关于视频监控设备，网络故障诊断分析技术

关于视频监控设备，网络故障诊断分析技术

来源：超清科技发布时间：2018-04-02

       如今是信息的时代，网络如今几乎普及了每家每户，但从古至今，带来便利的同时总会跟随相应的麻烦。在视频监控设备领域，网络故障问题成为视频监控设备中最为常见的问题，例如视频延迟、网络缓慢、视频信息丢失等情况。本文对改方面问题进行了分析，指出了当前视频监控设备常见的网络故障问题以及相关分析技术。更多资讯，关注超清视频监控。

       随着互联网技术的发展和不断进步，如今各行业或多或少都在接触互联网，每个厂商都会使用网络监控设备，有自己的使用规范，因此对视频监控设备的安全防护和科学使用成为了研究热点。如今随处可见视频监控设备，视频监控设备已经成为安全的一种保障，能够很好的协助警方破案，对不法分子也有限制作用。近几年随经济和互联网的发展，视频监控广泛用于各行业，给人们生活带来了很多便利。

       视频监控现状概述，信息化时代的到来，使视频监控技术有了很大的改进，传统的闭路监控系统对距离比较敏感，对于长距离的传输，整个系统的工程大，结构复杂，费用高，并且智能化程度还比较低。但如今的网络监控多个用户可以公用一个中心控制台，在对其进行监控调用时，理想化的情况是可以在任何有网络的地方进行控制和调用。并且在网络视频监控设备中，有很多现代数字化技术成果，在这方面远超传统监控设备的技术，提供更广泛的业务能力，有更多的功能，整体的系统有了很大的提升。

       故障诊断关键技，网络性能预警技术 网络故障在视频监控故障类中的发生率占比超过50\%，而视频信息丢失、带宽不足、路由配置错误、时延过大等情况，是网络故障的最常见情况，因此需要形成以通信网络信道性能预测为中心的关键技术研究。视频传输是基于Internet网络的应用中对网络时延要求较高，一般有两种预测时延的方法：一种是根据时延数据之间的关系，进行拟合，预测未来的时延；另一种通过构建Internet的网络模型，实现对时延的预测。后一种方法相对于前一种方法有着更好的预测效果，这是因为后者不但能够包含时延数据之间的规律，而且能够更好地反映出当前的网络状况以及未来时刻网络的状况和时延情况。本课题采用隐马尔科夫(HMM，HiddenMarkovModel)的方法构建Internet网络模型，预测Internet网络时延。该方法通过预测未来时刻的可观测状态值，准确表示时延数据集的规律以及Internet网络的特性；同时，该方法对于未来的可观测状态的预测有较高的准确性，能够更好地对Internet时延敏感的应用作出决策。

       故障自动巡检方法，人工方式发现故障的可能性特别小，还不可以精确定位发生故障的具体原因，主要是由于人工方式是用监控画面巡检的方法。所以需要通过设置任务的定期重复执行来研究设备故障自动巡检的基本功能，以致于能够对故障诊断任务设置各种执行方式，例如按每天、每月，不仅大大简化了工作人员建立故障诊断的任务，还加快了工作的运转速率。与此同时，对任务诊断到的异常设备，可由诊断功能自动生成工单，并在晚上下发，第二天便可在设备运维人员的账号上显示出来，进一步即可进行消缺。视频质量分析技术 将常见视频质量故障类型、原因、采取的检修方法，以故障缺陷库和知识库的形式固化在监控平台中，通过视频图像质量分析的方法结合缺陷库和故障知识库，在巡检工单或检修方案中给出故障检修建议。

       故障诊断实施方案，故障知识库与运行缺陷库构建 对于有条件的企业和大型的网络系统可以对历史出现的视频监控网络故障进行统计，或者通过平台的运行数据情况和功能进行分析，根据网络故障类型、故障发生频率、故障原因进行整理，然后进行结果统计，构成网络故障维修知识库，对其录用系统。因此当再次发生故障的时候，可以直接根据问题类型，然后再经过系统可以很方便的找到解决方案，大大简化维修设备的过程，节省人力和物力。在构建了故障知识库的基础上，还需要对设备的运行故障进行分析统计。可以用相似的方法，对设备故障的原因、类型、频率、典型区域等进行分析，最后的结果需要能够精确到设备的各个细节。

        故障诊断业务架构，电网统一视频监控平台为各业务领域下的变电站、输电线路、营业厅、变电站、办公大楼、应急场所等视频监控应用场景提供视频源，实现实时视频、录像回放、运行工况、资源管理、资源调度等业务功能。新增设备故障精确分析诊断功能，实现设备运行故障快速诊断分析定位，规范设备检修流程，形成设备运行缺陷库。故障诊断分析定位：通过网络跟踪的技术对电网统一视频监控平台设备运行故障进行诊断分析，协助运维检修人员快速定位、分析、排查故障的原因。通过网络故障诊断，能够精确到监控设备所经过的的故障路由位置（IP地址）。缺陷库：通过对设备故障原因、故障类型、故障频率、典型故障区域、典型故障场景等多维度分析，形成设备运行缺陷库。统计分析：对设备接入故障信息进行多维度统计分析，可以按照监控设备部署区域或者运维区域进行故障统计，生成设备故障统计分析报表、图表。

        黑屏检测算法，在实际的生活应用中，摄像头会在一定时间内记录下很多照片，但是为了防止出现黑屏的现象，需要定期对摄像头和照片进行检查，最常用的是随机选择一张图片上面的1000左右的像素点，检测这些像素点是否全为黑色像素点，以此法能检测是否黑屏。 结语 使用网络化监控和储存能够高质量、高可靠性进行监控，同时还具有方便使用、操作管理简单，有效利用带宽的优势，并且还能利用网络的加密锁、权限管理、安全认证的特点，使得监控的系统安全性大大增加，由此可见掌握网络故障诊断分析技术的重要性。对于日后监控设备的升级，相关系统的升级，特别是对网络系统的安全运行，监控系统显得尤其重要，其网络故障诊断技术也会相关工作人员的成为一门必修课。