[发明专利]一种摄像机故障的检测方法有效
申请号: | 201410718592.0 | 申请日: | 2014-12-01 |
公开(公告)号: | CN104378629A | 公开(公告)日: | 2015-02-25 |
发明(设计)人: | 曹江中;茅庆江;李燕强 | 申请(专利权)人: | 广州市浩云安防科技股份有限公司 |
主分类号: | H04N17/00 | 分类号: | H04N17/00 |
代理公司: | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人: | 胡吉科 |
地址: | 511400 广东省广州市番*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 摄像机 故障 检测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及安防领域,尤其涉及摄像机故障检测方法。
背景技术
随着监控系统网络的发展,视频监控系统在向着规模化的方向发展,对监控系统的维护以及保证监控视频质量的难度也逐渐加大。摄像机故障最直接的表现是视频画面质量下降,出现偏亮、偏暗的情况。在一些特定场合,对监控视频的质量要求比较高,比如在大众活动场所、交通路口、军事基地、港口和机场等敏感区域,需要实时保证摄像机的正常运行。如果监控摄像机出现异常或遭遇故障导致视频质量下降然而又没有得到及时诊断和解决,有可能会导致重大的损失。对于大型监控系统,若采用人工排查故障,不仅效率低下,且易受到人类本身特性的制约。因此,设计一种摄像机故障自动检测方法是非常必要的。
当前监控产品中,采用图像处理的方法分析视频图像质量是常用的摄像机故障检测方式。这种方法从视频画面分析图像是否异常以判断设备是否异常。然而影响视频画面质量的因素有环境因素、设备故障和人为因素等多种因素。采用视频图像分析的方式并不能判断画面异常是由环境因素引起的,还是设备故障或人为因素导致的,而且大部分异常报警是因为环境因素产生的误报。环境照度对摄像机视频画面影响的直接结果是偏亮或偏暗。当环境照度过大时,摄像机容易过曝,视频画面就会偏亮;当环境照度过小时,其照度值小于摄像机的最低照度,视频画面偏暗。环境照度过亮或过暗时,采用图像算法检测出来的摄像机故障结果往往受到影响,此时通过摄像机视频画面诊断出来的设备异常结果是很不可靠的。因此,很有必要发明一种更有效的方式来检测摄像机故障。
发明内容
本发明的目的是减少环境因素引起摄像机故障检测的误报,增加摄像机故障检测方法的可靠性。
本发明的技术方案是一种摄像机故障的检测方法。该新方法首先利用图像处理算法对视频画面质量进行分析获得偏亮和偏暗程度的诊断值,然后利用照度计来获取环境照度并建立环境照度的回归模型,最后利用照度的回归模型校正视频画面的偏亮和偏暗程度诊断结果,并根据校正后的偏亮和偏暗程度诊断结果判断摄像机是否存在故障。该方法包括以下几个步骤:
(1)使用图像处理方法诊断摄像机视频画面的偏亮和偏暗程度
首先,获取摄像机视频流中的连续32帧图像,计算这32帧图像的平均图像;
其次,计算平均图像的亮度图,并计算出亮度图的平均亮度Lavg,计算出亮度图的标准差Lσ;
最后,分别计算偏亮、偏暗的程度;
偏亮程度的计算方法如下:
其中,α∈[0,1],如果Ll<0,则Ll=0;
式中,Ll是指偏亮程度,Lavg是指亮度图的平均亮度,Lσ是指亮度图的标准差。Ll越大,偏亮程度越高。如果亮度图的方差较大时,则图像中有些区域的亮度是比较低的,在一定程度上会降低偏亮程度。
偏暗程度的计算方法如下:
其中,β∈[0,1],如果Ld<0,则Ld=0;
式中,Ld是指偏暗程度,Lavg是指亮度图的平均亮度,Lσ是指亮度图的标准差。Ld=0。Ld越大,偏暗程度越高。如果亮度图的方差较大时,则图像中有些区域的亮度是比较高的,在一定程度上会降低偏暗程度。
(2)使用照度计获取摄像机所在环境的照度值并建立照度回归模型
对于偏亮和偏暗的异常诊断值,环境照度上的偏高或偏低会影响到摄像机画面的偏亮和偏暗的诊断值。摄像机的最低照度和过曝照度就是界定环境照度上的偏高和偏低的一个阈值。当环境照度小于摄像机的最低照度或者大于摄像机的过曝照度时,如果摄像头本身正常的,环境照度对画面偏亮或偏暗影响的严重程度逐渐增大。画面异常的严重程度代表摄像机发生故障的概率,严重程度越高,故障概率越大。结合本发明的目的,如果画面出现异常,此时真正是摄像机发生故障的概率会随着环境照度的偏低或偏高逐渐减少,而且是从1减少到0。Logistic回归模型就可以满足这种关系,且摄像机发生故障是0、1二分类资料。本发明利用摄像机的最低照度建立摄像机故障的低照度Logistic回归模型;利用摄像机的过曝照度建立摄像机故障的高照度Logistic回归模型;照度正常且画面异常时摄像机故障的概率为1。
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