※ 視頻圖像質量診斷算法
東智科技視頻圖像質量診斷算法
是計算機視覺與智能機器學習的結合研究成果,主要面向安防監控視頻質量的智能分析,為公安及其它大型行業監控視頻聯網應用的運維及考核提供核心支撐技術,滿足公共安全視頻監控,以及銀行、交通、教育、司法等行業場景監控的視頻圖像質量診斷應用需求,涵蓋了 《公安視頻圖像信息聯網應用運維管理平臺技術要求》 的視頻圖像質量 8 大核心檢測指標,在廣義圖像降質診斷、特定場景異常感知、關鍵目標檢測 / 識別等領域推出了十多項具備高 級特征與應用特色的擴展檢測功能算法指標。
其中 4 項算法指標實現了技術的全新迭代升級,從多維度滿足客戶的深度業務與特色應用需求,為安防運維 AI 應用生態持續賦能。
※ 多達26項視頻圖像質量診斷算法
一、特色診斷
1、標注異常
依據《GA/T 751-2008視頻圖像文字標注規范》,檢測視頻圖像的OSD標注中轄區信息和地點信息是否存在缺失或疊加位置異常。具備標注信息文字內容智能識別的功能,支持公安等行業特定業務的深度關聯應用需求。
2、樹葉遮擋
專利技術(發明專利,201810512392.8),采用“樹葉信息傳播法”檢測視頻圖像中是否存在近景樹葉遮擋現象。支持自定義視覺感興趣區域,和樹葉分布漸變分析法,檢測樹葉是否造成視頻畫面感興趣區域監控信息的缺失。
3、鏡頭灰斑
專利技術(發明專利,201710305836.6),提取圖像降質、遮擋特征、異常目標等信息,檢測鏡頭(護罩)是否存在明顯可見的泥漬、污痕、以及各種不透明斑塊狀附著異物 , 造成視頻畫面感興趣區域監控信息的干擾。
4、抖動異常
專利技術(發明專利,201310599494.5),檢測視頻圖像是否存在整體畫面周期性、幅度可見的垂直向振顫現象,適用于各類地表震動顯著場合,以及高空、高架攝像機的安裝穩定性監測。
5、場景變更
最新技術升級,檢測視頻圖像與其初始/參照畫面相比,是否發生了監控角度偏移或焦點目標物距改變,適用于發現人為或意外因素造成的攝像機取景異常或突發破壞事件。
6、畫面靜止
當視頻圖像能夠正常解碼播放(時鐘信息正常漸變)時,檢測畫面內容有無可觀察到的監控目標行為或物體動態變化,一般適用于高防護級別需求場合的警戒應用。
7、紅綠燈異常
在交管行業應用中,檢測交通信號燈是否處于正常工作狀態(需有一個燈屏亮起);同時,支持對車輛闖紅燈抓拍證據照片中的信號燈是否為紅燈亮起狀態,進行智能定位與識別。
8、時鐘異常
在符合《GA/T751 -2008視頻圖像文字標注規范》要求的視頻圖像中,將時間標注信息的字符自動識別為日期-時鐘信息,并與當地基準日期-時鐘對比偏差,檢測是否超出自定義容差范圍。
二、高級診斷
1、視頻卡頓
在視頻流解碼后的畫面中,檢測到OSD時間字符無變化;常見于畫面長時間停滯或出現秒針顯著跳躍現象。
2、視頻遮擋
視覺感興趣區域與其初始場景相比,發生異物遮罩現象,畫面監控信息嚴重缺失。
3、云臺運動速度異常
球機接受轉動指令后,畫面沒有可檢測到的運動趨勢。
4、云臺運動角度異常
球機接受轉動指令后,畫面沒有檢測到按照預定方向運動。
5、云臺鏡頭縮放異常
球機接受鏡頭拉伸指令后,畫面沒有可檢測到的縮放效果。
三、常規診斷
1、視頻丟失
無圖像、無文字,整個畫面為藍屏、綠屏、黑屏。
2、視頻丟失文字校驗
無圖像、有文字,畫面中(包括間歇性)顯示類似【無視頻】含義的特征字符。
3、視頻模糊
視覺感興趣區域的畫面焦距不當,目標物體紋理細節丟失。
4、模糊異常增強
因天氣、光線或鏡頭附著物影響,造成能見度低、畫面全局模糊。
5、對比度異常
畫面整體亮度跨度范圍小、色彩飽和度低。
6、亮度異常
畫面整體發白(有刺眼感),目標物體輪廓不清晰。
7、過暗異常
畫面整體偏黑,目標物體輪廓無法辨識。
8、普通噪聲異常
畫面中滿屏均勻分布明暗快速切換變化的斑點,或細微密集網紋狀干擾。
9、視頻干擾
畫面中出現周期性的彩色疊加條、帶狀干擾。
10、細黑白條紋異常
畫面中出現周期性的黑白疊加條、帶狀干擾。
11、粗黑白條紋異常
畫面中出現周期性的黑白疊加條、帶狀滾屏現象。
12、色彩失真
畫面呈現全局單色籠罩現象。
13、黑白圖像異常
畫面呈現灰度成像,未能還原物體真實色彩。
※ 從多維度滿足客戶的深度業務與特色應用需求
為安防運維AI 應用生態持續賦能

視頻數據質量綜合評價體系
關鍵詞:
算法
視頻
畫面
攝像機
前端
現象
引起
異常
由于
圖像
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