CN104581140B - 一种会议电视的视频质量评估方法 - Google Patents

一种会议电视的视频质量评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104581140B
CN104581140B CN201410831986.7A CN201410831986A CN104581140B CN 104581140 B CN104581140 B CN 104581140B CN 201410831986 A CN201410831986 A CN 201410831986A CN 104581140 B CN104581140 B CN 104581140B
Authority
CN
China
Prior art keywords
video
quality evaluation
video quality
terminal
meeting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201410831986.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104581140A (zh
Inventor
冯敏
罗旺
余磊
张天兵
洪功义
彭启伟
李志海
曹玲玲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Nari Information and Communication Technology Co
Nanjing NARI Group Corp
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Nari Information and Communication Technology Co
Nanjing NARI Group Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Nari Information and Communication Technology Co, Nanjing NARI Group Corp filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201410831986.7A priority Critical patent/CN104581140B/zh
Publication of CN104581140A publication Critical patent/CN104581140A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104581140B publication Critical patent/CN104581140B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本发明公开了一种会议电视的视频质量评估方法,考虑到会议电视各会场的布局、背景、灯光等布置都有相关的规定,会场环境相对固定,本专利基于无参考图像质量评估方法,提出一种会议电视的视频质量评估方法,对会议电视终端的正常视频图像进行分析,并生成针对该终端的视频质量评估标准(标准打分),通过该标准打分和相应的会场背景图像,用户无需对视频质量评估告警阈值进行设置,提高了无参考视频质量评估方法的易用性和检测精度,能够有效运用到会议电视的场景中。

Description

一种会议电视的视频质量评估方法
技术领域
本发明涉及一种会议电视的视频质量评估方法。
背景技术
会议电视系统作为一种方便、快捷的会议方式,已受到政府、企业的重视,全国性的重大会议更是对会议电视系统提出了很高的要求。在会议电视系统中,视频处理过程的各个环节将对视频图像质量产生不可避免的负面影响,如编码器对视频内容的压缩、解码器对视频内容的解压缩、网络丢包等。为了保障视频业务的用户体验,越来越多的研究开始关注于如何评估视频质量。
目前,图像质量评估可分为主观图像质量评估和客观图像质量评估。其中,主观图像质量评估方法无疑是最为直接和可靠的方法,但是主观图像质量评价方法的缺点是无法应用数学模型对其进行描述,不易定量准确测量。随着图像技术的发展,人们希望能够用客观的和可定量分析的数学模型衡量出人们对图像的这种主观感受,即客观图像质量评价方法。
客观图像质量评价方法分为三大类:全参考图像质量评价方法、半参考图像质量评价方法和无参考图像质量评价方法。全参考图像质量评价方法是相对比较成熟的,也比较与主观评价方法相一致,但是它必须借助原始的非失真图像作为参考。这极大地限制了它的应用范围。在会议电视系统中很难获取各会场终端的非失真图像,需要很高的代价来建立辅助通道传输非失真图像或特征参数,并在各会场终端网络处部署质量评估模块,才能进行全参考或半参考图像质量评估。尤其是在应对实时会议视频质量评估时,全参考或半参考图像质量评价方法对质量评估系统提出了很高的要求,系统的复杂度和造价会变得异常之高。所以,考虑会议电视的实际应用情况,无参考的图像质量评估方法更为合理。
当前,无参考图像质量评价方法可以分为两大类:一类是针对单一失真类型的方法,如模糊失真,JPEG压缩失真等;另一类是可以评价多种失真类型的通用无参考图像质量评价方法。现有的无参考图像质量评估技术应用中(包括的检测项有清晰度、亮度、对比度、马赛克等检测),虽然可以为用户提供视频质量评估告警阈值的设置功能,以便于辅助判定图像质量是否符合告警条件,但是存在用户操作不便、设置随意性较大的情况,导致评判后产生的告警往往与实际应用时用户的主观评判偏差很大。
发明内容
针对上述问题,本发明提供一种会议电视的视频质量评估方法,针对会议电视的具体应用场景,用户无需对无参考视频质量评估告警阈值进行设置,提高了无参考视频质量评估方法的易用性和检测精度。
为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本发明通过以下技术方案实现:
一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤101:会议电视系统中心控制设备、各会议电视终端进入会议召开状态;
步骤102:视频质量评估模块采集各会议电视终端的会议视频;
步骤103:视频质量评估模块判断该终端视频质量评估标准打分是否已经存在;
如果该会议电视终端的评估标准打分已经存在,进入步骤104;否则,需要进行视频质量评估告警评判标准初始化,进入步骤106;
步骤104:视频质量评估模块提取该终端会场的背景图像,并与初始化时保存的背景图像进行对比;
步骤105:视频质量评估模块判断各终端所在会场背景的变化是否大于设定的值,若大于则进入步骤106,否则进入步骤108;
步骤106:视频质量评估模块通知用户,进行视频质量评估告警评判标准初始化;
在完成初始化工作之后,进入步骤102,视频质量评估模块采集会议电视其他终端的会场视频,进行质量评估,如此循环,以保证对各与会终端视频进行逐一评估。
步骤108:视频质量评估模块利用无参考质量评估方法,对该终端视频进行评估打分;
步骤109:视频质量评估模块将该终端评估打分与对应的标准打分比较;
如果评估标准打分减去评估打分的差值小于设定的阈值(正数),进入步骤110,否则进入步骤111。
步骤110:视频质量评估模块给出该终端的视频质量评判结果:即视频画面正常;
步骤111:视频质量评估模块给出该终端的视频质量评判结果:即该视频画面发生异常,视频质量评估模块给予相应的告警,并通知用户进行确认、故障排查等运维工作。在排查结束后,在质量评估模块中对告警信息进行处理完毕确认,进入步骤106,进行视频质量评估告警评判标准初始化,如此即实现了对会议电视视频质量评估及运维的闭环。
考虑到会议电视各会场的布局、背景、灯光等布置都有相关的规定,会场环境相对固定,本专利基于无参考图像质量评估方法,提出一种会议电视的视频质量评估方法,对会议电视终端的正常视频图像进行分析,并生成针对该终端的视频质量评估标准(标准打分),通过该标准打分和相应的标准图像,用户无需对视频质量评估告警阈值进行设置,提高了视频质量评估方法的易用性和检测精度,方便灵活扩展终端,能够有效运用到会议电视的场景中。
本发明的有益效果是:针对会议电视的具体应用场景,用户无需对无参考视频质量评估告警阈值进行设置,提高了无参考视频质量评估方法的易用性和检测精度。
附图说明
图1是本发明一种会议电视系统的结构框图;
图2是本发明一种会议电视的视频质量评估方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述,以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
图1是会议电视系统的结构框图,其中,会议电视系统中心控制设备即MCU,是多点会议电视系统的关键设备。其视频质量评估方法如图2所示,具体包括如下步骤:
步骤101:会议电视系统中心控制设备、各会议电视终端进入会议召开状态;
步骤102:视频质量评估模块采集各会议电视终端的会议视频;
步骤103:视频质量评估模块判断该终端视频质量评估标准打分是否已经存在;
如果该会议电视终端的评估标准打分已经存在,进入步骤104;否则,需要进行视频质量评估告警评判标准初始化,进入步骤106;
步骤104:视频质量评估模块提取该终端会场的背景图像,并与初始化时保存的背景图像进行对比,优选,视频质量评估模块采用混合高斯背景建模的方法获取会场的背景图像;背景图像对比方法具体是首先对两幅图像进行直方图均衡化,然后根据两幅图像的均衡化数据,计算差值,并获得差值的均值,如果该均值超过经验阈值或设定的值则说明会场背景有较大改变。
步骤105:视频质量评估模块判断各终端所在会场背景的变化是否大于经验阈值或设定的值,即判断各终端所在会场背景是否有较大改变;
若会场背景发生较大变化,则说明会场布置、环境等情况发生较大改变,需要进行视频质量评估告警评判标准初始化,即进入步骤106,以保证评估告警的准确性,否则进入步骤108;
步骤106:视频质量评估模块通知用户,进行视频质量评估告警评判标准初始化,优选,初始化具体是用户首先通过监控画面判断各终端所在会场画面是否满足会议要求,若不满足,需要运维人员进行系统运维,并对各会场环境进行规范的布置,包括会场布局,会场背景,会场灯光等,直至满足会议要求;
步骤107:视频质量评估模块利用无参考质量评估方法,对该终端视频进行评估打分,即该终端的标准打分。优选,无参考质量评估方法可以采用较为成熟的针对单一失真类型的方法,检测项目分别为模糊失真、亮度、对比度、马赛克、条纹干扰;也可以采用评价多种失真类型的无参考图像质量评价方法,选用基于神经网络的MOS(均值意见评分法)。同时,提取该终端会场的背景图像,并将该终端对应的标准打分和背景图像保存于质量评估模块中;
在完成初始化工作之后,该终端的视频质量是能够满足会议要求的,因此进入步骤102,视频质量评估模块采集会议电视其他终端的会场视频,进行质量评估,如此循环,以保证对各与会终端视频进行逐一评估。
步骤108:视频质量评估模块利用无参考质量评估方法,对该终端视频进行评估打分;
步骤109:视频质量评估模块将该终端评估打分与对应的标准打分比较;
如果评估标准打分减去评估打分的差值小于设定的阈值(正数),进入步骤110,否则进入步骤111。
步骤110:视频质量评估模块给出该终端的视频质量评判结果:即视频画面正常;
步骤111:视频质量评估模块给出该终端的视频质量评判结果:即该视频画面发生异常,视频质量评估模块给予相应的告警,并通知用户进行确认、故障排查等运维工作。在排查结束后,在质量评估模块中对告警信息进行处理完毕确认,进入步骤106,进行视频质量评估告警评判标准初始化,如此即实现了对会议电视视频质量评估及运维的闭环。
考虑到会议电视各会场的布局、背景、灯光等布置都有相关的规定,会场环境相对固定,本专利基于无参考图像质量评估方法,提出一种会议电视的视频质量评估方法,对会议电视终端的正常视频图像进行分析,并生成针对该终端的视频质量评估标准(标准打分),通过该标准打分和相应的会场背景图像,用户无需对视频质量评估告警阈值进行设置,提高了无参考视频质量评估方法的易用性和检测精度,方便灵活扩展终端,能够有效运用到会议电视的场景中。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或者等效流程变换,或者直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤101:会议电视系统中心控制设备、各会议电视终端进入会议召开状态;
步骤102:视频质量评估模块采集各会议电视终端的会议视频;
步骤103:视频质量评估模块判断该终端视频质量评估标准打分是否已经存在;
如果该会议电视终端的评估标准打分已经存在,进入步骤104;否则,需要进行视频质量评估告警评判标准初始化,进入步骤106;
步骤104:视频质量评估模块提取该终端会场的背景图像,并与初始化时保存的背景图像进行对比;
步骤105:视频质量评估模块判断各终端所在会场背景的变化是否大于设定的值,若大于则进入步骤106,否则进入步骤108;
步骤106:视频质量评估模块通知用户,进行视频质量评估告警评判标准初始化,用户首先通过监控画面判断各终端所在会场画面是否满足会议要求,若满足要求则进入步骤107;
步骤107:视频质量评估模块利用无参考质量评估方法,对该终端视频进行评估打分,同时,提取该终端会场的背景图像,并将该终端对应的标准打分和背景图像保存于质量评估模块中;完成后进入步骤102,视频质量评估模块采集会议电视其他终端的会场视频,进行质量评估,如此循环,以保证对各与会终端视频进行逐一评估;
步骤108:视频质量评估模块利用无参考质量评估方法,对该终端视频进行评估打分;
步骤109:视频质量评估模块将该终端评估打分与对应的标准打分比较;
如果评估标准打分减去评估打分的差值小于设定的阈值,则视频画面正常,否则,视频画面异常。
2.根据权利要求1所述的一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,若视频画面异常,则视频质量评估模块给予相应的报警,通知用户进行确认和运维,并返回至步骤106形成闭环。
3.根据权利要求1所述的一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,用户根据会场布局、会场背景、会场灯光判断各终端所在会场画面是否满足会议要求。
4.根据权利要求1所述的一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,视频质量评估模块采用混合高斯背景建模的方法获取会场的背景图像。
5.根据权利要求1所述的一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,步骤104具体包括如下步骤:首先对两幅图像进行直方图均衡化,然后根据两幅图像的均衡化数据,计算差值,并计算差值的均值。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,所述无参考质量评估方法为针对单一失真类型的方法,检测项目分别为模糊失真、亮度、对比度、马赛克、条纹干扰。
7.根据权利要求1-5任意一项所述的一种会议电视的视频质量评估方法,其特征在于,所述无参考质量评估方法为基于神经网络的针对多种失真类型的方法。
CN201410831986.7A 2014-12-26 2014-12-26 一种会议电视的视频质量评估方法 Active CN104581140B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410831986.7A CN104581140B (zh) 2014-12-26 2014-12-26 一种会议电视的视频质量评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410831986.7A CN104581140B (zh) 2014-12-26 2014-12-26 一种会议电视的视频质量评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104581140A CN104581140A (zh) 2015-04-29
CN104581140B true CN104581140B (zh) 2016-08-24

Family

ID=53096209

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410831986.7A Active CN104581140B (zh) 2014-12-26 2014-12-26 一种会议电视的视频质量评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104581140B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022112846A1 (en) * 2020-11-24 2022-06-02 Orange Methods and systems to monitor remote-rendering of transmitted content

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105160678A (zh) * 2015-09-02 2015-12-16 山东大学 基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评估方法
CN107040767A (zh) * 2017-05-18 2017-08-11 上海为然环保科技有限公司 一种智能家居安防系统
CN106954050A (zh) * 2017-05-18 2017-07-14 上海博历机械科技有限公司 一种监控性能良好的远程监控系统
CN109391844A (zh) * 2018-11-20 2019-02-26 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 基于视频会议场景的视频质量诊断方法和系统
CN111583251A (zh) * 2020-05-15 2020-08-25 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 一种视频图像分析方法、装置及电子设备
CN112990794B (zh) * 2021-05-12 2021-10-15 浙江华创视讯科技有限公司 一种视频会议质量检测方法、系统、存储介质及电子设备
CN116843312B (zh) * 2023-07-20 2024-04-09 破栗子(北京)控股有限公司 破产案件服务系统、方法与存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101087438A (zh) * 2006-06-06 2007-12-12 安捷伦科技有限公司 计算无参考视频质量评估的分组丢失度量的系统和方法
CN101448175A (zh) * 2008-12-25 2009-06-03 华东师范大学 一种无参考的流视频质量评估方法
CN101635846A (zh) * 2008-07-21 2010-01-27 华为技术有限公司 一种视频质量评估方法、系统及装置
CN102137271A (zh) * 2010-11-04 2011-07-27 华为软件技术有限公司 一种图像质量评价方法及装置
CN103297801A (zh) * 2013-06-09 2013-09-11 浙江理工大学 一种针对视频会议的无参考视频质量评价方法
CN203340223U (zh) * 2013-07-16 2013-12-11 中南民族大学 一种基于视频码流分析的视频质量评价系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101087438A (zh) * 2006-06-06 2007-12-12 安捷伦科技有限公司 计算无参考视频质量评估的分组丢失度量的系统和方法
CN101635846A (zh) * 2008-07-21 2010-01-27 华为技术有限公司 一种视频质量评估方法、系统及装置
CN101448175A (zh) * 2008-12-25 2009-06-03 华东师范大学 一种无参考的流视频质量评估方法
CN102137271A (zh) * 2010-11-04 2011-07-27 华为软件技术有限公司 一种图像质量评价方法及装置
CN103297801A (zh) * 2013-06-09 2013-09-11 浙江理工大学 一种针对视频会议的无参考视频质量评价方法
CN203340223U (zh) * 2013-07-16 2013-12-11 中南民族大学 一种基于视频码流分析的视频质量评价系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022112846A1 (en) * 2020-11-24 2022-06-02 Orange Methods and systems to monitor remote-rendering of transmitted content

Also Published As

Publication number Publication date
CN104581140A (zh) 2015-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104581140B (zh) 一种会议电视的视频质量评估方法
Ying et al. Patch-vq:'patching up'the video quality problem
CN106600888B (zh) 一种森林火灾自动检测方法及系统
CN109063612A (zh) 城市智能红线管理方法及机器可读存储介质
Jakhetiya et al. A highly efficient blind image quality assessment metric of 3-D synthesized images using outlier detection
CN104243973B (zh) 基于感兴趣区域的视频感知质量无参考客观评价方法
Zuo et al. Screen content image quality assessment via convolutional neural network
Siahaan et al. Semantic-aware blind image quality assessment
CN108712627A (zh) 视频会议内容和质量检测设备及检测方法
CN113762107B (zh) 对象状态评估方法、装置、电子设备及可读存储介质
Han et al. Improved visual background extractor using an adaptive distance threshold
CN108174198B (zh) 一种视频图像质量诊断分析检测设备及应用系统
Leszczuk et al. Assessing quality of experience for high definition video streaming under diverse packet loss patterns
Leszczuk et al. Determining image quality requirements for recognition tasks in generalized public safety video applications: Definitions, testing, standardization, and current trends
CN103561259A (zh) 面向应用共享服务的网络会议视觉质量自动化评估方法
CN109118512B (zh) 一种基于机器视觉的课堂迟到早退检测方法
Da et al. Perceptual quality assessment of nighttime video
CN107465914B (zh) 基于局部纹理特征和全局亮度特征的视频质量评价方法
Choi et al. Video QoE models for the compute continuum
CN108492231A (zh) 基于学生行为数据的课堂效果信息的监控系统
Lee et al. Temporal pooling of video quality estimates using perceptual motion models
KR20210145512A (ko) 온라인 교육 기반의 안면 인식을 이용한 출석체크 및 집중도 분석 시스템, 그리고 그 방법
CN108073854A (zh) 一种现场巡检的检测方法及装置
Solh et al. MIQM: A multicamera image quality measure
Saad et al. Blind image quality assessment: Unanswered questions and future directions in the light of consumers needs

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant