随着视频监控系统的普及，视频诊断技术正处于快速发展阶段，因其对系统全局发挥重要的作用，正日益得到用户的认可。但就大规模推广建设来看，目前仍然存在着一些不足之处亟待改善。

1、网络带宽及硬件处理能力

       目前主流的视频诊断系统架构中，系统需先从前端获取码流数据，由后端服务器进行处理分析，这种模式对网络状况及诊断服务器处理能力有较高的要求。特别是高清监控时代的来临，伴随着传输数据量的剧增，网络带宽已成为食品诊断技术应用的制约因素之一。同时随着视频监控系统的大规模应用，面对海量前端摄像机如何能够更快速检测也是摆在设备厂商面前的难题。

2、不同厂家设备兼容性

       视频诊断技术应用场景多为大型视频监控系统，往往在同一系统中设备类型多样、设备品牌多样，目前视频监控设备的国家标准虽已提出，但尚未统一。由于视频诊断过程不仅与视频监控系统中各前端视频采集设备密切相关，而且对数据解码有较高的要求，目前市场中繁杂的接口标准给视频编解码、控制协议转换、软硬件开发工作增加了难度，兼容性问题俨然成为视频诊断技术大规模应用的技术阻碍。

3、判断标准未统一

        目前视频诊断技术的应用中，不同的设备厂家在对图像质量进行诊断时标准存在差异，各厂家在开发、测试算法时都按照自己的标准，相同的检测阀值来检测同一路视频前端图像，诊断结果却可能不一致。这就导致目前视频诊断的应用仅作为一种功能型的参考建议，提醒管理人员注意某设备可能存在故障，但最终的确认则还是依赖于人为判断。

4、智能算法待优化

      智能算法作为视频诊断技术的核心，是诊断系统应用的关键。监控摄像机的应用场景千奇百怪，目前诊断算法对常见的一些视频画面问题诊断进度比较高，但对一些鲜见的视频画面故障的检测效果不佳，如画面整体同时有多种故障、画面分区域有多种故障、整体画面正常但局部有细微故障、画面一边正常一边有故障等等。面对这些问题，多数视频诊断系统要么诊断不出，要么诊断错误。

       另外在夜间诊断时，特别是在灯光暗淡甚至没有补光灯的情况下，视频诊断系统往往误报严重。目前多少厂家推出的解决方案建议检测时间设置在白天，以规避此种问题。但在大型、高要求的项目中，夜间不检测会是诊断系统的实时性监测大打折扣，不仅浪费设备资源，甚至会带来安全隐患。

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