视频质量诊断系统基于优秀的底层算法的技术特点

    高精确度：视频质量诊断采用大量的实践视频监控系统的视频作为锻炼样本，各种毛病检测器均来源于实践系统，并经过大量实践系统的测试，因而检测精确率高; 良好的摄像机角度顺应性：毛病检测器的锻炼样原本自多种不同场景，涵盖了治安视频监控系统中众多常见的摄像头监视角度，因而对各种摄像头角度、焦距以及不同的摄像内容都有良好的顺应性;

    共同的抵御球机运动的才能：视频质量诊断在每一中类型的毛病检测器的设计和锻炼过程中，都思索到了摄像头云台运动以及镜头推近拉远有可能带来的视频图像特征的变化，在检测过程中都首先停止摄像头运动剖析，一旦发现摄像头处于PTZ运动过程中，则首先不再检测PTZ运动能否异常，以避免检测时发送运动指令影响当前的球机运动;

    其次，仅运用对摄像头运动不敏感的特征来停止其他类型的毛病剖析，防止因运动缘由形成误报或漏报; 出色的环境顺应才能：算法模块关于场景内由于车流、人流、时节、气候产生的光线、阴影变化不敏感，因而，能够适用于多种不同的室外环境;

    强化学习才能：现有的视频质量诊断系统与人类的毛病辨认才能仍有明显的差距，因而应用场景的差别关于视频质量诊断系统的性能是有影响的。像人类的视觉系统一样，视频质量诊断剖析模块也具备后天强化学习的才能，只需参加当地的新样本重新锻炼检测器，算法的性能将进一步进步。