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视频质量诊断在监控系统中的应用

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1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究概况

1.3 论文的主要研究内容

2 关键技术研究

2.1 OpenCV开源库

2.2 计算机视觉技术

2.3图像处理技术

2.4 本章小结

3智能视频质量诊断系统的分析与设计

3.1 智能视频质量诊断系统的需求分析

3.2智能视频质量诊断系统的总体设计

3.3本章小结

4 智能视频质量诊断系统的实现

4.1 开发环境的选择

4.2 系统功能模块实现

4.3 视频接口模块的实现

4.4 算法功能模块

4.5 报警及错误记录模块

4.6系统界面

4.7 本章小结

5 系统测试

5.1 测试数据

5.2 测试环境与配置

5.3 系统测试

5.4本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 课题展望

致谢

参考文献

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摘要

视频监控系统是安防系统的重要组成部分,用于实时获取前端监控场景的画面信息,预防违法犯罪行为的发生,并提供历史监控信息的查询功能,为破案侦查提供有力证据,保障人民群众的生命财产和安全。经过多年的快速发展,视频监控系统已经从传统模拟视频监控系统进入了全数字网络式监控阶段,并且越来越智能化。特别是硬件性能的提升,为视频监控系统的蓬勃发展提供了坚实的基础。数字网络监控系统大大扩展了系统的监控范围,不再受到地域以及设备数量的限制,但同时也大大提高了监控设备的维护难度。当前端摄像头或者传输设备出现故障时,视频监控系统就无法正常工作,而面对海量的监控摄像头,如何快速定位故障位置及故障类型是迫切需要解决的问题。智能视频质量诊断系统就是在这种应用背景下产生的。智能视频质量诊断系统主要用于智能分析监控系统中的视频质量问题并及时预警,有效防止因硬件故障等原因导致的监控系统失效问题。
  智能视频质量诊断系统主要基于计算机视觉以及人工智能,通过分析视频内容,即视频每帧的图像信息和视频相邻帧之间的相关信息,通过计算不同区域的图像梯度分布,智能判断由于摄像头聚焦不当等造成的视频清晰度异常现象,通过对图像的RGB直方图的在不同区间的分布以及差异进行分析,判断视频图像是否出现偏色异常,通过计算视频相邻帧的图像之间的区域性相似度以及最小偏移量,判断视频是否存在抖动。基于这一系列的原理设计并实现了智能视频质量诊断算法,对图像出现的模糊、偏色、增益失衡等常见故障进行诊断并及时报警,及时发现因硬件故障等原因导致的监控系统失效问题。
  视频质量评价算法的研究能有效解决监控系统中人眼的局限性以及高成本问题,并能及时发现并处理监控系统中出现的由于设备问题或人为破坏导致的监控失效问题,有效保障人民群众的生命财产和安全。

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