CN114584758A - 一种城市级监控视频质量评估方法及系统 - Google Patents
一种城市级监控视频质量评估方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114584758A CN114584758A CN202210093601.6A CN202210093601A CN114584758A CN 114584758 A CN114584758 A CN 114584758A CN 202210093601 A CN202210093601 A CN 202210093601A CN 114584758 A CN114584758 A CN 114584758A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- monitoring
- task
- video
- evaluation
- camera
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种城市级监控视频质量评估方法及系统，所述方法包括：获取质量评估任务；根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。本发明对待处理监控摄像头进行最优分配，使监控视频质量评估行为能够快速进行，能够加快城市级监控视频评估速度。
Description
技术领域
本发明涉及一种城市级监控视频质量评估方法及系统，属于视频分析技术领域。
背景技术
视频监控质量评估是现今的热门关注问题，目前正处于大规模视频监控系统建设时期，但城市质量监控系统往往面临着无法快速处理大批量摄像头、管理者不方便维护等问题。
目前视频质量评价方法主要包括主观评价和客观评价，主观视频质量评价主要依赖人工检测，但需要处理大批量摄像头时，会存在人力资源不足、效率低下、设备完善率低、缺乏专业的分析报告等等问题。同时在交通路口以及商店等场所，对摄像头要求比较高，需要保证监控视频的质量很高，一旦监控系统中的某个或者某些摄像头的画面出现了故障、摄像头有效监控区域过小或者目标有效性过低，即不能拍摄到目标的有效特征，则可能会造成很大的损失。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于深度强化学习的办公建筑热舒适控制系统及方法，对待处理摄像头进行最优分配，使监控视频质量评估行为能够快速进行，能够加快城市级监控视频评估速度。为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了一种城市级监控视频质量评估方法，包括：
获取质量评估任务；
根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；
根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；
基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；
基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。
结合第一方面，进一步地，所述进行任务调度，包括：
分别为获取到的质量评估任务设置任务标识，其中，所述任务标识包括任务在调度过程中所需的参数配置信息和特殊标记；
将每个任务中所有待处理监控摄像头进行优先级排序：布设地为本地且处于本地局域网中的监控摄像头具有最高优先级，布设地距离越远且跨往次数越多的监控摄像头的优先级越弱；
为每个视频分析服务器设置配置主任务队列和快速处理队列，其中所述主任务队列包括正常进行分析的任务标识，所述快速处理队列包括在特定需要的应用场景中快速插入用户指定的批量摄像头视频的任务标识；
根据每个视频分析服务器所有任务中待处理监控摄像头数量以及空闲的视频分析设备数量，得到每个视频分析服务器需要处理的视频数量，并基于每个视频预设的希望处理时间，计算任务预估处理时间；
评估整体任务预估处理时间是否符合预期要求，若不符合则获取附近区域空闲的视频分析设备数量，再次计算任务预估处理时间，直到任务预估处理时间符合预期要求；
将所有待处理监控摄像头按优先级顺序分配给空闲的视频分析设备，完成任务调度。
结合第一方面，进一步地，所述进行任务分配，包括：
根据摄像头视频流优先级，设置任务优先因子：布设地为本地且处于本地局域网中的监控摄像头为第一优先级，布设地为本地的其余监控摄像头为第二优先级，布设地不在本地的监控摄像头为第三优先级；
根据任务重要因子对任务进行排序，根据计算得到的任务预估处理时间，计算每个视频分析服务器平均所需要处理的视频数量，将视频流按序分配给本地设备，当本地设备分配值等于预估的每个视频分析服务器平均所需要处理的视频数量后，将其余视频流按序分配给非本地设备，完成任务分配；
如果有紧急任务，则直接推入快速处理队列进行处理，快速处理队列拥有最高优先级，用于暂停当前处理任务并集中处理紧急任务。
结合第一方面，进一步地，所述对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果，包括：
调取监控摄像头指定时间内的监控视频，采用质量评估算法对常见视频监控故障问题进行检测，得到监控故障评价分数；
根据预先设定的监控故障评价分数的权重，对监控故障评价分数进行加权求和，得到监控摄像头的评价分数，监控摄像头的评价分数低于预设第一阈值的监控摄像头为不合格，其余监控摄像头继续进行处理；
根据监控视频的监控场景判断监控摄像头安装位置是否合理，得到监控区域评价分数；
根据监控视频进行人车分类检测、人脸检测、车牌检测，判别目标能否被检测以及被检测程度，得到目标有效性检测评价分数；
根据预设的权重，对得到的监控故障评价分数、监控区域评价分数和目标有效性检测评价分数进行加权求和，得到单个摄像头评价分数，即为单个监控摄像头的质量评估检测结果。
结合第一方面，进一步地，所述判断监控摄像头安装位置是否合理，包括：
因素一：采用场景分割算法，去除无效监控场景，计算其余图像所占面积与整个监控区域面积的比值；
因素二：对视频进行动目标检测，包括：监控摄像头指向天空，无动目标出现；监控摄像头调取的视频段中持续有动目标出现；监控摄像头调取的视频中持续很久无动目标出现；三种不同的情况会导致视频分析算法对摄像头处理时长出现差异；
结合以上两个因素判断监控摄像头安装位置是否合理，当因素一计算得到的比值低于50％，则监控摄像头安装位置不合理；当计算得到的比值高于50％时，若因素二出现情况一或情况三，则监控摄像头安装不合理，若因素二出现情况二，则监控摄像头安装合理。
结合第一方面，进一步地，所述对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果，包括：
根据单个摄像头评价分数进行加权平均，得到质量评估任务中监控视频整体性能指标的综合评分；
根据其余区域的监控视频整体性能指标的综合评分，按照预设的区划权重进行加权求和再平均，得到城市级监控视频整体性能指标的综合评分，即为城市级监控视频质量评估结果。
第二方面，本发明提供了一种城市级监控视频质量评估系统，包括：
客户端：用于获取质量评估任务；
中心管理模块：用于根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；
流媒体转发模块：用于根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；
视频分析与图像处理模块：用于基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；
系统质量评估模块：用于基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。
结合第二方面，进一步地，所述视频分析与图像处理模块包括：
视频质量检测单元：用于调取监控摄像头指定时间内的监控视频，采用质量评估算法对常见视频监控故障问题进行检测，得到监控故障评价分数；根据预先设定的监控故障评价分数的权重，对监控故障评价分数进行加权求和，得到监控摄像头的评价分数；
有效监控区域检测单元：用于根据监控视频的监控场景判断监控摄像头安装位置的合理程度，得到监控区域评价分数；
目标有效性检测单元：用于根据监控视频进行人车分类检测、人脸检测、车牌检测，判别目标能否被检测以及被检测程度，得到目标有效性检测评价分数；
评价分数合并单元：用于根据预设的权重，对得到的监控故障评价分数、监控区域评价分数和目标有效性检测评价分数进行加权求和，得到单个摄像头评价分数，即为单个监控摄像头的质量评估检测结果。
第三方面，本发明提供了一种计算设备，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行第一方面所述方法的步骤。
第四方面，本发明提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例所提供的一种基于深度强化学习的办公建筑热舒适控制系统及方法所达到的有益效果包括：
本发明获取质量评估任务；根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；本发明通过任务调度和任务分配，能够对待处理监控摄像头进行最优分配；
本发明基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。本发明能够使监控视频质量评估行为能够快速进行，能够加快城市级监控视频评估速度。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种城市级监控视频质量评估方法的流程图；
图2是本发明实施例一提供的一种城市级监控视频质量评估方法中任务调度的流程图；
图3是本发明实施例一提供的一种城市级监控视频质量评估方法中得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果的流程图；
图4是本发明实施例一提供的一种城市级监控视频质量评估方法中得到城市级监控视频质量评估结果的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例一：
如图1所示，本实施例提供了一种城市级监控视频质量评估方法，包括：
获取质量评估任务；
根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；
根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；
基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；
基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。
具体步骤包括：
步骤1：获取质量评估任务。
步骤2如图2所示，根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果。
步骤2.1：分别为获取到的质量评估任务设置任务标识，其中，所述任务标识包括任务在调度过程中所需的参数配置信息和特殊标记。
步骤2.2：将每个任务中所有待处理监控摄像头进行优先级排序：布设地为本地且处于本地局域网中的监控摄像头具有最高优先级，布设地距离越远且跨往次数越多的监控摄像头的优先级越弱。
步骤2.3：为每个视频分析服务器设置配置主任务队列和快速处理队列，其中所述主任务队列包括正常进行分析的任务标识，所述快速处理队列包括在特定需要的应用场景中快速插入用户指定的批量摄像头视频的任务标识。
步骤2.4：根据每个视频分析服务器所有任务中待处理监控摄像头数量M以及空闲的视频分析设备数量n，得到每个视频分析服务器需要处理的视频数量V：
V＝M/n (1)
基于每个视频预设的希望处理时间t，计算任务预估处理时间T：
T＝V*t (2)
具体的，t的单位为分钟。
步骤2.5：评估整体任务预估处理时间是否符合预期要求，若不符合则获取附近区域空闲的视频分析设备数量，返回步骤2.4，直到任务预估处理时间符合预期要求。
步骤2.6：将所有待处理监控摄像头按优先级顺序分配给空闲的视频分析设备，完成任务调度。
步骤3如图2所示，根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果。
步骤3.1：根据摄像头视频流优先级，设置任务优先因子：布设地为本地且处于本地局域网中的监控摄像头为第一优先级，布设地为本地的其余监控摄像头为第二优先级，布设地不在本地的监控摄像头为第三优先级。
步骤3.2：根据任务重要因子对任务进行排序，根据步骤2.4计算得到的任务预估处理时间，计算每个视频分析服务器平均所需要处理的视频数量，将视频流按序分配给本地设备，当本地设备分配值等于预估的每个视频分析服务器平均所需要处理的视频数量后，将其余视频流按序分配给非本地设备，完成任务分配。
步骤3.3：如果有紧急任务，则直接推入快速处理队列进行处理，快速处理队列拥有最高优先级，用于暂停当前处理任务并集中处理紧急任务。
步骤4如图3所示，基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果。
步骤4.1：调取监控摄像头指定时间内的监控视频，采用质量评估算法对常见视频监控故障问题进行检测，得到监控故障评价分数I。
常见视频监控故障问题包括：黑屏、视频信号缺失、图像清晰度、偏色、灰度以及视频抖动。
监控故障评价分数I包括6个常见视频监控故障问题的评价分数。
步骤4.2：根据预先设定的监控故障评价分数的权重，对步骤4.1得到的监控故障评价分数进行加权求和，得到监控摄像头的评价分数G。监控摄像头的评价分数G低于预设第一阈值G1的监控摄像头为不合格，其余监控摄像头继续进行处理。
G＝(∝1g1+∝2g2+∝3g3+∝4g4+∝5g5+∝6g6)/6 (3)
式(3)中，g1,g2,g3,g4,g5,g6为6个常见视频监控故障问题的分数，∝1...∝6分别为6个常见视频监控故障问题的监控故障评价分数的权重。
步骤4.3：分析摄像头对应的监控场景。
因素一：采用场景分割算法，去除无效监控场景，计算其余图像所占面积与整个监控区域面积的比值。
因素二：对视频进行动目标检测，包括：监控摄像头指向天空，无动目标出现；监控摄像头调取的视频段中持续有动目标出现；监控摄像头调取的视频中持续很久无动目标出现；三种不同的情况会导致视频分析算法对摄像头处理时长出现差异。
结合以上两个因素判断监控摄像头安装位置是否合理，当因素一计算得到的比值低于50％，则监控摄像头安装位置不合理；当计算得到的比值高于50％时，若因素二出现情况一或情况三，则监控摄像头安装不合理，若因素二出现情况二，则监控摄像头安装合理，得到监控区域评价分数U。
步骤4.4：根据监控视频进行人车分类检测、人脸检测、车牌检测，判别目标能否被检测以及被检测程度，得到目标有效性检测评价分数R。
步骤4.5：根据预设的权重，对步骤4.2-步骤4.4得到的监控故障评价分数、监控区域评价分数和目标有效性检测评价分数进行加权求和，得到单个摄像头评价分数E：
E＝(∝1G+∝2U+∝3R)/3 (4)
式(4)中，∝1为监控故障评价分数的权重，∝2为监控区域评价分数的权重，∝3为目标有效性检测评价分数的权重。
若视频质量不合格单显示不合格分数，若分数越大则表明该监控摄像头监控质量越好。单个摄像头评价分数E即为单个监控摄像头的质量评估检测结果。
步骤5：基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。
步骤5.1：获取步骤4.5所得到的单个摄像头评价分数，进行加权平均，得到质量评估任务中监控视频整体性能指标的综合评分Z。
步骤5.2：根据其余区域的监控视频整体性能指标的综合评分A1～An，按照预设的区划权重进行加权求和再平均，得到城市级监控视频整体性能指标的综合评分F，即为城市级监控视频质量评估结果。
本实施例通过任务调度和任务分配，能够对待处理监控摄像头进行最优分配,，能够对大批量摄像头进行高效处理，通过对需处理的摄像头进行地理位置排序后，优先在本地设备上对本地视频流进行处理，减少大量视频流造成的网络带宽压力。
本实施例基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结，能够使监控视频质量评估行为能够快速进行，能够加快城市级监控视频评估速度。
实施例二：
本实施例提供了一种城市级监控视频质量评估系统，包括：
客户端：用于获取质量评估任务；
中心管理模块：用于根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；
流媒体转发模块：用于根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；
视频分析与图像处理模块：用于基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；
系统质量评估模块：用于基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。
具体地：客户端将获取的任务输出至中心管理模块，中心管理模块进行任务调度，输出任务调度结果至流媒体转发模块。流媒体转发模块根据接收的任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，将指定监控视频依次发送至视频分析与图像处理模块。视频分析与图像处理模块进行单个监控摄像头的质量评估检测输出至系统质量评估模块，系统质量评估模块输出城市级监控视频质量评估结果。
视频分析与图像处理模块包括：
视频质量检测单元：用于调取监控摄像头指定时间内的监控视频，采用质量评估算法对常见视频监控故障问题进行检测，得到监控故障评价分数；根据预先设定的监控故障评价分数的权重，对监控故障评价分数进行加权求和，得到监控摄像头的评价分数；
有效监控区域检测单元：用于根据监控视频的监控场景判断监控摄像头安装位置的合理程度，得到监控区域评价分数；
目标有效性检测单元：用于根据监控视频进行人车分类检测、人脸检测、车牌检测，判别目标能否被检测以及被检测程度，得到目标有效性检测评价分数；
评价分数合并单元：用于根据预设的权重，对得到的监控故障评价分数、监控区域评价分数和目标有效性检测评价分数进行加权求和，得到单个摄像头评价分数，即为单个监控摄像头的质量评估检测结果。
实施例三：
本发明实施例提供一种计算设备，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行实施例一所述方法的步骤。
实施例四：
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例一所述方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种城市级监控视频质量评估方法，其特征在于，包括：
获取质量评估任务；
根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；
根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；
基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；
基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。
2.根据权利要求1所述的城市级监控视频质量评估方法，其特征在于，所述进行任务调度，包括：
分别为获取到的质量评估任务设置任务标识，其中，所述任务标识包括任务在调度过程中所需的参数配置信息和特殊标记；
将每个任务中所有待处理监控摄像头进行优先级排序：布设地为本地且处于本地局域网中的监控摄像头具有最高优先级，布设地距离越远且跨往次数越多的监控摄像头的优先级越弱；
为每个视频分析服务器设置配置主任务队列和快速处理队列，其中所述主任务队列包括正常进行分析的任务标识，所述快速处理队列包括在特定需要的应用场景中快速插入用户指定的批量摄像头视频的任务标识；
根据每个视频分析服务器所有任务中待处理监控摄像头数量以及空闲的视频分析设备数量，得到每个视频分析服务器需要处理的视频数量，并基于每个视频预设的希望处理时间，计算任务预估处理时间；
评估整体任务预估处理时间是否符合预期要求，若不符合则获取附近区域空闲的视频分析设备数量，再次计算任务预估处理时间，直到任务预估处理时间符合预期要求；
将所有待处理监控摄像头按优先级顺序分配给空闲的视频分析设备，完成任务调度。
3.根据权利要求2所述的城市级监控视频质量评估方法，其特征在于，所述进行任务分配，包括：
根据摄像头视频流优先级，设置任务优先因子：布设地为本地且处于本地局域网中的监控摄像头为第一优先级，布设地为本地的其余监控摄像头为第二优先级，布设地不在本地的监控摄像头为第三优先级；
根据任务重要因子对任务进行排序，根据计算得到的任务预估处理时间，计算每个视频分析服务器平均所需要处理的视频数量，将视频流按序分配给本地设备，当本地设备分配值等于预估的每个视频分析服务器平均所需要处理的视频数量后，将其余视频流按序分配给非本地设备，完成任务分配；
如果有紧急任务，则直接推入快速处理队列进行处理，快速处理队列拥有最高优先级，用于暂停当前处理任务并集中处理紧急任务。
4.根据权利要求1所述的城市级监控视频质量评估方法，其特征在于，所述对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果，包括：
调取监控摄像头指定时间内的监控视频，采用质量评估算法对常见视频监控故障问题进行检测，得到监控故障评价分数；
根据预先设定的监控故障评价分数的权重，对监控故障评价分数进行加权求和，得到监控摄像头的评价分数，监控摄像头的评价分数低于预设第一阈值的监控摄像头为不合格，其余监控摄像头继续进行处理；
根据监控视频的监控场景判断监控摄像头安装位置是否合理，得到监控区域评价分数；
根据监控视频进行人车分类检测、人脸检测、车牌检测，判别目标能否被检测以及被检测程度，得到目标有效性检测评价分数；
根据预设的权重，对得到的监控故障评价分数、监控区域评价分数和目标有效性检测评价分数进行加权求和，得到单个摄像头评价分数，即为单个监控摄像头的质量评估检测结果。
5.根据权利要求4所述的城市级监控视频质量评估方法，其特征在于，所述判断监控摄像头安装位置是否合理，包括：
因素一：采用场景分割算法，去除无效监控场景，计算其余图像所占面积与整个监控区域面积的比值；
因素二：对视频进行动目标检测，包括：监控摄像头指向天空，无动目标出现；监控摄像头调取的视频段中持续有动目标出现；监控摄像头调取的视频中持续很久无动目标出现；三种不同的情况会导致视频分析算法对摄像头处理时长出现差异；
结合以上两个因素判断监控摄像头安装位置是否合理，当因素一计算得到的比值低于50％，则监控摄像头安装位置不合理；当计算得到的比值高于50％时，若因素二出现情况一或情况三，则监控摄像头安装不合理，若因素二出现情况二，则监控摄像头安装合理。
6.根据权利要求1所述的城市级监控视频质量评估方法，其特征在于，所述对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果，包括：
根据单个摄像头评价分数进行加权平均，得到质量评估任务中监控视频整体性能指标的综合评分；
根据其余区域的监控视频整体性能指标的综合评分，按照预设的区划权重进行加权求和再平均，得到城市级监控视频整体性能指标的综合评分，即为城市级监控视频质量评估结果。
7.一种城市级监控视频质量评估系统，其特征在于，包括：
客户端：用于获取质量评估任务；
中心管理模块：用于根据质量评估任务和评估处理时间进行任务调度，得到任务调度结果；
流媒体转发模块：用于根据任务调度结果和任务重要因子进行任务分配，得到任务分配结果；
视频分析与图像处理模块：用于基于任务分配结果，对各个监控摄像头的性能进行评估，得到单个监控摄像头的单个监控摄像头的质量评估检测结果；
系统质量评估模块：用于基于单个监控摄像头的质量评估检测结果和其他区域监控视频的评分，对质量评估任务中监控视频进行整体评估，得到城市级监控视频质量评估结果。
8.根据权利要求7所述的城市级监控视频质量评估系统，其特征在于，所述视频分析与图像处理模块包括：
视频质量检测单元：用于调取监控摄像头指定时间内的监控视频，采用质量评估算法对常见视频监控故障问题进行检测，得到监控故障评价分数；根据预先设定的监控故障评价分数的权重，对监控故障评价分数进行加权求和，得到监控摄像头的评价分数；
有效监控区域检测单元：用于根据监控视频的监控场景判断监控摄像头安装位置的合理程度，得到监控区域评价分数；
目标有效性检测单元：用于根据监控视频进行人车分类检测、人脸检测、车牌检测，判别目标能否被检测以及被检测程度，得到目标有效性检测评价分数；
评价分数合并单元：用于根据预设的权重，对得到的监控故障评价分数、监控区域评价分数和目标有效性检测评价分数进行加权求和，得到单个摄像头评价分数，即为单个监控摄像头的质量评估检测结果。
9.一种计算设备，其特征在于，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行权利要求1～6任一项所述方法的步骤。
10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～6任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210093601.6A CN114584758A (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 一种城市级监控视频质量评估方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210093601.6A CN114584758A (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 一种城市级监控视频质量评估方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114584758A true CN114584758A (zh) | 2022-06-03 |
Family
ID=81768917
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210093601.6A Pending CN114584758A (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 一种城市级监控视频质量评估方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114584758A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116233370A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-06-06 | 安徽哈斯特自动化科技有限公司 | 基于水质监测的智能化视频监控方法 |
| CN118075449A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-24 | 智广海联(天津)大数据技术有限公司 | 一种用于评价相机监控视频质量的方法及装置 |
| CN118509581A (zh) * | 2024-07-22 | 2024-08-16 | 中电桑达电子设备(江苏)有限公司 | 视频监控质量巡检与故障预警方法和系统 |
-
2022
- 2022-01-26 CN CN202210093601.6A patent/CN114584758A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116233370A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-06-06 | 安徽哈斯特自动化科技有限公司 | 基于水质监测的智能化视频监控方法 |
| CN116233370B (zh) * | 2023-04-27 | 2023-07-25 | 安徽哈斯特自动化科技有限公司 | 基于水质监测的智能化视频监控方法 |
| CN118075449A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-24 | 智广海联(天津)大数据技术有限公司 | 一种用于评价相机监控视频质量的方法及装置 |
| CN118509581A (zh) * | 2024-07-22 | 2024-08-16 | 中电桑达电子设备(江苏)有限公司 | 视频监控质量巡检与故障预警方法和系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114584758A (zh) | 一种城市级监控视频质量评估方法及系统 | |
| CN111901573A (zh) | 一种基于边缘计算的细颗粒度实时监管系统 | |
| EP1483909B1 (en) | Systems and methods for digitally re-mastering or otherwise modifying motion pictures or other image sequences data | |
| CN116777713B (zh) | 基于数据分析的智慧园区安全管理方法和系统 | |
| CN107240092B (zh) | 一种图像模糊度检测方法及装置 | |
| CN108062499A (zh) | 一种人脸识别的方法、系统及平台 | |
| US10587844B2 (en) | Image analysis system for analyzing dynamically allocated camera image, integrated control system including same, and operation method therefor | |
| CN106033371A (zh) | 一种视频分析任务的调度方法及系统 | |
| WO2022213565A1 (zh) | 一种人工智能模型预测结果的复审方法及装置 | |
| CN106781167B (zh) | 监测物体运动状态的方法及设备 | |
| CN112800846A (zh) | 高空抛物的监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN106791648B (zh) | 一种监控视频分析方法及装置 | |
| CN111461758B (zh) | 广告投放的效果预估方法、装置及计算机存储介质 | |
| CN116863408B (zh) | 基于监控摄像头ai算法的并行加速和动态调度实现方法 | |
| CN114040094A (zh) | 一种基于云台相机的预置位调节方法和设备 | |
| CN112104730B (zh) | 存储任务的调度方法、装置及电子设备 | |
| CN112348386A (zh) | 一种预警事件处理方法和装置 | |
| CN115373764B (zh) | 一种容器自动加载方法和装置 | |
| CN115909532A (zh) | 一种监控终端巡检的方法、装置、电子设备以及介质 | |
| CN113627388A (zh) | 针对裸土覆盖情况的确定方法及装置 | |
| CN114897766A (zh) | 一种码流异常检测方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| CN112347996A (zh) | 一种场景状态判断方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110956057A (zh) | 一种人群态势分析方法、装置及电子设备 | |
| CN116704448B (zh) | 多摄像头的行人识别方法及识别系统 | |
| CN117750040B (zh) | 智能服务器集群的视频业务均衡方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |