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攝像機夜視能力理解七個誤區總結

2019-11-18 16:15:35來源:太平洋安防網已被 1 人閱讀

內容摘要:安防智能化進程經過多年積累與沉淀,2019已是實戰遍地開花,機會多多。其中,智能攝像機采購需求猛增。實際上,較白天,夜晚往往
 安防智能化進程經過多年積累與沉淀,2019已是實戰遍地開花,機會多多。其中,智能攝像機采購需求猛增。實際上,較白天,夜晚往往是不法行為高發期,而監控攝像機夜間成像效果差強人意,因此夜間監控的需求其實是有市無價。AI超微光、黑光、超星光……各類概念層出不窮,令人暈頭轉向,不弄個明白,萬一客戶現場出糗,一不小心就丟了個大單,大K貼心整理了8大攝像機夜視能力理解誤區,避免踩坑。

  攝像機夜視能力誤區一:夜間成像,是為了人眼看清

理解片面。

視頻監控發展從模擬視頻監控、網絡數字監控、高清數字監控進入到人工智能監控階段。攝像機已具備感知能力,能夠識別出監控畫面中的內容,并做出思考和判斷,代替人眼去觀察世界。

夜間成像,不單是為了人眼可以看到監控畫面中的目標,更重要的,是為了讓監控設備可以自動的把目標檢測或識別出來,并服務于更高級的智能應用。我們通過各種技術手段努力賦予攝像機“夜視”能力,并不是為了人眼24小時不眠不休盯著監控畫面看,而是讓機器設備可以代替人,完成夜間的監控任務。

而這一誤解就導致了接下來一連串誤解。


  攝像機夜視能力誤區二:人眼看得舒服等于計算機看得舒服

錯誤。

人的感觀都帶有主觀臆斷,對于攝像機的夜間成像效果,有的人喜歡干凈噪點少的,有的人喜歡通透艷麗的,有的人喜歡銳利的,有的人喜歡柔和的

但人眼喜歡的不一定是智能算法“喜歡的”。

對于深度學習算法,希望攝像機給的影像資料是盡可能多的保留細節,不希望過多的降噪,平滑,提亮,加強對比度,提升飽和度等等人為處理。

  攝像機夜視能力誤區三:夜間成像效果,認為圖像越亮越好

不正確。

這樣的誤解依舊是來源于監控畫面是為了讓人眼看清。上述已有舉例,不再贅述。

  攝像機夜視能力誤區四:看得見等于看得清

忽略場景,理解片面。

這里舉一個超星光攝像機的例子。

超星光攝像機采取超大光圈的鏡頭,擴大了進光量,提升了圖像亮度,它一般夜間工作快門在1/25s,圖像很清楚,很亮,夜間如白晝。

但是夜間需要抓拍清楚機動車、非機動車以及行人等運動物體,就必須根據物體行進速度提升攝像機的電子快門,否則運動物體抓拍的圖片將有明顯拖尾。

由于提升了快門速度,這樣就把大光圈鏡頭帶來的亮度提升又抵消掉了,導致畫面細節丟失,畫面噪點增多。

  攝像機夜視能力誤區五:星光級攝像機不依賴光線

錯誤。

晴朗的、有月光的晚上的光照度約為0.1至0.01Lux,星光級攝像機在0.01Lux至0.001Lux之間的照度下可以保持全彩,超星光級攝像機在0.001Lux以下的弱光環境下可以保持全彩。

如果環境光照條件處于更低照度,星光級攝像機則需要依賴補光燈,否則傳感器雖然還能采集到信息,但是這種情況下噪聲信息也非常大,別說看清目標,看見目標也會比較困難。

  攝像機夜視能力誤區六:黑光不需要補光

錯誤。

首先介紹一下黑光攝像機的技術原理。黑光:主要是采用兩顆星光級圖像傳感器,通過特殊的光學元器件,其中一顆傳感器通過紅外補光采集圖像亮度信息和物體輪廓,另外一顆采集色彩信息。然后通過圖像融合算法將兩顆采集到的圖像信息進行融合,輸出既明亮,又是彩色的圖像。

從技術原理就可以看出,首先采集亮度的傳感器是依賴紅外補光來實現的,而另外一顆采集色彩的攝像機則和普通攝像機一樣需要環境光線,漆黑無光的環境下,黑光攝像機也得依賴補光燈來補光。

另外,當遇到一些紅外反光材料的物體,采用黑光技術的攝像機在色彩還原上也有一定的弊端。

如下示例,因為司機穿的衣物是黑色的反紅外光材料,通過黑光技術還原的圖像將黑色衣物還原為白色了,這樣勢必對后續的違法取證造成一定的困擾。

  攝像機夜視能力誤區七:補光燈已經泛濫,無需重視

錯誤。

早期由于受成像技術的局限性,攝像機要在光線暗的條件下看清車內司乘人員人臉、車牌信息,普遍做法是配備高強度的爆閃燈進行補光,于是在一些城市的路口成排的“麻雀陣”、耀眼的“爆閃燈”司空見慣。

夜間行走在城市道路上,冷不丁就會被“爆閃”。據了解,卡口系統中“爆閃燈”瞬間發出的亮度是非常強的,可以對人眼造成短時的“盲點”,與平常強光刺眼、燈下黑類似,會對眼睛底層視覺細胞和視覺神經造成暫時性損傷。尤其是在道路卡口中,閃光燈會給在夜間行駛時的駕駛員造成短暫的視野盲區,給行車駕駛埋下安全隱患。

  司空見慣并不是理所當然,目前,這類有缺陷的系統,正被行業逐漸淘汰。
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TAG:攝像機
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