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- 来自专栏电能质量
电能质量监测方案
用物联网+腾讯云平台结合无功补偿、电能质量设备将电能质量监测数据实时传送给需要的工作人员，工作人员可以根据数据 进行分析，然后做出合理的处理方式，为电能质量监测带来最新的管控方案。 首先，在配电房安装有低压无功补偿电容器、有源滤波或无源滤器，电压、电流检测表及控制器等，实质上 是一套完整的 电能质量监控解决方案，在这个基础上，将嵌有TOS物联网平台的操作系统的IOT开发板或自研的长年累月联网控制板由内部有线通讯方式将电能质量数据传达致 ，第二步则利用4G通讯模块通讯功能将数据实时送达腾讯云平台，由腾讯云平台将信息抄送到用户平台，用户可能通过微信应用平台软件，或安桌平台应用软件来接收云 平台抄送的数据，这时候可以用平台软件了解配变电能质量监控数据了 电能质量.zip
55900发布于 2020-04-19 - 来自专栏工业4.0
电能质量监测的数据采集系统
随着电网规模越来越大，电能质量的监测点越来越多，对监测系统提出了更高的要求。 电能是一种商品，其质量问题是供应商和客户共同关注的问题。用电企业有必要建立电能质量监测系统，实现对整个配电电网电能质量的实时监控。 电能质量监测的数据采集系统是一种可以实时监测电能质量参数，并将采集到的数据进行分析处理的系统。 电能质量监测的数据采集系统可以提供准确的电能质量参数，以及电能质量异常的准确定位，为电力企业提供有效的质量管理手段。 电能质量监测的数据采集系统由终端设备、工业智能网关和数据云平台组成。
78210编辑于 2023-02-21 - 来自专栏Visual Codex
视频质量评判标准
所以，对于视频压缩的评判准则就少不了。 视频的画质评价可以分为两类：以MOS测试进行评价的主观性评价和以计算PSNR的客观性评价。 其中，MAX为视频使用的信号的最大值，如视频是8比特的话，那MAX就为255。 单位是分贝（dB），MSE为均方误差（Mean Squared Error）即原始图像与解码后的重建图像之间的误差，误差越小，则表示还原后的质量越好，那PSNR就越大。 主观评价 Subjective 视频质量不仅仅要靠客观的统计数字来进行评判，也要靠人的主观判断来进行评判，毕竟，视频最终是要给人看的，客观评价得到的结果再好，如果没有适用人类视觉系统，那么我们最终看视频的体验也是不好的 所以一个视频进行编码重建以后，组织实验员来进行人眼判断质量也是重要的。
1.7K30发布于 2021-02-24 - 来自专栏用户1692782的专栏
视频编码质量评价
导语 视频已经成为我们现代生活中不可或缺的元素，众所周知，视频的原始数据量大的惊人，不利于存储和传输！于是乎有了视频编码，不同的编码器，不同的参数，软件与硬件，到底哪一种编码编的好呢？ 于是乎就有了视频编码质量评价！一起来看看！ 本文框架 正文 视频编码质量评价，主要分为主观评价和客观评价！主观评价主要是肉眼所见对编码后的视频质量给出评价！ 客观评价主要利用一些统计学的概念来评价视频编码的质量。 主观评价 主观评价，顾名思义，就是人眼主观上对编码后的视频的感受，进而给出的评价！ 编码的过程经常要在质量和码率之间取得一个很好的平衡，质量越高感官越好，但是码率随着也会水涨船高，带宽对当前的视频行业而言依然是一个巨大的成本。 Vmaf Psnr/Ssim这些指标通常在编码器内部，用于对编码决策进行优化并估算最终编码后视频的质量，但是由于这些算法衡量标准单一，缺乏对画面前后序列的总体评估（但是前后帧之间的相关性与编码的质量息息相关
2.4K53发布于 2021-01-06 - 来自专栏媒矿工厂
WebRTC 视频质量调校
目录 开头 什么在 WebRTC 中影响着视频质量 超出可控范围的 服务相关 设备相关 WebRTC 视频质量的三脚凳 追随比特率 在分辨率和帧率之间做出选择 是时候学习 WebRTC 了 1开头 WebRTC 视频质量需要一些调校来正确完成。 这次，我想介绍一下我们可以使用的影响视频质量的杠杆，以及如何正确使用它们。 2什么在 WebRTC 中影响着视频质量 如今，视频在交流中发挥着重要作用，视频通话/会话/会议将在很大程度上依赖于视频质量。 但是什么影响了视频质量呢？ 3WebRTC 视频质量的三脚凳 图 6 WebRTC 三角凳 WebRTC 中的视频质量就像一个三脚凳。在所有条件相同的情况下，你可以调整比特率、帧率和分辨率。
2.8K70发布于 2021-08-25 - 来自专栏媒矿工厂
UGC 视频质量评价
，在这样的情况，亟需针对 UGC 视频的视频质量评价方法。 UGC 视频质量评价 对于 UGC 视频质量评价方法的要求 现有 UGC 质量评价方法 UGC 视频质量评价数据集 YouVQ 从现有数据集出发分析问题 直接迁移学习 质量相关数据的重训练 YouVQ UGC 视频质量评价 对于 UGC 视频质量评价方法的要求 要求全面准确地反映人类真实主观感受； 必须是无参考的； 对不同内容的视频具有同样可靠的评价结果。 现有 UGC 质量评价方法 现有的 UGC 视频质量评价方法是在传统的视频质量评价方法之上发展而来的，传统的视频质量评价包含但不限于： 主观评价指标：平均主观得分(MOS)，平均主观得分差(DMOS)； 对于 UGC 视频，由于不存在无损的源视频，因此只能考虑使用无参考视频质量评价方法，但是现有的无参考视频质量评价模型和方法，在评价 UGC 内容上表现并不好，因此考虑设计针对 UGC 视频的质量评价方法
2.5K20编辑于 2022-04-11 AI 教学质量监测平台：让课堂质量看得见、改得快
提到 “教学质量监测”，很多老师会想到繁琐的听课记录、堆积的学生作业，管理者则头疼数据零散、评价主观。 而 AI 教学质量监测平台的出现，就像给教学装上了 “智能显微镜”，用技术打破传统监测的痛点，让课堂里的每一个细节都能被精准捕捉、科学分析。 它能实时转写师生对话，统计老师提问次数、学生回答时长，还能分析提问质量：是 “是不是”“对不对” 的封闭问题，还是 “为什么”“怎么办” 的开放性问题？ 未来，随着技术升级，AI 还能实现个性化监测 —— 针对不同学科、不同学段，定制专属的监测指标，让教学质量提升更精准、更高效。 简单说，AI 教学质量监测平台，就是用技术让课堂质量 “看得见、摸得着、改得快”，让每一堂课都能越上越好，让每一位学生都能受益。
36710编辑于 2025-11-26- 来自专栏LiteMedia
视频质量AI检测算法与LiteCVR视频质量诊断方案介绍
LiteCVR视频质量诊断方案可以实现对监控设备常见的异常抖动、画面条纹、画面模糊、偏色、亮度异常、对比度异常、冻结、丢失、噪声等机器故障及恶意遮挡、恶意变化监控场景的行为做出准确判断，还可以对监控设备因为网络异常等原因导致的设备断线 LiteCVR视频监控管理平台能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，平台可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与 4）信号缺失检测该项检测针对画面白屏黑屏、无法获取码流、无视频信号等现象，其故障原因通常可归纳为网络无法连接、视频传输线路接触不良或损坏等问题。 视频噪声的检测较为困难复杂，主要由于不同种类噪声的无规律性，单一策略的检测算法难以全面覆盖不同种类的噪声。 对该类问题的检测，通常需要对一定时长的视频序列间各帧之间的运动信息进行统计分析。基于该思路，一种实现方法为对图像进行特征点检测，然后在一定的视频序列中，跟踪该特征点的运行矢量，然后得出算法检测结果。
1.4K50编辑于 2023-11-14 - 来自专栏大数据文摘
探营：空气质量监测数据这样出炉
每天，申城的空气质量是优是良，PM2.5的浓度是低是高，成为市民最关心的问题之一。随着上海空气质量监测能力的建设，目前全市已经实现一区一报，一小时一报。 浦东新区由于范围较大，设立了5个点：川沙、浦东监测站、张江、惠南、周浦，前三个均为国控点。 “空气质量监测从布点到监测、评价都有标准规范，环境空气质量监测网的设计，首先要考虑所设监测点位的代表性。” 这１０个国控点，覆盖面积更广，且大都位于人口稠密的中心城区，点位设置和监测方法符合国家《环境空气质量监测技术规范》和《环境空气质量自动监测技术规范》要求，能够代表本市城区空气质量整体水平。 有市民表示，为何空气质量监测数据为良，但呼吸的感觉不太好？监测人员坦承，在监测结果和市民感受之间，确实存在差距。有时候一天中空气质量变化非常明显，而数据显示的却是一天的平均值。 ，为空气质量监测提供全面的第一手资料。
78730发布于 2018-05-23 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
学校AI视频行为分析监测系统
学校AI视频行为分析监测系统通过python+opencv网络模型AI视频分析技术，学校AI视频行为分析监测系统对学校区域人员打架行为识别、跌倒行为识别、翻墙识别、人员聚众识别、攀高识别、抽烟行为等进行智能识别预警
1.3K50编辑于 2023-02-27 - 来自专栏音视频技术
Xilinx FPGA，“加速”视频质量提升
FPGA的优势 大家好，我是来自Xilinx的张吉帅，随着视频内容的火爆，其在网络上的传输量越来越大，对视频编解码算力也有了更高的需求；此外，视频压缩的标准也在不断提升，对于H.264视频编码压缩，CPU 根据实际数据显示，相较于CPU与GPU在BASE LAN加速卡上的表现，基于FPGA可以实现对H.265 1080P 120帧/秒的视频编码压缩，并且在压缩率、压缩质量以及功耗上都具有更大的优势。 数据进入芯片，通过CPU完成解码，进行音频和视频的解码调试，将解码出的视频发送至ABR的IP，再将结果传递给VP9编码器，最终与音频进行调制，生成VP9编码的音视频媒体流。 2.2 HEVC+VP9编码视频流生成 在上述方案的基础上，只需要加载HEVC的IP，即可在同一芯片中实现VP9编码视频流以及生成HEVC编码视频流。 编码器多路视频流输入、输出的应用 3. 赛灵思实时视频转码架构 如上架构图所示，赛灵思实时视频转码包含两种不同的途径，XMA和OpenCL。
2.1K20发布于 2020-04-01 - 来自专栏小火龙说数据
「经验」浅谈视频质量评估方式
长视频类：腾讯视频、爱奇艺、优酷。 短视频类：抖音、快手、视频号。 那么问题来了，如果你是从事视频类产品的数据分析师，让你评估一下视频质量，你会从哪些方面着手呢？ 02 通过视频本身评估 视频质量评估，最本质方面就是视频自身的好坏，说白了，视频感官是否舒服、视频是否可以正常加载。从分类上看，也需要评估这两个方面，具体如下图所示。 1、感官质量 图像质量：视频方面最核心的内容，图像是否清晰，整体的清晰度、色彩、亮度影响用户视觉、感官方面的评估。 声音质量：与图像相匹配的自然是声音，声音在两耳之间的相位差、声音质感等，都是影响视频质量的关键因素。 流畅度：最后就是视频在播放容器中的流畅度，是否会出现卡顿、声音是否与图像相匹配等。 2、交互质量 如果说感官质量是评估视频的内核，那交互质量就是评估视频的外核，其在容器中的表现情况，例如：播放成功率、起播率、缓冲率等核心指标。
2K10编辑于 2024-04-25 - 来自专栏音视频技术
视频质量评价基础与实践
本次公开课我们邀请到了SSIMWAVE联合创始人与首席研究员，曾凯老师，为大家详细介绍视频质量评价的基础概念和相关算法，并以端到端的视频质量监控系统为例，讲解了质量评价解决方案在实际落地中的应用和收益。 01 视频质量评价介绍 我们先说，什么是视频质量评价。 所有视频的复杂度和本身的类型都不一样，所以不同类型的视频会直接影响视频质量的评价方法。因为中间会经过不同的处理，所以会直接影响观看视频的质量。中间的处理过程影响也非常非常大。 以上就是视频质量评价的基本背景介绍。 02 视频质量评价算法 下面进入到评价算法。 我们知道视频质量评价就是给视频打分，它可以用主观的方式打分，也可以用客观的方式打分。 所以PGC一类的视频质量的问题主要是后续做视频传输或者处理中引入的问题，视频源往往质量比较高。
1.2K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏reizhi
主流视频网站质量测评
而当下最主流的信息传递方式，莫非是互联网视频。对于很对人而言，看视频和分享视频都是每天所必做的事之一。那么，你对于主流的视频网站又有多少了解呢？ 这次，我就以视频质量的角度，带您来分析主流视频网站之间的差别所在。 参加测评的网站有： 17173 激动网 酷六网 六间房 土豆网 我乐网 新浪视频 优酷 1.测试方法 使用以上网站的客户端，上传同一段视频。待视频发布之后，使用硕鼠下载视频进行分析。 所上传视频: http://assets.ign.c……1s216.mp4 注：如有高清模式，使用高清模式所得视频 2.测试数据 注：17173视频发布之后出现了音画不同步的现象 3.测试总结 无论是从大小 新浪视频的画面大小最大，但码率/画面大小确实最低的。 所以reizhi认为，激动网和优酷网，在此次测试中胜出。 4.补充资料 以下是各网站的视频链接，有兴趣肉眼评测的朋友可以参考。
1.9K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏用户5909132的专栏
自动化视频质量保障
对于视频生产服务而言，能够量化并监控这些质量下降显得尤为重要，有助于维持并提升整个平台的服务质量。 ” 在COS大量的视频内容生产过程中视频质量评价承担了什么角色？ 为了使用户的视频不因为质量问题而错失关注与商机，数据万象在整个生产过程中需要帮助用户进行源视频的质量分析，判别是否要进行增强操作以及通过视频视频评价确定视频美化的效果是否合格，在分发到不同平台时根据用户侧的反馈结合视频质量评分调整视频参数 典型的COS视频质量自动化保障流程： Step1、用户将视频上传到COS后即可开始使用视频质量评分，通过质量评分将素材进行质量分级。 Step2、为每个质量分级的素材进行其质量级别适配的处理方式。 质量评价能力的应用 应用一：视频全链路质量监控 无参考工具可以对视频链路上的各个环节进行质量监控，适用于编码、处理等各种场景，找出质量的瓶颈点。 经典案例：腾讯某自有产品视频质量提升 腾讯某自有业务使用质量评估能力来对业务链路进行监控，找到质量瓶颈点，并针对问题设计了视频质量改进方案。
57230编辑于 2022-08-26 - 来自专栏杰凡IT
java基于ssm空气质量检测系统源码网站空气质量监测源码
简介Java基于ssm的空气质量检测系统，检测设备检测一定范围内的企业空气指数，如果有污染则地图显示红色标记。 演示视频 https://www.bilibili.com/video/BV1GK4y1W7JB/? ：在地图上设置监测点的坐标等，勾画监测点。 在地图上设置监测点，正常情况下地图上监测点为绿色，围绕监测点设置企业，地图上企业显示为蓝色。当监测点范围内有污染，监测点在地图上显示为红色。 监测点分布：监测点视图中显示监测点以及周围的企业，鼠标碰触能显示相关监测点或企业信息.部分截图图片图片图片
95920编辑于 2023-01-08 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
加油站ai系统视频监测系统
加油站ai系统视频监测系统通过yolov5网络模型深度学习边缘计算技术，加油站ai系统视频监测系统对现场卸油过程中人员违规离岗、现场灭火器没有按要求正确摆放、加油站ai系统视频监测系统以及卸油前需要遵守静电释放
47130编辑于 2023-02-25 - 来自专栏音视频技术
【今晚7点】：视频质量评估体系
针对上述问题，今晚7点LiveVideoStack特别邀请到了百度 资深测试工程师 王伟老师为大家带来以视频质量评估体系为主题的内容分享。 演讲内容及讲师信息： 主题：视频质量评估体系 视频编解码技术日新月异，新的编解码技术赋予视频业务新的应用场景和新的用户视听体验。 同时，视频作为带宽消耗大户，如何在视听体验和视频带宽之间取得最优的平衡是一个永恒的话题。视频质量评测主要用来回答：体验是否改善、带宽是否合理等问题。 2012年加入百度，从事过质量改进和效率提升的相关工作，也从事过产品分析的相关工作，目前主要从事视频评测相关方向的研究和实践，百度视频质量评测技术负责人，主导并建设百度首个体系化的视频质量评测服务平台， 在解决视频质量评测的标准化、置信度方面有丰富的实践经验。
47210编辑于 2023-02-23 - 来自专栏媒矿工厂
视角合成视频的质量评价
然而，现有的基于 DIBR 的方法并不能为合成的视频提供令人满意的质量。大多数现有的视觉合成方法都没有考虑到人类视觉感知的特点，以提供更好的合成视频的观看质量。 大多数早期的研究试图设计基于现有的 2D 质量评估方法，如 PSNR 和 SSIM 的 3D 图像/视频。他们关注的是立体 3D(S3D)图像/视频的质量，而不是由视点合成生成的多个合成视频的质量。 在传统的 3D 图像/视频中，无法观察到合成视频的几何失真和时间不一致等失真现象。这些扭曲可能是由视图合成算法引起的。因此，现有的基于质量评估的客观指标可能不可靠地处理合成视频的质量。 为了正确地衡量合成视频的整体质量，本文不考虑了整个区域，而是合成视频特定区域周围的结构扭曲。在接下来的小节中，将描述所提出的时间不一致性测量方法，以客观地评估合成视频的质量。 实验结果表明，该方法显著提高了合成视频的质量预测性能，也说明了在特定区域的时间不一致高度影响了合成视频的整体质量。
2.1K20编辑于 2022-05-25 - 来自专栏物联网行业资讯
环保数采仪助力空气质量在线监测系统
空气的质量和人民生活健康息息相关。目前，空气污染源影响空气质量的最主要因素之一是来自固定和流动污染源的人为污染物排放，包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。 国家也在PM2.5/PM10及其他污染气体监测，分析，治理上加大力度。其他污染气体包括二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳等。 系统组成 基于此，计讯物联推出空气质量在线监测系统，旨在对环境空气质量进行实时的监测，有效掌握环境数据，同时将数据进行展示，方便群众及时获取相关数据，同时起到提醒的作用，让群众可以少用甚至不用会对环境造成污染的物品 计讯物联空气质量在线监测系统由三部分组成，分别是： 前端采集设备：采集设备由温湿度计、摄像头、风向风速仪、噪声传感器、颗粒传感器、有害气体监测仪等仪器组成，监测包括环境温度、环境湿度、环境噪声、CO 数据终端：每个接收数据的终端可通过计讯环保云平台进行展示，数据中心、环保局等终端通过大屏、PC、移动端对展示数据进行对比分析，判断城市大气质量，对污染大气行为进行及时的制止与管控。
83620发布于 2020-06-23
腾讯云开发者
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