视频质量诊断
基于深度学习的视频质量评估与分析系统，旨在自动检测和评估视频的质量问题。
项目概述
视频质量诊断系统是一个集成了传统图像处理技术和深度学习算法的智能分析平台，能够对视频进行全面的质量评估，包括但不限于：
- 清晰度评估：检测视频模糊、失焦等问题
- 噪声检测：识别各种类型的噪声干扰
- 压缩伪影：检测编码压缩导致的质量损失
- 色彩异常：识别色彩失真、偏色等问题
- 运动模糊：检测因相机抖动或物体运动导致的模糊
技术架构
核心算法
传统图像质量指标
- PSNR（峰值信噪比）
- SSIM（结构相似性）
- VMAF（视频多方法评估融合）
深度学习模型
- CNN网络用于特征提取
- Transformer架构用于时序建模
- 多任务学习框架
系统架构
输入视频 → 预处理 → 特征提取 → 质量评估 → 结果输出功能特性
实时检测
- 支持实时视频流质量监控
- 低延迟处理，适用于直播场景
批量处理
- 支持批量视频文件处理
- 自动生成详细的质量报告
可视化分析
- 提供直观的质量热力图
- 支持问题帧的精确定位
应用场景
视频平台
- 内容审核与质量控制
- 用户体验优化
安防监控
- 监控视频质量保障
- 异常检测与预警
医疗影像
- 医学视频质量评估
- 诊断辅助
技术亮点
- 多模态融合：结合传统指标和深度学习优势
- 自适应阈值：根据视频内容动态调整评估标准
- 可解释性：提供质量问题的具体原因分析
- 跨平台支持：支持多种视频格式和编码标准
项目进展
- [ ] 基础框架搭建
- [ ] 传统指标实现
- [ ] 深度学习模型训练
- [ ] 系统集成测试
- [ ] 性能优化
- [ ] 部署上线
技术文档
开源计划
本项目计划开源，包括：
- 核心算法实现
- 预训练模型
- 完整的文档
- 示例代码
项目正在积极开发中，欢迎关注项目进展！
