標簽：視頻質量  硬件兼容

硬件處理與兼容性問題

在各類項目的需求下，視頻質量診斷技術日益受到廠家、用戶的關注?，F(xiàn)如今，專注視頻診斷研發(fā)的廠家已不在少數(shù)，幾乎做智能分析/平臺開發(fā)的廠家或多或少支持視頻診斷功能。雖然客戶對監(jiān)控系統(tǒng)擁有更多功能的愿望，但更多功能意味著更多的投入。這些原因導致正在成長的視頻診斷技術仍有很多問題有待完善。

硬件處理性能有限

無論軟件算法如何優(yōu)良，都是基于硬件實現(xiàn)的，硬件處理能力跟不上，再強大的軟件處理功能也無法完全施展開來。就目前來說，制約視頻質量診斷分析首要問題就是硬件。東方網(wǎng)力IVS產品部同仁指出，視頻診斷是一個復雜的過程，第一，診斷過程需要占用大量的系統(tǒng)資源，這種實現(xiàn)模式會對后端資源帶來較大壓力，特別是隨著高清圖像的增多，對服務器的處理能力依賴性更強;第二，受網(wǎng)絡帶寬的制約，IPC系統(tǒng)診斷工具是基于PC的后端軟件分析，由于需要網(wǎng)絡將視頻傳輸至后端，可能會帶來丟包等問題。目前東方網(wǎng)力研發(fā)了基于4核可并發(fā)進行4路診斷的檢測器，每小時能診斷3600路。在檢測速度方面，無PTZ檢測時，檢測時間小于2.5秒，有PTZ檢測時，檢測時間小于4秒;為解決各類算法的同時運行，他們采用負載均衡原則，即一個系統(tǒng)中集成多個檢測器(檢測模塊)，系統(tǒng)將根據(jù)系統(tǒng)的實時負荷能力對視頻流分流到空閑檢測器中進行診斷，達到快速檢測、充分利用系統(tǒng)資源的目的。

同時，行業(yè)對硬件的處理性能前景抱著樂觀的態(tài)度，認為問題的存在是暫時的，隨著處理器的更新?lián)Q代，服務器運算能力的限制將會解決;網(wǎng)絡傳輸?shù)膯栴}也將會隨著通信技術的發(fā)展逐漸得到緩解。

兼容問題突出

對視頻診斷有迫切需求的項目基本都是大型項目，而設備由多個制造商提供的已是大型項目的普遍現(xiàn)象。就目前來說，不同設備間的兼容性尚未解決，這一現(xiàn)狀也會對視頻診斷帶來重大影響，杭州智諾英特副總裁指出：“目前的技術難點主要在于前端不同廠商的編碼設備、不同型號的IPC設備五花八門，存在兼容性問題。”

行業(yè)各自為政的現(xiàn)狀，對項目的順利開發(fā)和應用帶來影響深遠，因此用戶、系統(tǒng)集成商、工程商在選用診斷產品時應該慎重。作為研發(fā)廠家和系統(tǒng)集成商的北京英思杰，其工程師王會武告訴筆者：“在大型的監(jiān)控系統(tǒng)中，可能會有很多家廠商的產品，這時我們就會考慮到多家產品的兼容性，這是選用診斷產品(包括硬件設備和診斷算法)的一個重要因素。”

判斷標準未統(tǒng)一

對視頻是否出現(xiàn)質量問題的判斷，行業(yè)間也還存在一定爭議。首先是軟件識別標準的設定，不同廠家在開發(fā)診斷算法時，都有自己的標準。對視頻質量的判斷標準不一致，對同一視頻的診斷結果也會有差異。為解決這一問題，有些視頻診斷研發(fā)廠家，對診斷系統(tǒng)做了靈活性開發(fā)，如文安、東方網(wǎng)力、智諾英特等。我們來聽聽北京英思杰王會武的介紹：“對于視頻質量診斷系統(tǒng)來說，沒有明顯的效果區(qū)別，因此我們沒有固定的視頻質量診斷系統(tǒng)供應商。在具體應用中，(不同產品間)采用相同的檢測閥值來檢測可能會有不同的結果產生。所以對于視頻質量診斷系統(tǒng)在現(xiàn)有系統(tǒng)建設中只能作為參考型系統(tǒng)來應用。”其次是人為判斷的界定，不同的人，他們對同一個視頻所出現(xiàn)的輕微畫質情況所做的視頻質量問題界定也會不一樣。

監(jiān)測完善度與夜視效果等問題

非常見視頻質量的檢測不完善

現(xiàn)有診斷系統(tǒng)多是針對常見的視頻質量問題的檢測，通過長期開發(fā)和應用，識別率得到了很好的保證，艾博信科技(北京)有限公司總經理杜建英認為：“對于一些基本的功能，應該說精度可達到90%以上。”但對一些鮮見的視頻質量問題，如中間一條細長白線、視頻重影、陰影、部分黑屏、部分條紋、有菜單字幕等，系統(tǒng)對此類問題，要么檢測模塊中沒有此類檢測功能，要么檢測精度很低，甚至檢測不出來。海康威視(002415,股吧)黃丹平指出：“這些問題只有研發(fā)廠家不斷深入收集各種不同的問題模型，不斷擴充檢測類型，以逐步完善視頻診斷系統(tǒng)的檢測功能。”

算法期待優(yōu)化

算法作為系統(tǒng)核心，是視頻診斷應用成功與否的關鍵，但目前仍存在兩大難點：

識別精度：診斷系統(tǒng)對圖像質量的診斷依賴于豐富的數(shù)據(jù)庫，艾博信杜建英認為：“識別精度之所以還有待改善，是因為圖像處理算法相對簡單，通過進行"圖像理解"技術學習到圖像的動、靜止目標的含義，描述畫面中各種目標的正常狀態(tài)，然后可以通過目標的紋理、邊緣等進行對比，從而更好地實現(xiàn)分析。”由此可知，數(shù)據(jù)庫的容量和比對算法的優(yōu)化程度是決定系統(tǒng)判斷正確與否的根基。另外，受制于目前的硬件問題，單個識別模塊可并發(fā)處理的算法并不多，如智諾英特的識別器并發(fā)處理算法不超過10種，只有通過算法的優(yōu)化，才能降低識別系統(tǒng)對硬件處理能力的過度依賴，從而單設備才能并發(fā)運行更多算法和提高識別精度應用;

識別速率：據(jù)英思杰王會武介紹，他們所應用的診斷系統(tǒng)對單設備的診斷時間約為2-4秒，要完成對1000路攝像機的輪巡診斷就要一個多小時，攝像機數(shù)量越多，所耗的時間越長，不利于大型項目的應用。目前常用的解決方案是采用多臺檢測服務器同時進行。

夜間診斷效果不佳

由于夜間為黑白畫面呈現(xiàn)，加上夜間燈光的影響，視頻診斷系統(tǒng)很難對畫面問題做出準確判斷，甚至不知是攝像機原因還是環(huán)境原因所造成。?？低朁S丹平認為，這個問題主要解決方法是檢測時間設置繞開夜間，因為檢測頻率一般是一天一次，基本上檢測時間設置在白天，可以較為準確地檢測出攝像機視頻質量問題。