什么是有源視頻質量診斷技術？

類別：公司動態日期：2022-09-16 11:57:36

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當遇到上述或其它復雜場景時，采用無源診斷技術的視頻運維產品，將大概率產生誤報，面對這種情況，采用有源診斷技術的弘度科技系列視頻運維產品，將會是最佳解決方案。

什么是有源診斷技術？

如上圖，假設3個攝像機用戶都認為視頻存在視頻遮擋的情況，診斷系統需要在每次診斷結果都給出趨近用戶期望的結果，我們來看下無源診斷和有源診斷解題思路區別：

無源診斷：一般采用的是一個全局遮擋模型，那么很有可能出現算法模型只能滿足大部分攝像頭的場景診斷結果。而根據少量漏報的攝像頭進行算法調整模型，又可能會帶來整體誤報率的提升。

有源診斷：允許針對單個攝像機設置分析模型，實現“千機千面”，降低因為攝像機工作環境不同，用戶的主觀判斷差異，所致的誤報、漏報。

支持有源視頻診斷技術的產品，通過收集用戶對每路視頻診斷結果的感知行為，結合視頻圖像分析的數據，根據算法調優知識圖譜對每路視頻創建獨立的深度學習AI 分析模型，為視頻質量診斷應用提供了全新的解題思路。

有源視頻質量診斷技術是指基于用戶視頻質量期望作為建模訓練參照目標，采用高效的視頻解碼與先進的圖像分析算法、處理算法、以及AI 深度學習算法對視頻圖像中存在的質量問題進行實時的智能分析、判斷和告警。有源診斷技術和傳統的無源診斷設計思路存在以下差異：

1. 加入自主學習的理念，將數據采標及處理、模型評估調優、新模型部署以及數據輸入運算等過程實現自動化和可視化。交付過程中即可根據不同場景和用戶判斷標準形成個體項目最優分析模型庫。主動規避標準算法模型庫無法滿足不同項目之間的場景差異、管理要求差異等問題。

2. 無源診斷對于單路視頻個體在進行AI分析時采用的是標準算法模型庫和統一的判定標準。每個攝像頭的業務場景和用戶主觀標準必然存在差異，而有源診斷支持對每路視頻個體定義獨立的深度學習對象，形成該攝像頭獨立的最優分析模型。

視頻診斷技術的發展現狀與機遇

// 視頻診斷技術的發展現狀

視頻診斷系統中最核心的技術就是視覺分析算法，而專門應用于運維場景的算法是沒有受到太多的關注，技術發展落后于大家熟知的人臉識別、目標識別等應用算法。2006年，“AI 教父”、圖靈獎獲得者Hinton提出“深度學習“神經網絡，使得人工智能性能獲得突破性進展。2013年開始，深度學習算法在視覺識別上取得成功，識別率超過了95%。

2015年開始，中國出臺各項鼓勵政策，并且把人工智能技術研發寫入”十三五“規劃中。”智慧城市“、”互聯網+“等政策支持，助推了視覺分析算法在國內快速發展。根據2018年的統計，超過50%份額集中在安防行業。其中超過90%的資本主要投入到研究視頻人臉識別、結構化分析、目標識別等算法的應用中。

業內關于視頻診斷相關算法的研究投入非常小，只有少量企業通過借助2013年深度學習技術的突破，推出了視頻質量診斷相關的產品。該時期產品支持的質量診斷功能較少，用戶對于實際交付的準確率要求并不高。近幾年，業內視頻診斷產品，在算法層面應該是沒有突破性發展的，哪怕是最優秀的選手，識別率最高只能達到90%~95%。這個準確率對于小規模應用，勉強可以接受，但是一旦設備數量超過萬路的項目，誤報數量也是非常驚人的，需要投入大量人力進行復核過程，無法實現自動化、智能化運維。

// 視頻診斷技術的發展機遇

近年來，隨著平安城市、智慧城市以及雪亮工程等視頻監控建設項目的不斷推進，視頻監控系統的體量也越來越大，涉及的行業越來越廣泛。相關機構數據顯示：2020年我國安防行業總產值達到7950億元，其中視頻監控約占55%，也就是約4372億元。到2022年中國視頻監控攝像頭部署量達到了27.6億臺。從視頻監控系統應用的細分領域來看，視頻監控的下游領域主要分布在政府公共服務領域以及城市管理領域，占比超過40%。

目前，我國已建成的視頻監控系統的前端設備多為模擬攝像機，隨著高清攝像機成本的下降和大規模的普及，監控系統將會大規模升級至高清系統，從模擬監控快速向網絡化轉型。我國的視頻監控規模如此之大，但智能化整體水平不高，視頻監控建設的智能化應用多用于設備前端、相關的圖像智能化等方面，而對于系統運維方面的智能化投入較少。但運維很大程度上影響著視頻監控系統的應用情況，以華南某省視頻監控建設為例：

視頻監控市場的快速發展對視頻運維來說既是機遇也是挑戰。未來視頻運維的發展趨勢有以下三點：

（上下滑動查看詳情）

1. 更加全面深入的視頻診斷技術

視頻監控系統建設具有兩個最核心的目的，一是提供實時圖像的集中查看，二是提供錄像保存功能為事件溯源提供證據。如果視頻監控系統在實際運行過程中實時視頻正常，但錄像出現問題，對于用戶來說系統建設后的成效是大打折扣的，錄像質量風險才是迫切需要警惕的。近年來，從公安、金融等行業用戶對視頻監控系統的運維考核要求中可以看出，用戶已經逐漸從關注設備的在線率和完好率逐漸提升對于錄像的運維考核要求。目前大部分視頻運維工具的主要功能還是圍繞設備狀態監控和實時視頻診斷，而對于錄像診斷的相關研究還是不夠深入重視的。對比實時視頻診斷業務，錄像全方位診斷面對的數據量成倍增長，需要更高效率的算法和更復雜的業務分析能力。

2. 故障精準定位，輔助運維

現階段的視頻運維工具主要是發現單個視頻設備的故障，但無法精準地定位故障原因及業務影響分析，例如某個視頻點位無錄像，可能原因有硬盤故障、無硬盤、未配置錄像計劃、設備關機以及網絡中斷等。近年來，各種網絡檢測和物聯網設備監測都已上線為智慧城市保駕護航，雖然可以實時監測前端設備的工作狀態，使運維更加便捷，但遠遠達不到故障精準定位的嚴格要求。未來通過AI 和大數據技術的快速融合，通過全局搜索、關聯分析、機器學習以及數據建模等，視頻運維的故障精準定位應可自動分析各種故障因素進行排查并最終確定故障原因且可自動給出維護的指導意見來輔助運維，視頻運維工具終將成為易用工具。

3. 小型、輕量化的視頻運維工具的需求

現階段，專業的視頻運維工具或平臺主要應用在公安、司法以及金融等視頻規模較大的行業，而對于一些中小規模的視頻監控場景應用卻比較少，究其原因是對視頻運維的重視程度不夠。但隨著2021年《中華人民共和國民法典》的政策出臺，像以往難以確權的場景，如高空拋物傷害、公共場所傷害都有詳細解讀，它們的共同點就是管理方或組織方要是能舉證說明自己盡到了安全保障義務，以保障當事人的安全，這樣是可以免除或減輕侵權責任的。而完整關鍵的視頻和錄像或將成為最好、最直接的舉證工具，所以小型、輕量化的視頻運維工具市場未來可期，這是監控規模擴大后及政策法規完善后的必然。

弘度科技帶來的技術革新

廣州弘度信息科技有限公司作為專業視頻診斷服務提供商，通過多年在大型平安城市、雪亮工程、智慧社區、平安校園等項目中持續積累，專注于新一代視頻運維整體解決方案的持續創新。

弘度科技系列產品采用的有源視頻質量診斷技術是以優秀的深度學習算法為基礎，通過加載全新自主研發的有源主動學習技術框架重新設計與定義視頻圖像質量評估系統，與同類產品相比可大大提升產品的準確性和適應能力。

1. 高適配性

多維數據融合，適配各類運行環境，覆蓋多種應用場景。具備優秀的第三方平臺級接入能力，采用全新自主研發的高性能視頻運維技術框架，支持市面上絕大多數的視頻品牌接入，可直接統一管理已有的前端設備，減少項目落地難度。

2. 功能多樣

領先的AI技術，穩定的平臺運營，提供大規模、高并發的服務支持。其所應用的視頻診斷技術可對超過20種視頻質量指標進行檢測，包括取流狀態、視頻丟失、視頻干擾（條紋、噪聲、劇變干擾）、視頻遮擋（異物、樹葉遮擋）、亮度異常（過亮、過暗）、圖像偏色、視頻模糊、視頻卡頓、視頻凍結、視頻抖動、場景變更、OSD異常、時間差檢測、分辨率檢測、碼流檢測、視頻時延檢測等。