【技术知识】“视频图像质量检测”算法开发

【技术知识】“视频图像质量检测”算法开发

传统的视频图像质量检测算法主要基于图像处理和计算机视觉算法，大部分使用传统的CPU进行计算，性能较低。 同时，传统的视频图像质量检测是以后端服务器的形式进行的（如图1所示）。 前端摄像头通过视频流转发服务器将摄像头发送的辅助码流转发给视频图像质量检测服务器进行视频图像质量检测。 对于摄像头来说，由于辅码流的分辨率和码率较小，使用辅码流进行视频图像质量检测可以大大增加视频图像质量检测服务器的检测通道数，提高性能。

图1 传统后端视频图像质量检测服务器

图 2 使用附加信息的分布式协同视频图像质量检测

一种高效的视频图像质量检测方案（如图2所示），充分利用视频图像处理、编码、打包、传输、解包分帧、解码渲染等各个环节产生的信息进行高效处理。 即利用上述模块算法完成各自功能时产生的信息，或者为了实现视频图像质量检测，在完成各自模块算法的同时，增加一些额外的视频图像质量算法或者增加一些统计算法。 可实现多种视频图像质量检测功能。 采用辅助计算方法可以有效降低运维平台中视频图像质量检测模块的计算性能，大大提高运维平台的视频图像质量检测能力。

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