盧樹華, 方陳贏, 王照明, 田 方

(中國人民公安大學(xué)信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院， 北京 102600)

基于組合賦權(quán)法的攝像機性能評價

盧樹華, 方陳贏, 王照明, 田 方

(中國人民公安大學(xué)信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院， 北京 102600)

針對當(dāng)前視頻監(jiān)控系統(tǒng)中攝像機綜合性能的評價方法較為過于簡單導(dǎo)致區(qū)分度低，難以為選擇者提供精確參考等問題，采用組合賦權(quán)法建立了攝像機性能綜合評價模型，計算了其指標(biāo)權(quán)重，對幾種1080P數(shù)字球型攝像機的性能進行綜合評價；并利用Visual studio 2013開發(fā)平臺，采用C#，Matlab語言編程，設(shè)計開發(fā)了攝像相機性能綜合評價應(yīng)用軟件。 結(jié)果表明：采用組合賦權(quán)的方法可以融合主觀和客觀賦權(quán)的優(yōu)點，使評價結(jié)果更為精確、合理；評價軟件可以簡化計算，提高準(zhǔn)確性，具有較好的可操作性和有效性；該評價模型和軟件可為攝像機的選擇評估和視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)與運維提供有效的參考。

攝像機； 性能評價； 組合賦權(quán)法； 評價系統(tǒng)

0 引言

視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以有效的防范和打擊犯罪，提高社會治安防控能力，在公共安全領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。攝像機屬于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的前端設(shè)備，其性能優(yōu)劣對整個系統(tǒng)的效能有重要影響。近年來，隨著各地視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)的廣泛開展，相關(guān)部門對高性能攝像機的需求較大，而目前市場上攝像機的種類繁多，性能各異，人們對如何能選擇到性價比高的攝像機普遍比較關(guān)注[1-5]。

常用的綜合評價方法主要分為主觀和客觀評價方法。主觀評價方法包括層次分析法(analytic hierarchy process, 簡稱AHP)、德爾菲法、模糊綜合法等；客觀評價方法包括熵值法、離差最大化法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等[6-12]。主觀評價方法基于專家的專業(yè)知識、經(jīng)驗等對系統(tǒng)評價指標(biāo)進行賦權(quán)，而客觀評價方法則基于對系統(tǒng)已測量的數(shù)據(jù)樣本進行分析比較再賦權(quán)[6-11]。目前，對攝像機成像質(zhì)量參數(shù)以及綜合性能的評價方法主要集中在層次分析法[1-2]、模糊層次分析法[1]、模糊層次分析法、Kano法組合模型[1-4]以及屬性綜合評價模型[5]等主觀方法。其中，連禮泉等[5]測量了攝像機性能參數(shù)，并首次給出了屬性評價結(jié)果。本課題小組[2]在前期工作中利用層次分析法構(gòu)建了攝像機性能綜合評價模型，計算了指標(biāo)權(quán)重，給出了評價結(jié)果。然而上述攝像機性能評價方法主要為主觀評價方法，容易受到專家經(jīng)驗、主觀意愿和專業(yè)知識等因素的限制，具有較大的主觀隨意性，且評價方法較為粗略，難以為選擇者提供精確的參考。為克服上述問題，本文采用主、客觀相結(jié)合的方法，即層次分析法和熵值法組合賦權(quán)的方法，對攝像機性能指標(biāo)進行了綜合評價，并開發(fā)了相應(yīng)的評價系統(tǒng)，以期能夠提高評價方法的可行性和有效性，為攝像機的性能評價提供有意義的參考。

1 評價方法原理

在多屬性綜合評價中，假設(shè)評價系統(tǒng)有n個屬性指標(biāo)，m個評價對象，構(gòu)造屬性集合U=(u1u2u3…un), 評價數(shù)值集V=(v1v2…vn)，評價權(quán)重集W=(w1w2w3…wn)。綜合評價方法中，權(quán)重的確定是非常重要的環(huán)節(jié)，其精確性和科學(xué)性可以直接影響到最后的評價結(jié)果，在賦權(quán)時需既要考慮科學(xué)性又要考慮可操作性等因素。綜合文獻分析，本文采用層次分析法和熵值法分別作為主觀和客觀賦權(quán)法。

1.1 層次分析法

層次分析為主觀賦權(quán)方法，該方法常用來作定性和定量評價，具有層次清晰、計算簡便的特點[8,11]。層次分析法評價過程一般分為3個步驟：

①構(gòu)建層次評價模型。分析影響評價系統(tǒng)的各因素，按照屬性及相互間關(guān)系將其分為不同層次：目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層，一般目標(biāo)層位于最上端，方案層位于最底端，由此建立層次評價模型[1-4]。

②構(gòu)建判斷矩陣和計算指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)9分制及其倒數(shù)1/9準(zhǔn)則標(biāo)度[12]，通過兩兩比較指標(biāo)的重要性來構(gòu)建評價矩陣A=(aij)n×n，i,j=1,2,3,…,n，定義下一層元素對上層結(jié)構(gòu)的比重，式中，aij=1/aji(j≠i)，aij=1(i=j)。然后對矩陣A進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到歸一化矩陣為：

X=(xij)n×n

③一致性檢驗。為判斷評價矩陣的合理性與邏輯性，要進行一致性檢驗，見式(1),(2)。

(1)

(2)

式(1)，(2)中，CI為一致性指標(biāo)，RI為平均隨機一致性指標(biāo)，其取值見文獻[12-13]所示，CR為一致性比例，當(dāng)其小于0.1時，表示評價矩陣元的賦值是合理的，可以接受的。

1.2 熵值法

熵值法的基本思想來源于C.E Shannon的信息熵概念[10-11]，在信息論中，熵是信息有效性的度量[6-11]。在多屬性綜合評價方法中，熵值法主要是對數(shù)據(jù)樣本進行對比，分析其差異性，如果評價對象的某項指標(biāo)差異較小，則其熵值較大，而該指標(biāo)對評價結(jié)果的貢獻較小，即權(quán)重較小；反之，某項指標(biāo)差異性較大，則其熵值較小，而該指標(biāo)對評價結(jié)果貢獻較大，即權(quán)重較大。熵值法的評價結(jié)果依賴客觀數(shù)據(jù)，需要有數(shù)據(jù)樣本進行權(quán)重計算，不受主觀因素的影響，因此為客觀賦權(quán)方法，并被廣泛應(yīng)用于各學(xué)科領(lǐng)域的綜合評價問題[9-11]。使用熵值法計算指標(biāo)權(quán)重一般分為以下幾個步驟。

① 首先根據(jù)系統(tǒng)屬性參數(shù)測量結(jié)果，構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣。假設(shè)評價系統(tǒng)有n個評價指標(biāo)，m個評價對象，經(jīng)過測量得其原始數(shù)據(jù)矩陣為B=(bij)m×n，i=1,2,3,…,m;j=1,2,3,…,n原始數(shù)據(jù)量綱不統(tǒng)一，不具可比性，因此需對矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化處理(無量綱化) ，一般地，原始矩陣元可分為兩種類型的指標(biāo)，即效益型和成本型指標(biāo)，對效益型指標(biāo)(正向指標(biāo))可按照式(3)標(biāo)準(zhǔn)化，對成本型指標(biāo)(反向指標(biāo))按照式(4)標(biāo)準(zhǔn)化。

(3)

(4)

由式(3),(4)得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為：y=(yij)m×n，式中，yij為第i個評價對象在第j個評價指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值，yij∈[0,1]。

② 計算第j個評價指標(biāo)的熵值。在有n個評價指標(biāo)，m個評價對象的評估問題中，第j個評價指標(biāo)的熵為，

(5)

③ 計算第j個評價指標(biāo)的熵權(quán)。計算了第j個指標(biāo)的熵值后，可以計算第j個指標(biāo)的熵權(quán)，即：

(6)

1.3 組合賦權(quán)法

組合賦權(quán)法可以彌補單一賦權(quán)法的弱點，使評價結(jié)果更為客觀、合理。考慮層次分析法和熵值法的優(yōu)點，組合評價的權(quán)重可為主客觀權(quán)重的線性加權(quán)，各評價參數(shù)的綜合權(quán)重的計算公式為：

(7)

(8)

2 結(jié)果與討論

2.1 評價結(jié)果

利用本課題組前期工作中攝像機的層次評價模型和參數(shù)測量數(shù)據(jù)[2]，對4種1080P數(shù)字球型攝像機分別利用層次分析法、熵值法和組合賦權(quán)法進行評價。其中，層次分析法的權(quán)重沿用文獻[2]的方法。熵值法的權(quán)重則利用文獻[2]中測量的原始數(shù)據(jù)，根據(jù)公式(3)、(4)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再由式(5)、(6)計算獲得，此外，在評價中作以下處理，3D數(shù)字降噪具備則賦值為1，不具備則為0，功能配置指標(biāo)因為都具備，熵值為最大，則該指標(biāo)熵權(quán)為0，這意味著該指標(biāo)未向決策目標(biāo)提供有效的信息, 可以從評價指標(biāo)體系中剔除，不影響實驗結(jié)果[8-11]。價格為成本型指標(biāo)，原文分為6個等級，此處按0, 1, 2, 3, 4, 5形式賦值。此外，考慮層次分析法和熵值法的優(yōu)點，防止主觀偏好或過分依賴數(shù)據(jù)，兩種方法采取平權(quán)思想得到各參數(shù)的組合權(quán)重，即評價參數(shù)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的加權(quán)系數(shù)為0.5[14]。由此，得到4種1080P數(shù)字球型攝像機各指標(biāo)參數(shù)的主觀、客觀和組合權(quán)重以及評價結(jié)果，如表1、2所示。各指標(biāo)的層次分析法和熵值法權(quán)重并不相同，評價結(jié)果也有差異。層次分析法中，其權(quán)重依賴專家的判斷，分辨率和靈敏度，色彩還原性和灰度等級，信噪比和畸變等部分指標(biāo)權(quán)重一樣，區(qū)分度較低；而熵值法中權(quán)重主要依賴數(shù)據(jù)樣本對比分析，客觀性強，所有指標(biāo)權(quán)重皆存在差異性，區(qū)分性較好，但有時和實際情況不完全一致，因此，考慮將兩種方法結(jié)合。評價結(jié)果中，攝像機A在主觀評價中性價比最好，和C差距很小，而攝像機C在客觀評價中排名最好，且依靠灰度等級的優(yōu)良結(jié)果在綜合排名中分值最高。攝像機D雖在熵值法中評價結(jié)果有所改善，但是因其主觀評價過低，在組合評價中結(jié)果最差，符合主觀預(yù)期。

表1 1080P數(shù)字球型攝像機指標(biāo)參數(shù)權(quán)重

表2 1080P數(shù)字球型攝像機評價結(jié)果

2.2 攝像機性能綜合評價系統(tǒng)

主觀、客觀，特別是組合評價的過程，計算量較大，若是評價對象和指標(biāo)較多時，其計算過程更為繁瑣，為提高組合評價方法的可操作性和有效性，根據(jù)層次分析法和熵值法計算原理，結(jié)合文獻[2]中的數(shù)據(jù)，利用Visual studio 2013開發(fā)平臺，采用C#，Matlab語言編程，設(shè)計開發(fā)了攝像相機性能綜合評價應(yīng)用軟件。軟件名稱為“攝像機綜合評價系統(tǒng)”，軟件登錄窗口如圖1所示。該軟件可分別根據(jù)層次分析法、熵值法以及組合賦權(quán)法進行評價，采用組合賦權(quán)的計算界面見圖2所示，3種評價方法的計算輸出結(jié)果見圖3所示。通過此軟件進行綜合評價，其結(jié)果與計算結(jié)果一致，且可以節(jié)省計算量，簡化評價過程，提高準(zhǔn)確性。綜合以上分析，攝像機組合賦權(quán)評價過程模型如圖4所示，該模型條理清晰，簡捷實用，易于操作，此外，評價軟件為開放軟件，可根據(jù)評價對象編輯評價參數(shù)，具有較好的兼容性和有效性。

圖1 攝像機性能綜合評價系統(tǒng)登陸界面

圖2 攝像機性能組合賦權(quán)評價界面

圖3 攝像機性能評價結(jié)果: (a)層次分析法；(b)熵值法；(c)組合法

圖4 攝像機組合賦權(quán)評價模型示意圖

值得一提的是，通過不斷探索和嘗試，文章采用C#語言實現(xiàn)了熵值法計算權(quán)重，其中，原始數(shù)據(jù)矩陣的讀取和熵值的計算較為困難，在數(shù)據(jù)矩陣讀取時調(diào)用C#中現(xiàn)成的StreamReader及FileStream類，分別實例化一個對象對寫有評價矩陣的TXT文件進行打開和讀取。調(diào)用FileStream類的Peek方判斷數(shù)據(jù)矩陣是否已讀取完畢，調(diào)用FileStream類的ReadLine方法按行的形式將數(shù)據(jù)矩陣進行讀取，調(diào)用Split方法，將每行按空格形式把各評價參數(shù)分別存儲到已經(jīng)定義的一個C#數(shù)組中，其程序如下所示。

name = openFileDialog1.FileName.ToString();

FileStream f1 = new FileStream(name, FileMode.Open, FileAccess.Read);

StreamReader sr = new StreamReader(f1);

string[][] b1 = new string[10][];

int i1 = 0;

for (; i1 < 50; i1++)

{

if (sr.Peek() > 0)

{

b1[i1] = sr.ReadLine().Trim().Split(' ');

}

else

break;

}

public static double[] shangzhi(double[][] a) ∥獲取熵值

{

double [][]temp=new double[100][];

double []result=new double[a[0].Length];

temp=my_method_cengcifenxifa.guiyihua(a,my_method_cengcifenxifa.sum(a));

for(int i=0;i

{

for(int j=0;j

{

if(temp[j][i]==0)

{

temp[j][i]=1;

}

result[i]+=temp[j][i]*Math.Log(temp[j][i],Math.E);

}

result[i]*=-1/Math.Log(a.Length,Math.E);

}

}

3 結(jié)論

本文采用層次分析和熵值法組合賦權(quán)的方法評價了攝像機的性能；建立了組合評價模型，該模型條理清晰，簡捷實用，易于操作；計算了攝像機參數(shù)組合賦權(quán)的權(quán)重。組合賦權(quán)法可以融合主觀和客觀賦權(quán)的優(yōu)點，使評價結(jié)果更為客觀、合理。利用Visual studio 2013開發(fā)平臺，采用C#，Matlab語言編程，設(shè)計開發(fā)了攝像機性能綜合評價應(yīng)用軟件，可以簡化計算，提高準(zhǔn)確性，具有較好的可操作性和有效性。該評價模型和軟件可為攝像機的選擇和視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)與運維提供有效的參考。

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D035.39

國家重點研發(fā)計劃資助項目(2016YFC0801005)。

盧樹華(1978—)， 男， 山東德州人， 博士，副教授。研究方向為成像系統(tǒng)性能評測。

(責(zé)任編輯于瑞華)