视频图像是视频监控系统提供的最重要的输出结果，是人们获得所需信息的主要来源。视频图像的质量直接决定了获取信息的可能性、准确性和完整性，高质量的视频图像能够准确地反映指定时间和地点发生的具体状况，是获取信息、作出判断、提供证据的重要支撑。视频图像质量优劣直接影响了视频监控系统的实际应用效果，是视频监控系统建设有效性的重要指标之一。为了及时发现视频图像存在的质量问题，保证视频监控系统的正常稳定运维，同时降低维护工作的人力成本，智能视频质量诊断技术应运而生。

　　智能视频质量诊断系统是智能视频质量诊断技术实现的载体，是将图像质量评价模型借助计算机算法实现，通过对前端设备传回的视频图像质量进行智能分析和评估，发现其中存在的质量问题进行判断并预警。

　　目前智能视频质量诊断系统可判断的视频图像质量问题已基本覆盖日常视频监控系统常见的异常状况，并在此基础上进行了适当延展。在安防行业视频质量诊断系统大多以独立诊断工具和平台模块两种方式存在，其中平台类多用于较为大型的视频监控系统，工具类则偏向小型视频监控系统的补充。

　　视频质量诊断技术通过多年的发展已经能够基本满足现今视频监控系统输出的视频质量诊断的基本需求。但面对规模较大的视频监控系统，以及对视频图像全时可用和质量要求的进一步提高，视频质量诊断技术仍存在以下主要问题：1.天气变化下视频质量诊断准确度提升问题；2.视频监控系统不断扩大下的降本增效问题；3.视频质量诊断故障原因的精准定位问题；4.视频质量诊断应用场景扩展的问题。

　　未来的发展将集中在提升诊断效率和准确率、完善故障处理闭环和扩展应用场景等方面：1.深化计算机视觉和关联分析技术的融合应用；2.深化大数据和机器学习技术的融合应用；3.应用根本原因分析思维构建大运维体系；4.视频质量诊断与业务融合提升诊断效益；5.持续深化产学研结合，促进评价方法和算法提升。

　　视频质量诊断技术作为及时发现视频质量问题的智能化手段，在为视频监控系统效用提供了保障的同时，也大大降低了管理人员的工作量，是大型视频监控系统必备的辅助工具。与大运维平台的充分有机结合，将实现视频质量问题根本原因的有效分析，提高视频图像质量问题的故障排除效率。产学研相互结合，大数据分析和机器学习等技术的深度应用和业务端的融合是未来提升视频质量诊断效率和准确率的有效方法。

　　--摘自《中国安防》杂志2021年10月刊