【摘 要】
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如今安防变得越来越重要,教室、校园、商场、银行、马路等,随处可见监控设备的身影,监控图像每一帧都包含重要的信息。然而传统的监控质量评价方法基于图像处理,通过对图像地特征提取,存在检测率低,误判漏判的问题。而深度神经网络模型需要大规模视频数据、同时网络训练学习所需服务器硬件成本很高、非常耗时。此外,缺乏神经网络在视频采集现场质量诊断的实时应用推理支持。针对上述亟待解决的问题,为此本文使用无参考质量评
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如今安防变得越来越重要,教室、校园、商场、银行、马路等,随处可见监控设备的身影,监控图像每一帧都包含重要的信息。然而传统的监控质量评价方法基于图像处理,通过对图像地特征提取,存在检测率低,误判漏判的问题。而深度神经网络模型需要大规模视频数据、同时网络训练学习所需服务器硬件成本很高、非常耗时。此外,缺乏神经网络在视频采集现场质量诊断的实时应用推理支持。针对上述亟待解决的问题,为此本文使用无参考质量评价方法,建立一个小型的监控视频故障数据集,基于迁移学习进行监控故障的判别,主要的研究内容取得的成果如下:（1）针对目前监控中普遍存在的黑屏、条纹、雪花、遮挡、模糊等6类典型故障类型,提出了基于迁移学习的监控视频质量检测方法。建立监控故障数据集,通过裁剪、旋转等方法扩充数据集,然后对所获得的4000张图片一一标定,并将其转化成网络检测需要的格式,通过网络对图像的检测判定是否存在质量问题。（2）通过对现阶段经典的目标检测网络比较,最终选用YOLOv5目标检测网络。采用迁移学习方式减少模型对大量数据的要求,针对其中遮挡、图像模糊等故障类型优化网络结构,通过在C3模块中加入注意力机制CBAM,使模型加强对目标信息的关注,及优化网络参数,明显提升了网络模型的检测准确度。（3）基于迁移学习的YOLOv5网络模型,为了提升模型的鲁棒性,将原有的空间金字塔池化替换为更为复杂的SPPFCSPC,增强图像局部特征与全局特征的融合,提升特征图的表达能力。并将Neck模块中的卷积操作全部更换成GSconv,减轻模型的复杂度。（4）最后,为了使模型有较好的实际应用能力,将训练好的模型部署到NVIDIA Jetson Nano嵌入式平台上,通过外界摄像头读取信息,然后利用Tensor RT加速网络模型的推断能力并使用FP16测试。最终的测试帧率为13FPS,且精度损失较少。本文通过对监控视频故障检测的研究,针对数据集有限的问题提出基于迁移学习的监控视频故障判别方法,并基于YOLOv5网络模型进行改进,相较于基础网络平均检测精度从91.4%提升到95.3%,实验结果表明本文研究的新模型具有更好的检测能力,为视频故障诊断提供新的技术支撑。
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