以常见的监控摄像头故障的检测为例，本文将对行业内比较常见的几类视频诊断技术的原理做简单剖析。

1、视频信号亮度异常检测

       自动检测视频信号过亮或者过暗类型的信号失真，该症状可能由监控摄像机故障、增益控制紊乱、环境照明条件异常等情况导致，也可能是恶意遮挡、光线直射等方式的恶意致盲导致，在算法实现上概括为三个模块：一是整图亮度分量直方图统计和图像亮度分布的分析；二是实施平均灰度值的计算和更新；三是动态阀值的更新和选择，通过灰度值与阀值的比较及应用策略的筛选环节后给出是否报警的结果。

2、视频信号清晰度异常的检测

       自动检测由于聚焦不准、镜头污损或异物遮挡等原因引起的视野主体部分的图像模糊以及镜头对准无意义的场景或物体的情况，在算法实现上，采用多指标加权计算等方法，包括图像数据在频率域的频谱分析，在不同算子模型中的发散度检测等关键环节，以保证最终算法结果的准确性和对不同场景的适应性，增强了算法的鲁棒性和实用价值。

3、视频信号噪声检测

       自动检测图像中混杂的细纹、斜纹，以及由此导致的画面扭曲、模糊抖动等失真现象，视频噪声的检测算法实现非常复杂和困难，这一方面是由于干扰的无规律性，算法的应对策略要综合考虑，另一方面就是干扰的强度、类型有比较多的主观判断因素，算法在很多阀值的选择上不容易平衡，同时视频干扰的实际症状呈现出也是千奇百怪，算法也需要在应用中针对不同表现持续升级更新。整体来看，算法实现的原理还是基于对图像在空时频率的分析结果情况作综合判断。

4、视频信号色度异常检测

      自动检测视频信号分量线路故障或各分量增益紊乱等原因导致的视频画面整体偏绿、偏红或偏蓝等现象，该算法处理的信号是图像数据的UV色差分量，通过对色差分量分布的统计和均值计算等操作后，与设定的阀值进行比较以确定是否有偏色情况。同时为了解决实际监控场景中会真实存在的偏色情况，如出现大片的绿色植物等，算法还需要有针对性地进行分区域统计，通过设置动态阀值等方式过滤一些可能会引起误判的场景。

5、视频信号缺失检测

       自动检测由于前端设备故障、传输线路故障或认为恶意破坏等原因引起的黑屏或蓝屏等视频信号丢失的现场，目前业内普遍采用的算法原理对图像亮度信号Y做直方图统计，通过分析直方图结果的分析和离散性的检测，给出算法处理结果。

6、视频信号画面冻结

       自动检测由于前段设备死锁、线路传输故障或人为恶意破坏导致的视频画面停滞在某一帧的情况，避免遗漏真实画面。本功能在算法实现上相对比较简单，采用普通的帧差算法即可得到前后帧图像的差异变化，但本功能的前后帧图像的差异变化，但本功能的难点在与要应对不同视频源的视频数据差异，报警的阀值确定是比较复杂的。在东莞监控工程实际现场的布置中，我们发现由于监控摄像头视频数据往往会经过多个设备，例如光纤设备、矩阵、DVR等等设备的中转，会有模拟信号本身受到干扰导致的数据变化，也有模拟信号到数字信号转换导致的视频数据变化，这些情况下都可能会导致算法的误报，合理阀值和策略的制定需要现场长期的应用和经验的积累。

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