視頻監控作為安防系統的重要組成部分，其直觀性、準確性和內容豐富性等特點得到了人們的青睞，成為應用最為廣泛的安防產品之一。隨著寬帶、視頻高清、音視頻編解碼等技術的快速發展，以及平安城市、雪亮工程、智慧城市等重大工程的相繼落地，視頻監控系統的規模和應用得到了跨越式的發展，使其在服務人們生活、維護社會穩定以及打擊違法*等方面發揮著重要作用，成為構建新時代社會體系和治理能力現代化的重要抓手，為建設更高水平的平安中國提供強有力的支撐。
視頻圖像是視頻監控系統提供的最重要的輸出結果，是人們獲得所需信息的主要來源。視頻圖像的質量直接決定了獲取信息的可能性、準確性和完整性，高質量的視頻圖像能夠準確地反映指定時間和地點發生的具體狀況，是獲取信息、作出判斷、提供證據的重要支撐。視頻圖像質量優劣直接影響了視頻監控系統的實際應用效果，是視頻監控系統建設有效性的重要指標之一。為了及時發現視頻圖像存在的質量問題，保證視頻監控系統的正常穩定運維，同時降低維護工作的人力成本，智能視頻質量診斷技術應運而生。
智能視頻質量診斷技術現狀
智能視頻質量診斷系統是智能視頻質量診斷技術實現的載體，是將圖像質量評價模型借助計算機算法實現，通過對前端設備傳回的視頻圖像質量進行智能分析和評估,發現其中存在的質量問題進行判斷并預警。
目前智能視頻質量診斷系統可判斷的視頻圖像質量問題已基本覆蓋日常視頻監控系統常見的異常狀況，并在此基礎上進行了適當延展(如圖1所示)。
圖1 常見視頻圖像質量問題及其擴展
各廠家根據自身產品定位和應用場景的不同，在具體實現上存在一定的差異，例如OSD字幕校驗是*的重點要求，而視頻幀數檢測較多的則出現在銀行等金融行業的相關文件要求中。
在視頻質量診斷處理能力方面，各相關廠家由于診斷的問題項存在或多或少的差異，所以在診斷處理能力上存在一定差別，但對于大型視頻監控系統多采用分布式部署方式，單機診斷能力仍有提升的空間。
在視頻質量診斷準確率方面，在白天日照充足的情況下，對于較為常見的黑白圖像、亮度異常等問題的診斷一般都較為理想，但對于畫面凍結、視頻抖動等異常問題的診斷，受網絡狀況突變或人為震動干擾等條件影響存在較高的誤報率，而光照和天氣變化等情況下，視頻質量診斷準確率有較大幅度的下降。
從應用角度來看，目前在安防行業視頻質量診斷系統大多以獨立診斷工具和平臺模塊兩種方式存在，其中平臺類多用于較為大型的視頻監控系統，工具類則偏向小型視頻監控系統的補充。
視頻質量診斷系統面臨的困境
視頻質量診斷技術通過多年的發展已經能夠基本滿足現今視頻監控系統輸出的視頻質量診斷的基本需求。但面對規模較大的視頻監控系統，以及對視頻圖像全時可用和質量要求的進一步提高，視頻質量診斷技術仍存在以下主要問題：
1、天氣變化下視頻質量診斷準確度提升問題
目前視頻質量診斷系統在雨霧、大風等惡劣天氣變化時仍存在誤報率高的問題。目前主要采用人工關閉檢測項、調低預警閾值的方式避免誤報，而在天氣轉好后再人為開啟檢測和閾值回歸調整，不但增加了工作量，而且一旦修正恢復不及時也將影響視頻質量診斷系統的應用效果。
2、視頻監控系統不斷擴大下的降本增效問題
隨著視頻監控系統的規模不斷擴大，監控攝像機的數量劇增，目前視頻質量診斷系統的單機處理能力對大型系統仍然存在瓶頸，通常采取的解決方案是依賴多臺診斷服務器同時進行來提升效率，隨之而來的是成本的增加，所以降本增效是目前的重要需求之一。
3、視頻質量診斷故障原因的精準定位問題
保證視頻圖像質量和提升應用效能是視頻質量診斷系統的目標，診斷出問題后的故障處理是整個閉環的重要節點。對畫面凍結、視頻丟失等問題存在多種故障原因，網絡故障、電力供應等因素的變化也可能導致視頻圖像質量的變化，所以故障原因的精準定位仍是目前需要解決的問題之一。
4、視頻質量診斷應用場景擴展的問題
目前視頻圖像質量診斷系統普遍傾向于通用性，是以運維角度看待視頻圖像質量診斷。這種角度增強了系統的普適性，但與業務的融合度不太理想，一定程度上影響了視頻質量診斷的效率。
視頻質量診斷技術未來的發展趨勢
隨著圖像處理、計算機視覺以及人工智能等技術的進步，視頻質量診斷技術得到了良好的發展和應用。筆者認為，未來的發展將集中在提升診斷效率和準確率、完善故障處理閉環和擴展應用場景等方面。
1、深化計算機視覺和關聯分析技術的融合應用
目前為應對夜間亮度變化等因素引起的視頻圖像質量診斷誤報問題，通常采取“日出日落時間+動態策略”的方式，取得了一定的效果。同理，對于大型的視頻監控系統，為有效解決雨霧等天氣對視頻圖像質量診斷造成的干擾，視頻質量診斷系統可與氣象數據進行融合，通過了解實時的天氣情況，動態地調整視頻質量診斷系統的預警策略，從而降低因雨霧等天氣原因導致的誤報發生和事后的自動回歸。同時借助計算機視覺技術可以更精確地識別惡劣天氣，作為判定視頻圖像質量的重要信息支撐，也可實現預警策略的動態調整和事后的自動回歸。如將氣象信息與計算機視覺得出的信息進行關聯分析，融合光照、氣溫、濕度等信息，則能夠實現更智能、更精準的預警信息。
2、深化大數據和機器學習技術的融合應用
視頻質量診斷技術一般是通過固定的算法模型對視頻質量做出判斷，采用的是客觀評價的方式，其評價的方法較為固定，無法實現靈活應對，并且對于圖像質量的判斷標準不統一，存在誤報和漏報等問題。通過引入時間、天氣以及位置等多種因素數據，結合對于誤報和漏報視頻的主觀評價(相關人員通過視頻診斷系統進行主觀評分和判定結論)，通過大數據分析和機器學習動態調整視頻質量診斷系統的算法模型，經過一定時間的訓練，使得診斷算法更趨近于主觀評價結果，從而提高診斷的準確率。例如當發生因為沙塵天氣導致的噪聲干擾預警，通過人為對該誤報進行定義，系統獲取該誤報情形和人為定義信息，甚至是氣象數據，對診斷算法模型進行改進，從而提高系統診斷的準確率。
3、應用根本原因分析思維構建大運維體系
根本原因分析是一種結構化的問題處理法，通過溯源的方式逐步找出問題的根本原因并加以解決，而不僅去關注問題的表象，同時制定問題預防措施防止問題的重復發生。單個攝像機視頻圖像畫面丟失可能是設備自身故障，但當一定關聯性的多個攝像機視頻圖像畫面丟失時，故障則極大可能發生在匯聚節點，例如交換機斷電，此時根本原因即電力供應。
視頻質量診斷發出的預警是表象，視頻質量變化誘因是故障原因，根據表象分析故障原因是運維工作的重點之一，產生視頻質量變化的誘因可能只有一種也有可能是多種，此時快速找到根本原因是提升運維效率的重點。將視頻質量診斷系統與視頻網運維、IT運維以及環境運維進行充分融合，實現由反映表象向通告故障原因的轉變，并通過自動化工單系統將故障快速排除，是視頻質量診斷系統在運維領域的重要應用。
4、視頻質量診斷與業務融合提升診斷效益
目前視頻質量診斷系統普遍服務于運維工作，是追求全面的視頻圖像質量保障。而隨著圖像處理和計算機視覺等技術的發展，視頻監控系統已經在原來的“事中監控、事后溯源”基礎上實現了“事前預防”的巨大進步，甚至是將安防與服務結合的方向，例如視頻門禁系統、校園“明廚亮灶”等，對視頻圖像質量的實時性要求更高，所以研究視頻質量診斷和視頻監控業務的關聯應用是未來發展的方向之一。貼合視頻監控業務開展需要可以有效地簡化診斷要素，提高對視頻圖像質量的容忍度，在提升視頻質量診斷效率和準確度上形成優勢。
5、持續深化產學研結合，促進評價方法和算法提升
科研機構和專業大學是相關科技成果和人才的重要來源，企業是科技成果落地的主要陣地，通過“產研結合”以及“校企合作”等方式，深化產學研相結合的協同創新模式，實現優勢資源的高效利用，加快創新應用，從而在圖像質量評價方法和算法模型等方面促進視頻質量診斷技術的發展，是實現降本增效的重要途徑。
視頻質量診斷技術作為及時發現視頻質量問題的智能化手段，在為視頻監控系統效用提供了保障的同時，也大大降低了管理人員的工作量，是大型視頻監控系統*的輔助工具。與大運維平臺的充分有機結合，將實現視頻質量問題根本原因的有效分析，提高視頻圖像質量問題的故障排除效率。產學研相互結合，大數據分析和機器學習等技術的深度應用和業務端的融合是未來提升視頻質量診斷效率和準確率的有效方法。
