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汇总摄像机夜视能力理解的几大误区

发布时间:2019-11-30 11:22:08 所属栏目:运营 来源:互联网|0
导读:安防智能化进程经过多年积累与沉淀,2019已是实战遍地开花,机会多多。其中,智能摄像机采购需求猛增。实际上,较白天,夜晚往往是不法行为高发期,而监控摄像机夜间成像效果差强人意,因此夜间监控的需求其实是有市无价。AI超微光、黑光、超星光……各类

      安防智能化进程经过多年积累与沉淀,2019已是实战遍地开花,机会多多。其中,智能摄像机采购需求猛增。实际上,较白天,夜晚往往是不法行为高发期,而监控摄像机夜间成像效果差强人意,因此夜间监控的需求其实是有市无价。AI超微光、黑光、超星光……各类概念层出不穷,令人晕头转向,不弄个明白,万一客户现场出糗,一不小心就丢了个大单,大K贴心整理了8大摄像机夜视能力理解误区,避免踩坑。

  摄像机夜视能力误区一:夜间成像,是为了人眼看清

  视频监控发展从模拟视频监控、网络数字监控、高清数字监控进入到人工智能监控阶段。摄像机已具备感知能力,能够识别出监控画面中的内容,并做出思考和判断,代替人眼去观察世界。

  夜间成像,不单是为了人眼可以看到监控画面中的目标,更重要的,是为了让监控设备可以自动的把目标检测或识别出来,并服务于更高级的智能应用。我们通过各种技术手段努力赋予摄像机“夜视”能力,并不是为了人眼24小时不眠不休盯着监控画面看,而是让机器设备可以代替人,完成夜间的监控任务。

  而这一误解就导致了接下来一连串误解。

  摄像机夜视能力误区二:人眼看得舒服等于计算机看得舒服

  人的感观都带有主观臆断,对于摄像机的夜间成像效果,有的人喜欢干净噪点少的,有的人喜欢通透艳丽的,有的人喜欢锐利的,有的人喜欢柔和的

  但人眼喜欢的不一定是智能算法“喜欢的”。

  对于深度学习算法,希望摄像机给的影像资料是尽可能多的保留细节,不希望过多的降噪,平滑,提亮,加强对比度,提升饱和度等等人为处理。

  摄像机夜视能力误区三:夜间成像效果,认为图像越亮越好

  这样的误解依旧是来源于监控画面是为了让人眼看清。上述已有举例,不再赘述。

  摄像机夜视能力误区四:看得见等于看得清

  忽略场景,理解片面。

  这里举一个超星光摄像机的例子。

  超星光摄像机采取超大光圈的镜头,扩大了进光量,提升了图像亮度,它一般夜间工作快门在1/25s,图像很清楚,很亮,夜间如白昼。

  但是夜间需要抓拍清楚机动车、非机动车以及行人等运动物体,就必须根据物体行进速度提升摄像机的电子快门,否则运动物体抓拍的图片将有明显拖尾。

  由于提升了快门速度,这样就把大光圈镜头带来的亮度提升又抵消掉了,导致画面细节丢失,画面噪点增多。

  摄像机夜视能力误区五:星光级摄像机不依赖光线

  晴朗的、有月光的晚上的光照度约为0.1至0.01Lux,星光级摄像机在0.01Lux至0.001Lux之间的照度下可以保持全彩,超星光级摄像机在0.001Lux以下的弱光环境下可以保持全彩。

  如果环境光照条件处于更低照度,星光级摄像机则需要依赖补光灯,否则传感器虽然还能采集到信息,但是这种情况下噪声信息也非常大,别说看清目标,看见目标也会比较困难。

  摄像机夜视能力误区六:黑光不需要补光

  首先介绍一下黑光摄像机的技术原理。黑光:主要是采用两颗星光级图像传感器,通过特殊的光学元器件,其中一颗传感器通过红外补光采集图像亮度信息和物体轮廓,另外一颗采集色彩信息。然后通过图像融合算法将两颗采集到的图像信息进行融合,输出既明亮,又是彩色的图像。

  从技术原理就可以看出,首先采集亮度的传感器是依赖红外补光来实现的,而另外一颗采集色彩的摄像机则和普通摄像机一样需要环境光线,漆黑无光的环境下,黑光摄像机也得依赖补光灯来补光。

  另外,当遇到一些红外反光材料的物体,采用黑光技术的摄像机在色彩还原上也有一定的弊端。

  如下示例,因为司机穿的衣物是黑色的反红外光材料,通过黑光技术还原的图像将黑色衣物还原为白色了,这样势必对后续的违法取证造成一定的困扰。

  摄像机夜视能力误区七:补光灯已经泛滥,无需重视

  早期由于受成像技术的局限性,摄像机要在光线暗的条件下看清车内司乘人员人脸、车牌信息,普遍做法是配备高强度的爆闪灯进行补光,于是在一些城市的路口成排的“麻雀阵”、耀眼的“爆闪灯”司空见惯。

  夜间行走在城市道路上,冷不丁就会被“爆闪”。据了解,卡口系统中“爆闪灯”瞬间发出的亮度是非常强的,可以对人眼造成短时的“盲点”,与平常强光刺眼、灯下黑类似,会对眼睛底层视觉细胞和视觉神经造成暂时性损伤。尤其是在道路卡口中,闪光灯会给在夜间行驶时的驾驶员造成短暂的视野盲区,给行车驾驶埋下安全隐患。


(编辑:核心网)

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