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【摘要】随着我国经济的不断发展，人民生活水平在不断提高，对于安全问题越来越关注。由于视频监控系统缺乏有效的监控管理手段，导致事故频发，制约着我国经济与社会的发展，和人民生活水平进一步提高。因此，全面实施视频监控体系也提高了安全系数。本文以典型的监控系统为基础，结合视频诊断技术的实际情况，提出了新一种视频异常诊断系统的模型，分析分布式系统模型在监控中遇到的问题和解决的问题。
【关键词】视频异常诊断技术；视频监控；应用
【中图分类号】TN91 【文献标识码】A 【文章編号】1672-5158（2013）01—0134-01
1 前言
随着平安城市的不断推进，视频监控项目更多的走进人们的视野中。无数的摄像头监控着我们的生活，遍布在城市的每个角落，不间断录像和监视，这些视频监控系统也为城市的治安作出了突出的贡献。例如十字路口的监控系统，无论是遇到什么情况，任何一个角度，视频监控系统都会把所发生的一切录下来。但是由于一些客观原因，也会给监控系统带来一些的困扰，供电故障、网络故障、天气原因、设备出现故障等，以上情况都会导致无法正常拍录，无法正常提供关键的视频数据，以备事后分析和判断。
传统的作法就是使用人工检查，监控单位会安排一定数量的人员定期巡查每一个设备，是否出现一些问题，及时预防一些问题的发生。这种作法的效率比较低，而且及时性比较差，无法及时了解目前监控系统的运行情况。根据以上情况，相关专家提出使用新的监控技术，利用分布式的视频异常诊断系统模型对视频质量进行诊断。分布式系统模型会根据摄像头自动拍摄的情况进行检测，使用智能的算法，对视频进行分析，对视频进行分析后对检测结果进行记录。利用视频异常诊断技术，客户能够及时有效的预防由于视频采集和传输过程出现问题而影响监控系统的录入质量。另外，一旦发生问题，可以技术迅速的处理，保障监控系统有效的运行，轻松进行维护。
2 视频异常诊断技术常见问题及解决
视频监控系统是为了安全提供了一定的保障，也是安全防范系统重要的组成部分。分布式视频异常诊断技术是具有较强的综合性，视频异常诊断技术以直观、准确和丰富信息内容应用在生活每个角落中。最近几年，随着计算机网络以及图像的处理，传输技术也发生了飞速的发展，视频异常诊断技术也有很大的发展。常见的视频异常类型分为很多种类，视频清晰度异常，视频亮度异常，视频噪声异常，视频偏色和视频抖动其他视频异常情况。
2.1 视频清晰度异常检测
视频清晰度异常与聚焦和镜头有关。监控系统在工作中，由于聚焦不当、镜头损坏和人为遮挡等原因引起拍摄图像模糊。针对此种情况的解决办法有：对摄像机清晰度进行检测，利用物理频谱分析法，通过对图像和各个频段的比例关系，得到图像清晰度指标，然后进行对比。
2.2 视频亮度异常检测
视频监控过程中由于亮度的问题导致拍摄的画面失真，无法识别。而亮度的问题主要与摄像头的故障、增益紊乱、照明条件过亮有关系。针对此种情况的解决办法：对视频图像全面分析，将色彩分析利用直观图表现出来，利用机器来学习，将过亮或过暗用直观图表达出来，分析存在的问题，对视频进行实时监测。
2.3 视频噪声异常检测
视频监控过程中影像声音出现叠加的噪声。这些现象都与线路老化和线路传输故障、接触不良和受到电磁干扰有关。针对此种情况的解决办法有：分析视频中的高音区域，与无噪声视频的高音区进行比较和选择。选择后的图像再次做噪声位置的统计，高频分量分布比较广泛且平均，则可以判断成为是噪声。一旦确定是噪声，就可以针对线路、干扰和摄像头一一排查解决问题。
2.4 视频偏色检测
视频偏色问题与上面相同，都与线路、干扰和摄像头故障有关系。针对此种情况的解决办法有：将所拍摄到的视频图像的颜色空间进行转换，转换成HSV空间。H、S、V分别代表色调、饱和度、亮度。通过HSV空间将视频图像转变为N个区域，分别统计每个区域中色调和饱和度，然后将正常场景下的HSV空间的色调、饱和度统计出来，两者互相比较，就能看出是否是偏色。
2.5 视频抖动检测
视频抖动现象，是由于摄像机抖动而引起的。解决办法：可以提取视频中的特征点，针对特征点进行跟踪，取得每个点的运动轨迹。综合所有的轨迹得出一个整体的移动轨迹，当多数的特征点的运动轨迹相同，且做的是往返运动，则是抖动情况出现，根据振幅情况来判定视频抖动的强弱过于激烈则需要报警。其他视频异常检测包括视频缺失、画面异常等，这些与摄像机工作损坏、人为破坏有关。解决此种情况的办法是，在摄像机运行的过程中，收录统计图像的直观分布图和帧差异，发现直方图的分布信息量出现异常的情况，则发出报警信号。
3 分布式系统模型视频诊断技术的功能实现
在分布式系统模型中，可以设定一个开始的时间，具体的操作方式为自动诊断，也就是开始诊断。循环针对间隔：是系统对某一个摄像头视频或者是某一个视频文件进行异常诊断室，提取相应间隔的取帧数。对帧数的设置会改变系统由于进行诊断操作时分配的压力，默认的帧数为S帧。系统诊断时间的实现：诊断时间可以分为两种，一般系统默认选择的为即时方式，这样开始时间框就会失效。对清晰度、亮度、视频抖动的诊断可以设置一个阀值，每一个诊断指标的阀值可以分别用两个输入框来接受数据，一参数的形式传递给算法，诊断视频的质量。
4 分布式视频异常诊断技术的特点
视频监控系统采用的模型为分布式系统模型，主要结合视频诊断技术的发展趋势和实际需求来设计方案，设计一套性价比比较高的方案。视频异常诊断技术采用的是分布式结构，从监控网络获取视频，利用视频诊断技术来完成监控工作，然后在通过互联网发布给用户。根据互联网提供的网络状况和需求，每一项服务都可以采用多种服务器来完成操作，集中部署在监控中心。
4.1 视频系统界面美观
视频界面操作美观，界面友好，系统功能强大，视频异常诊断系统的设计人性化，容易被用户所接受，容易被用户所掌握和使用。另外视频监控系统的算法优异。视频监控系统采用领先的视频图像处理算法，包括所有的视频异常检测情况，针对问题及时解决。
4.2 视频系统运行安全
分布式视频监控系统的运行安全。随着经济的不断发展，监控系统的各项功能在不断的被完善和扩展。视频质量检测系统只需要从原有的监控系统中获取视频数据，并不会对原有的系统造成影响。在系统对运行安全有很多级别的控制：权限控制、数据安全的控制和保障操作和安全控制等。
4.3 视频系统易于扩展
视频监控系统易于扩展。在视频监控系统中主要采用分布式模块结构，所以更容易扩展。随着视频异常诊断的任务不断变化，所以需要不断调节业务处理服务的数量，每个业务处理和服务支持的诊断数据根据并发诊断数量和硬件配置而不同。一般的视频监控系统在正常的业务模式和网络环境下，可以采用一台性能比较高的服务器，一个业务处理服务支持很多诊断任务。视频监控系统的维护比较简单，功能比较完备，升级比较方便，有较长的使用周期，能够在较长时间内完成应用需求。
5 结语
分布式系统模型诊断技术在视频监控系统中的应用比较广泛。分布式系统模型有宽广的网络平台，能够提高网络安全性和稳定性。视频监控中心业务的逐步开展，对视频监控系统提出更高的要求，只有不断加强网络整体的运行情况的监测分析，对视频监控也可以进行统计和分析，提高运营管理和系统维护。
参考文献
[1]袁丽雁，基于行为减法的视频异常检测研究[J]《电子测试》2012年第4期
[2]徐强，章坚武，基于VPN的实时视频监控系统的实现[J]《杭州电子科技大学学报》2012年第5期
[3]刘畅，视频监控系统在侦查中的应用[J]《企业文化：中》2012年第9期
【关键词】视频异常诊断技术；视频监控；应用
【中图分类号】TN91 【文献标识码】A 【文章編号】1672-5158（2013）01—0134-01
1 前言
随着平安城市的不断推进，视频监控项目更多的走进人们的视野中。无数的摄像头监控着我们的生活，遍布在城市的每个角落，不间断录像和监视，这些视频监控系统也为城市的治安作出了突出的贡献。例如十字路口的监控系统，无论是遇到什么情况，任何一个角度，视频监控系统都会把所发生的一切录下来。但是由于一些客观原因，也会给监控系统带来一些的困扰，供电故障、网络故障、天气原因、设备出现故障等，以上情况都会导致无法正常拍录，无法正常提供关键的视频数据，以备事后分析和判断。
传统的作法就是使用人工检查，监控单位会安排一定数量的人员定期巡查每一个设备，是否出现一些问题，及时预防一些问题的发生。这种作法的效率比较低，而且及时性比较差，无法及时了解目前监控系统的运行情况。根据以上情况，相关专家提出使用新的监控技术，利用分布式的视频异常诊断系统模型对视频质量进行诊断。分布式系统模型会根据摄像头自动拍摄的情况进行检测，使用智能的算法，对视频进行分析，对视频进行分析后对检测结果进行记录。利用视频异常诊断技术，客户能够及时有效的预防由于视频采集和传输过程出现问题而影响监控系统的录入质量。另外，一旦发生问题，可以技术迅速的处理，保障监控系统有效的运行，轻松进行维护。
2 视频异常诊断技术常见问题及解决
视频监控系统是为了安全提供了一定的保障，也是安全防范系统重要的组成部分。分布式视频异常诊断技术是具有较强的综合性，视频异常诊断技术以直观、准确和丰富信息内容应用在生活每个角落中。最近几年，随着计算机网络以及图像的处理，传输技术也发生了飞速的发展，视频异常诊断技术也有很大的发展。常见的视频异常类型分为很多种类，视频清晰度异常，视频亮度异常，视频噪声异常，视频偏色和视频抖动其他视频异常情况。
2.1 视频清晰度异常检测
视频清晰度异常与聚焦和镜头有关。监控系统在工作中，由于聚焦不当、镜头损坏和人为遮挡等原因引起拍摄图像模糊。针对此种情况的解决办法有：对摄像机清晰度进行检测，利用物理频谱分析法，通过对图像和各个频段的比例关系，得到图像清晰度指标，然后进行对比。
2.2 视频亮度异常检测
视频监控过程中由于亮度的问题导致拍摄的画面失真，无法识别。而亮度的问题主要与摄像头的故障、增益紊乱、照明条件过亮有关系。针对此种情况的解决办法：对视频图像全面分析，将色彩分析利用直观图表现出来，利用机器来学习，将过亮或过暗用直观图表达出来，分析存在的问题，对视频进行实时监测。
2.3 视频噪声异常检测
视频监控过程中影像声音出现叠加的噪声。这些现象都与线路老化和线路传输故障、接触不良和受到电磁干扰有关。针对此种情况的解决办法有：分析视频中的高音区域，与无噪声视频的高音区进行比较和选择。选择后的图像再次做噪声位置的统计，高频分量分布比较广泛且平均，则可以判断成为是噪声。一旦确定是噪声，就可以针对线路、干扰和摄像头一一排查解决问题。
2.4 视频偏色检测
视频偏色问题与上面相同，都与线路、干扰和摄像头故障有关系。针对此种情况的解决办法有：将所拍摄到的视频图像的颜色空间进行转换，转换成HSV空间。H、S、V分别代表色调、饱和度、亮度。通过HSV空间将视频图像转变为N个区域，分别统计每个区域中色调和饱和度，然后将正常场景下的HSV空间的色调、饱和度统计出来，两者互相比较，就能看出是否是偏色。
2.5 视频抖动检测
视频抖动现象，是由于摄像机抖动而引起的。解决办法：可以提取视频中的特征点，针对特征点进行跟踪，取得每个点的运动轨迹。综合所有的轨迹得出一个整体的移动轨迹，当多数的特征点的运动轨迹相同，且做的是往返运动，则是抖动情况出现，根据振幅情况来判定视频抖动的强弱过于激烈则需要报警。其他视频异常检测包括视频缺失、画面异常等，这些与摄像机工作损坏、人为破坏有关。解决此种情况的办法是，在摄像机运行的过程中，收录统计图像的直观分布图和帧差异，发现直方图的分布信息量出现异常的情况，则发出报警信号。
3 分布式系统模型视频诊断技术的功能实现
在分布式系统模型中，可以设定一个开始的时间，具体的操作方式为自动诊断，也就是开始诊断。循环针对间隔：是系统对某一个摄像头视频或者是某一个视频文件进行异常诊断室，提取相应间隔的取帧数。对帧数的设置会改变系统由于进行诊断操作时分配的压力，默认的帧数为S帧。系统诊断时间的实现：诊断时间可以分为两种，一般系统默认选择的为即时方式，这样开始时间框就会失效。对清晰度、亮度、视频抖动的诊断可以设置一个阀值，每一个诊断指标的阀值可以分别用两个输入框来接受数据，一参数的形式传递给算法，诊断视频的质量。
4 分布式视频异常诊断技术的特点
视频监控系统采用的模型为分布式系统模型，主要结合视频诊断技术的发展趋势和实际需求来设计方案，设计一套性价比比较高的方案。视频异常诊断技术采用的是分布式结构，从监控网络获取视频，利用视频诊断技术来完成监控工作，然后在通过互联网发布给用户。根据互联网提供的网络状况和需求，每一项服务都可以采用多种服务器来完成操作，集中部署在监控中心。
4.1 视频系统界面美观
视频界面操作美观，界面友好，系统功能强大，视频异常诊断系统的设计人性化，容易被用户所接受，容易被用户所掌握和使用。另外视频监控系统的算法优异。视频监控系统采用领先的视频图像处理算法，包括所有的视频异常检测情况，针对问题及时解决。
4.2 视频系统运行安全
分布式视频监控系统的运行安全。随着经济的不断发展，监控系统的各项功能在不断的被完善和扩展。视频质量检测系统只需要从原有的监控系统中获取视频数据，并不会对原有的系统造成影响。在系统对运行安全有很多级别的控制：权限控制、数据安全的控制和保障操作和安全控制等。
4.3 视频系统易于扩展
视频监控系统易于扩展。在视频监控系统中主要采用分布式模块结构，所以更容易扩展。随着视频异常诊断的任务不断变化，所以需要不断调节业务处理服务的数量，每个业务处理和服务支持的诊断数据根据并发诊断数量和硬件配置而不同。一般的视频监控系统在正常的业务模式和网络环境下，可以采用一台性能比较高的服务器，一个业务处理服务支持很多诊断任务。视频监控系统的维护比较简单，功能比较完备，升级比较方便，有较长的使用周期，能够在较长时间内完成应用需求。
5 结语
分布式系统模型诊断技术在视频监控系统中的应用比较广泛。分布式系统模型有宽广的网络平台，能够提高网络安全性和稳定性。视频监控中心业务的逐步开展，对视频监控系统提出更高的要求，只有不断加强网络整体的运行情况的监测分析，对视频监控也可以进行统计和分析，提高运营管理和系统维护。
参考文献
[1]袁丽雁，基于行为减法的视频异常检测研究[J]《电子测试》2012年第4期
[2]徐强，章坚武，基于VPN的实时视频监控系统的实现[J]《杭州电子科技大学学报》2012年第5期
[3]刘畅，视频监控系统在侦查中的应用[J]《企业文化：中》2012年第9期