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1、檢測標準的不統一是視頻質量診斷技術發展的一大障礙

        對于前文提到的各種類型的視頻質量問題，也就一些非常典型的實際案例，從產品的現場布置和反饋來看，對視頻質量診斷的結果經常會發生分歧。如輕微的顏色異常、輕微的雪花點或不明顯的干擾等，不同的人觀察的結果會不同，人為主觀的因素影響非常大，這都為產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，導致某些故障視頻無法檢測

        目前的視頻質量類型大多還是集中在最常見的一些質量問題的總結和歸納，無嚴重的偏色、亮度異常等。但是還有非常多的視頻質量問題是算法設計中沒有考慮到的，尤其是視頻噪聲、人為干擾等功能，在東莞監控安裝的實際現場有一些無法預料的視頻出現，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、算法本身還需要優化，在檢測的準確流率和算法效率上要持續提高和完善。

         只有提升了檢測率，才能真正實現人力的節省。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，才能產生更好的投入產出比，這也是視頻質量診斷技術永遠的追求目標，只有超越了準確性、效率的瓶頸，該技術才能真正實現價值。

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