视频监控系统检测技术的研究

胡晓文　陈宇翔（广东省建筑科学研究院集团股份有限公司，广东　广州　510000）



视频监控系统检测技术的研究

胡晓文陈宇翔
（广东省建筑科学研究院集团股份有限公司，广东广州510000）

摘要：针对目前视频监控系统检测方法存在的弊端，提出了开发用于视频监控系统检测软件的思路，阐述了软件研发中需解决的技术问题和难点，确定了检测软件的总体技术路线，并对其创新点及未来的改进方向进行了探讨，以提高视频监控系统的检测技术水平。

关键词：视频监控系统，检测软件，图像

1　本领域的研究概况

目前国内外对视频监控的检测研究已经初具规模，如在国内，建设部推出了GB 50339—2013智能建筑工程质量验收规范，在其中的安全技术防范系统中确定了视频监控系统的检测范围和具体检测内容，为视频监控系统的检测工作制订了纲领。而在GB 50198—2011民用闭路监视电视系统工程技术规范中非常明确地规定了视频监控系统检测的一些具体指标及技术要求。

目前国内许多检测机构虽然对视频监控系统检测的检测方法进行了研究，并取得了一些研究成果，但目前视频监控系统的检测主要是通过在现场摄像机前端放置视频测试卡，检测人员通过在监控中心的监控终端（如显示大屏、监视器等）对视频测试卡进行主观观察，然后判断出该摄像机的图像质量指标（如灰度、清晰度和分辨率等）。目前的检测方法存在几个弊端：依赖现场的监控终端和监控系统，如果现场的监控系统出现软硬件故障，检测无法进行；无法将检测数据—实时的图像进行实时保存，为数据复查等提供有效的依据；检测基本依赖人工判断，主观性较强，缺乏客观技术依据。

2　研究的内容和目的

2.1主要的研究内容和思路

本项目研究内容针对视频监控系统开发一个检测软件，为视频监控系统的检测工作提供很好的检测工具，通过该软件可以解决对视频监控系统的检测从主观判断到客观评判。

本项目的研究思路分为软硬件两部分，硬件部分主要是通过一个接口将摄像机信号传输线路与手提计算机进行连接，软件部分主要是对获得的摄像机图像信号进行处理，能实现实时监控，自动对图像指标进行分析判断，实时保存，事后查看等功能。

通过一个测试软件将可以直接应用于目前我们智能建筑的视频监控系统的检测中，通过使用该软件，可以使检测过程更加简便，增加检测所包含的技术含量。以年均检测500台摄像机计算，预计可以创造年经济产值30万元以上，极大提高我们在视频监控系统检测乃至智能建筑检测方面的技术水平和竞争力，同时也能为我们从事公安厅的安防工程检测业务起推动作用。

2.2研究的目的和意义

目前视频监控系统（闭路电视监控系统）在各个场合得到了十分广泛的应用，它是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像、声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆，用于提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等。该系统的检测也是设备所智能建筑工程质量检测中一项十分重要的内容，其产值可以占到整个智能检测产值的20%左右。同时该系统的检测也是公安部安防系统检测的重要检测内容。

2.3重点需要解决的技术问题和难点

在本课题的研究中，重点需要解决的技术问题包括：

1）检测程序与检测现场的视频监控系统设备的连接问题，即如何利用检测程序软件读取检测现场的视频监控系统的监控图像。当时有两种技术方案，一种是直接在现场的监控机上安装检测程序，一种是检测程序安装在检测用手提上，到现场后将手提与现场的设备连接。但如果应用前一种方案，委托方有可能会不同意我们在其设备上安装。故最后采用第二种方案。

2）硬件接口问题，要将检测用手提与现场的设备连接，硬件接口需要解决。现场设备的硬件接口一般都是BNC接头（见图1），手提没有设置这种类型的接头，后经选择采用了USB-BNC的转换接头解决了这一问题。

3）软件接口，为了降低开发难度，节约开发时间，软件接口需要采用视频监控系统厂家提供的软件接口，然后通过一个VIDEO控件实现图像的读取。这一点也是该检测程序使用的局限性。

4）图像的截取，视频监控图像的截取是为下一步视频图像质量进行分析计算打下基础。这一点在VB开发程序中不难实现，只需要应用其SaveImage（）函数即可。

5）图像质量分析部分，这是整个程序最为关键的部分也是整个程序的难点所在。按照规范要求，视频监控系统需要测量其图像质量，具体指标是清晰度、灰度和视频输入电平。检测程序需要对截取下来的图像进行建模分析，从而判断出图像质量有关指标。这部分一开始的开发难度比较大，曾经一度困扰该项目的继续进行，曾经一度想放弃该部分的开发。最后采用了一个已有的图像分析程序，即采用了基于RGB模型和基于HSV模型的颜色特征提取。部分解决了问题，虽然最终分析出来的结果不是特别理想，但是至少部分实现了项目开发的初衷，余下问题留待下一步的改进。

3　研究思路及方法

确定该软件的总体技术思路——采用Visual Basic 6.0作为编程平台，设计思路是通过事先定义不同的子函数，包括图像截取、图像分析、结果显示几个部分，再在主函数中提供入口参数，完成整个计算分析过程。确定该软件的总体技术路线为：通过对以往工程实际中的视频监控检测积累的图像数据（即主观判断的数据），建立起一个比较通用化的数学模型，再采用图像分析对图像进行建模仿真分析，最后形成实用化的测试程序。硬件接头采用USB-BNC，软件接口采用视频监控系统厂家提供的软件接口，然后通过一个VIDEO控件实现图像的读取，后台数据库采用比较容易操作的ACCESS数据库。在具体的软件程序方面，该软件主要包括了以下几部分，现将各部分介绍如下：1）主程序，主要是提供记录工程名称、摄像头编号等有关信息。2）图像显示及截取，就是读取所检测摄像头的图像，存入数据库，然后进行截取。3）分析模块，主要是根据基于RGB模型和基于HSV模型的颜色特征提取，对图像进行分析，再结合事先定好的分析模型，分析出图像的有关指标。4）显示部分，就是显示分析出来的结果并存入数据库。图2与图3为软件运行界面。

图2　软件运行界面（一）

图3　软件运行界面（二）

软件的试用情况。在软件的研发过程中，为了在实际工作中更好对软件的功能进行实际检验，因此在8个工程的视频监控系统检测工作中试用该软件进行检测，试用情况还算良好。

4　主要创新点及未来的改进方向

1）创新点。创新点在于开发出一个用于视频监控系统的检测程序，能够对视频监控图像的质量进行自动分析，最大限度地降低检测过程中的人为影响，极大提高了在视频监控系统检测乃至智能建筑检测方面的技术水平和竞争力。

2）未来的改进工作。目前，虽然软件的功能已经基本实现，但是软件尚有许多不足和缺陷，对未来也有一些继续改进的设想。限于时间所限，这些工作目前仍无法完成，在未来将针对这部分工作对软件进行改进：a.改进软件的界面。目前的界面比较单调，未来可以将界面改进，例如可以嵌入相应的图片、动画等，使界面更生动，更人性化。b.优化分析模型，使分析效果更精确，使软件更加实用化。c.开发出通用的软件接口，减少对厂家的依赖。

5　结语

本项目开发成功后，将可以直接应用于智能建筑中的视频监控系统的检测中，通过使用该软件，可以使检测过程更加简便，增加检测所包含的技术含量。以年均检测500台摄像机计算，预计可以创造年经济产值30万元以上，极大提高我们在视频监控系统检测乃至智能建筑检测方面的技术水平和竞争力，同时也能为我们从事公安厅的安防工程检测业务起推动作用。

参考文献：

［1］GB 50339—2013，智能建筑工程质量验收规范［S］.

［2］方芳.基于智能监控的视频图像质量检测的研究与实现［D］.南京：南京邮电大学，2013.

［3］宋舒涵.数字视频监控系统工程检测技术的研究［J］.江苏建筑，2012（2）：50-52.

［4］张环，胡永，雷萌.视频监控系统的相关技术和发展趋势［J］.软件导刊，2010（8）：46-47.

［5］GA 308，安全防范系统验收规则［S］.

［6］GA/T 367，视频监控系统技术要求［S］.

Research on the detection technology of video monitoring system

Hu Xiaowen Chen Yuxiang
（Guangdong Construction Science Research Institute Group Limited Company by Share，Guangzhou 510000，China）

Abstract：According to existing disadvantages of present video monitoring system detection method，this paper put forward the thought to video monitoring system detection software development，elaborated the technical problems and difficulties of software research and development，determined the overall technical route of detection software，and discussed its innovation points and future improvement direction，in order to improve the technology level of video monitoring system.

Key words：video monitoring system，detection software，image

中图分类号：TP319

文献标识码：A

文章编号：1009-6825（2016）06-0255-02

收稿日期：2015-12-14

作者简介：胡晓文（1982-），男，硕士，工程师；陈宇翔（1978-），男，硕士，高级工程师