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       以常見的監(jiān)控攝像頭故障的檢測為例，本文將對行業(yè)內比較常見的幾類視頻診斷技術的原理做簡單剖析。

1、視頻信號亮度異常檢測

       自動檢測視頻信號過亮或者過暗類型的信號失真，該癥狀可能由監(jiān)控攝像機故障、增益控制紊亂、環(huán)境照明條件異常等情況導致，也可能是惡意遮擋、光線直射等方式的惡意致盲導致，在算法實現(xiàn)上概括為三個模塊：一是整圖亮度分量直方圖統(tǒng)計和圖像亮度分布的分析；二是實施平均灰度值的計算和更新；三是動態(tài)閥值的更新和選擇，通過灰度值與閥值的比較及應用策略的篩選環(huán)節(jié)后給出是否報警的結果。

2、視頻信號清晰度異常的檢測

       自動檢測由于聚焦不準、鏡頭污損或異物遮擋等原因引起的視野主體部分的圖像模糊以及鏡頭對準無意義的場景或物體的情況，在算法實現(xiàn)上，采用多指標加權計算等方法，包括圖像數據在頻率域的頻譜分析，在不同算子模型中的發(fā)散度檢測等關鍵環(huán)節(jié)，以保證最終算法結果的準確性和對不同場景的適應性，增強了算法的魯棒性和實用價值。

3、視頻信號噪聲檢測

       自動檢測圖像中混雜的細紋、斜紋，以及由此導致的畫面扭曲、模糊抖動等失真現(xiàn)象，視頻噪聲的檢測算法實現(xiàn)非常復雜和困難，這一方面是由于干擾的無規(guī)律性，算法的應對策略要綜合考慮，另一方面就是干擾的強度、類型有比較多的主觀判斷因素，算法在很多閥值的選擇上不容易平衡，同時視頻干擾的實際癥狀呈現(xiàn)出也是千奇百怪，算法也需要在應用中針對不同表現(xiàn)持續(xù)升級更新。整體來看，算法實現(xiàn)的原理還是基于對圖像在空時頻率的分析結果情況作綜合判斷。

4、視頻信號色度異常檢測

      自動檢測視頻信號分量線路故障或各分量增益紊亂等原因導致的視頻畫面整體偏綠、偏紅或偏藍等現(xiàn)象，該算法處理的信號是圖像數據的UV色差分量，通過對色差分量分布的統(tǒng)計和均值計算等操作后，與設定的閥值進行比較以確定是否有偏色情況。同時為了解決實際監(jiān)控場景中會真實存在的偏色情況，如出現(xiàn)大片的綠色植物等，算法還需要有針對性地進行分區(qū)域統(tǒng)計，通過設置動態(tài)閥值等方式過濾一些可能會引起誤判的場景。

5、視頻信號缺失檢測

       自動檢測由于前端設備故障、傳輸線路故障或認為惡意破壞等原因引起的黑屏或藍屏等視頻信號丟失的現(xiàn)場，目前業(yè)內普遍采用的算法原理對圖像亮度信號Y做直方圖統(tǒng)計，通過分析直方圖結果的分析和離散性的檢測，給出算法處理結果。

6、視頻信號畫面凍結

       自動檢測由于前段設備死鎖、線路傳輸故障或人為惡意破壞導致的視頻畫面停滯在某一幀的情況，避免遺漏真實畫面。本功能在算法實現(xiàn)上相對比較簡單，采用普通的幀差算法即可得到前后幀圖像的差異變化，但本功能的前后幀圖像的差異變化，但本功能的難點在與要應對不同視頻源的視頻數據差異，報警的閥值確定是比較復雜的。在東莞監(jiān)控工程實際現(xiàn)場的布置中，我們發(fā)現(xiàn)由于監(jiān)控攝像頭視頻數據往往會經過多個設備，例如光纖設備、矩陣、DVR等等設備的中轉，會有模擬信號本身受到干擾導致的數據變化，也有模擬信號到數字信號轉換導致的視頻數據變化，這些情況下都可能會導致算法的誤報，合理閥值和策略的制定需要現(xiàn)場長期的應用和經驗的積累。

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