淺析：全景攝像機的監控場所與分類技術

　　第1頁：全景攝像機的應用與分類技術

　　隨著人們安防意識的提高和安防技術的高速發展，視頻監控根據在安防系統中所扮演的角色越來越重要，用戶不僅對圖像能夠看清楚提出了需求，同時希望能夠看到更廣泛的監控場景，因此，全景監控的需求被提出。

　　需要全景攝像機的監控場所

　　根據實際參與項目經驗而言，通常需要進行全景監控主要應用主要有以下幾種情況。

　　1、只需要監控整個場所全范圍局勢的，不需要細節的場合，如大范圍的公共場所、交通樞鈕、交通路口。由于這些地方視野開闊，寬度有些甚至達到在百米以上，在看清全景圖像實現調度的同時，不可能也沒有精力再看清車輛牌照號碼等細節。這些場合只需要在制高點安裝一臺攝像機即可實現全景監控，這個時候采用一臺魚眼攝像機即可以滿足一個場所內的全景監控。

　　2、在特別注重細節的監控場所，同時實現無死角監控，如銀行、超市、商場。在這些容易發生搶劫、偷竊安全事件的場所，嫌疑人的面孔要看的越細越清越好。這不僅需要監控整個作案的全景過程，更需要每個人的有別于其他人的任何特征。

　　3、不僅需要監控全局局勢，而且還要重點突出有特殊情況，提前預警調取發生事件畫面，這樣具備全景基本功能的同時又達到重點突出的效果，也算一個特色，同時實現監控效果與成本兼顧。采用低分辯率全景攝像機監控，通過內置監控行為算法軟件，再配合自動云臺攝像機，實現全景監控基本功能和重點圖像抓取。通過軟件計算分析全景視頻畫面，如果出現預設的視頻畫面，如無人區突然出現有移動目標，廣場上人員奔跑，車輛事故，由軟件操作配合的帶自動云臺的特寫攝像機重點監控。

　　4、還有一種所謂的全景監控最好理解，即為了實現整個場景的監控，從不同角度安裝多個攝像機，這對用戶而言是一筆不小的預算，因此也不經濟。同時由多個攝像機捕獲的視頻畫面，由于各畫面間關聯性較差，給操作者對監控范圍內的某一運動物體的連續監控帶來了一定的難度。

　　全景攝像機的分類技術

　　全景攝像機可分為兩種，其一是由單傳感器配套特殊的超廣角魚眼鏡頭，并依賴圖像校正技術還原圖像的魚眼全景攝像機。出色的性價比令此類產品占據市場主流份額，但魚眼鏡頭的特殊性會造成對傳感器像素的必然浪費，并且其畫面邊緣畸變部分難以達到高清晰度，亦即限制了監控范圍內的清晰度覆蓋面積；另一種產品由多個傳感器配合特制鏡頭組合實現全景功能，這類多鏡頭拼接全景攝像機因為各個傳感器得到的都是常規矩形圖像，故而不需要進行矯正操作，但相應的需要另一套可實現畫面無縫拼接的算法軟件，并且其對整套方案需求較高，亦即對鏡頭視場角與安裝位置的設定都有嚴格要求。又因為硬件上采用多鏡頭多傳感器，故此類產品難以進行成本控制，售價普遍高于魚眼全景攝像機。

　　魚眼全景攝像機

　　初級階段：產品只具備輸出全景圖像和四分屏畫面的功能；

　　中級階段：輸出的圖像能進行一定的變形矯正和虛擬PTZ，但是變形和矯正的效果不佳，此外較低的分辨率(小于3百萬像素)使圖像處理后的清晰度效果欠佳，而傳統的壓縮編碼算法的運用也使得視頻處理過于消耗PC服務器的資源；

　　高級階段：產品分辨率可達3百萬像素以上，并能夠根據需要靈活地進行圖像變形矯正和虛擬PTZ。

　　魚眼全景攝像機的架構并不復雜，只涉及到魚眼鏡頭與圖像矯正軟件。其中魚眼鏡頭因為其前端如魚眼般鼓起得名，應用于全景攝像機的魚眼鏡頭焦距必須在2mm以下，目前市場上此類鏡頭產品相對而言已較為成熟。而魚眼全景攝像機之所以成為高端技術產品，在于原始畸變餅圖處理的難度，以及如何更好為后端監控人員提供人性化服務，亦即圖像矯正與虛擬ptz這兩個核心技術的實現，由上文也可看出正是這兩大技術決定著魚眼全景攝像機的發展等級。

　　具體說來，只要有魚眼鏡頭就能在后臺得到全景圖片，但此原始圖像為畸變的圓形餅圖，不符合人眼正常的觀察習慣，必須經過矯正以實現最終的兩分屏或四分屏的監控需求。虛擬PTZ技術則給了用戶猶如快球的監控體驗在沒有機械部件的前提下實現對觀察范圍內任意監控點的重點觀測、圖像旋轉及放大等功能。

　　圖像矯正技術的思路并不復雜，一般是從原始餅圖拉出一個單獨扇形，再根據比例及透視等原理進行一定變形及校正處理，拼合這些分別處理好的扇形圖像便可得到符合監控需求的圖像。對于需求不高的產品，可直接對圓形餅圖進行簡單四角拉伸，也能取得適合人眼觀看的圖像效果。雖然具體到每一個廠家其核心算法必然會有所不同，但圖像矯正技術的中心思想都是采用一定算法把邊緣畸變嚴重的圖形拉伸整合為適合觀看的正常比例圖像。其中所用算法的合理性、編程水平的高低及最終系統資源占用率共同決定了此算法的優劣。至于虛擬PTZ，其實就是在圖像內部進行像素抓取，以實現放大與旋轉等功能，對比校正算法它主要的困難不是如何取得更為優秀的圖片效果，而是如何更好地同時整合到前端固件與后端軟件上，實現對事實與事后錄像的雙向虛擬控制。

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