本申請涉及測試，尤其涉及一種顯示器靜態圖像自動監控方法。

背景技術：

1、隨著航空領域的不斷發展，任務系統越來越復雜，對于基礎畫面顯示要求越來越高。為了顯示圖像的可靠性，就必須對顯示圖像進行測試，只有對顯示圖像長時間強度測試，才能判斷此產品圖像顯示是否能滿足需要，是否能夠保證質量。因此，伴隨著人工智能的產生而產生的自動圖像監控，是自動圖像監控必不可少的環節。

2、顯示器在實際工作中的使用，可能會難免遇到一些質量問題的發生，之前主要是進行人工人眼檢查質檢分析，由于顯示內容較多，由人眼進行分析時，可能存在人員疲勞的現象發生；同時，以及測試持續時間比較長，還存人員更換等情況，更加使得人員測試時會難以避免的丟失一些測試情況，導致質量工作的問題:此外，由于測試過程中，需要相關人員一直關注運行狀態，除了人員疲勞外，還會占據大量的人員執行、觀察時間，導致可用人力資源的緊張發生。

技術實現思路

1、有鑒于此，本申請實施例提供一種顯示器靜態圖像自動監控方法，可以使得顯示器靜態圖像顯示測試、檢測等工作能夠進行全天候無人開展，且當有異常圖像發生時，平臺能夠自動提醒記錄，不占用測試人員多余時間，提高工作效率。

2、本申請實施例提供一種顯示器靜態圖像自動監控方法，所述方法包括：

3、利用網絡攝像機對被監控顯示器的畫面進行監控，獲得實時采集的視頻數據；

4、將獲得的視頻數據轉換為多個單幀圖像，對多個單幀圖像和校準圖像進行去噪灰度處理；

5、將去噪灰度處理后的每個單幀圖像分別與校準圖像進行對比，獲得差異區域；

6、針對每個單幀圖像，對差異區域進行圖像處理；

7、根據原始單幀圖像的輪廓的形狀特點，確定被監控顯示器的輪廓位置，并對圖像處理后的每個圖像進行截取；

8、將每個截取后的圖像與校準圖像進行對比，基于預設衡量標準判斷是否存在異常圖像。

9、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述針對每個單幀圖像，對差異區域進行圖像處理，包括：針對每個單幀圖像，對差異區域依次進行x方向上的邊緣檢測、圖像閾值化操作、閉操作以及中值濾波。

10、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述閉操作包括腐蝕和膨脹。

11、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述預設衡量標準包括均方誤差、結構相似度指標和歸一化互相關系數。

12、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述均方誤差的計算公式為：

13、

14、其中，i?1和i2分別是兩張圖像對應像素的灰度值，n是像素數量，mse為均方誤差。

15、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述結構相似度指標的計算公式為：

16、ssim(x,y)＝(2*ux*uy+c1)*(2*wxy+c2)/(ux2+uy2+c1)*(wx2+wy2+c2)，

17、其中，ssim為結構相似度指標，x和y是進行比對的兩個圖像，ux和uy分別表示這兩個圖像的均值，wx2和wy2分別表示這兩個圖像的方差，wxy表示這兩幅圖像的協方差，c1和c2是小于1的常數。

18、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述歸一化互相關系數的計算公式為：

19、

20、其中，ncc為歸一化相關系數，f(x,y),t(x,y)為兩個向量或樣本,n為向量維數或窗口的大小，σ為對應樣本的標準差，μ為對應樣本的均值。

21、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述將每個截取后的圖像與校準圖像進行對比，基于預設衡量標準判斷是否存在異常圖像，包括：

22、設定所述均方誤差的取值范圍為第一范圍，設定所述結構相似度指標的取值范圍為第二范圍，設定所述歸一化互相關系數的取值范圍為第三范圍；

23、針對每個截取后的圖像，計算該圖像與校準圖像的所述均方誤差、所述結構相似度指標和所述歸一化互相關系數，當計算得到的所述均方誤差、所述結構相似度指標和所述歸一化互相關系數均在相對應的范圍內時，則判斷為該圖像不是異常圖像；否則，判斷該圖像為異常圖像。

24、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述異常圖像包括噪點圖像、亮線圖像、黑屏圖像、藍屏圖像、白屏圖像和花屏圖像。

25、根據本申請實施例的一種具體實現方式，所述網絡攝像機的型號為ids-2df5220s-d4/jy。

26、有益效果：

27、本申請實施例中的顯示器靜態圖像自動監控方法，通過分析當前各類型顯示器圖像的測試需求，形成針對航空機載顯示器圖像的靜態畫面自動捕捉的方案，并通過python開發網絡攝像機進行開發驗證。可以使得測試、檢測等工作能夠進行全天候開展，且當有問題發生時，平臺能夠自動提醒記錄，不占用測試人員多余時間，提高工作效率。具有以下有益效果:

28、1、監控質量高效性：在調試、排故、老化過程中。減少人肉眼觀察弊端，能夠將畫面中噪點、亮線、黑屏、藍屏、白屏、花屏等問題準確識別處理并提醒使用人員問題發生情況；

29、2、節省人力資源成本：在調試、排故、老化過程中。均可使用該監控平臺1天24h無人值守監控。使用人員僅需一開始打開平臺以及最后結束時對最后結果進行確認即可，全程僅需10min；

30、3、提升驗證手段：能夠醒目提醒使用過程中出現問題次數、時間以及記錄當時發生故障時畫面，可供排故直接使用。

技術特征：

1.一種顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述針對每個單幀圖像，對差異區域進行圖像處理，包括：針對每個單幀圖像，對差異區域依次進行x方向上的邊緣檢測、圖像閾值化操作、閉操作以及中值濾波。

3.根據權利要求2所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述閉操作包括腐蝕和膨脹。

4.根據權利要求1所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述預設衡量標準包括均方誤差、結構相似度指標和歸一化互相關系數。

5.根據權利要求4所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述均方誤差的計算公式為：

6.根據權利要求4所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述結構相似度指標的計算公式為：

7.根據權利要求4所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述歸一化互相關系數的計算公式為：

8.根據權利要求4所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述將每個截取后的圖像與校準圖像進行對比，基于預設衡量標準判斷是否存在異常圖像，包括：

9.根據權利要求1所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述異常圖像包括噪點圖像、亮線圖像、黑屏圖像、藍屏圖像、白屏圖像和花屏圖像。

10.根據權利要求1-9任一項所述的顯示器靜態圖像自動監控方法，其特征在于，所述網絡攝像機的型號為ids-2df5220s-d4/jy。

技術總結
本申請提供了一種顯示器靜態圖像自動監控方法，屬于測試技術領域，包括利用網絡攝像機對被監控顯示器的畫面進行監控，獲得實時采集的視頻數據；將獲得的視頻數據轉換為多個單幀圖像，對多個單幀圖像和校準圖像進行去噪灰度處理；將去噪灰度處理后的每個單幀圖像分別與校準圖像進行對比，獲得差異區域；針對每個單幀圖像，對差異區域進行圖像處理；根據原始單幀圖像的輪廓的形狀特點，確定被監控顯示器的輪廓位置，并對圖像處理后的每個圖像進行截取；將每個截取后的圖像與校準圖像進行對比，基于預設衡量標準判斷是否存在異常圖像。本申請方案，有異常圖像發生時，平臺能夠自動提醒記錄，不占用測試人員多余時間，提高工作效率。

技術研發人員：黃榮,毛志洋,陳濤
受保護的技術使用者：蘇州長風航空電子有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24