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                                              安防工程視頻監控圖像質量如何評價?

                                              類別:公司動態 日期:2022-03-23 11:39:05
                                              我要分享

                                              安防工程視頻監控圖像質量如何評價?

                                              用戶問:主觀評價好,還是客觀評價好?

                                              l  “是否能根據不同白天和晚上,定義不同評價規則——福州某用戶對視頻監控的圖像要求”

                                              l  “根據不同的視頻質量項目(抖動、丟失、遮擋、亮度、偏色、噪聲、條紋、凍結等)建立評價標準——青島某用戶智能運維系統的圖像質量要求”

                                              l  “大型整合項目整合了治安、交通、園區、內保等各類場景的視頻資源,不能一刀切評估,需要根據攝像頭場景和功能來建立評價規則——廣州某用戶的視頻圖像質量診斷要求”


                                              小度說:主觀和客觀結合,根據攝像機使用場景定義評價規則。

                                              目前對圖像的評價主要是通過客觀的定量評價和主觀的定性評價進行的,前者憑借人的主觀感知來評價圖像的質量;后者依據數據模型給出量化指標,模擬人類視覺系統感知機制衡量圖像質量。

                                              那我們在安防工程中使用哪種評價方法會更好呢?

                                              安防工程視頻監控圖像質量如何評價?(圖1)

                                              主觀評價:

                                              觀察者的主觀評價最常用,也是最直接的圖像質量評價方法,通??煞譃榻^對評價和相對評價兩種。絕對評價是由觀察者根據事先規定的評級尺度或自己的經驗對圖像做出判斷和評價。必要時,可提供一組標準圖像作為參照系,幫助觀察者對圖像質量做出合適的評價。為了保證圖像質量主觀評價的客觀性和準確性,可用一定數量觀察者的質量分數平均值作為最終主觀評價結果。


                                              目前國際上已有成熟的主觀評價技術和國際標準,例如《ITU-T Rec.P.910》、《ITU-R BT.500-11》。主觀質量評分法(Mean Opinion Score:MOS)是質量最具代表性的主觀評價方法。

                                              圖像質量主觀評價應符合采用五級損傷制評定的4級以上(含4級),五級損傷制評分分級按下表要求。通過認為攝像機在正常工作下,圖像質量應不低于5級。要求在低照度使用時,圖像質量應達可用圖像(能夠辨認畫面物體輪廓、人的臉部特征和車牌號)。

                                              安防工程視頻監控圖像質量如何評價?(圖2)

                                              主觀評價體系評級分類  

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                                               某客戶視頻圖像質量主觀評價

                                              在實際的應用中,主觀評估費時費力,且容易受觀看距離、顯示設備、照明條件、觀測者的經驗、心理、視覺能力、情緒等諸多因素影響。每個人對同一個圖像質量的評價可能會存在較大差異。


                                              客觀評價:

                                              客觀評價方法是根據人眼的主觀視覺系統建立數學模型,并通過具體的公式計算圖像的質量,是計算機根據算法計算出視頻/圖像的質量指標。雖然客觀評價方法是讓計算機盡量從人的主觀視角出發來預測特定視頻的評分,但不同客觀評價指標與主觀感受的符合程度差距較大。


                                              以下是針對于image super-resolution 8種方法衡量圖片super-resolution之后的質量的對比。

                                              安防工程視頻監控圖像質量如何評價?(圖4)

                                              圖像質量客觀評價方法的一般有:全、半參考方法(全參考(Full Reference-IQA, FR-IQA)、半參考(Reduced Reference-IQA,RR-IQA)和無參考(又叫盲圖像質量,No Reference-IQA, NR-IQA),基于機器學習的圖像質量評價(SVM+SVR模型、GGD)、概率模型、神經網絡等。視頻圖像的客觀評價在算法定義、數據收集、模型訓練、準確率評估幾個方面都存在更高的門檻。

                                              安防工程視頻監控圖像質量如何評價?(圖5)

                                              弘度科技基于AI有源視頻質量診斷技術

                                              弘度科技以優秀的底層算法為基礎,通過加載全新自主研發具有深度學習能力的技術框架對視頻質量診斷系統進行研發和優化,產品可通過動態調整模型參數,建立大量的分析模型適應不同場景需求,大大提升產品的準確性和適應能力。

                                              一個小路數的視頻監控系統,監看人員可通過畫面輪詢進行主觀評價所有視頻畫面的質量,但對于一個上百路甚至成千上萬如平安城市項目的視頻監控系統,客觀評價既耗時又存在不確定因素,大多數視頻畫面質量不能在有效的在短時間全面掌握,如視頻畫面顯示是否正常、是否有高質量錄像、校時是否準確、設備是否在線、錄像能否在事后回放時提供高質的現場畫面等用戶關心的問題。

                                              針對此類問題,弘度科技研發出【有源視頻質量診斷技術】和【多維錄像診斷技術】,可實現監控系統全面的健康監測,幫助用戶封堵風險,降本增效。

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                                              某客戶視頻圖像質量客觀評價

                                              弘度科技智能運維平臺、視頻衛士等產品已在全國各地的平安城市、雪亮工程、監管場所以及銀行、交通、教育、醫院等場景的視頻監控系統中應用。截至目前,已有近百萬路的監控設備通過弘度科技產品實現智能診斷和智慧化的運維管理服務。


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