今天咱們要介紹的技術很簡單，請看場景：
你在家裏安裝了幾個攝像頭想監視你家喵星人的一舉一動，然而，就在喵星人準備對你的新包發動攻擊的時候，圖像突然模糊了。畢竟圖像模糊了以後你就沒法截圖回家和喵當面對質了啊。
請問如何才能避免這一情況的發生?
請看下文。
摘要： 隨着現代化建設的加快，從銀行、交通、軍隊等特殊領域到社區、學校、商城等各行業都安裝了攝像頭監控平臺。但隨着監控攝像機數量的不斷增加，也給視頻監控系統維護工作帶來了嚴峻挑戰。視頻質量診斷系統通過捕獲圖像，應用計算機視覺算法，對視頻圖像出現的噪聲、模糊、偏色、信號缺失等常見攝像頭故障做出判斷及告警，對攝像頭產生及時保護的作用。
1. 概述
視頻質量診斷系統是一套智能化視頻故障分析與預警系統，可以對前端傳回的視頻圖像進行質量分析判斷，能對視頻故障做出準確判斷併發出報警信息。視頻診斷系統採用先進的科學的視頻質量診斷技術，應用計算機視覺算法，對視頻圖像出現的模糊、雪花、偏色、噪聲、增益失衡和雲臺失控等常見攝像機故障，做出準確判斷併發出報警信息。該系統還可以檢測異物遮擋和亮度異常等情況，有效地預防因圖像質量問題所帶來的不必要的損失，並及時檢測破壞監控設備的不法行爲。視頻質量診斷技術爲後繼的視頻分析、處理提供了保障。
視頻質量診斷系統作爲視頻分析技術在安防領域的革新，是應用相對普遍的一種產品。在視頻監控設備日益增多的今天，其在監控系統中的應用，必然更加有利於幫助用戶快速掌控前端設備運行情況，輕鬆維護大型的安防系統。
2. 視頻質量診斷系統架構
2.1 監控設備
支持設備：海康威視攝像頭、大華攝像頭等
2.2 監控方式
部署：如下圖Figure 1所示，我們可在不同區域或分公司部署分佈式數據採集服務器，再統一由 Portal 入口瀏覽資源健康的狀況，實現 IT 資源統一的監控管理。採集服務器橫向擴展監控能力滿足企業監控資源的數量限制。
首先通過SNMP發現核心網絡設備及視頻設備連接的網絡交換機，形成基本的網絡主幹結構。然後通過Ping掃描通過網絡設備發現的子網，獲取所有可Ping通的IP地址列表。通過預設好的SDK參數(設備IP、設備端口、用戶名、密碼、上聯設備及接口)獲取對應視頻設備的各種狀態及信息。
Figure 1 監控原理示意圖
捕獲數據：我們通過DCS採集器進行數據採集，我們通過攝像頭的SDK開發包，可以每隔一個時間段就對攝像頭的數據進行採集，通過圖像分析技術，診斷攝像頭可能存在的問題並及時對檢測結果進行反饋，流程圖如下。
Figure 2 取值流程圖
3. 關鍵技術
3.1 顏色異常檢測
由於視頻線路接觸不良、外部干擾或攝像機故障等原因造成的視頻中的畫面偏色現象;主要包括全屏單一偏色或多種顏色混雜的帶狀偏色。
主要方法是將RGB圖像轉變到CIE L*a*b*空間，其中L*表示圖像亮度，a*表示圖像紅/綠分量，b*表示圖像黃/藍分量。通常存在色偏的圖像，在a*和b*分量上的均值會偏離原點很遠，方差也會偏小;通過計算圖像在a*和b*分量上的均值和方差，就可評估圖像是否存在色偏。如下圖Figure 3所示，爲圖像的檢測結果。
Figure 3 色偏效果圖
3.2 亮度異常檢測
視頻中由於攝像機故障、增益控制紊亂、照明條件異常或人爲惡意遮擋等各種原因引起的畫面過亮、過暗等故障。
亮度檢測與色偏檢測相似，計算圖片在灰度圖上的均值和方差，當存在亮度異常時，均值會偏離均值點，方差也會偏小;通過計算灰度圖的均值和方差，就可評估圖像是否存在過曝光或曝光不足。
Figure 4 亮度檢測
3.3 噪聲檢測
視頻圖像中由於高斯噪聲等引起的圖像佈滿雜亂的色點，從而影響視頻的監控。視頻圖像中一陣陣雜亂的飛點狀干擾導致的雪花等故障。
我們定義4個方向的卷積模板，用圖像先和四個模板做卷積，用四個卷積絕對值最小值Min來檢測噪聲點。求灰度圖gray與其中值濾波圖median。噪聲點佔整幅圖像的比重較高說明噪聲已經影響了圖像的整體質量，此時我們認爲該攝像頭已經存在故障。
Figure 5 噪聲檢測
3.4 畫面清晰度檢測
視頻中由於虛焦、聚焦錯誤、鏡頭損壞引起的圖像模糊故障。該功能對實時視頻的畫面清晰程度做出評價，從而及時發現這種“圖像驟變”的故障。
衡量畫面模糊的主要方法就是梯度的統計特徵，通常梯度值越高，畫面的邊緣信息越豐富，圖像越清晰。需要注意的是梯度信息與每一個視頻本身的特點有關係，如果畫面中本身的紋理就很少，即使不失焦，梯度統計信息也會很少，對監控設備失焦檢測需要人工參與的標定過程，由人告訴計算機某個設備正常情況下的紋理信息是怎樣的。
能量梯度函數更適合實時評價圖像清晰度，該函數定義如下：
Figure 6 圖像模糊
4. OneAPM SI
OneAPM Si 是 OneAPM(藍海訊通)自主研發的跨平臺、支持多種中間件的 IT 綜合運維平臺， 可以實現對服務器、網絡設備、中間件、數據庫、存儲、虛擬化以及大數據平臺等上千種產品的數十萬關鍵指標進行深入監控並進行集中統一的可視化管理，能夠有效預防問題的產生及快速幫助用戶定位故障，降低運維成本。同時採用豐富的多維度報表爲用戶決策提供數據支撐。
在攝像頭監控上，我們有很好的模型平臺支持和相應的插件來分析，這樣在以後的升級中可以很好的滿足很多用戶的需求，可擴展性很高。首先，在攝像頭髮現上我們提供便捷的方向方式，目前在攝像頭監控上，我們平臺可以提供很方便的發現方式和信息採集方式，能提供可用性分析、性能分析和基本的配置信息顯示(如Figure 9，Figure 10，Figure 11)。
Figure 9 攝像頭髮現_1
Figure 10 攝像頭髮現_2
Figure 11 攝像頭配置信息
另外，OneAPM Si 支持全網自動自動掃描，實時動態展現核心、接入、匯聚之間的邏輯關係，鏈路負載過高和設備健康度出現問題後，能通過不同顏色進行告知，我們可以通過攝像頭網絡拓撲和信息一覽表能夠直觀的看到攝像頭的網絡部署和具體信息(如Figure 12，Figure 13)。
Figure 12 攝像頭網絡拓撲
Figure 13 拓撲設備一覽
而且，在對於每個攝像頭的數據分析中，我們主要對圖像的清晰度、噪聲、亮度和偏色進行檢測，由於每一個攝像頭所監控的環境不穩定性，我們採用無監督圖像算法進行分析，能取得不錯的效果(如Figure 14)。
我們通過其他配置信息能夠獲得攝像頭監控保存的位置並可以人工查看圖像信息進行二次鑑定，在攝像頭圖像質量監控中，有很多特殊情況可能並非攝像頭本身出了故障而發生告警，這中情況很少見，通過二次鑑定可以更準確的發現攝像頭的問題所在。我們通過每隔一段時間採集數據分析攝像頭常出現的問題，降低維護成本，減少維護壓力(如Figure 15)。
Figure 14 攝像頭指標狀態
Figure 15 攝像頭通道列表
最後，就是我們的告警機制，當攝像頭出現的故障已經達到告警要求，我們就會對其分配的維護人員進行通知，OneAPM SI支持郵件、短信和微信企業號3種類型的告警方式，其中短信小到短信貓大到短信網關都能夠支持，而且如果維護人員在一定時間內沒有處理掉這些告警的話還會進行告警升級，主動推送給上層管理人員進行解決(如Figure 16)。
Figure 16 告警發送
OneAPM Si 是 OneAPM(藍海訊通)自主研發的跨平臺、支持多種中間件的 IT 綜合運維平臺。可以實現對服務器、網絡設備、中間件、數據庫、存儲、虛擬化以及大數據平臺等上千種產品的數十萬關鍵指標進行深入監控並進行集中統一的可視化管理，能夠有效預防問題的產生及快速幫助用戶定位故障，降低運維成本。想閱讀更多技術文章，請訪問 OneAPM 官方技術博客。
來源：http://blog.oneapm.com/apm-tech/807.html