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  • OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现

    今天咱们要介绍的技术很简单,请看场景:

    你在家里安装了几个摄像头想监视你家喵星人的一举一动,然而,就在喵星人准备对你的新包发动攻击的时候,图像突然模糊了。毕竟图像模糊了以后你就没法截图回家和喵当面对质了啊。

    请问如何才能避免这一情况的发生?

    请看下文。

    摘要: 随着现代化建设的加快,从银行、交通、军队等特殊领域到社区、学校、商城等各行业都安装了摄像头监控平台。但随着监控摄像机数量的不断增加,也给视频监控系统维护工作带来了严峻挑战。视频质量诊断系统通过捕获图像,应用计算机视觉算法,对视频图像出现的噪声、模糊、偏色、信号缺失等常见摄像头故障做出判断及告警,对摄像头产生及时保护的作用。

    1. 概述

    视频质量诊断系统是一套智能化视频故障分析与预警系统,可以对前端传回的视频图像进行质量分析判断,能对视频故障做出准确判断并发出报警信息。视频诊断系统采用先进的科学的视频质量诊断技术,应用计算机视觉算法,对视频图像出现的模糊、雪花、偏色、噪声、增益失衡和云台失控等常见摄像机故障,做出准确判断并发出报警信息。该系统还可以检测异物遮挡和亮度异常等情况,有效地预防因图像质量问题所带来的不必要的损失,并及时检测破坏监控设备的不法行为。视频质量诊断技术为后继的视频分析、处理提供了保障。

    视频质量诊断系统作为视频分析技术在安防领域的革新,是应用相对普遍的一种产品。在视频监控设备日益增多的今天,其在监控系统中的应用,必然更加有利于帮助用户快速掌控前端设备运行情况,轻松维护大型的安防系统。

    2. 视频质量诊断系统架构

    2.1 监控设备

    支持设备:海康威视摄像头、大华摄像头等

    2.2 监控方式

    部署:如下图Figure 1所示,我们可在不同区域或分公司部署分布式数据采集服务器,再统一由 Portal 入口浏览资源健康的状况,实现 IT 资源统一的监控管理。采集服务器横向扩展监控能力满足企业监控资源的数量限制。

    首先通过SNMP发现核心网络设备及视频设备连接的网络交换机,形成基本的网络主干结构。然后通过Ping扫描通过网络设备发现的子网,获取所有可Ping通的IP地址列表。通过预设好的SDK参数(设备IP、设备端口、用户名、密码、上联设备及接口)获取对应视频设备的各种状态及信息。

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第1张

    Figure 1 监控原理示意图

    捕获数据:我们通过DCS采集器进行数据采集,我们通过摄像头的SDK开发包,可以每隔一个时间段就对摄像头的数据进行采集,通过图像分析技术,诊断摄像头可能存在的问题并及时对检测结果进行反馈,流程图如下。

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    Figure 2 取值流程图

    3. 关键技术

    3.1 颜色异常检测

    由于视频线路接触不良、外部干扰或摄像机故障等原因造成的视频中的画面偏色现象;主要包括全屏单一偏色或多种颜色混杂的带状偏色。

    主要方法是将RGB图像转变到CIE L*a*b*空间,其中L*表示图像亮度,a*表示图像红/绿分量,b*表示图像黄/蓝分量。通常存在色偏的图像,在a*和b*分量上的均值会偏离原点很远,方差也会偏小;通过计算图像在a*和b*分量上的均值和方差,就可评估图像是否存在色偏。如下图Figure 3所示,为图像的检测结果。

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第3张

    Figure 3 色偏效果图

    3.2 亮度异常检测

    视频中由于摄像机故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等各种原因引起的画面过亮、过暗等故障。

    亮度检测与色偏检测相似,计算图片在灰度图上的均值和方差,当存在亮度异常时,均值会偏离均值点,方差也会偏小;通过计算灰度图的均值和方差,就可评估图像是否存在过曝光或曝光不足。

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    Figure 4 亮度检测

    3.3 噪声检测

    视频图像中由于高斯噪声等引起的图像布满杂乱的色点,从而影响视频的监控。视频图像中一阵阵杂乱的飞点状干扰导致的雪花等故障。

    我们定义4个方向的卷积模板,用图像先和四个模板做卷积,用四个卷积绝对值最小值Min来检测噪声点。求灰度图gray与其中值滤波图median。噪声点占整幅图像的比重较高说明噪声已经影响了图像的整体质量,此时我们认为该摄像头已经存在故障。

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    Figure 5 噪声检测

    3.4 画面清晰度检测

    视频中由于虚焦、聚焦错误、镜头损坏引起的图像模糊故障。该功能对实时视频的画面清晰程度做出评价,从而及时发现这种“图像骤变”的故障。

    衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰。需要注意的是梯度信息与每一个视频本身的特点有关系,如果画面中本身的纹理就很少,即使不失焦,梯度统计信息也会很少,对监控设备失焦检测需要人工参与的标定过程,由人告诉计算机某个设备正常情况下的纹理信息是怎样的。

    能量梯度函数更适合实时评价图像清晰度,该函数定义如下:

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    Figure 6 图像模糊

    4. OneAPM SI

    OneAPM Si 是 OneAPM(蓝海讯通)自主研发的跨平台、支持多种中间件的 IT 综合运维平台, 可以实现对服务器、网络设备、中间件、数据库、存储、虚拟化以及大数据平台等上千种产品的数十万关键指标进行深入监控并进行集中统一的可视化管理,能够有效预防问题的产生及快速帮助用户定位故障,降低运维成本。同时采用丰富的多维度报表为用户决策提供数据支撑。

    在摄像头监控上,我们有很好的模型平台支持和相应的插件来分析,这样在以后的升级中可以很好的满足很多用户的需求,可扩展性很高。首先,在摄像头发现上我们提供便捷的方向方式,目前在摄像头监控上,我们平台可以提供很方便的发现方式和信息采集方式,能提供可用性分析、性能分析和基本的配置信息显示(如Figure 9,Figure 10,Figure 11)。

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    Figure 9 摄像头发现_1

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第9张

    Figure 10 摄像头发现_2

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第10张

    Figure 11 摄像头配置信息

    另外,OneAPM Si 支持全网自动自动扫描,实时动态展现核心、接入、汇聚之间的逻辑关系,链路负载过高和设备健康度出现问题后,能通过不同颜色进行告知,我们可以通过摄像头网络拓扑和信息一览表能够直观的看到摄像头的网络部署和具体信息(如Figure 12,Figure 13)。

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    Figure 12 摄像头网络拓扑

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第12张

    Figure 13 拓扑设备一览

    而且,在对于每个摄像头的数据分析中,我们主要对图像的清晰度、噪声、亮度和偏色进行检测,由于每一个摄像头所监控的环境不稳定性,我们采用无监督图像算法进行分析,能取得不错的效果(如Figure 14)。

    我们通过其他配置信息能够获得摄像头监控保存的位置并可以人工查看图像信息进行二次鉴定,在摄像头图像质量监控中,有很多特殊情况可能并非摄像头本身出了故障而发生告警,这中情况很少见,通过二次鉴定可以更准确的发现摄像头的问题所在。我们通过每隔一段时间采集数据分析摄像头常出现的问题,降低维护成本,减少维护压力(如Figure 15)。

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第13张

    Figure 14 摄像头指标状态

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第14张

    Figure 15 摄像头通道列表

    最后,就是我们的告警机制,当摄像头出现的故障已经达到告警要求,我们就会对其分配的维护人员进行通知,OneAPM SI支持邮件、短信和微信企业号3种类型的告警方式,其中短信小到短信猫大到短信网关都能够支持,而且如果维护人员在一定时间内没有处理掉这些告警的话还会进行告警升级,主动推送给上层管理人员进行解决(如Figure 16)。

    OneAPM大讲堂 | 基于图像质量分析的摄像头监控系统的实现 技术分享 第15张

    Figure 16 告警发送

    OneAPM Si 是 OneAPM(蓝海讯通)自主研发的跨平台、支持多种中间件的 IT 综合运维平台。可以实现对服务器、网络设备、中间件、数据库、存储、虚拟化以及大数据平台等上千种产品的数十万关键指标进行深入监控并进行集中统一的可视化管理,能够有效预防问题的产生及快速帮助用户定位故障,降低运维成本。想阅读更多技术文章,请访问 OneAPM 官方技术博客

    来源:http://blog.oneapm.com/apm-tech/807.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/oneapm/p/8423508.html
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