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1、檢測標準的不統(tǒng)一是視頻質(zhì)量診斷技術(shù)發(fā)展的一大障礙

        對于前文提到的各種類型的視頻質(zhì)量問題，也就一些非常典型的實際案例，從產(chǎn)品的現(xiàn)場布置和反饋來看，對視頻質(zhì)量診斷的結(jié)果經(jīng)常會發(fā)生分歧。如輕微的顏色異常、輕微的雪花點或不明顯的干擾等，不同的人觀察的結(jié)果會不同，人為主觀的因素影響非常大，這都為產(chǎn)品的推廣和客戶的認同帶來了困擾。

2、非常見故障視頻資源少，算法模型不健全，導(dǎo)致某些故障視頻無法檢測

        目前的視頻質(zhì)量類型大多還是集中在最常見的一些質(zhì)量問題的總結(jié)和歸納，無嚴重的偏色、亮度異常等。但是還有非常多的視頻質(zhì)量問題是算法設(shè)計中沒有考慮到的，尤其是視頻噪聲、人為干擾等功能，在東莞監(jiān)控安裝的實際現(xiàn)場有一些無法預(yù)料的視頻出現(xiàn)，如視頻重影、一行或幾行視頻滾動、部分黑屏部分條紋、不確定的OSD菜單視頻等等，不常見視頻的檢測問題需要持續(xù)搜集樣本，更新算法模型才能準確識別，而這個過程可能是漫長的。

3、算法本身還需要優(yōu)化，在檢測的準確流率和算法效率上要持續(xù)提高和完善。

         只有提升了檢測率，才能真正實現(xiàn)人力的節(jié)省。只有提高了算法的效率和性能，才能使用低成本的硬件平臺推廣，才能產(chǎn)生更好的投入產(chǎn)出比，這也是視頻質(zhì)量診斷技術(shù)永遠的追求目標，只有超越了準確性、效率的瓶頸，該技術(shù)才能真正實現(xiàn)價值。

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