一、课题背景及意义
近些年，我国电力事业发展迅速，电网覆盖面越来越大，复杂程度与日俱增，影响层面也越来越广。随着电力体制的不断改革与深化，无人值守变电站的提出以及视频监控技术的不断发展与完善，电网视频监控系统在电力领域尤其是变电站得到了广泛的应用[1,2]。电网视频监控系统具有广阔的发展前景，吸引着越来越多的公司和单位投身于对其的探索、研究与生产中。国内已经有多家公司在该领域技术成熟并且拥有自己的产品，并且也已经将它们较为广泛地应用于电网视频监控系统中。以国网四川省电力公司为例，该电力公司已建设省、地市、县三级变电站视频监控主站平台。目前，省公司变电站视频监控平台已接入超过1000套站端系统和15000支摄像头。同时，全省的供电营业厅等营销场所，通过三期建设，也全部建成视频监控系统，共719个前端，2500支摄像头[3]。日益庞大的监控系统以及无人值守要求的提出无疑增加了监控和运维人员的工作量，研发视频监控相关的管理辅助系统迫在眉睫，视频质量诊断系统应运而生。很多应用领域的相关行业，如交通、金融、军事等都希望借助于视频质量诊断系统来提高运维管理效率以及减少运行人员的工作量。电力行业中，像变电站这种监控规模庞大且环境复杂多变的场所应用视频质量诊断系统同样必要。但实际上，只有少数试点变电站使用了视频质量诊断系统，而且由于对诊断系统的实用性检测依然缺乏统一的标准和有效的检测手段，如何衡量视频质量诊断系统的实用性和准确性是大规模应用它们需要解决的首要问题。
二、视频质量诊断系统
2.1系统概述
视频质量诊断系统是一套图像质量分析、诊断与预警系统，通过对前端设备（网络摄像机等）、已有的存储系统（硬盘录像机等）传回的码流进行解码以及图像质量评估，按照诊断预案自动对视频图像中存在的质量问题进行判断和告警，并记录检测结果[4]。诊断系统采用轮回巡检的方式，在短时间内对大量的前端设备进行检测。检测项目包括多种视频故障：如信号丢失、图像模糊、对比度、亮度异常（过亮、过暗）、图像偏色、噪声干扰、条纹干扰、黑白图像、画面冻结、视频剧变、视频抖动、场景变更、视频遮挡、云台失控、登录失败、取流异常。通过视频质量诊断系统，用户不仅能够有效预防因视频采集设备、视频传输、存储等环节导致的图像质量问题，及时发现破坏监控系统的不法行为，还可以迅速处理设备故障、协助监控系统有效运行、掌握前端设备运行情况，从而轻松地运行及维护大型视频监控系统，而且还能减少资源投入，提高工作效率，降低运维成本[5]。
2.2诊断系统检测的关键技术
本章主要对系统开发过程中用到的一些关键技术进行介绍，主要包括OpenCV开源库、计算机视觉技术，图像处理技术等。
2.2.1OpenCV开源库
OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary，即计算机开放视觉库）于1999年由英特尔（Intel）公司建立，如今由WillowGarage提供支持。它是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，可在Linux、Windows和MacOS操作系统上运行。其包含500多个优化过的算法，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，在发布一系列Beta版本后，终于在2006年发布了1.0版本，而且在2009年发布了重要的2.0版本，其代码较1.0版本已显著优化，包含崭新的C 接口，无需IPP来提升性能[6-7]。OpenCV作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，对商业应用和非商业应用均是免费的[8]，所以OpenCV可作为二次开发的理想工具[9]。
2.2.2计算机视觉技术
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