随着安防监控技术的不断发展,其应用领域也在不断扩大,与此同时,大规模的视频采集设备给维护工作带来了严重挑战。然而,视频异常的种类繁多,当前仍缺乏统一的诊断标准与模型。如何利用采集的视频来对采集设备进行诊断,减少维护人员人工确定装置故障原因的时间,提高工作效率,是一项具有现实意义而又具有挑战的研究课题。为了能够更好、更快地解决监控场景下多发的各类硬件故障,本文设计开发了一套以内容为依据的视频质量诊断系统,针对视频中的亮度异常、色度异常、清晰度异常进行诊断,并根据视频数据中是否存在噪声、信号是否丢失、摄像头是否抖动等情况进行有效的诊断。系统根据各类异常的严重程度,给出诊断结果,并开发实现了一套完整的视频质量诊断客户端,将诊断结果加以保存,这样用户可以随时查询某段时间、某个地点的采集装置的工作状况的准确信息,从而确保能够精确的获得其工作状态,并方便维护。本论文的主要研究成果如下:(1)设计实现了一套视频质量诊断系统,根据图像质量对十种常见视频设备故障进行检测和诊断,为视频采集设备维护人员提供友好方便的系统界面,帮助设备维护人员迅速准确地定位设备故障提供决策;(2)提出了一种客观图像质量无参诊断的方法。这套诊断方法的根据图像自身的特点,不依赖外界参考因素实现十种较为常见的视频异常情况的诊断;(3)针对主流边缘检测算子的检测效果实施了全方位评估,在此基础上提出了一种基于边缘检测算子的图像清晰度检测算法,选取Canny算子完成清晰度检测;同时,设计了一种噪声检测算子,对图像进行噪声检测,并获得了良好的检测效果;通过亮度直方图及色度直方图对图像进行亮度及色度检测,实验证明了该算法的有效性;(4)对各诊断算法和整个系统进行了模块测试。通过正常和异常测试图像序列对系统进行测试,并与实际情况进行比较,结果表明本系统具有良好的稳定性和准确性。