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        鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫探討

        2017-08-27 09:08:46王雁
        中國鐵路 2017年5期
        關(guān)鍵詞:庫中診斷系統(tǒng)故障診斷

        王雁

        (通號通信信息集團有限公司,北京 100070)

        鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫探討

        王雁

        (通號通信信息集團有限公司,北京 100070)

        對鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫的建立和分類進(jìn)行闡述,給出不同廠家視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)診斷效果的評估依據(jù),有助于獲得更適用于鐵路領(lǐng)域的視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)。同時,其應(yīng)用也可配合進(jìn)行診斷算法優(yōu)化,提升診斷準(zhǔn)確度,更好地進(jìn)行故障定位,提高故障處理效率,保障綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)正常運行。

        鐵路;視頻圖像;故障庫;質(zhì)量診斷;效果評估

        0 引言

        視頻圖像質(zhì)量診斷大致經(jīng)歷了3個發(fā)展階段:第一階段為人工檢測階段,這種方式耗費人力物力,增加了運維的時間及成本,同時還會受到人為主觀因素影響,檢測結(jié)果不夠準(zhǔn)確。第二階段通過圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)進(jìn)行檢測,檢測方式多為人工手動發(fā)起,這種方式也會受一定的主觀因素影響,會出現(xiàn)漏檢情況。第三階段是在第二階段的基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化、整合,可以根據(jù)用戶需求對指定的攝像機進(jìn)行自動巡檢,時間可以精確到秒級,同時將檢測結(jié)果中存在圖像質(zhì)量問題的情況,以提示或告警的形式輸出。這種方式支持任何時間段的自動檢測,不會出現(xiàn)漏檢的情況。同時,對圖像質(zhì)量問題的檢測不受主觀因素影響。

        綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)是鐵路安全防范系統(tǒng)的重要組成部分,通過綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以對車站、廣場、鐵路沿線等各個區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)問題并及時處理。隨著鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展,其作為公共安全守護(hù)、相關(guān)鐵路業(yè)務(wù)工作支撐的作用越來越大[1]。

        視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)對綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運維起到了關(guān)鍵作用,各廠家也開發(fā)了相應(yīng)的視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng),但這些系統(tǒng)的檢測效果有待評估,其在鐵路領(lǐng)域的運用效果等,可通過視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫(簡稱故障庫)進(jìn)行評估。

        1 鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫

        自2012年起,開始收集鐵路領(lǐng)域存在質(zhì)量故障的視頻及圖像,建立鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫。截至目前,故障庫中積累的視頻及圖像均達(dá)到了萬級,對這些故障視頻及圖像進(jìn)行有效管理,才能更好地將其運用到視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)效果評估工作,并且在系統(tǒng)算法優(yōu)化過程中發(fā)揮更大作用。因此,對故障庫中的視頻及圖像制定了命名及分類辦法,按照13種故障診斷類型進(jìn)行分類。根據(jù)不同的故障診斷類型,對應(yīng)的診斷結(jié)果為有、無或不同的嚴(yán)重程度,并對各種故障診斷類型的視頻及圖像進(jìn)行等級劃分。部分故障診斷類型及等級劃分見表1。

        表1 部分故障診斷類型及等級劃分

        由表1可知,網(wǎng)絡(luò)狀況、視頻丟失等故障診斷類型的故障結(jié)果只有正常和異常2種;對比度異常、視頻遮擋等故障診斷類型,可以根據(jù)嚴(yán)重程度按照5個等級進(jìn)行劃分。視頻遮擋不同等級的故障圖像見圖1,視頻丟失不同等級的故障圖像見圖2。

        另外,對故障庫中的視頻及圖像進(jìn)行等級劃分,有助于對故障進(jìn)行定位。例如,對噪聲條紋干擾和畫面雪花故障類型的等級劃分,將有利于綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)運維工作的開展。噪聲條紋干擾和畫面雪花的故障圖像見圖3。

        圖1 視頻遮擋不同等級的故障圖像

        圖2 視頻丟失不同等級的故障圖像

        圖3 噪聲條紋干擾和畫面雪花的故障圖像

        噪聲條紋干擾和畫面雪花的類型有多種,根據(jù)其類型可以初步判斷出干擾源。具體情況如下:

        (1)工頻干擾:圖像出現(xiàn)雪花噪點、網(wǎng)紋或很寬暗橫帶持續(xù)不斷滾動;

        (2)空間電磁波干擾:圖像出現(xiàn)較密的斜形網(wǎng)紋,嚴(yán)重時會淹沒圖像;

        (3)低頻干擾(20~200 Hz低頻噪聲干擾):圖像出現(xiàn)靜止水平條紋;

        (4)高頻干擾(高頻噪聲干擾):圖像出現(xiàn)雪花點或高亮點;

        (5)反射干擾:圖像出現(xiàn)重影。

        由此可知,每種故障診斷類型的等級劃分方式不盡相同,但劃分原則都是能夠清晰地區(qū)分不同的嚴(yán)重程度,有助于視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)的效果評估及故障定位。

        2 圖像質(zhì)量診斷效果評估方法

        鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)是一套智能化視頻故障分析與預(yù)警系統(tǒng),其效果評估架構(gòu)見圖4。

        由圖4可知,故障庫中的視頻及圖像作為待評估視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)的輸入源,視頻質(zhì)量診斷系統(tǒng)中的接口服務(wù)同步故障庫中的視頻資源,獲取一定時長的實時碼流,進(jìn)行解碼分析,視頻圖像診斷算法服務(wù)對視頻碼流進(jìn)行智能分析、判斷和預(yù)警,將診斷結(jié)果在數(shù)據(jù)庫中記錄并輸出。將診斷結(jié)果與輸入的故障視頻及圖像進(jìn)行比對,得到系統(tǒng)診斷效果。

        圖4 視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)效果評估架構(gòu)

        3 作用及意義

        視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)從最初只能診斷是否可以正常輸出視頻流,到現(xiàn)在可以診斷視頻丟失、清晰度異常、偏色、對比度異常、亮度異常[2]等視頻質(zhì)量故障,支持的診斷算法數(shù)量在不斷增加。目前,鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫中已包含網(wǎng)絡(luò)狀況、視頻丟失、視頻凍結(jié)、畫面過暗、畫面過亮、畫面對比度異常、畫面偏色、畫面抖動、畫面清晰度異常、畫面雪花、視頻遮擋、場景變更、噪聲條紋干擾共13類故障,每種類型又包含不同嚴(yán)重程度的等級劃分。包含這13類中任一故障診斷類型的視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng),都可以按照以上的評估方法進(jìn)行效果評估。

        同時,通過故障庫中的視頻及圖像配合診斷算法優(yōu)化,可不斷提升系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確度,優(yōu)化系統(tǒng)功能。

        建立鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫,并采用科學(xué)的方法進(jìn)行分類管理,可加強對不同故障診斷類型特點的把控,對鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)的診斷效果進(jìn)行更準(zhǔn)確的評估;同時,也有利于故障原因的定位,對鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷領(lǐng)域有著較為深遠(yuǎn)的意義。

        4 結(jié)束語

        闡述了鐵路視頻圖像質(zhì)量診斷故障庫的建立與分類,及其在視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)效果評估中的應(yīng)用。采用科學(xué)的方法對故障庫中的視頻及圖像進(jìn)行分類與等級劃分;將其中的視頻及圖像作為輸入源,可對各廠家的視頻圖像質(zhì)量診斷系統(tǒng)進(jìn)行診斷效果評估,有助于獲得診斷效果更佳的系統(tǒng)。目前,故障庫還在不斷擴容,在視頻及圖像的管理、分類等方面還有待進(jìn)一步完善和探討。

        [1]安國成,李明.鐵路綜合視頻晝夜監(jiān)控與設(shè)備維護(hù)研究[J].中國鐵路,2016(11):60-62.

        [2]沈志忠,安國成,張濤.視頻丟失快速檢測算法研究[J].中國鐵路,2017(1):82-85.

        責(zé)任編輯盧敏

        Discussion on Failure Database of Rail Video Image Quality Diagnosis

        Wang Yan
        (CRSC Communication & Information Group Company Ltd,Beijing 100070,China)

        This paper describes the establishment and classification of failure database of rail video image quality, and gives the evaluation basis for the diagnosis effect of video image quality diagnosis systems of diferent manufacturers, which can help obtaining the video image quality diagnosis system that is more suitable in railway sector. At the same time, its application can also be used to optimize the diagnostic algorithm, improve the diagnostic accuracy, locate the failure spot more accurately, and to enhance failure handling efficiency, ensuring the normal operation of integrated video surveillance system.

        railway;video image;failure database;quality diagnosis;efect evaluation

        U298

        A

        1001-683X(2017)05-0082-04

        10.19549/j.issn.1001-683x.2017.05.082

        2017-03-11

        王雁(1983—),女,工程師。

        E-mail:wangy@crscic.com

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