视频流接入与预处理测试界面

视频流显示

原始视频流

预处理后视频流（含畸变校正）

功能点展示与操作

视频流接入

支持多种视频流协议接入，动态调整分辨率和帧率。

视频源：

分辨率：

帧率：

帧提取

从视频流中提取帧并解码。

预处理

对帧进行降噪、去模糊、色彩校正等预处理操作。

降噪：
去模糊：
色彩校正：

ROI 设置

可选的 ROI 设置，处理特定区域视频。

ROI 起始 X：
ROI 起始 Y：
ROI 宽度：
ROI 高度：

智能码流自适应

根据网络带宽和计算资源，自动调整视频流的分辨率、帧率和码率。

多路视频流接入

支持同时接入多个摄像头。

畸变校正

加入镜头畸变校正功能。

动态 ROI 调整

基于目标检测的结果，自动调整 ROI 区域。

预处理算法选择

提供多种预处理算法选择，并可根据实际场景进行调整和组合。

优化预处理效率

利用 GPU 加速预处理过程。

测试场景

场景ID	场景描述	畸变类型	环境因素	测试目标	数据指标
SC001	晴天高速公路，远处的车辆略有拉伸。	轻微径向畸变	晴天，光照充足，高速行驶	验证畸变校正能否准确还原远处车辆的形状，提高目标识别率，避免误判。	1. 目标识别准确率（远处车辆） 2. 远程协助请求次数
SC002	雨天城市街道，摄像头被雨水遮挡，图像模糊且有畸变。	严重径向畸变 + 切向畸变 + 图像模糊	雨天，光照不足，车辆低速行驶	验证畸变校正和图像增强算法能否有效去除雨水干扰，校正畸变，提高目标识别率，避免错误决策。	1. 目标识别准确率（行人、车辆、交通标志） 2. 远程协助请求次数 3. 图像质量评估指标（PSNR、SSIM）
SC003	夜晚隧道内，光线昏暗，摄像头镜头反光，产生光晕和畸变。	光晕 + 切向畸变	夜晚，光线昏暗，隧道内行驶	验证畸变校正能否有效抑制光晕，校正畸变，提高目标识别率，避免错误决策。	1. 目标识别准确率（隧道壁、车辆、交通标志） 2. 远程协助请求次数
SC004	矿山道路，摄像头被灰尘覆盖，图像模糊且有畸变。	严重径向畸变 + 图像模糊	矿山，灰尘大，车辆低速行驶	验证畸变校正和图像增强算法能否有效去除灰尘干扰，校正畸变，提高目标识别率，避免错误决策。	1. 目标识别准确率（矿石、矿车、行人） 2. 远程协助请求次数 3. 图像质量评估指标（PSNR、SSIM）
SC005	港口码头，摄像头被海风侵蚀，镜头表面有划痕，图像有畸变。	径向畸变 + 图像噪声	港口，海风大，湿度高，车辆低速行驶	验证畸变校正和图像去噪算法能否有效去除镜头划痕带来的干扰，校正畸变，提高目标识别率，避免错误决策。	1. 目标识别准确率（集装箱、车辆、行人） 2. 远程协助请求次数 3. 图像质量评估指标（PSNR、SSIM）
SC006	上下坡行驶，摄像头角度变化，导致图像透视畸变。	透视畸变	各种天气，各种路况	验证畸变校正算法能否适应摄像头角度变化，校正透视畸变，提高目标识别率，避免错误决策。	1. 目标识别准确率（交通标志、车道线） 2. 远程协助请求次数
SC007	逆光行驶，强光照射摄像头，导致图像过曝和畸变。	过曝 + 径向畸变	晴天，逆光行驶	验证畸变校正算法能否在过曝情况下有效校正畸变，提高目标识别率，避免错误决策。	1. 目标识别准确率（交通标志、车道线） 2. 远程协助请求次数
SC008	城市复杂路况，摄像头同时受到多种畸变影响。	混合畸变（径向、切向、透视等）	城市，各种天气，各种路况	验证畸变校正算法能否处理多种畸变叠加的情况，提高目标识别率，避免错误决策。	1. 目标识别准确率（行人、车辆、交通标志、车道线） 2. 远程协助请求次数
SC009	极端暴雨 + 夜晚，摄像头被雨水严重遮挡，且路灯昏暗，存在反光。	严重径向畸变 + 切向畸变 + 图像模糊 + 光晕	极端暴雨，光照极度不足，车辆低速行驶	L4/L5 的最低运行条件，验证在极端恶劣天气下的目标识别能力，确保安全停车或进入安全模式。	1. 目标识别准确率（行人、车辆、交通标志） 2. 安全停车距离 3. 进入安全模式的时间
SC010	大雾 + 逆光，摄像头被雾气笼罩，同时受到强光照射。	图像模糊 + 过曝 + 径向畸变	大雾，逆光行驶	L4/L5 的常见挑战，验证对高动态范围场景的处理能力，避免因过曝或欠曝导致的目标丢失。	1. 目标识别距离 (在雾中识别距离) 2. 目标识别准确率 3. 远程协助请求次数

当前配置信息

                {
                  "video_source": 0,
                  "ROI": [
                    100,
                    100,
                    500,
                    400
                  ],
                  "预处理": {
                    "降噪": true,
                    "去模糊": true,
                    "色彩校正": true
                  },
                  "帧率": 30,
                  "分辨率": [
                    640,
                    480
                  ],
                  "camera_id": "camera_001",
                  "camera_matrix": [
                    [500, 0, 320],
                    [0, 500, 240],
                    [0, 0, 1]
                  ],
                  "distortion_coefficients": [0.1, -0.05, 0.001, 0.0005, 0.002]
                }

畸变校正参数调整

径向畸变系数：切向畸变系数：

自适应参数调整

模拟环境光线、天气状况，自动调整畸变校正参数。

自动调整前

自动调整后

模拟摄像头标定数据调整

精度调整幅度：

调整前

调整后

安全性指标

最小安全距离： 25 米

碰撞风险： 0.01%

系统响应时间： 0.1 秒

失效风险评估

风险类型	风险机理	风险管控	触发条件	缓解措施
畸变校正失效	摄像头参数错误或算法无法处理当前畸变	1. 定期进行相机标定。 2. 使用鲁棒性更强的畸变校正算法。 3. 监控畸变校正效果，如果效果不佳，则切换到备用算法或请求远程协助。	1. 目标识别准确率低于阈值。 2. 最小安全距离过小。	1. 切换到备用算法。 2. 请求远程协助。 3. 降速。 4. 安全停车。

指标数据可视化

目标识别准确率

最小安全距离

重要提示： 此界面为模拟界面，不包含实际视频流处理和数据分析功能。需要结合 Python 代码和相关算法库实现具体功能。