视频流数据治理厂家认为视频质量诊断技术一般通过固定的算法模型来判断视频质量，采用客观的评价方法。评价方法相对固定，无法实现灵活应对。而且图像质量的判断标准不统一，存在误报、漏报等问题。通过引入时间、天气、位置等因素的数据，结合误报和漏播视频的主观评价，通过大数据分析和机器学习，动态调整视频质量诊断系统的算法模型。经过一定时间的训练，诊断算法更接近主观评价结果，从而提高了诊断的准确性。例如，当发生沙尘天气引起的噪声干扰预警时，人为定义虚警，系统获取虚警情况和人为定义的信息，甚至气象数据，改进诊断算法模型，从而提高系统诊断的准确性。

　　视频流数据治理厂家认为视频质量诊断发出的警告是表象，视频质量变化的诱因是失败的原因。根据外观分析故障原因是操作和维护的重点之一。视频质量变化可能只有一个或多个诱因。此时，快速找到根本原因是提高运维效率的关键点。将视频质量诊断系统与视频网络运维、IT运维、环境运维全面融合，实现从反映表象到通报故障原因的转变，通过自动化化学单系统快速排除故障，是视频质量诊断系统在运维领域的重要应用。

　　视频流数据治理厂家认为视频质量诊断系统普遍服务于运维工作，这是对视频图像质量全面保证的追求。随着图像处理、计算机视觉等技术的发展，视频监控系统在原有“事中监控、事后溯源”的基础上，实现了“事前预防”的长足进步，甚至朝着安全与服务相结合的方向发展，如视频门禁系统、“明厨亮灶”校园等。这就对实时视频图像质量提出了更高的要求，因此研究视频质量诊断以及视频监控服务的相关应用是未来的发展方向之一。满足视频监控业务的需求，可以有效简化诊断要素，提高视频图像质量的容忍度，在提高视频质量诊断的效率和准确性方面形成优势。

　　视频流数据治理厂家认为视频质量诊断技术作为及时发现视频质量问题的智能手段，不仅为视频监控系统的有效性提供了保障，还大大减轻了管理人员的工作量，是大型视频监控系统必不可少的辅助工具。与大型运维平台的充分有机结合，将有效分析视频质量问题的根源，提高视频图像质量问题的故障排除效率。产学研结合、大数据分析和机器学习等技术的深度应用、业务端的融合是未来提高视频质量诊断效率和准确率的有效方法。