CN102006459A - 视频图像智能诊断系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种视频图像智能诊断系统，包括：视频数据接入接口，用于接入各个监控点传送的实时视频图像；智能图像分析单元，用于以轮询的方式对实时视频图像进行智能分析；异常现象标准比较单元，用于与各种视频图像的异常现象的标准单元分别进行比对，来判断视频图像质量；故障告警单元，用于在判断存在问题时，生成视频图像故障告警信息，并通知到系统管理员。本发明还涉及一种视频图像智能诊断方法。本发明将智能图像分析融入监控点的视频图像监控过程，将效率低下的人工诊断方式变为更具效率的视频图像智能诊断方式，并及时生成故障告警消息，通知给系统管理员，进而确保各个监控点能够保证稳定正常的工作状态，保障社会及人身安全。

Description

视频图像智能诊断系统及方法

技术领域

本发明涉及视频监控应用技术，尤其涉及一种视频图像智能诊断系统和方法。

背景技术

目前视频监控的应用范围逐步渗透到各行各业，包括公安、质检、保险、环保、气象、金融、交通、水利、城管以及中小企业等，同时网络化、智能化等新技术使得这些监控点不再是简单的单机监控，监控的时间周期也逐渐从每天的8小时延长到24小时。2008年北京奥运会的举行，2010年上海世博会的进行，对社会安全、人身安全提出了更高的安全要求，促进视频监控领域更加快速的发展，监控摄像头的数量不断增加，与此同时对系统维护的工作也带来了更艰巨的挑战，必须保证所有监控点都能实时稳定正常工作，一旦因设备工作异常，录像数据丢失，造成取证困难，其带来的经济损失、影响将是不可预估的。

现有技术中，对各个监控点的视频图像质量主要是通过人工方式进行识别，通过人工点击某个监控点的视频图像，通过肉眼来判断视频图像是否存在异常，这种方式工作效率非常低，尤其对于及其庞大的监控前端来说，对每个监控前端的视频质量均实现诊断则可能不太现实，需要大量的人力和时间才能够支持。

发明内容

本发明的目的是提出一种视频图像智能诊断系统及方法，能够以较高的效率对监控点的视频图像异常情况进行故障告警，以便管理人员能够及时对故障进行处理。

为实现上述目的，本发明提供了一种视频图像智能诊断系统，包括：

视频数据接入接口，用于接入各个监控点传送的实时视频图像；

智能图像分析单元，用于以轮询的方式对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析；

异常现象标准比较单元，用于将智能分析的实时视频图像与各种视频图像的异常现象的标准单元分别进行比对，来判断视频图像质量；

故障告警单元，用于在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息，并通知到系统管理员。

为实现上述目的，本发明还提供了一种视频图像智能诊断方法，包括：

接入各个监控点传送的实时视频图像，并以轮询的方式对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析；

将智能分析的实时视频图像与各种视频图像的异常现象的标准单元分别进行比对，来判断视频图像质量；

在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息，并通知到系统管理员。

基于上述技术方案，本发明将智能图像分析融入监控点的视频图像监控过程，将效率低下的人工诊断方式变为更具效率的视频图像智能诊断方式，即以轮询的方式对各个监控点传送的实时视频图像进行智能分析，判断监控点的监控前端是否出现异常现象，并及时生成故障告警消息，通知给系统管理员，进而确保各个监控点能够保证稳定正常的工作状态，保障社会及人身安全。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明视频图像智能诊断系统实施例的组网示意图。

图2为本发明视频图像智能诊断系统的一实施例的结构示意图。

图3为本发明视频图像智能诊断系统的另一实施例的结构示意图。

图4为本发明视频图像智能诊断方法的一实施例的流程示意图。

图5为本发明视频图像智能诊断方法的另一实施例的流程示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

如图1所示，为本发明视频图像智能诊断系统实施例的组网示意图。图1中，视频图像智能诊断系统采用分布式结构，由多台视频诊断服务器进行并行处理。视频图像智能诊断系统支持模拟信号和数字信号的视频图像的集中处理，其中模拟信号为采用模拟视频监控设备(例如模拟矩阵、摄像机等)作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号，数字信号为采用数字视频监控设备(例如DVR、DVS等)作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号。

视频图像智能诊断系统中的各个视频诊断服务器通过轮询的方式对已注册的所有监控前端进行检测，在每个轮询间隔可以同时检测多路视频图像。分布式的多台视频诊断服务器可以对多路视频图像进行并行处理，以便提高处理能力和处理效率，以应对数量庞大的监控前端的视频图像质量监测的需求。

在视频图像智能诊断系统检测出视频图像质量出现异常时，可以将生成的故障告警信息通过Web服务器或短信网关通知到系统管理员，故障告警信息可以被保存在数据库中以便以后进行调用。系统管理员可以通过有线方式或无线方式来查询该故障告警信息。

如图2所示，为本发明视频图像智能诊断系统的一实施例的结构示意图。在本实施例中，视频图像智能诊断系统包括：视频数据接入接口1、智能图像分析单元2、异常现象标准比较单元3和故障告警单元4。其中，视频数据接入接口1负责接入各个监控点传送的实时视频图像，视频数据接入接口1具体可以包括模拟信号接入接口和数字信号接入接口。模拟信号接入接口用于接入采用模拟视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号。数字信号接入接口用于接入采用数字视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号。

智能图像分析单元2负责以轮询的方式对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析。异常现象标准比较单元3用于将智能分析的实时视频图像与各种视频图像的异常现象的标准单元分别进行比对，来判断视频图像质量。故障告警单元3负责在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息，并通知到系统管理员。

异常现象标准比较单元3可以包括多种异常现象的比较，包括：

(1)清晰度异常：由于镜头聚焦不当、镜头老化等原因导致的视频模糊；

(2)亮度异常：由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等原因引起的视频画面过暗、过亮；

(3)画面干扰：由于各种干扰而引起的图像噪声，包括噪声、条纹、雪花等；

(4)色彩异常：由于摄像头故障导致的视频画面大面积偏色；

(5)画面冻结：视频画面出现冻结异常；

(6)抖动：由于摄像头不稳定、外部强烈震动等引起的摄像头持续性抖动；

(7)信号异常：由于摄像头故障、线路故障等引起的视频信号丢失。

为了能够检测出以上这些异常现象，可以在系统中预置各种异常现象的标准单元，通过对监控点的实时视频图像的智能分析以及与标准单元依次进行比较，来确定该监控点的实时视频图像是否存在异常。

举例来说，体现画面干扰的异常现象的标准单元对雪花进行了定义，规定了如雪花的形状、大小、颜色等内容，针对不同视频内容，还可以进一步定义不同的颗粒度，对应于不同等级的图像质量。系统会分析当前监控点的实时视频图像中是否存在符合标准单元中的雪花，其图像质量是否符合定义的颗粒度，以此来判断该监控点的实时视频图像是否出现该种异常现象。

另一个例子中，在亮度异常的标准单元规定了视频画面的亮度值，系统会分析当前监控点的实时视频图像的亮度值是否符合规定的亮度值，以此来判断该监控点的实时视频图像是否出现该种异常现象。

在视频图像智能诊断系统中的故障告警单元中，具体包括：告警信息生成模块，用于在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息。在通知系统管理员的时候，可以利用Web告警模块将所述视频图像故障告警信息发送到Web服务器，供系统管理员以无线或有线方式查询，或者利用短信告警模块通过短信平台将包括所述视频图像故障告警信息的短信发送给系统管理员持有的移动终端。

如图3所示，为本发明视频图像智能诊断系统的另一实施例的结构示意图。与上一实施例相比，本实施例还包括云镜异常判断单元5，该单元负责向当前分析的监控点的监控前端发送云镜控制协议指令，判断反馈的实时视频图像的变化与所述云镜控制协议指令是否符合，如果不符合，则触发所述故障告警单元进行故障告警。云镜异常判断单元5相比于异常现象标准比较单元3来说，属于一种主动方式的检测单元，即通过发送指令来确定图像反馈与指令的一致性来进行判断。

本发明除了给出了视频图像智能诊断系统的几个实施例之外，还给出了视频图像智能诊断方法的几个实施例来进行说明。如图4所示，为本发明视频图像智能诊断方法的一实施例的流程示意图。本实施例包括：

步骤101、接入各个监控点传送的实时视频图像，并以轮询的方式对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析；

步骤102、将智能分析的实时视频图像与各种视频图像的异常现象的标准单元分别进行比对，来判断视频图像质量；

步骤103、在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息，并通知到系统管理员。

在上述步骤中，异常现象可以包括清晰度异常、亮度异常、画面干扰、色彩异常、画面冻结、抖动和信号异常中的至少一种。步骤101可以接入采用模拟视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号及采用数字视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号。

除了对视频图像的异常现象进行判断之外，本发明实施例还包括主动地对云镜设备是否存在异常的情况进行判断，即在对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析时，还向当前分析的监控点的监控前端发送云镜控制协议指令，判断反馈的实时视频图像的变化与所述云镜控制协议指令是否符合，如果不符合，则触发故障告警。

在将生成的视频图像故障告警信息通知系统管理员方面，可以采用两种方式，一种是将所述视频图像故障告警信息发送到Web服务器，供系统管理员以无线或有线方式查询；另一种是通过短信平台将包括所述视频图像故障告警信息的短信发送给系统管理员持有的移动终端。

如图5所示，为本发明视频图像智能诊断方法的另一实施例的流程示意图。在这个实施例中，不同类型的监控前端将数字视频信号和模拟视频信号均传送到分布式的视频诊断服务器，由视频诊断服务器进行诊断，视频诊断服务器需要以轮询的方式对接收的实时视频图像进行智能图像分析，并且将分析出的参数与对应的各种异常情况的标注单元进行比对，来判断当前监控点的视频图像质量是否异常，这里的异常情况包括清晰度异常、亮度异常、画面干扰、色彩异常、画面冻结、抖动和信号异常等，也包括对云镜异常的判断，即通过发送云镜控制协议指令来分析监控前端的视频信号的变化是否与云镜控制协议指令一致。

通过上述诊断，可以确定当前的监控点的监控前端是否工作正常，是则返回到智能图像分析，对下一个监控点进行诊断，而如果存在异常，则由视频诊断服务器对该异常情况进行分析，形成针对于该监控点的视频图像故障告警信息，然后通过短信网关发送给系统管理人员，系统管理人员在接收到短信后，可以通过登陆Web服务器的方式来访问该监控前端的监控点，分析故障原因，并解决故障。

通过上述视频图像智能诊断流程，系统管理员能够及时获得监控点的异常情况，以便能尽早进行故障处理，保障视频监控系统的正常运行，进而满足社会安全、人身安全的需要。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (11)

1.一种视频图像智能诊断系统，包括：

视频数据接入接口，用于接入各个监控点传送的实时视频图像；

智能图像分析单元，用于以轮询的方式对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析；

异常现象标准比较单元，用于将智能分析的实时视频图像与各种视频图像的异常现象的标准单元分别进行比对，来判断视频图像质量；

故障告警单元，用于在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息，并通知到系统管理员。

2.根据权利要求1所述的视频图像智能诊断系统，其中，所述异常现象包括清晰度异常、亮度异常、画面干扰、色彩异常、画面冻结、抖动和信号异常中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的视频图像智能诊断系统，其中，所述视频数据接入接口包括：

模拟信号接入接口，用于接入采用模拟视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号；

数字信号接入接口，用于接入采用数字视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号。

4.根据权利要求2所述的视频图像智能诊断系统，其中，还包括：

云镜异常判断单元，用于向当前分析的监控点的监控前端发送云镜控制协议指令，判断反馈的实时视频图像的变化与所述云镜控制协议指令是否符合，如果不符合，则触发所述故障告警单元进行故障告警。

5.根据权利要求1所述的视频图像智能诊断系统，其中，所述故障告警单元具体包括：

告警信息生成模块，用于在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息；

Web告警模块，用于将所述视频图像故障告警信息发送到Web服务器，供系统管理员以无线或有线方式查询；

短信告警模块，用于通过短信平台将包括所述视频图像故障告警信息的短信发送给系统管理员持有的移动终端。

6.根据权利要求1～5任一所述的视频图像智能诊断系统，其中所述视频图像智能诊断系统采用分布式的多台视频诊断服务器进行并行处理。

7.一种视频图像智能诊断方法，包括：

接入各个监控点传送的实时视频图像，并以轮询的方式对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析；

将智能分析的实时视频图像与各种视频图像的异常现象的标准单元分别进行比对，来判断视频图像质量；

在判断当前分析的监控点的视频图像质量存在问题时，生成针对于该监控点的视频图像故障告警信息，并通知到系统管理员。

8.根据权利要求7所述的视频图像智能诊断方法，其中，所述异常现象包括清晰度异常、亮度异常、画面干扰、色彩异常、画面冻结、抖动和信号异常中的至少一种。

9.根据权利要求7所述的视频图像智能诊断方法，其中，所述接入各个监控点传送的实时视频图像的操作具体包括：

接入采用模拟视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号及采用数字视频监控设备作为监控前端的监控点发送的实时视频图像信号。

10.根据权利要求8所述的视频图像智能诊断方法，其中，对各个监控点传送的所述实时视频图像进行智能分析时，还包括：

向当前分析的监控点的监控前端发送云镜控制协议指令，判断反馈的实时视频图像的变化与所述云镜控制协议指令是否符合，如果不符合，则触发故障告警。

11.根据权利要求7所述的视频图像智能诊断方法，其中，所述通知到系统管理员的操作具体包括：

将所述视频图像故障告警信息发送到Web服务器，供系统管理员以无线或有线方式查询，或通过短信平台将包括所述视频图像故障告警信息的短信发送给系统管理员持有的移动终端。

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