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过路车辆识别智慧矿山一体机行人不行车违章识别:安防摄像头中的宽动态如何测量?

时间:2024-11-27 17:35:57浏览次数:4  
标签:一体机 动态 灰阶 16 安防 矿山 摄像机 识别

在安防监控领域,宽动态技术是衡量摄像头性能的重要指标之一,它直接影响到摄像头在不同光照条件下捕捉图像的能力。随着技术的发展,宽动态技术已经从模拟时代的初步探索,发展到网络高清时代的成熟应用。

一、安防摄像头中的宽动态如何测量?

1、实现方式

模拟时代,实现宽动态功能比较困难,受限于处理器性能,CCD传感器一定要支持宽动态功能,即一定要使用双速CCD传感器。

进入网络高清时代,宽动态技术进一步发展。处理器性能,功能不断增强;更多的CMOS传感器能支持多帧画面的线性叠加,宽动态效果越来越好。总结起来,宽动态技术效果的实现主要有下面几种方式:

1)使用双速/高速传感器,即使用带有宽动态功能的sensor(Sensor Build-In WDR)。同一时间抓拍多幅画面(明暗不同效果的,Sony CMOS sensor一般是3帧),多帧画面叠加呈现。这种宽动态效果一般称为真实宽动态;

2)基于DSP处理器的宽动态。目前市面上大部分处理器都可以做到(模拟高清摄像机使用的ISP,网络摄像机使用的编码芯片),因为各厂家技术积累不一,所呈现的宽动态效果也不一样。这种宽动态一般称之为数字宽动态(digital-WDR/dWDR)。

2、测量方法

公共安全行业标准GA/T 1127— 2013《安全防范视频监控摄像机通用技术要求》设定了一种摄像机宽动态能力测量方法。通过对图像可分辨的灰阶阶数,动态范围,灰阶线性度,灰阶的灰度,可分辨的彩色区域数量,拖尾阻抗,边缘对比度,方块阵列清晰度和信噪比等九个方面来综合评估摄像机的宽动态能力。

3、测试所需设备

1)宽动态测试卡

使用宽动态范围测试卡,包含灰阶、灰度区域、颜色方块和多种图形。采集的图片然后用分析软件去计算和测量出宽动态摄像机的各种不同性能参数。

2)光源箱

灯箱光源的光强度在放置测试卡的位置应达到70 000 lx? 100 000 lx;灯箱的光源的色温应在冷荧光到D50之间,即 3 500 K ? 5 100 K色温之间。

3)镜头

手动光圈镜头。建议用F1.4/12.5mm镜头。

4)测试软件

标准里没提供使用的具体分析软件。推荐使用ColorSpace,Imatest,IQL,IE,DNP,DxO等图像测试软件工具。

4、测试方法

将摄像机设置好,调整好镜头,捕捉一个静态图片。然后用分析软件来计算分析摄像机的宽动态性能。

分别测量计算灰阶的可分辨阶数,动态范围,亮度响应的线性,灰阶域的灰色,可分辨的颜色方块数量,拖尾阻抗,边缘对比度,方块阵列清晰度,信噪比9个项目。

5、加权计算

将上述9个不同项目分配权重然后计算:

宽动态性能分配权重表

根据权重,我们能够计算出一个全面的综合评估 ,计算方式如下:

综合评估 = 16 X (DR/100) + 16 X (gray_steps/2l) + 16 X (color_patches/84) + 16 X linearity + 16 X grayness + 16 X smear_resistance + 16 X (edge_contrast/200) + 16 X grid_clarity + 16 X (SNR/60)

二、智慧矿山一体机

智慧矿山一体机是一款专为矿山场景设计的智能化设备,以防范化解重大安全风险为主线,充分发挥边缘侧视频智能识别技术优势。它提供安全监管、设备监测、灾害预警等智能化能力,完全符合矿山场景视频智能化建设技术指导书要求及验收标准。

1)智慧矿山一体机采用国产最新高算力NPU智能芯片,具备服务器级别的算力性能,扩展性强,最高可达768T;

2)它集成了高精度AI智能算法与视频智能化综合管理平台,能智能识别和精准研判出矿山人员不安全行为、设备不安全状态、环境不安全因素;

3)它还具备数据融合分析、风险预判管控、分级预警报警、设备联动控制、智能辅助决策等功能,满足矿山生产安全保障及监管需求,进一步提升矿山智能化安全生产水平。

综上所述,宽动态技术在安防摄像头中的应用对于提升图像质量、增强监控效果具有重要意义。通过精确的测量方法和严格的测试流程,可以确保摄像头在复杂光照条件下的性能表现。

行人不行车违章识别智慧矿山一体机的引入,不仅代表了技术的进步,更是对矿山安全监控需求的深刻理解和响应。随着技术的不断发展,智慧矿山一体机将继续在矿山安全领域发挥其重要作用,为矿山工作人员的安全保驾护航,同时也为安防监控技术的进步贡献力量。

标签:一体机,动态,灰阶,16,安防,矿山,摄像机,识别
From: https://www.cnblogs.com/EdgeComputing/p/18572716

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