示该项目的问题越严重：
当柱状条的长度在“正常”范围内时，柱状条呈绿色；当柱状条的长度进入“一般故障”范围内，柱状条变为黄色；当柱状条的长度进入“严重异常”范围内时，柱状条变为红色。
7、控制面板：
用户通过控制面板来完成对诊断系统各方面的配置工作，具体有三部分功能：
系统设置、参数设置和结果查询。
8、矩阵切换标志：
系统通过控制矩阵切换，依次对摄像头列表⑤中的摄像头进行诊断，这个标志表示当前诊断的摄像头是否成功完成切换。
2.7.2、系统设置
图4系统设置对话框
进入系统设置管理界面，用户只需点击主界面控制面板部分的“系统设置”按钮，即进入视频诊断系统的设置对话框。
包括摄像头列表、分组列表、诊断任务列表、运行时设置、矩阵接入信息5种设置。
摄像头列表
图5摄像头列表的管理界面
界面中部列表给出了目前所有受系统管理的摄像头。
点击其中的某一行，在界面的下方将显示该摄像头的相关信息，包括摄像头名称、矩阵输入端口号、诊断的阈值参数和需要诊断的项目。
分组列表
如图6所示，点击左侧的“分组列表”项，即进入摄像头分组的管理界面。
右侧列表中列出了所有已存在的摄像头分组。
以图中为例，已建立了两个分组：
“全部”和“分组演示”，后面提供的描述信息可以提醒用户该分组的作用。
鼠标双击其中某一行，可激活对话框来增删该摄像头分组的成员，如图6所示，编辑完成单击“确定”，对分组的修改操作就被保存到系统中。
摄像头分组的“添加”和“删除”操作与之类似，不再赘述。
图6编辑摄像头分组
在某些特定情况下，某摄像头的部分诊断项目可能不要求进行。
例如夜晚光照条件比较差的摄像头，可能不要求对“亮度”进行检测。
此时可将这些摄像头分为一个组，设置该分组的非检测项。
如图7示，“分组演示”中的“亮度”和“颜色”将不被检测。
图7设置分组的非检测项
诊断任务列表
诊断任务的管理界面如图8示。
右侧列表中显示了已经存在的任务项。
每一项诊断任务包含以下信息：
执行对象：
参与该任务的摄像头组。
从摄像头组列表中选取。
每小时循环诊断的次数：
系统将对当前摄像头组中的摄像头逐个检测一遍计为一次，一小时内若诊断次数已达到这里的设定值，则在这一小时的剩余时间内系统将处于空闲态。
开始时间和结束时间：
这两项共同确定了该任务项的运行时间区段。
在任务列表中，不同任务项的时间区段是不重叠的，因此当系统启动后将会根据系统时间选择相应的任务项来执行，通过定制合适的诊断任务，用户就能够在不同的时间段对不同的摄像头分组进行诊断。
开始时间和结束时间的设置应参考“完成所有循环所需时间”。
图8编辑诊断任务列表
运行时设置
系统的“运行时设置”功能可实现两方面的配置：
第一，决定在手动操作结束，返回自动模式时从哪个摄像头开始继续运行；第二，配置存储诊断结果的数据库所在机器（也即视频诊断综合管理服务器）和查询诊断结果的网址。
如图9所示。
图9运行时设置界面
矩阵接入信息
图10编辑矩阵接入信息
通过系统的“配置矩阵连接”界面，可以设定矩阵的“输出端口号”、“控制端口号”以及“矩阵反馈标志”，如图10所示。
2.7.3、参数设置
在默认的情况下，视频质量诊断系统将使用一套内置的默认阈值参数来对摄像头的各诊断项目进行评估，而在一些情况下，用户可能希望系统对于个别摄像头特殊对待，比如某些摄像头因工作年限较长，用户希望它们出现轻微的雪花时仍将其判断为“正常”；某些摄像头工作在光线较弱的环境或时段，用户希望下调它们的“过暗”判别标准等等。
这些需求都可以通过建立自定义阈值参数的方式来实现。
如图11所示，点击参数设置，出现“阈值参数列表”对话框。
单击对话框上的“添加”按钮，进入添加一组新阈值参数的界面，如图12所示。
列表中每一支柱状条对应一个诊断项目的判决阈值参数，拉动中间的箭状滑块即可调整“正常”与“一般故障”、“一般故障”与“严重异常”的分界线。
其中柱状条下沿的两个小三角指示默认参数的位置，如果对调整的结果不满意，可以点击右侧的环形按钮，使该诊断项目的参数恢复到默认值。
图中所示调整了雪花项的参数，使用这套参数的摄像头只有在雪花非常严重的情况下系统才会将其判断为“异常”或“严重异常”。
用户可在摄像头列表中设定使用何种阈值参数。
图11参数设置对话框
图12添加新阈值参数
、后端管理系统
视频诊断综合管理系统提供了基于Web服务的历史检测记录的查询和统计分析功能，用户可在任何一台可访问综合管理服务器的其他主机上，通过在网络浏览器中键入相应网址访问查询网站，进行历史查询、统计分析以及系统管理工作。
2.8.1、用户登录
用户在网络浏览器中键入视频诊断综合管系统查询网站的网络地址后，系统将显示如图13所示的登录界面，用户键入有效的用户名和正确的密码后，即可进入网站。
图13查询统计网站用户登录界面
2.8.2、诊断记录查询
登录网站后，选择“单日结果查询”选项卡，即可按日期进行历史诊断记录的查询。
左边栏中是可以选择的查询筛选条件，包括日期、摄像头所在分局、派出所、品牌、故障严重程度、故障类型等。
设置好查询条件后，点击查询按钮，即可显示查询结果，如图14所示。
查询结果窗口中以表格形式显示出符合相应查询筛选条件的历史检测记录，当没有符合条件的记录时，系统弹出提示信息。
表格中每个摄像头一条记录，信息包括摄像头名称、所属分局、矩阵号、检测时间、8项检测结果以及结果详情链接。
8项检测结果为统计当日该摄像头所有的检测记录综合打分而成，用不同颜色的图标表示故障类型，绿色为正常，黄色为一般故障，红色为严重故障，灰色为未检测。
图14单日结果查询的查询结果
点击摄像头的结果详情链接后，系统将新建一个网页，以表格形式显示当日对该摄像头做过的所有检测的记录，每一次检测记录包括8项检测结果和一张视频截图，如图13所示。
图15单日结果查询的查询结果
2.8.3、统计分析
系统可统计当前时间前一周、一个月、一季度、一年的摄像头故障数、故障率的趋势图、对比图，可设置品牌、故障类型以及故障严重程度等统计条件，统计报表以柱状图或折线图方式显示。
网站中根据统计对象不同，将统计分析功能分为分局故障统计和品牌故障统计，每一类故障统计均可统计故障数、故障率的趋势图、对比图。
用户可按自己的需求，设置多种不同的统计条件，按生成报表按钮。
如图16、17、18所示。
对趋势图而言，统计结果窗口中以折线图形式显示出符合相应统计筛选条件的统计对象数值。
横轴为时间，单位为日、月或年，竖轴为故障数或故障率。
如有多个分局或品牌要统计时，图表同时画出多条趋势曲线，并以图例方式给出多条曲线对应的分局或品牌名称。
当没有符合条件的记录时，系统弹出提示信息。
趋势线上每个统计点上均显示出对应的数值，统计故障率时，显示的是百分比数。
图16过去一个月单一分局每天故障数趋势图
图17过去一周多个品牌平均故障数趋势图
对对比图而言，统计结果窗口中以柱状图形式显示出符合相应统计筛选条件的统计对象的数值。
横轴为分局或品牌，竖轴为故障数或故障率。
当没有符合条件的记录时，系统弹出提示信息。
柱状图中每个统计柱上均显示出对应的数值，统计故障率时，显示的是百分比数。
图18过去一周全部分局平均故障数对比图
2.8.4、报表导出和打印
记录查询或统计分析结果生成的报表均可导出为Excel文件或打印，方便用户进行维护记录跟踪。
单日结果查询的查询结果窗口中包含一个导出数据按钮，可将查询结果表格中的所有数据导出到Excel文件，如图19所示。
图19单日查询结果导出成Excel文件
统计分析的结果窗口中带有一个工具栏，其中包含打印和导出的按钮，用户点击相应按钮即可完成导出和打印任务。
如图20所示。
图20统计分析图表的打印和导出按钮
2.8.5、摄像头信息设置
视频诊断综合管理系统允许用户设置待检测的摄像头信息，以及设置摄像头相关属性所需要的属性信息，包括派出所、分局、品牌等信息。
用户以系统管理员的身份登陆后端查询网站，选择“系统设置”选项卡，即可进行摄像头、派出所、分局、品牌的设置，如图21所示。
图21摄像头信息管理
选择“摄像头列表”分项，可对摄像头进行查询、添加、编辑、删除，也支持从Excel文件中导入摄像头列表。
可编辑的摄像头内容包括：
摄像头名称、摄像头视频源属性（模拟视频或数字视频）、切换指令号（模拟矩阵号或数字视频平台编号）、摄像头所在派出
升级会员 