視頻監(jiān)控的網(wǎng)絡化和高清化建設現(xiàn)在已經(jīng)比較成熟，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)逐步網(wǎng)絡化以后，對視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲、統(tǒng)一管理和統(tǒng)一分析處理也成為了可能。在網(wǎng)絡基礎成熟的條件下，視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)采用先進的科學的視頻質(zhì)量診斷技術(shù)，應用計算機視覺(Computer Vision)算法，對監(jiān)控系統(tǒng)中前端設備的常見圖像質(zhì)量故障問題進行診斷。常見的故障分成：信號丟失、圖像模糊、亮度異常、顏色異常、雪花噪聲、條紋干擾、畫面凍結(jié)、以及云臺失控。引起故障的原因很多，不同故障的背后原因也不同，表現(xiàn)出來的現(xiàn)象也不同，如表1所示。
對于信號丟失、畫面凍結(jié)的故障，圖像表現(xiàn)出固定模板和靜止不動的特征，通常采用模板比對的思想進行檢測。對于云臺失控的故障，由診斷服務器發(fā)出云臺運動指令，通過圖像中的運動分析來判斷云臺是否按照指令在運轉(zhuǎn)。對于其它5種故障，它們表現(xiàn)出來的現(xiàn)象不同，圖像呈現(xiàn)的特點不同，結(jié)合視頻圖像處理、人眼視覺模型、以及機器視覺的方法，分別設計5個檢測模塊，也可以稱為檢測器。在設計階段，通過大量的實際場景監(jiān)控視頻片段，對檢測器進行訓練。在診斷過程中，每種檢測器提取相對應的圖像特征，根據(jù)事先訓練學習的判斷法則，對故障的類型進行判定，同時確定故障的嚴重程度。對于出現(xiàn)誤判、漏判的視頻，可以加入到訓練樣本中，進行再訓練再學習，以對檢測器進行改進，進一步提高檢測器性能。
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