浅析：全景摄像机的监控场所与分类技术

　　第1页：全景摄像机的应用与分类技术

　　随着人们安防意识的提高和安防技术的高速发展，视频监控根据在安防系统中所扮演的角色越来越重要，用户不仅对图像能够看清楚提出了需求，同时希望能够看到更广泛的监控场景，因此，全景监控的需求被提出。

　　需要全景摄像机的监控场所

　　根据实际参与项目经验而言，通常需要进行全景监控主要应用主要有以下几种情况。

　　1、只需要监控整个场所全范围局势的，不需要细节的场合，如大范围的公共场所、交通枢钮、交通路口。由于这些地方视野开阔，宽度有些甚至达到在百米以上，在看清全景图像实现调度的同时，不可能也没有精力再看清车辆牌照号码等细节。这些场合只需要在制高点安装一台摄像机即可实现全景监控，这个时候采用一台鱼眼摄像机即可以满足一个场所内的全景监控。

　　2、在特别注重细节的监控场所，同时实现无死角监控，如银行、超市、商场。在这些容易发生抢劫、偷窃安全事件的场所，嫌疑人的面孔要看的越细越清越好。这不仅需要监控整个作案的全景过程，更需要每个人的有别于其他人的任何特征。

　　3、不仅需要监控全局局势，而且还要重点突出有特殊情况，提前预警调取发生事件画面，这样具备全景基本功能的同时又达到重点突出的效果，也算一个特色，同时实现监控效果与成本兼顾。采用低分辩率全景摄像机监控，通过内置监控行为算法软件，再配合自动云台摄像机，实现全景监控基本功能和重点图像抓取。通过软件计算分析全景视频画面，如果出现预设的视频画面，如无人区突然出现有移动目标，广场上人员奔跑，车辆事故，由软件操作配合的带自动云台的特写摄像机重点监控。

　　4、还有一种所谓的全景监控最好理解，即为了实现整个场景的监控，从不同角度安装多个摄像机，这对用户而言是一笔不小的预算，因此也不经济。同时由多个摄像机捕获的视频画面，由于各画面间关联性较差，给操作者对监控范围内的某一运动物体的连续监控带来了一定的难度。

　　全景摄像机的分类技术

　　全景摄像机可分为两种，其一是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。出色的性价比令此类产品占据市场主流份额，但鱼眼镜头的特殊性会造成对传感器像素的必然浪费，并且其画面边缘畸变部分难以达到高清晰度，亦即限制了监控范围内的清晰度覆盖面积；另一种产品由多个传感器配合特制镜头组合实现全景功能，这类多镜头拼接全景摄像机因为各个传感器得到的都是常规矩形图像，故而不需要进行矫正操作，但相应的需要另一套可实现画面无缝拼接的算法软件，并且其对整套方案需求较高，亦即对镜头视场角与安装位置的设定都有严格要求。又因为硬件上采用多镜头多传感器，故此类产品难以进行成本控制，售价普遍高于鱼眼全景摄像机。

　　鱼眼全景摄像机

　　初级阶段：产品只具备输出全景图像和四分屏画面的功能；

　　中级阶段：输出的图像能进行一定的变形矫正和虚拟PTZ，但是变形和矫正的效果不佳，此外较低的分辨率(小于3百万像素)使图像处理后的清晰度效果欠佳，而传统的压缩编码算法的运用也使得视频处理过于消耗PC服务器的资源；

　　高级阶段：产品分辨率可达3百万像素以上，并能够根据需要灵活地进行图像变形矫正和虚拟PTZ。

　　鱼眼全景摄像机的架构并不复杂，只涉及到鱼眼镜头与图像矫正软件。其中鱼眼镜头因为其前端如鱼眼般鼓起得名，应用于全景摄像机的鱼眼镜头焦距必须在2mm以下，目前市场上此类镜头产品相对而言已较为成熟。而鱼眼全景摄像机之所以成为高端技术产品，在于原始畸变饼图处理的难度，以及如何更好为后端监控人员提供人性化服务，亦即图像矫正与虚拟ptz这两个核心技术的实现，由上文也可看出正是这两大技术决定着鱼眼全景摄像机的发展等级。

　　具体说来，只要有鱼眼镜头就能在后台得到全景图片，但此原始图像为畸变的圆形饼图，不符合人眼正常的观察习惯，必须经过矫正以实现最终的两分屏或四分屏的监控需求。虚拟PTZ技术则给了用户犹如快球的监控体验在没有机械部件的前提下实现对观察范围内任意监控点的重点观测、图像旋转及放大等功能。

　　图像矫正技术的思路并不复杂，一般是从原始饼图拉出一个单独扇形，再根据比例及透视等原理进行一定变形及校正处理，拼合这些分别处理好的扇形图像便可得到符合监控需求的图像。对于需求不高的产品，可直接对圆形饼图进行简单四角拉伸，也能取得适合人眼观看的图像效果。虽然具体到每一个厂家其核心算法必然会有所不同，但图像矫正技术的中心思想都是采用一定算法把边缘畸变严重的图形拉伸整合为适合观看的正常比例图像。其中所用算法的合理性、编程水平的高低及最终系统资源占用率共同决定了此算法的优劣。至于虚拟PTZ，其实就是在图像内部进行像素抓取，以实现放大与旋转等功能，对比校正算法它主要的困难不是如何取得更为优秀的图片效果，而是如何更好地同时整合到前端固件与后端软件上，实现对事实与事后录像的双向虚拟控制。

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