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低照度下的視頻監(jiān)控是否依舊堪用?
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視頻監(jiān)控作為安防主要業(yè)務,已經歷經了多年的發(fā)展與變遷。視頻監(jiān)控技術在人員搜索和管控,車輛管控及違章取證等方面,為公安部門提供了大量的幫助與支持。但是,目前視頻監(jiān)控成像依然迫切受限于環(huán)境光線,在白天可以提供清晰、色彩還原度高的影像,然而在低光照、夜間的情況下成像質量大幅下降。
為解決這一問題,業(yè)內廠商已著力于完善視頻監(jiān)控產品在低光照情況下的表現(xiàn),并針對性得給出了不同方案。
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超星光技術
主要采用星光級圖像傳感器,配合上大光圈鏡頭,以及傳統(tǒng)的ISP圖像調制技術。超星光技術主要是靠圖像傳感器的靈敏度提升來提高轉換的效率,因為大光圈鏡頭可提升進光量。目前,技術上已經非常成熟,并且實現(xiàn)成本也相對較低。所以,超星光攝像機應用于普通的視頻監(jiān)控是有較大優(yōu)勢的,美中不足的是在專項的應用場景不太適用。比如:人員卡口、車輛卡口以及電警攝像機。
由于采取超大光圈的鏡頭,雖然擴大了進光量,提升了圖像亮度。但也大大降低了成像的景深,并擴大了車燈強光的光暈的影響。 其次,由于在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速度,否則運動物體抓拍的圖片將有明顯模糊拖尾。
而一般普通視頻監(jiān)控攝像機夜間的工作快門是1/25s,人員卡口的快門1/100s,車輛卡口的快門就要更快1/400s。這些專業(yè)應用的攝像機上提升的快門速度,把大光圈鏡頭帶來的亮度提升又抵消掉了,導致目標物體周圍的場景一片漆黑,丟失了非常多的有效信息。
黑光相機
第二種方案是黑光相機。黑光技術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。 ▲黑光技術原理示意圖黑光技術并不是指攝像機能在完全無光的環(huán)境下清晰成像。從技術原理上也可以看出,首先采集亮度的傳感器是依賴紅外補光來實現(xiàn)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(huán)境光線,實際在無光的環(huán)境下,黑光攝像機也得依賴LED補光燈來采集圖像。
在交通卡口的應用中,由于汽車前擋風玻璃上粘貼的防爆膜紅外透光率很差。所以采用黑光技術和紅外爆閃燈的環(huán)???,如圖所示并不能采集到前排司乘人員的圖像信息。
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。比如如下示例,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,會對后續(xù)的違法取證造成一定的困擾。
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超微光技術
除上述兩種解決方案,第三種方案是“超微光”。超微光技術是基于在基礎ISP圖像調制方面的新型圖像增強算法。該技術需要首先采集大量的夜間低照情況下的車輛卡口、車輛電警、人員卡口以及全結構化攝像機的圖像樣本與模擬數據,再而進行針對性的數學建模,設計從采集、標圖、訓練以及模型轉化的端到端的深度學習模型。
在低照情況下,該算法模型跳過了傳統(tǒng)攝像機的ISP成像調制方式,通過對大量場景抓拍圖片的學習,算法直接對傳感器輸入數據進行圖像恢復,可以大幅減少攝像機對補光燈的依賴,在提升圖像亮度的同時,還能充分還原物體顏色與紋理等細節(jié)信息。
依托該算法還原出來的圖像,不僅大幅度提升了人眼對抓拍圖像的主觀體驗,也能提升后端諸多的智能算法對圖像的特征分析。比如對車輛特征分析、非機動車特征分析、駕乘人員特征分析等。
為了在夜間弱光條件下獲得盡可能的清晰度良好、色彩保真的高質量抓拍視頻和圖片,過去的做法通常是在監(jiān)控攝像機旁增加補光燈。這樣的方法使得監(jiān)控趕上安裝過多的LED補光燈,這種方法的弊端在于:
補光燈光線刺眼;
影響視線,帶來安全隱患;
引起潛在犯罪人員的警惕;
丟失部分色彩信息,無法獲得全部有效的信息;
同時,前置AI芯片在攝像機內置程度開始提高,前端算力的提升將有助于技術的進一步發(fā)展,也將使得配置這些技術的攝像機、人臉識別設備的工作環(huán)境進一步拓寬,減小光照條件對性能的約束,使其視頻監(jiān)控、識別比對能力更加全面更加優(yōu)秀。