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鄭州監控係統公司淺談深度智能時代下的星光級
作者:admin  上傳時間:2018-12-02 08:03  點擊次數:
 深度智能時代的來臨,視頻監控的模式從“看”向“抓”轉變,抓取監控畫麵內的各種特征作為事故發生後的回溯線索。監控係統公司稱人臉作為識別一個人的明顯特征,自然而然的成為主要抓拍對象。當下,一提到人臉抓拍攝像機,“深度智能”、“抓拍率”、“並發檢測數量”等等關鍵詞就會在腦海裏浮現,“星光級”這個詞好像慢慢淡出了視線,離我們越來越遠。

   然而,事實真的如此嗎?
   要回答這個問題,我們得先從人臉這一特征作為被抓拍的對象,有哪些缺點說起。首先,人臉存在易變性,人臉的外形很不穩定,人可以通過臉部的變化產生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大;其次是人臉受光照條件的影響比較大,光照條件的好壞直接影響人臉的成像效果。
如圖所示,以上兩種情況下,人臉亮度都比較暗,攝像機難以抓拍到,即使抓拍到了,也不能用於識別和比對:看來,良好的圖像質量在深度智能時代還是必不可少的。為了提升人臉亮度,目前市麵上常見的補光方案有兩種一一白光和紅外。但白光燈的補光區域是扇形的,會造成畫麵中間亮,兩邊暗的現象;同時白光燈也不具有隱蔽性。紅外補光方案也存在缺失彩色信息的弊端。
   因此,監控係統安裝公司稱在這兩種補光方式都不理想的情況下,“星光級”再次進入人們的視線。有一類廠家選擇了一個攝像機內置兩個傳感器的雙Sensor架構,一路Sensor感知色彩信息,另一路Sensor感知亮度細節,最終合成一路圖像,色彩信息和亮度細節互不幹擾,達到成像效果相比於一個傳感器大幅提升的效果。
   這種技術雖然解決了補光燈帶來的問題,但技術本身卻存在缺陷。第一,由於是兩幅圖像進行合成,合成後的圖像會偏色;第二,在完全無光的環境下,圖像效果差,圖像質量無法保證;第三,成本高,沒有辦法在雪亮、智慧社區、出入口等場景大麵積覆蓋。看來,無論有補光還是無補光的方式,都無法完美解決圖像問題。

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