智能化設備管理可以按照網絡拓撲結構部署多臺設備管理服務器，分區域對設備進行實時的巡檢，這樣可以大大提高系統的維護效率，盡可能做到在設備發生故障時，在不超過10分鐘的時間內被監測到并告警。
　　
　　目前對于視頻丟失、編碼器設備斷線、服務器故障、硬盤故障等設備狀態的監測還是比較容易實現的，而對于一些軟性故障如視頻信號質量問題的監測很難實現，因視頻質量引起的系統軟故障是系統故障的主要組成部分，對系統的正常使用同樣會造成惡劣影響。
　　
　　大型視頻監控系統圖像質量診斷平臺能夠較好的解決這一問題，它能夠在3-5秒鐘內對一路圖像的信號質量進行監測，包括信號干擾、圖像過白、過黑、聚焦模糊、畫面凍結等質量問題的監測和告警，同時能夠針對不同時間段設置不同監測標準，如夜間降低對圖像過黑監測的閥值，白天則提高對圖像過黑監測的閥值等。我們通過視頻質量分析監測算法開發專門的分析服務器，對視頻信號質量進行不間斷的循環分析監測，對出現視頻質量問題將在客戶端界面上告警提示，或者通過WEB對相關故障信息進行查詢與統一管理。
　　
　　現狀分析
　　
　　根據某市*局監控圖像資源使用管理規定，在加強對監控圖像資源的日常管理方面，須“建立監控圖像資源的日常檢查和維護制度及時排除故障，保證監控圖像資源的安全運行。”為規范全市公共安全圖像資源系統建設、運行和維護工作，某市特別制定了《某市公共圖像資源系統建設與運行維護考核辦法》，并對公共安全圖像資源系統建設與運行維護管理和人員經費保障等工作進行日常考核、年終考評，根據考核得分進行分類排名。這在某方面促進了視頻監控制度的建立與監控值守人員的配備。然而，面對眾多的監控點，單憑分局監控中心十幾個監視屏和幾個值班人員，以傳統的人工“肉眼”巡檢的方式難以兼顧。
　　
　　·人工維護工作不僅費時費力，而且效果不好，視頻信號在出現不同的常見故障后，往往不能及時地被維護人員發現，形成了部分的攝像機要么沒有錄像資料被保存，要么即便有錄像資料，也是質量很差，無法從中獲取有價值的信息內容；
　　
　　·由于顯示屏數量有限，維護人員往往在一個監視屏同時監看多臺攝像機或隨機抽取攝像頭顯示，造成部分監控點被漏看或被忽視；
　　
　　·維護人員存在一定的不穩定性、隨意性和局限性，加上人的注意力有限、容易疲勞，會被其他事物干擾，使得這樣的人工檢查結果也不具客觀性。
　　
　　因此，如何保證大規模攝像頭的完好工作，基于視頻分析技術的視頻圖像質量診斷系統為解決這一問題提供了良好的解決方案。
　　
　　建設目標
　　
　　本方案應用*的機器學習和計算機視覺技術，仿真人類的視覺系統，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結、增益失衡和云臺失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監控設備的不法行為做出準確判斷，并自動記錄所有的檢測結果，生成報表。用戶可通過互聯網查詢終端統計查詢歷史信息，并可根據攝像頭所在分局或派出所、品牌、故障類型、故障嚴重程度等不同屬性進行故障數和故障率的統計分析，以便輕松維護市公共安全圖像資源系統。
　　
　　技術路線
　　
　　將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、畫面凍結、PTZ運動失控八種類型。其中視頻信號缺失、畫面凍結兩種故障可通過人工設計的基于視頻圖像比對的方法得出結論；PTZ運動失控則是由故障檢測系統發出運動指令，然后通過對視頻圖像的運動分析來檢測是否有故障；而對于其他的五種故障，很難通過人工設定規則的方法來檢測，這就需要通過機器學習的方法，讓機器來模擬人的視覺反應，檢測視頻是否存在故障。
　　
　　視頻質量診斷系統采用了視頻圖像分析的方法來檢測監控系統中存在的各種視頻常見故障。針對這五種不同類型視頻故障，我們設計了五個不同的基于機器學習的檢測器，每個檢測器負責分析一段視頻是否存在某一種故障，以及這種故障的嚴重性。
　　
　　在實際運行的視頻監控系統中提取大量的視頻片斷，包括正常視頻以及存在各種故障的視頻，形成訓練樣本，并模擬人類視覺特性，針對不同故障類型提取了大量視頻圖像特征參數，用以訓練得到診斷不同故障的檢測器。在分析階段，獲取需要分析的一段固定長度的視頻，根據用戶設定的該路視頻的檢測項目，使用不同的故障檢測器，提取相應的視頻圖像特征，然后輸入到已訓練好的故障檢測模型中，即可獲取對該段視頻的故障評價結果。
　　
　　這五種檢測器可以檢測到的視頻故障如下：
　　
　　·視頻清晰度異常檢測：對焦發生異常；被偶然異物遮擋（如柳絮團）；被人為地蒙蔽；
　　
　　·視頻亮度異常檢測：亮度過高；增益控制紊亂（忽亮忽暗）；
　　
　　·視頻噪聲檢測：噪聲、彩色帶狀滾屏的復合干擾；
　　
　　·視頻雪花檢測：雪花干擾；折疊干擾；
　　
　　·視頻偏色檢測：黃、紫帶狀偏色；單純性綠色偏色；自然綠色場景，不誤報。
　　
　　系統架構
　　
　　關于視頻圖像質量診斷系統的前端分析功能，核心技術基本都是依據視頻的常見故障類型來確定故障的診斷項。而判斷此系統的好壞在于系統是否能與管理應用有效結合。
　　
　　本系統由視頻圖像質量前端診斷系統和視頻圖像質量診斷后端綜合管理系統組成。其中，視頻圖像質量前端診斷系統負責進行視頻質量分析，設置診斷計劃，按診斷計劃中的攝像頭列表和檢測項目逐路切換視頻，對視頻進行質量的分析診斷，zui終向后端綜合管理系統輸出一條對該攝像頭的質量診斷結果以及一張視頻截圖。
　　
　　視頻圖像質量診斷后端綜合管理系統負責提供攝像頭管理、攝像頭區域管理、品牌管理、用戶管理、日志管理等各種系統配置和管理功能，負責接收視頻圖像質量前端診斷系統的分析結果并存入數據庫，同時負責提供基于WEB的歷史記錄查詢和統計分析功能。
　　
　　視頻診斷綜合管理系統提供了基于Web服務的歷史檢測記錄的查詢和統計分析功能，用戶可在任何一臺可訪問綜合管理服務器的其他主機上，通過在網絡瀏覽器中鍵入相應訪問查詢，進行歷史查詢、統計分析以及系統管理工作。
　　
　　系統建設效益
　　
　　1、通過系統的建設，節省大量人力和物力
　　
　　視頻圖像質量診斷系統的應用將極大的解脫監控人員日常巡檢轄區內監控點的工作，同時也避免了因巡檢時快速切換畫面而導致的精神疲勞。
　　
　　2、輔助運行維護考核，大幅度提高*系統治安監控效率
　　
　　視頻質量診斷系統的應用提供數據與圖片支持，系統可及時發現前端設備故障，并自動生成各種類型的報表對故障程度進行呈現，提供詳細的前端攝像機運行狀態報告，并可以導出與打印，極大地方便對大型視頻監控系統的維護和管理工作。系統所得數據與圖片通過與前端設備廠家、商家或者運營商的及時反饋，可以有針對性的進行設備的維護更新，這將zui大化的保證監控系統的完好率，提高監控系統運行效率。
　　
　　3、避免重復建設，節約信息化資金
　　
　　視頻圖像質量診斷系統建設過程中，充分考慮未來各類業務的可擴展性，做足充分的接口以及標準；使系統具有較高的靈活性，與其它系統方便互聯，同時可適應今后的升級或引進新技術。
　　
　　4、實現信息資源整合與共享
　　
　　視頻圖像質量診斷系統支持遠程多用戶訪問以查詢處理結果信息，并實現了權限管理的措施，zui大程度地滿足了市局與各區域分局及時、可靠的查詢各區域監控系統運行狀況，并獲取相關區域內處理數據。同時平臺在WEB界面設置了留言板與信箱功能，方便了市局內相關管理人員的及時溝通與交流，使得信息資源得到了zui大化的共享和互通，真正實現資源整合和數據共享的同時按區域實現具體化的管理目標。
　　
　　結語
　　
　　大型視頻監控系統圖像質量診斷平臺是視頻分析技術在平安城市監控系統運營維護方面的典型應用，在視頻監控設備日益增多的今天，有力幫助用戶快速掌控前端設備運行情況，輕松維護大型的安防系統。