智能化設(shè)備管理技術(shù)是利用系統(tǒng)管理平臺(tái)軟件的設(shè)備管理服務(wù)，對(duì)所有的監(jiān)控設(shè)備包括攝像機(jī)、云臺(tái)、編碼器和系統(tǒng)服務(wù)器進(jìn)行不間斷的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)故障時(shí)能及時(shí)通過各種方式告警，提示維護(hù)人員及時(shí)處置，關(guān)于圖像模糊處理的相關(guān)知識(shí)就由圖像模糊處理系統(tǒng)廠家神博來簡(jiǎn)單講一講吧。一個(gè)系統(tǒng)可以按照網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)部署多臺(tái)設(shè)備管理服務(wù)器，分區(qū)域?qū)υO(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)的巡檢，這樣可以大大提高系統(tǒng)的維護(hù)效率，盡可能做到在設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，在不超過10分鐘的時(shí)間內(nèi)被監(jiān)測(cè)到并告警。

建設(shè)目標(biāo)

本方案擬應(yīng)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，方真人類的視覺系統(tǒng)，針對(duì)某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面、增益失衡和云臺(tái)失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監(jiān)控設(shè)備的不法行為做出準(zhǔn)確判斷，并自動(dòng)記錄所有的檢測(cè)結(jié)果，生成報(bào)表。以便用戶輕松維護(hù)市公共安全圖像資源系統(tǒng)。提高視頻質(zhì)量意味著提高最終用戶的觀看滿意度，提高編碼效率則意味著在同樣的碼率限制下可以傳輸更高質(zhì)量的視頻。

模糊圖像特殊處理在一般工作生活中用的比較少，下面就由神博將重點(diǎn)介紹模糊圖像特殊處理，也是重要的處理技術(shù)，神博為大家講一講吧。

圖像去噪聲

圖像去噪聲是建立在數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，目前常用的數(shù)學(xué)模型有兩種，即加性噪聲模型和乘性噪聲模型。加性噪聲模型是把觀測(cè)圖像看成是由清晰圖像加上噪聲得到的；乘性噪聲模型把觀測(cè)圖像看成由清晰圖像乘以噪聲得到的。其中，的模型是加性噪聲模型。

無論是哪種數(shù)學(xué)模型，其原理基本相同，即假設(shè)清晰圖像和噪聲具有一定的先驗(yàn)條件，其中噪聲的先驗(yàn)?zāi)Ｐ洼^為簡(jiǎn)單，一般被認(rèn)為是高斯白噪聲或是滿足特定形式分布的隨機(jī)噪聲，個(gè)別情況下考慮特殊的噪聲。與噪聲的先驗(yàn)?zāi)Ｐ拖啾?，清晰圖像的先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛣t相對(duì)復(fù)雜。隨著人們對(duì)圖像去噪聲的深入研究，目前人們已經(jīng)建立了多種噪聲模型和清晰圖像模型。而模糊圖像去噪聲的算法實(shí)際上就是不同的噪聲模型和清晰圖像模型相組合，加上不同的求解方法，就構(gòu)成了形形色1色的去噪聲算法。此外，有一些圖像的退化模型無法確定，對(duì)這一類圖像的復(fù)原稱為盲目復(fù)原。由于噪聲模型和清晰圖像模型數(shù)量多，因此去噪聲算法也有很多算法，但是目前常用的算法有濾波技術(shù)、小波域算法、空間域算法、基于訓(xùn)練的算法、時(shí)空結(jié)合的算法

人們對(duì)預(yù)處理認(rèn)識(shí)的不斷提高，隨著集成芯片和信號(hào)處理器能力的不斷增強(qiáng)，市場(chǎng)上高質(zhì)量的監(jiān)控產(chǎn)品一定離不開高質(zhì)量的視頻預(yù)處理方法。下面就由神博為大家簡(jiǎn)單地講解一下吧。

預(yù)處理的作用

對(duì)于這樣比較差的視頻，再進(jìn)行壓縮、傳輸、解1碼顯示，用戶所看到的監(jiān)控視頻常常不能令人滿意的。如何在現(xiàn)有的條件下提高采集視頻質(zhì)量的問題就實(shí)在地放在我們面前。對(duì)此，一個(gè)重要的應(yīng)對(duì)措施就是在視頻采集環(huán)節(jié)進(jìn)行預(yù)處理，以利于提高采集視頻質(zhì)量，有利于后續(xù)的視頻處理，以利于用戶提取視頻中感興趣的信息。而視頻監(jiān)控系統(tǒng)由于成本、環(huán)境等因素影響，所獲取的原始視頻質(zhì)量并不高，甚至很低。