CN113938674B - 视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明的视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过获取根据预设的图像生成算法生成的视频帧图像后，基于视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定视频帧图像对应的检测结果；进而根据全部拍摄的视频帧图像对应的检测结果，以及待检测视频的参数信息，确定待检测视频的质量参数；由于本申请是根据采集的图像中的图像生成参数来确定图像的检测结果，从而可以避免了图像畸变，环境因素影响等对图像检测结果的影响，能够提高检测的准确度。按照申请提出的视频质量检测方法，是直接根据识别的图像生成参数的识别结果来确定检测结果，不需要搜索图像帧，降低了复杂度，从而提高了检测效率。

Description

视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，具体而言，涉及一种视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在视频监控领域，通常需要对监控设备提供的监控视频进行质量检测，以防止出现视频卡顿、丢帧等现象，影响用户对监控视频的观看体验。

目前，现有的视频质量检测方法通常会将需要测试的监控设备对准事先准备的一段视频或者定时更新的图像进行拍摄，然后通过自动化程序对比源监控视频和监控设备拍到的视频从而判断视频质量是否合格，但在具体实施过程中由于监控设备拍摄环境的影响，导致源监控视频和监控设备拍到的视频之间差异较大，降低了质量检测的准确度。

发明内容

本发明的目的包括，例如，提供了一种视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，其能够解决上述问题。

本发明的实施例可以这样实现：

第一方面，本发明提供一种视频质量检测方法，所述方法包括：获取拍摄的视频帧图像；其中，所述视频帧图像是根据预设的图像生成算法生成的，所述视频帧图像为待检测视频的任意一帧；基于所述视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定所述视频帧图像对应的检测结果；根据全部所述拍摄的视频帧图像对应的所述检测结果，以及所述待检测视频的参数信息，确定所述待检测视频的质量参数。

第二方面，本发明提供一种视频质量检测装置，包括：获取模块、提取模块、确定模块和检测模块；所述获取模块，用于获取拍摄的视频帧图像；其中，所述视频帧图像是根据预设的图像生成算法生成的，所述视频帧图像为待检测视频的任意一帧；所述确定模块，用于基于所述拍摄的视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定所述视频帧图像对应的检测结果；所述检测模块，用于根据全部所述拍摄的视频帧图像对应的所述检测结果以及所述待检测视频的参数信息，确定所述待检测视频的质量参数。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述计算机程序以实现第一方面所述的视频质量检测方法。

第四方面，本申请提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的视频质量检测方法。

本发明实施例提供的视频质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过获取根据预设的图像生成算法生成的视频帧图像后，基于所述视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定所述视频帧图像对应的检测结果；进而根据全部所述拍摄的视频帧图像对应的所述检测结果，以及所述待检测视频的参数信息，确定所述待检测视频的质量参数；由于本申请是根据采集的图像中的图像生成参数来确定图像的检测结果，从而可以避免了图像畸变，环境因素影响等对图像检测结果的影响，能够提高检测的准确度。还需要说明的是，现有技术是通过对源视频文件全搜索或局部搜索图像帧的方式来实现采集图像和源图像的对比，复杂度较高，而按照申请提出的视频质量检测方法，是直接根据识别的图像生成参数的识别结果来确定检测结果，不需要搜索图像帧，降低了复杂度，从而提高了检测效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为一种视频监控系统的架构图；

图2为本发明实施例提供的一种图像模拟器的功能模块图；

图3给出了本发明实施提供的一种图像生成区的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种待检测视频的生成方式的示意性流程图；

图5为本发明实施例提供的一种视频质量检测方法的示意性流程图；

图6为本发明实施例提供的一种拍摄方式；

图7为本发明实施例提供的步骤S502的实现方式的示意性流程图；

图8为本发明实施例提供的步骤S502-2的实现方式的示意性流程图；

图9为本发明实施例提供的步骤S503的实现方式的示意性流程图；

图10为本申请实施例提供的视频质量检测装置的功能模块图；

图11为本申请实施例提供的一种电子设备的方框示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。

在视频监控领域，通常会将需要测试的摄像机对准事先准备的一段视频或者定时更新的图像进行拍摄，然后通过自动化程序对比原图像和摄像机拍到的视频帧图像从而自动判断视频是否存在卡顿、丢帧、花屏等。

请参见图1，图1为一种视频监控系统的架构图。其中包括监控平台110、图像采集装置120、客户端130、和网络140。

其中：网络140可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。图像采集装置120可以但不限于摄像头、摄像机、录像机等。监控平台110可以但不限于是一台服务器或若干台服务器组成的服务器集群或云计算中心。本申请实施例提供的视频质量检测方法可以应用在监控平台110或者图像采集装置120或者客户端130上，此处不作限定。

在一些可能的实施例中，图像采集装置120可以用于采集预先准备的视频，然后将采集的视频帧图像发送给监控平台110，监控平台110将来自图像采集装置120的视频发送到客户端130播放，并将采集的视频帧图像和源视频帧图像进行对比，确定该视频的是否满足质量要求。

本申请中示出的视频监控系统的架构仅仅是一种示例，并不是对其规模的限定，旨在表示本申请的技术方案涉及的监控平台、图像采集装置、客户端的操作。应当注意，如果向图示环境中添加附加模块或从其中去除个别模块，不会改变本申请的示例实施例的底层概念。

基于以图1所述的架构，现有技术在具体实施过程中，监控平台110将图像采集装置录制的视频帧图像和预置的原视频帧图像进行对比时，由于图像采集装置120拍摄的视频存在一定的角度偏差导致视频畸变、拍摄的视频可能包含了周边环境等无关内容，再加上拍摄所在场地不同光照导致视频帧图像和原视频存在较大差异等多种影响因素，造成监控平台110将图像采集装置采集的视频帧图像和原视频帧图像数据在对比时存在较大的困难，并且传统的视频自动化测试方法对比分析搜索空间大，图片对比速度慢，准确度低等情况。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种无需将拍摄的视频帧图像和源视频帧图像进行对比的视频质量检测方法，该方法可以避免因拍摄误差带来的检测精度低、困难大的问题。

本发明实施例在为了避免图像对比过程中出现的一些系列图像畸变、环境因素等问题，首先提出了一种生成图像的方法，进而可以在检测过程中基于该生成图像的方法，尽量还原出与源图像一致的图像，进而可以避免上述问题，因此，在介绍本发明实施例提供的视频质量检测方法之前，首先介绍本发明实施例提供的一种生成待检测视频的图像模拟器。请参见图2，图2为本发明实施例提供的一种图像模拟器的功能模块图。

本发明实施例提供的图像模拟器是一种软件工具，可以从颜色分量算法仓选择的图像生成算法，以时间time和坐标x,y为参数，在宽为Width高为Height的图像生成区中，计算所有像素位置(x,y)对应的颜色值，本发明实施例涉及的待检测视频或者待检测图像是基于所述图像模拟器生成的。具体的待检测视频生成方式将在后续作具体介绍。

其中，图像模拟器200可以包括颜色分量算法管理模块210、图像生成任务管理模块220和图像合成器230。

其中，颜色分量算法管理模块210是一个管理红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道生成算法的程序模块，每个算法程序可以根据调用传参time,x,y计算出确定性的颜色值。每个颜色通道生成算法有确定的算法ID，图像模拟器可以通过算法ID查找R、G、B对应通道的算法程序，并调用该算法程序生成所有像素位置(x,y)对应的颜色值。

图像生成任务管理模块220，用于管理图像模拟任务，每个图像模拟任务由选择的R、G、B颜色通道算法，以及图像生成区的宽度、宽度组成，用户可以根据实际的需求配置图像模拟任务。

示例性的，假设颜色分量算法管理模块210中包含20个R颜色通道算法，对应ID 1至ID 20，用户可以根据需求选择ID为15的R颜色通道算法，以此类推，获得G、B颜色通道算法，进而图像模拟器可以根据用户配置生成对应的图像。

图像合成器230，则用于根据图像生成任务管理模块220下发的图像模拟任务，调用对应的R、G、B颜色通道算法，在图像生成区计算每个像素位置对应的颜色值，形成图像，并且通过更新时间，重新生成图像中每个像素位置的颜色值，从而形成动态的待检测视频，具体地待检测视频生成方式将在后续作具体介绍。

本实施例中，图像合成器230生成的图像可以展示在图像生成区中，图3给出了本发明实施提供的一种图像生成区的示意图。图像生成区是本发明实施例提供的一种图像生成范围，可以显示每个生成的图像以及图像对应的图像参数信息，包括但不限于以下图像生成参数信息：图像标识码、灰度信息&比色卡信息、定位标识、图像生成区中的图像，生成的图像可以展示在如图3所示的图像生成区中。

定位标识：用于图像分析时对图片检测定位，以及在矫正图像时作为坐标系参考。本实施例由于在图像周边添加了定位标识，并且无需视频源图像进行对比，因此在实际部署使用时可以一个投影/显示器供多个摄像头使用，并且对摄像头的角度没有严格的限制要求，做图像质量分析时相对独立，相互无影响，因此使用方便，部署门槛低。

图像标识码：一种承载图像生成参数的载体，主要携带的信息包括但不限于：时间戳time、红色通道算法ID、绿色通道算法ID、蓝色通道算法ID、图像生成区宽度Width、图像生成区高度Height。

本实施例中，图像标识码可以但不限于是一维码或二维码等图形码，其可以位于图像生成区的任意位置，针对图像标识码的形状、大小、颜色等，本申请不作限定。

明暗度信息&比色卡：是分布在图像生成区四周的固定级数的比色卡和明亮度对比条带区，用于视频质量自动化分析时对生成的图像先做颜色校正和几何畸变校正后再和算法仓生成的图像作对比，以提升图像对比精度。

需要说明的是，上述图像模拟器200可以应用于任何具有数据处理能力的电子设备中，此处不作限定。

作为一种可选的实施方式，当图像模拟器200以软件模块的形式实现时，图像模拟器200中的各个功能模块可以软件或固件(Firmware)的形式存储于存储器中或固化于具有数据处理能力的电子设备的操作系统(Operating System，OS)中，并可由电子设备中的处理器执行。

接下来，基于图2所示的图像模拟器，本实施例给出一种生成待检测视频的实施方式，请参见图4，图4为本发明实施例提供的一种待检测视频的生成方式的示意性流程图，该方法可以包括：

S41，根据初始的时间信息、图像生成算法和预设的图像生成区的尺寸信息，生成初始的视频帧图像。

S42，针对时间信息，按照预设时间更新规则，确定多个目标时间。

S43，基于图像生成算法和每个目标时间，更新视频帧图像中每个像素位置上的颜色信息，获得每个目标时间对应的视频帧图像。

S44，将初始的视频帧图像，以及每个目标时间对应的视频帧图像，组成待检测视频。

示例性的，假设初始的时间信息为T0，红色通道算法ID为20、绿色通道算法ID为19、蓝色通道算法ID为7、图像生成区的尺寸信息为宽度100cm、图像生成区高度100cm,则可以生成图像生成区内每个像素位置的颜色值。

本实施例中，假设初始时间为T0，预设时间更新规则可以为每0.2s更新一次，则可以确定多个目标时间为T0+0.2，T0+0.4，…以此类推，获得多个目标时间，进而将目标时间重新带入到红色通道算法ID为20、绿色通道算法ID为19、蓝色通道算法ID为7各自对应的算法中，更新每个像素位置的颜色值，生成更新后的视频帧图像，进而将生成的全部视频帧图像按照时间序列依次组合成待检测视频。

可以理解的是，其按照一定的时间间隔将当前时间作为参数重新调用颜色分量算法仓中的算法生成新的图像，从而实现多个图像帧之间的连续变化形成视频帧图像，图像生成区每刷新一次图像，则图像标识码中携带的信息就更新一次，图形码携带的时间信息也同时更新。

结合上述生成的待检测视频，接下来将介绍本发明实施针对上述待检测视频进行快速、准确的质量检测方法的实施方式，请参见图5，图5为本发明实施例提供的一种视频质量检测方法的示意性流程图。

需要说明的是，该视频质量检测方法可以应用在图1所示的监控平台110或者图像采集装置120或者客户端130中，此处不作限定。当其应用于图像采集装置120中时，该图像采集装置120具备视频播放或者投影功能。上述视频质量检测方法包括：

S501，获取拍摄的视频帧图像。

其中，视频帧图像是根据图4所示的待检测视频生成方式所得到的，可以通过图1所示的任意一种图像采集装置对待检测视频进行拍摄，获得每一帧视频帧图像。作为一种示例，上述获取方式可以如图6所示，图6为本发明实施例提供的一种拍摄方式。

在一种可能的实施方式中，图像采集装置拍摄到视频帧图像之后，可以在图像采集装置中进行播放，并截取视频帧图像进行检测。

在另一可能的实施方式中，图像采集装置拍摄到视频帧图像后，将视频帧图像传输给监控平台播放，并由监控平台截取视频帧图像进行检测。

在另一种可能的实施方式中，图像采集装置拍摄到视频帧图像后，将视频帧图像传输给监控平台，再由监控平台发送给客户端进行播放，并由客户端截取视频帧图像进行检测。

示例性的，图像采集装置或者监控平台或者客户端可以但不限于利用截图工具或者采集卡截取视频帧图像。

S502，基于视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定拍摄的视频帧图像对应的检测结果。

本实施例中，图像生成参数信息可以是图3中图像生成中包含的全部参数信息以及图像识别码中携带的信息，这为后续还原出视频帧图像提供的参数基础，保证了后续比对结果的准确度。

S503，根据全部拍摄的视频帧图像对应的检测结果以及待检测视频的参数信息，确定待检测视频的质量参数。

可以理解的是，待检测视频的参数信息可以但不限于是播放时长、帧率(即图像更新率)等信息。质量参数可以但不限于是丢帧率、图像质量达标率等参数。

本发明实施例提供的视频质量检测方法，通过获取根据预设的图像生成算法生成的视频帧图像后，基于所述视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定所述视频帧图像对应的检测结果；进而根据全部所述拍摄的视频帧图像对应的所述检测结果，以及所述待检测视频的参数信息，确定所述待检测视频的质量参数；由于本申请是根据采集的图像中的图像生成参数来确定图像的检测结果，从而可以避免了图像畸变，环境因素影响等对图像检测结果的影响，能够提高检测的准确度。还需要说明的是，现有技术是通过对源视频文件全搜索或局部搜索图像帧的方式来实现采集图像和源图像的对比，如果源视频帧图像帧规模为M，用于测试的网络摄像机拍摄视频帧规模为N，则自动化图像对比程序图像帧搜索复杂度为O(M*N)，而按照申请提出的视频质量检测方法，是直接根据识别的图像生成参数的识别结果来确定检测结果，不需要搜索图像帧，因此算法复杂度为O(1)，从而提高了检测效率。

可选地，下面还给出一种步骤S502的可能的实施方式，请参见图7,图7为本发明实施例提供的步骤S502的一种实现方式的示意性流程图，步骤S502可以包括：

S502-1,对图像生成参数信息进行识别。

S502-2，若识别结果不满足预设要求，则确定视频帧图像不满足图像质量要求。

其中，预设要求为：同时识别到多个定位标识和图像标识码，且识别到多个定位标识的位置关系与预设位置关系一致，以及识别到图像标识码中的参数信息；

S502-3，若识别结果满足所预设要求，则根据图像标识码的参数信息生成比对图像，并基于比对图像与视频帧图像的对比结果，确定检测结果。

本实施例中，步骤S502-2中的图像标识码、定位标识均属于步骤S502中的图像生成参数信息。

可以理解的是，上述图像标识码、定位标识均是生成该视频帧图像的必要因素，是后续还原出视频帧图像的参数依据，若未识别到任意一种图像生成参数，则表明视频播放失败或者本身图像质量低，该帧视频帧图像不满足图像质量要求。

在一种可能的实施方式中，在识别定位标识的过程中，作为一种示例，请继续参见图3，其中存在3个定位标识，分别位于图像生成区的左上角、左下角和右上角。由于3个定位标识在图像模拟器生成的原始图中本身在横向和纵向上是垂直关系，因此，在识别过程中，可以通过识别到的位置关系与预设位置关系是否一致。

可选地，为了确定合格图像对应的检测结果，下面给出一种可能的实施方式，请参见图8，图8为本发明实施例提供的步骤S502-3的实现方式的示意性流程图，其中骤S502-3可以包括以下子步骤：

S502-3-1，提取图像标识码中的图像生成算法、生成视频帧图像时的时间信息、和图像生成区的尺寸信息。

作为一种可选的实施方式，为了保证检测结果的准确性，在步骤S502-3-1之前，本发明实施例提供的一种对视频帧图像的矫正方式：基于多个定位标识的位置信息，对拍摄的视频帧图像进行校正。例如，继续参见图3，还可以以检测到的3个定位标识的位置关系与预设位置关系建立映射，并以此为参照矫正视频帧图像，降低检测误差，提高检测精度。

S502-3-2，基于图像生成算法、时间信息和尺寸信息，生成比对图像。

本实施例中，从图形码提取参数可以有：时间戳(time)、图像RGB颜色分量生成算法ID：R_F、G_F、B_F,以及图像生成区的宽度Width和高度Height，为了尽可能使生成的比对图像与视频帧图像一致，这里生成比对图像的方式和前述介绍生成待检测视频的过程一致，此处不再赘述。

可以理解的是，本实施例中执行视频质量检测方法的设备中同样具有图像生成功能，且维护有生成待检测视频的图像生成算法。

S502-3-3，根据比对图像和视频帧图像之间的比对结果，确定检测结果。

作为一种实施方式，为了方便还可以为不满足图像质量要求的视频帧图像(以下简称不合格图像)以及满足图像质量要求的图像(以下检测合格图像)分别设置计数器，即在确定视频帧图像不满足图像质量要求之后，可以将计算器中FailImage自增1，若满足，则将计数器SuccessImage自增1，这样一来，在后续统计过程可以快速、准确确定合格/不合格图像的数量，方便计算质量参数。

可以理解的是，本实施例由于不需要将视频监控拍摄的视频帧图像和原图像做对比，因此不需要维护庞大的视频源/图像库，因此可以节省存储空间，比较经济。

还可以理解的是，本实施例由于不需要对原视频帧图像通过人工处理对每帧图像添加图像识别标签，而是可以直接通过本实施例提供的图像生成算法还原出视频帧图像对应的比对图像，因此在提高效率的同时，极大的节省了人力投入。

作为一种可选的实施方式，上述步骤S502-3-3可以通过方式实现：

步骤1，确定比对图像和视频帧图像之间的相似度。

本实施例中涉及的相似度可以但不限于是余弦相似度、欧氏距离等。

步骤2，若相似度大于或等于预设阈值，则确定视频帧图像满足图像质量要求。

本实施例中，将视频帧图像(以下简称Timage_1)和比对图像(以下简称Timage_2)做图像相似度分析，得到相似度值L，如果相似度L大于或等于预设阈值h，则Timage_1满足图像质量要求。

作为一种可选的实施方式，为了保证检测结果的准确性，在步骤S502-3-3之后，本发明实施例提供的一种对比对图像的矫正方式：

步骤1，提取图像生成参数信息中的灰度信息和比色卡信息。

步骤2，基于多个定位标识的位置信息、灰度信息和比色卡信息，对比对图像进行校正。

作为一种示例，假设生成Timage_2对应的图像参数信息为C(x,y,time)，即在time时间像素位置(x,y)处像素值为C，可以先从Timage_1的图像生成参数信息中提取灰度信息、比色卡信息，确定拍摄到的Timage_1中灰度最大值和灰度最小值Gray[min,max]，以及红、绿、蓝颜色色阶R[min,max],G[min,max],B[min,max]，进而，根据提取到的Gray[min,max]，对C(x,y,time)按照线性折算做映射得到C'(x,y,time)，最终得到校正后的Timage_2，从而使得Timage_2和Timage_1更加接近。

可以理解的是，本实施例由于在图像周边增加了明暗度&比色卡区。图像经过投影/显示器播放后再通过视频监控系统拍摄的颜色、明暗度等会因为投影仪、显示器、环境光线等因素产生变化，因此相对没有经过明暗度&比色卡做校正的视频质量检测分析方法，本文方法可以较大程度提高分析的准确性。

可选地，为了确定待检测视频的质量结果，本发明实施例还给出了一种实现方式，即图5中的步骤S503的实现方式可以如图9所示，请参见图9，步骤S503可以包括：

S503-1，根据参数信息中的视频时长信息以及帧率信息，确定理论视频帧图像的数量。

S503-2，对满足图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第一数量，并对不满足图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第二数量。

S503-3，根据第一数量、第二数量和/或理论视频帧图像的数量，确定质量参数。

可以理解地，S303实际上存在两种确定质量参数的方式，分别为：

第一种：针对根据第一数量、第二数量和理论视频帧图像的数量，确定质量参数。

第二种：根据第一数量和理论视频帧图像的数量，确定质量参数。

进而，基于以上两种情况，S503-3具体包括不同的实现方式。

第一种，根据第一数量、第二数量和理论视频帧图像的数量，确定质量参数,则S503-3可以包括：

步骤1，根据第一数量和第二数量计算实际检测的图像数量。

步骤2，根据实际检测的图像数量和理论视频帧图像的数量，计算待检测视频的丢帧频率。

第二种，根据第一数量和理论视频帧图像的数量，确定质量参数,则S503-3可以包括：

根据第一数量和理论视频帧图像的数量，计算待检测视频的图像质量达标率。

例如，假设视频播放时间长度和计算得到理论视频帧图像数量S，实际检测的图像数量为R＝FailImage+SuccessImage，丢帧率DF＝1-R/S×100％，图像质量达标率Qs＝SuccessImage/S×100％。

需要说明的是，用户可以根据需求获得要确定的图像质量，例如，可以仅仅只获得丢帧率或者图像质量达标率，或者同时计算丢帧率或者图像质量达标率，此处不作限定。

为了实现上述实施例中的各个步骤以实现相应的技术效果，本申请实施例提供的视频质量检测方法可以在硬件设备或者以软件模块的形式实现中执行，当视频质量检测方法以软件模块的形式实现时，本申请实施例还提供一种视频质量检测装置，请参见图10，图10为本申请实施例提供的视频质量检测装置的功能模块图，该视频质量检测装置400可以包括：获取模块410、确定模块420、和检测模块430。

获取模块410，用于获取拍摄的视频帧图像；其中，视频帧图像是根据预设的图像生成算法生成的，视频帧图像为待检测视频的任意一帧；

确定模块420，用于基于视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定视频帧图像对应的检测结果；

检测模块430，用于根据全部拍摄的视频帧图像对应的检测结果以及待检测视频的参数信息，确定待检测视频的质量参数。

可以理解的是，上述获取模块410、确定模块420、和检测模块430可以协同的执行图5中的各个步骤以实现相应地技术效果。

在一些可能的实施方式中，所述图像生成参数信息包括多个定位标识的位置信息和图像标识码；确定模块420具体用于：对所述图像生成参数信息进行识别；若识别结果不满足预设要求，则确定所述视频帧图像不满足图像质量要求；其中，所述预设要求为：同时识别到所述多个定位标识和所述图像标识码，且识别到所述多个定位标识的位置关系与预设位置关系一致，以及识别到所述图像标识码中的参数信息；若识别结果满足所述预设要求，则根据所述图像标识码的参数信息生成比对图像，并基于所述比对图像与所述视频帧图像的对比结果，确定所述检测结果。

在一些可能的实施方式中，确定模块420具体用于：提取所述图像标识码的图像生成算法、生成所述视频帧图像时的时间信息、和图像生成区的尺寸信息；基于所述图像生成算法、所述时间信息和所述尺寸信息，生成所述比对图像；根据所述比对图像和所述视频帧图像之间的比对结果，确定所述检测结果。

在一些可能的实施方式中，该视频质量检测装置400还包括校正模块，用于基于所述多个定位标识的位置信息，对所述视频帧图像进行校正。

在一些可能的实施方式中，确定模块420具体用于：确定所述比对图像和所述视频帧图像之间的相似度；若所述相似度大于或等于预设阈值，则确定所述视频帧图像满足所述图像质量要求。

在一些可能的实施方式中，该视频质量检测装置400还包括提取模块，提取模块用于提取所述图像生成参数信息中的灰度信息和比色卡信息；校正模块，用于基于所述多个定位标识的位置信息、所述灰度信息和所述比色卡信息，对所述比对图像进行校正。

在一些可能的实施方式中，检测模块430具体用于:根据所述参数信息中的视频时长信息以及帧率信息，确定理论视频帧图像的数量；对满足所述图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第一数量，并对不满足所述图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第二数量；根据所述第一数量、所述第二数量和/或所述理论视频帧图像的数量，确定所述质量参数。

在一些可能的实施方式中，检测模块430具体用于:根据所述第一数量和所述第二数量计算实际检测的图像数量；根据所述实际检测的图像数量和所述理论视频帧图像的数量，计算所述待检测视频的丢帧频率。

在一些可能的实施方式中，检测模块430具体用于:根据所述第一数量和所述理论视频帧图像的数量，计算所述待检测视频的图像质量达标率。

在一些可能的实施方式中,上述的所述待检测视频是通过以下方式生成的：根据初始的时间信息、所述图像生成算法和预设的图像生成区的尺寸信息，生成初始的所述视频帧图像；针对所述时间信息，按照预设时间更新规则，确定多个目标时间；基于所述图像生成算法和每个所述目标时间，更新所述视频帧图像中每个像素位置上的颜色信息，获得每个所述目标时间对应的视频帧图像；将初始的所述视频帧图像，以及每个所述目标时间对应的视频帧图像，组成所述待检测视频。

需要说明的是，当视频质量检测方法以软件模块的形式实现时，本申请实施例还的视频质量检测装置400中的各个功能模块可以软件或固件(Firmware)的形式存储于存储器中或固化于该电子设备50的操作系统(Operating System，OS)中，并可由电子设备50中的处理器502执行。同时，执行上述模块所需的数据、程序的代码等可以存储在存储器503中。

因此，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以如图1所示的监控平台110或者图像采集装置120或者客户端130，或者是其他具有数据处理功能的终端，本申请不做限定。

如图11，图11为本申请实施例提供的一种电子设备的方框示意图。该电子设备500包括通信接口501、处理器502和存储器503。该处理器502、存储器503和通信接口501相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器503可用于存储软件程序及模块，如本申请实施例所提供的视频质量检测方法对应的程序指令/模块，处理器502通过执行存储在存储器503内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口501可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。在本申请中该电子设备500可以具有多个通信接口501。

其中，存储器503可以是但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。

处理器502可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任一项的视频质量检测方法。该计算机可读存储介质可以是，但不限于，U盘、移动硬盘、ROM、RAM、PROM、EPROM、EEPROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种视频质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取拍摄的视频帧图像；其中，所述视频帧图像对待检测视频拍摄得到的；所述待检测视频是根据预设的图像生成算法生成的，所述视频帧图像为待检测视频的任意一帧；所述待检测视频是通过以下图像生成算法生成的：根据初始的时间信息、所述图像生成算法和预设的图像生成区的尺寸信息，生成初始的所述视频帧图像；针对所述时间信息，按照预设时间更新规则，确定多个目标时间；基于所述图像生成算法和每个所述目标时间，更新所述视频帧图像中每个像素位置上的颜色信息，获得每个所述目标时间对应的视频帧图像；将初始的所述视频帧图像，以及每个所述目标时间对应的视频帧图像，组成所述待检测视频；

基于所述视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定所述视频帧图像对应的检测结果；

根据全部所述拍摄的视频帧图像对应的所述检测结果，以及所述待检测视频的参数信息，确定所述待检测视频的质量参数；

所述图像生成参数信息包括多个定位标识的位置信息和图像标识码；基于所述视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定所述视频帧图像对应的检测结果，包括：

对所述图像生成参数信息进行识别；若识别结果不满足预设要求，则确定所述视频帧图像不满足图像质量要求；其中，所述预设要求为：同时识别到所述多个定位标识和所述图像标识码，且识别到所述多个定位标识的位置关系与预设位置关系一致，以及识别到所述图像标识码中的参数信息；若识别结果满足所述预设要求，则根据所述图像标识码的参数信息生成比对图像，并基于所述比对图像与所述视频帧图像的对比结果，确定所述检测结果；

根据所述图像标识码生成比对图像，并基于所述比对图像与所述视频帧图像的对比结果，确定所述检测结果，包括：提取所述图像标识码的图像生成算法、生成所述视频帧图像时的时间信息、和图像生成区的尺寸信息；基于所述图像生成算法、所述时间信息和所述尺寸信息，生成所述比对图像；根据所述比对图像和所述视频帧图像之间的比对结果，确定所述检测结果；

根据所述比对图像和所述视频帧图像之间的比对结果，确定所述检测结果，包括：确定所述比对图像和所述视频帧图像之间的相似度；若所述相似度大于或等于预设阈值，则确定所述视频帧图像满足所述图像质量要求；

所述待检测视频的参数信息为视频时长信息以及帧率信息；所述质量参数包括丢帧率和图像质量达标率；根据全部所述拍摄的视频帧图像对应的所述检测结果以及所述待检测视频的参数信息，确定所述待检测视频的质量参数，包括：根据所述参数信息中的视频时长信息以及帧率信息，确定理论视频帧图像的数量；对满足所述图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第一数量，并对不满足所述图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第二数量；根据所述第一数量、所述第二数量和/或所述理论视频帧图像的数量，确定所述质量参数；

根据所述第一数量、所述第二数量和所述理论视频帧图像的数量，确定所述质量参数，包括：根据所述第一数量和所述第二数量计算实际检测的图像数量；根据所述实际检测的图像数量和所述理论视频帧图像的数量，计算所述待检测视频的丢帧频率；和/或，根据所述第一数量和所述理论视频帧图像的数量，计算所述待检测视频的图像质量达标率。

2.根据权利要求1所述的视频质量检测方法，其特征在于，在提取所述图像标识码中的图像生成算法、生成所述视频帧图像时的时间信息、和图像生成区的尺寸信息之前，还包括：

基于所述多个定位标识的位置信息，对所述视频帧图像进行校正。

3.根据权利要求1所述的视频质量检测方法，其特征在于，在基于所述图像生成算法、所述时间信息、和所述尺寸信息，生成所述比对图像之后，还包括：

提取所述图像生成参数信息中的灰度信息和比色卡信息；

基于所述多个定位标识的位置信息、所述灰度信息和所述比色卡信息，对所述比对图像进行校正。

4.一种视频质量检测装置，其特征在于，包括：获取模块、确定模块和检测模块；

所述获取模块，用于获取拍摄的视频帧图像；其中，所述视频帧图像是对待检测视频拍摄得到的；所述待检测视频是根据预设的图像生成算法生成的，所述视频帧图像为待检测视频的任意一帧；所述待检测视频是通过以下图像生成算法生成的：根据初始的时间信息、所述图像生成算法和预设的图像生成区的尺寸信息，生成初始的所述视频帧图像；针对所述时间信息，按照预设时间更新规则，确定多个目标时间；基于所述图像生成算法和每个所述目标时间，更新所述视频帧图像中每个像素位置上的颜色信息，获得每个所述目标时间对应的视频帧图像；将初始的所述视频帧图像，以及每个所述目标时间对应的视频帧图像，组成所述待检测视频；

所述确定模块，用于基于所述拍摄的视频帧图像中图像生成参数信息的识别结果，确定所述拍摄的视频帧图像对应的检测结果；

所述检测模块，用于根据全部所述拍摄的视频帧图像对应的所述检测结果以及所述待检测视频的参数信息，确定所述待检测视频的质量参数；

所述图像生成参数信息包括多个定位标识的位置信息和图像标识码；所述确定模块，具体用于：对所述图像生成参数信息进行识别；若识别结果不满足预设要求，则确定所述视频帧图像不满足图像质量要求；其中，所述预设要求为：同时识别到所述多个定位标识和所述图像标识码，且识别到所述多个定位标识的位置关系与预设位置关系一致，以及识别到所述图像标识码中的参数信息；若识别结果满足所述预设要求，则根据所述图像标识码的参数信息生成比对图像，并基于所述比对图像与所述视频帧图像的对比结果，确定所述检测结果；

所述确定模块，还具体用于：提取所述图像标识码的图像生成算法、生成所述视频帧图像时的时间信息、和图像生成区的尺寸信息；基于所述图像生成算法、所述时间信息和所述尺寸信息，生成所述比对图像；根据所述比对图像和所述视频帧图像之间的比对结果，确定所述检测结果；

所述确定模块，还具体用于：确定所述比对图像和所述视频帧图像之间的相似度；若所述相似度大于或等于预设阈值，则确定所述视频帧图像满足所述图像质量要求；

所述待检测视频的参数信息为视频时长信息以及帧率信息；所述质量参数包括丢帧率和图像质量达标率；所述检测模块，具体用于：根据所述参数信息中的视频时长信息以及帧率信息，确定理论视频帧图像的数量；对满足所述图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第一数量，并对不满足所述图像质量要求的视频帧图像进行统计，获得第二数量；根据所述第一数量、所述第二数量和/或所述理论视频帧图像的数量，确定所述质量参数；

所述检测模块，还具体用于：根据所述第一数量和所述第二数量计算实际检测的图像数量；根据所述实际检测的图像数量和所述理论视频帧图像的数量，计算所述待检测视频的丢帧频率；和/或，根据所述第一数量和所述理论视频帧图像的数量，计算所述待检测视频的图像质量达标率。

5.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述计算机程序以实现权利要求1-3任一项所述的视频质量检测方法。

6.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任一项所述的视频质量检测方法。