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IP大时代下 网络枪机技术发展现状

在视频监控行业内,有很多里程碑式的产品,我们可以从这些产品中了解视频监控的发展趋势。2000年左右,第一台DVR面世奠定了视频监控行业从CCTV走向数字化的基础;而到了2007年,业界首台百万像素的高清IPC的出现,开启了视频监控网络化、高清化的序幕。
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  在视频监控行业内,有很多里程碑式的产品,我们可以从这些产品中了解视频监控的发展趋势。2000年左右,第一台DVR面世奠定了视频监控行业从CCTV走向数字化的基础;而到了2007年,业界首台百万像素的高清IPC的出现,开启了视频监控网络化、高清化的序幕。

  2013年,全球第一台Smart IPC发布,标志着视频监控正式步入了智能实用化时代。这一路走来,从产品形态、技术路线的演变上,我们可以清晰地看到一个主线——那就是IP化。而根据全球最具权威性的调查机构IHS的调查显示,早在2013年,IP产品总销售额就已经超过了模拟产品,而且这个差距还在不断扩大当中,到了2015 年,IP产品的出货量也将首次超过模拟产品。这意味着,2015年IP产品的出货量和销售额都将超越模拟产品,2015年将成为IP全面超越模拟的转折之年,IP大时代强势来临。那么,作为IP大时代的“主力军”,IP枪机有哪些软硬件的提升来应对IP化的大浪潮呢?

  一、图像效果进一步优化,产品适应性更广泛

  产品效果始终是用户最关注的部分,因此在IP大时代,IP摄像机的产品效果也在不断的提升中,以便适应越来越广泛的应用场景需求。

  ·分辨率更高

  IP摄像机的出现,促进了视频监控高清化的进程。而人们追求高清的脚步也从没停止,IP摄像机也从最初的130万,到现在200万、300万、 500万、800万,最高甚至可以达到1200万。而真正的高清是需要一系列配套产品来支撑的,后端高清NVR、解码器、大屏等等自然不必多说,单就前端摄像机而言,除了高清的芯片之外,其实还有一个容易被大家忽略的配件,那就是镜头。

  分辨率越来越高,也意味着对镜头的要求也越来越高,如果1200万像素的摄像机配的是200万像素的镜头,那得到的监控画面仍然是200万。但是,由于种种技术限制,市面上超高清镜头并不多见,基本以国外品牌为主,而且价格不菲。想想看,每个摄像机都要配一个镜头,那总体镜头的成本就不是一个小数目了。因此,现在已经有一些国内监控厂商开始建立自己的镜头研发团队,旨在给用户提供性价比更高,更有市场竞争力的镜头产品,保障高清的应用。

  ·动态范围更广

  目前市面上主要有三种类型宽动态产品:数字宽动态、120dB宽动态和140dB宽动态。数字宽动态主要是通过算法来实现的,无需硬件支持,但效果上一般没有硬件宽动态好;120dB和140dB宽动态都属于硬件宽动态,所谓硬件宽动态,就是图像传感器本身支持二次曝光,针对暗处的一次长曝光和针对亮处的一次短曝光,最后,再通过算法将两次曝光后的图像进行合成,就可以得到前景明亮、后景清晰的图像了。而140dB宽动态摄像机相对于120dB宽动态摄像机来说,硬件和算法上都有了很大的提升,首先是图像传感器不仅可以支持二次曝光,甚至还可以支持三次曝光,在长帧和短帧之间有了一帧过渡帧的话,可以使图像细节更丰富,画面更自然。同时,也可以使动态范围更广泛,画面暗处更明亮,亮处更清晰。但是,这样的三次曝光对摄像机本身硬件性能的要求较高,因此,只有在新一代高性能平台的摄像机上才能实现。

  众所周知,宽动态主要是用在逆光环境下,因此在大厅出入口、停车库出入口、银行柜台、窗口等典型的逆光环境下使用较多。而宽动态的另一项应用则是夜间抑制车灯,夜晚环境下如果需要看清车牌,需要摄像机具备低照度,如果夜间抑制车灯无法很好应用,也会造成车牌无法看清的状况,因此,星光级超低照度摄像机配上良好的宽动态效果,已经逐渐成为道路监控夜晚看车牌的明星产品了

  ·照度值更低

  人类对于高清的追求是永无止境的,因此向着更高清的方向发展是一个必然的趋势。然而众所周知,像素越高的摄像机其低照度效果越差,但随着技术的发展,图像传感器工艺的进步,一定会出现既高清、低照度效果也好的图像传感器。其实目前市场上500万像素以上的摄像机低照度效果相比较3年前已经有了相当大的提升。

  另外,像素越高,图像传感器等部件的价格越贵,考虑到CCD比CMOS成本上要贵很多,且两者之间夜间成像效果已经相差无几,甚至结合一些优秀图像处理算法,CMOS的效果还要好于CCD,因此未来的超高清超低照度摄像机市场肯定还是要以CMOS为主。

  超低照度摄像机通常指感光度较好的摄像机,只需要一点点光,就可以呈现比较明亮的图像。而星光级超低照度摄像机是目前低照度领域夜晚监控效果最好的一类摄像机,因其出色的夜晚成像效果,广泛应用于平安城市、平安乡镇、交通、金融、高档楼宇、住宅小区、校园、港口、高速公路、街道等对摄像机性能要求比较高但又不宜外加补光设备的环境下。例如道路监控看车牌的场景,有些城市居民会觉得加了补光灯后造成光污染,比较排斥补光设备,而红外摄像机照射车牌后,车牌的特殊材质会导致反光,从而看不清车牌细节,所以如果要看清车牌并不适合用红外摄像机,星光级超度照度摄像机一出现,就立刻成为平安城市道路监控炙手可热的机型,只需要利用一些微弱的路灯或环境光来进行补光就可以呈现明亮的图像,达到看清车牌的目的。

  二、编码技术突破“天花板”,高清成本不再是阻碍

  当我们思考如何有效降低存储成本的同时,将不得不面对一个两难的抉择——图像质量还是数据量?显而易见,当我们追求图像质量时,必须增加数据量。当我们想降低数据量时,必须牺牲图像质量。那么,如何打破这个僵局?

  唯一有效的途径,就是提升编码效率。

  视频编码技术在视频监控技术体系中的地位不亚于材料科学在航空技术体系中的地位,它是一门基础学科。这意味着两件事——第一,它的进展非常缓慢;第二,如果取得进展,那么将会带来革命性的变化。

  自从2003年海康威视在全球范围内,首次将H.264引入视频监控应用至今,已经超过十年。H.264的编码效率潜力已经挖掘殆尽,所以必须用一种新的思路或新的技术来突破这个天花板。H.265无疑是H.264当之无愧的“继承者”。

  相比H.264,H.265提供了更多不同的工具来降低码率。H.265的编码单位可以选择从最小的8x8到最大的64x64。信息量不多的区域划分的宏块较大,编码后的码字较少,而细节多的地方划分的宏块就相应的小和多一些,编码后的码字较多,这样就相当于对图像进行了有重点的编码,从而降低了整体的码率,编码效率就相应提高了。这个过程有点像“ROI感兴趣区域编码”,针对重要的更多关键细节的部分进行增强划块, 无更多关键细节的部分进行简单划块,但是这个过程在H.265上可以自适应识别实现。

  反复的比较测试已经表明,在相同的图像质量下,相比于H.264,通过H.265编码的视频码流大小可以减少大约39-44%。由于质量控制的测定方法不同,这个数据也会有相应的变化。以目前主流的分辨率为例,H.265在1080p分辨率下相比H.264码率降低40% ~50%,这也就意味着,1080p全实时只需要1.5~2M左右的码率。此外,随着分辨率的提 升,H.265码率降低也会更多,H.265在4k超高清分辨率下可降低50%~60%的码率。

  H.265凭借其超强的视频压缩效率,已然成为史上“最强”编码技术,让视频监控的码率相对于当前的编码技术最少降低了一倍。

  三、硬件性能大幅度提升,智能前置成为主流

  IP化发展过程中,智能化是“如影随形”的。在智能化进程发展过程中,很长一段时间内,视频监控系统的智能分析功能都是采用中心分析的方式来实现。这种方式有其独特的优势,比如不需要前端摄像机具有智能分析功能,只需要上传视频流给智能分析服务器即可;再比如,因为硬件结构决定了智能分析服务器具有超高的处理性能,一台智能分析服务器可以同时处理几十路前端视频流,等等。但即便如此,这种方式仍然存在一些难以调和的问题,例如随着系统规模的增长,后端存储管理和传输带宽的压力将逐渐增大,那就需要通过提高后端设备的性能来解决,而如果要提高服务器配置、增加服务器及交换机数量等,最终会导致视频监控系统成本的提升。

  智能前置是相对于监控中心智能分析服务器的后端智能分析来说的,简单点说就是把一些智能分析算法嵌入前端摄像机产品中,直接利用摄像机来进行智能分析或行为侦测等,再把分析结果或报警信号传给后台。

  智能前置的方式相当于给每一台摄像机赋予了一个“智慧的大脑”,让它们有“独立思考”的能力。早期摄像机主要功能就是采集图像和声音信号,作用类似于人的“眼睛”,模拟摄像机实现了“看得见”,高清摄像机实现了“看得清”,那么智能前置的摄像机既要实现“看得清”、“看得懂”,还要“善思考”和“易交流”。 从目前的发展来看,智能化的摄像机绝不是相关的技术人员和产品供应商为纯粹的商业目的而增加的“噱头”,而是他们为摄像机能够更好地满足实际应用需求所进行各种技术创新的成果。

  从目前来看,智能前置这种方式有效解决了后端智能分析存在的一些问题,成为近年来智能发展的新方向。其主要优势主要表现有:一、精确度和实时性提升。因为不需要把视频传输到后端智能分析服务器来处理,因此不存在传输时可能产生的网络延迟、丢包或由压缩造成的误差等情况,可以提升分析的精确性。另外,从传统的“事后查阅录像”到“事中及时响应”,大大提高了实时性,提升监控的价值。二、规避了单点故障。把智能算法集成到每一个前端摄像机上,当其中有一台机器的智能功能失效,智能监控系统中的其他摄像机并不会受到影响,仍然可以独立完成智能侦测和分析,从而降低风险,保证了整个系统的可靠性。三、系统建设成本降低。智能分析工作放到前端来处理,再传输分析结果到后台,一方面网络带宽的压力和成本降低了,另一方面由于服务器只需要处理报警就可以,还可以节省大量后台服务器的配置和维护成本。

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