(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211349015.X (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 威海睿芯智能科技有限公司 地址 264400 山东省威海市南海新区大 学 路南、 科研路西、 金海路东科创城北区 A-18栋 (72)发明人 张何伟　琚午阳　 (74)专利代理 机构 北京科龙寰宇知识产权代理 有限责任公司 1 1139 专利代理师 孙皓晨 (51)Int.Cl. H04N 17/00(2006.01) H04N 7/18(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01)G06T 7/90(2017.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/75(2022.01) (54)发明名称 一种摄像头画面质量异常检测与识别方法 (57)摘要 本发明公开一种摄像头画面质 量异常检测 与识别方法， 其包括： S1： 从视频流中读取视频 帧， 设定移位参考帧和抖动参考帧； S2： 对摄像头 输入进行信号检测； S3： 对摄像头输入进行画面 部分丢失检测； S4： 依据当前移位参考帧和当前 抖动参考帧对摄像头输入进行画面冻结检测； S5： 对摄像头输入进行遮挡检测； S6： 依据转换的 Lab颜色空间图像img_Lab对摄像头输入进行亮 度检测； S7： 依据Lab颜色空间图像img_Lab对摄 像头输入进行偏色检测； S8： 依据高斯模糊图像 img_gaussian对摄像头输入进行清晰度检测； S9： 对摄像头输入进行噪声检测； S10： 对摄像头 输入进行带状条纹检测； S11： 依据当前抖动参考 帧对摄像头输入进行抖动检测； S12： 依据当前移 位参考帧对摄 像头输入进行移位检测。 权利要求书4页 说明书10页 附图2页 CN 115514955 A 2022.12.23 CN 115514955 A 1.一种摄 像头画面质量异常检测与识别方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1： 从视频流中读取视频帧， 将摄像头实时传输的视频流依次解码成RGB三通道图 像帧img， 并将每张图像帧img等比例缩放为图像img_resize， 其中， 任一图像img_resiz e的 宽为w， 高为h， 将第一帧的图像img_resize拷贝为移位参考帧img_move和抖动参考帧img_ jitter的初始图像， 然后每n秒更新一次， 将对应时刻图像img_resize作为更新后的移位参 考帧img_move， 其前一帧图像img_resize作为更新后的抖动参 考帧img_jit ter； 步骤S2： 对摄 像头输入进行信号检测， 具体为： 步骤S201： 对 任一图像img_resize进行高斯模糊， 得到高斯模糊图像img_g aussian； 步骤S202： 通过Canny算子对高斯模糊图像img_gaussian进行边缘提取的到图像img_ canny； 步骤S203： 查找图像img_canny中的连通区域数量contour_num， 并计算1 ‑contour_ num/(w*h)的值， 若计算值大于预设阈值signal_thres则判定为无信号， 直接结束检测； 否 则判定为有信号， 继续后续检测； 步骤S3： 对摄 像头输入进行画面部分丢失检测； 步骤S4： 依据当前移位参考帧img_move和当前抖动参考帧img_jitter对摄像头输入进 行画面冻结检测； 步骤S5： 对摄像头输入进行遮挡检测， 具体为将任一图像img_resize转化为Lab颜色空 间图像img_Lab， 并计算灰度值小于预设阈值block_thres1的区域面积block_s1， 然后对应 找到步骤S202的图像img_canny中对应的边缘， 统计对应边缘区域的面积block_s2， 最后计 算block_s2/bl ock_s1的值， 若计算 值大于预设阈值bl ock_thres2， 则判定为有物体遮挡； 步骤S6： 依据Lab颜色空间图像img_Lab对摄 像头输入进行亮度检测； 步骤S7： 依据Lab颜色空间图像img_Lab对摄 像头输入进行偏色检测； 步骤S8： 依据高斯模糊图像img_g aussian对摄 像头输入进行清晰度检测； 步骤S9： 对摄 像头输入进行噪声检测； 步骤S10： 对摄 像头输入进行 带状条纹检测； 步骤S11： 依据当前 抖动参考帧img_jit ter对摄像头输入进行 抖动检测； 步骤S12： 依据当前移位 参考帧img_move对摄 像头输入进行移位检测。 2.根据权利要求1所述的摄像头画面质量异常检测与识别方法， 其特征在于， 步骤S3具 体为： 步骤S301： 统计任一图像img_resize中各相邻像素之间的像素值差距不超过预设阈值 partLose_thres1的连通区域的面积par tLost_s1； 步骤S302： 计算partLost_s1/(w*h)的值， 如果计算结果大于预设阈值partLose_ thres2， 则判定存在画面部分丢失的情况。 3.根据权利要求1所述的摄像头画面质量异常检测与识别方法， 其特征在于， 步骤S4具 体为： 步骤S401： 将当前待检测帧同时分别与当前的移位参考帧img_move和抖动参考帧img_ jitter做差得到 两个差分图像为dif f_img_move与dif f_img_jit ter； 步骤S402： 统计差分图像中0像素的个数之和freeze_sum， 并计算freeze_sum/(w*h)的 值， 如果计算结果大于预设阈值fre eze_thres， 则判定为画面冻结。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115514955 A 24.根据权利要求1所述的摄像头画面质量异常检测与识别方法， 其特征在于， 步骤S6具 体为： 步骤S601： 统计任一图像img_Lab中的L通道值小于预设阈值bright_thres1的区域面 积bright_s1； 步骤S602： 统计任一图像img_Lab中的L通道值大于预设阈值bright_thres2的区域面 积bright_s2； 步骤S603： 分别计算bright_s1/(w* h)和bright_s2/(w* h)的值： 如果bright_s1/(w* h)大于预设阈值bright_thres3， 则判定为图像偏暗； 如果bright_s2/(w* h)大于预设阈值bright_thres4， 则判定为图像偏亮。 5.根据权利要求1所述的摄像头画面质量异常检测与识别方法， 其特征在于， 步骤S7具 体为： 步骤S701： 通过式(1)计算任一图像img_Lab中 a通道和b通道的像素统计均值da和db， 式中， a和b分别为 img_Lab的a通道与b通道第i行第j列的像素值； 步骤S702： 通过以下计算 求出偏色因子K的值： K＝D/M 式中， D与M为计算的中间值； 步骤S703： 如果偏色因子K的值大于偏色阈值co lor_thres， 则判断图像存在偏色； 步骤S704： 比较∣ da∣和 ∣ db∣ 的大小， 如果∣ da∣ >∣ db∣， 则查看的∣ da∣ 值， 若∣ da∣ >128， 则判断图像偏红， 否则判断图像偏绿； 如果∣ da∣ <∣ db∣， 则查看的∣ db∣ 值， 若∣ db∣ >128， 则判断图像偏黄， 否则判断图像偏蓝 。 6.根据权利要求1所述的摄像头画面质量异常检测与识别方法， 其特征在于， 步骤S8具 体为： 步骤S801： 获取任一图像img_resize灰度化后空间的每两个相邻像素差的绝对值， 计 算公式如下： diff_src＝abs(I(i ‑1， j)‑I(i， j))+abs(I(i， j ‑1)‑I(i， j)))    (2) 式中， abs为 求绝对值符号， i和j分别表示第i行、 第j列， I表示对应 像素值； 步骤S802： 对所有值 求和得到和dif f_src_sum， 步骤S803： 获取步骤S201中对应图像的高斯模糊图像img_gaussian灰度化后空间对应 位置的相邻像素差的绝对值， 计算公式同样为式(2)；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115514955 A 3