[发明专利]一种视频质量诊断方法和系统

说明书

本发明公开了一种视频质量诊断方法和系统，方法为：获取视频数据；对获取的视频数据进行抽帧，抽取多幅图像，将抽取的多幅图像转换成YUV格式；分别对多幅YUV格式的图像的各项指标进行检测，根据图像检测结果判定当前视频质量，并输出视频质量诊断结果；其中，各项指标包括图像信号丢失、图像模糊、图像灰度异常、图像过亮过暗、图像遮挡、图像偏色、增益紊乱、画面冻结中的一种或几种。本发明视频质量诊断方法将对视频的分析转化成对有限图像的综合评定，能够在短时间内对一段较长时间的视频流进行分析，诊断有无视频质量异常。本发明异常视频检测正确率不低于85%，漏报率小于10%；在Intel E3‑1230 V2的CPU下，轮询800路视频耗时40分钟，检测效率提高了20%。

技术领域

本发明涉及一种视频分析技术领域，具体地说，是涉及一种视频质量诊断方法和系统。

背景技术

随着平安城市的大力推进，视频监控系统越来越普及。但是，视频监控系统可能出现各种故障，从视频质量方面主要包括：视频信号丢失、视频模糊、图像灰度异常、图像过亮、图像过暗、图像遮挡、图像偏色、增益紊乱、画面冻结等。单靠人工巡检和维护需要耗费大量的人力物力，视频质量诊断系统便应需而生，通过对接入视频智能分析，得到诊断结果，并对异常情况报警。

专利CN102395043A公开了一种视频质量诊断方法，包括以下步骤：S101、通过转发服务器从来自远程的、待诊断的摄像头获取视频数据；S102、在预设的一定时间范围内对所述视频数据的各项指标进行检测，并给出诊断结果；其中，步骤S101和步骤S102异步执行，且在缓存一定数量的视频数据之后，再进行检测，并根据检测结果对视频质量给出诊断结果。上述专利通过对视频数据的图像清晰度、视频丢失率、画面偏色度、画面增益失衡度、对比度、画面剧变度、画面冻结度、画面抖动度、稳定条纹干扰度、横纹叠加度和噪声大小这些指标的检测方式，实现了一种视频质量诊断方法。

上述专利要求缓存一定数量的视频数据之后，再进行检测，如果使用轮询的方式，需要耗费一定的存储空间。而且涉及的图像分析方法比较复杂。例如，要求在步骤S101之后步骤S102之前对所述视频数据进行预处理的步骤：首先对所述视频数据进行消除OSD处理；然后进行图像的亮度掩盖和复杂度掩盖处理。清晰度检测时要求边缘检测，视频信号丢失检测时要求聚类等，复杂度增加导致检测时耗增加。

发明内容

本发明提供了一种视频质量诊断方法，解决了现有视频质量诊断方法复杂并且耗时较多的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种视频质量诊断方法，所述方法如下：

步骤1：获取视频数据；

步骤2：对获取的视频数据进行抽帧，抽取多幅图像，将抽取的多幅图像转换成YUV格式；

步骤3：分别对多幅YUV格式的图像的各项指标进行检测，根据图像检测结果判断视频质量，并输出视频质量诊断结果；

所述各项指标包括图像信号丢失、图像模糊、图像灰度异常、图像过亮过暗、图像遮挡、图像偏色、增益紊乱、画面冻结中的一种或几种。

如上所述的视频质量诊断方法，所述步骤1中获取视频数据为采用多路同步轮询的方式获取视频数据。

如上所述的视频质量诊断方法，所述图像灰度异常的检测方法为：对多幅图像分别计算U、V直方图，若多幅图像的U、V值在[128-dis，128+dis]之间的概率均大于设定阈值，则认为视频灰度异常，其中，dis=10。

如上所述的视频质量诊断方法，所述图像遮挡的检测方法为：将每幅图像分为n块图像，分别判断每块图像是否存在遮挡，计算每幅图像存在遮挡的块数，若每幅图像的遮挡块数大于设定值，认为所述图像存在遮挡；若多幅图像均存在遮挡，则认为视频图像遮挡。