全彩、星光、超星光、黑光等常见监控摄像机名词解释

1. 摄像机的种类越来越丰富，各厂商也推出各种叫法，想必大家经常会听到红外、星光、黑光等各种各样的名词，偶尔可能会混淆。那么这些名词到底代表什么意思呢？ 下面就来给大家介绍一下常见名词以及它代表的含义。

1、哪些规格影响IPC图像效果？

在介绍各个名词之前，大家有必要了解影响摄像机图像效果的几个重要因素，也正是这些硬件/软件因素的差异化，才有图像效果有差别的摄像机。

 2、硬件性能名词  

普通红外、星光、超星光、黑光，实际上指的是一种摄像机低照度保持彩色的容忍度，例如黑光级IPC能在0.0005Lux（照度单位）的低照下维持彩色，但星光级或普通红外则必须依赖补光灯。所以，级别越高代表搭配的硬件更好，能够在更暗环境下维持彩色。我们的摄像机中，型号带有D扩展位的均是星光摄像机，例如TL-IPC528K-WD、TL-IPC546HP-D，带有B的是黑光摄像机。

备注：不同厂家定义的切换照度可能因为硬件不同会有一定的差异。

3、补光灯类型

红外、白光、暖光指的是摄像机补光灯的种类，差异在于色温和波长。大家常说的白光机、红外摄像机指的就是IPC搭配了对应的补光灯。红外是应用主流，但启用红外后监控画面是黑白，如果需要呈现彩色画面，则需要使用白光/暖光灯补光。我们全系列支持全彩的IPC搭配的都是3000K暖色的暖光灯。

4、特殊应用和功能

除了上述两类名词，还有其他名词区分，但绝大多数是按照应用和功能，很多是厂家定义或简称。例如TL-IPC7220-MX-DC就是暖光灯+红外灯组合的混光球机，是因为在一定焦距下，摄像机通过红外和暖光灯进行同时补光。

宽动态

数字宽动态并没有达到真正意义上的扩大成像动态范围的目的，而是通过软件的图像后处理算法提高了局部区域的对比度，一般由摄像机ISP模组实现。肉眼可辨别的灰阶范围十分有限，而实际上计算机却可以区分非常微弱的灰度差异，数字宽动态正是通过图像处理算法将这些微弱的差异增强到肉眼足以区分。之后在CCD硬件技术基础上出现了双帧合成宽动态，解决方法就是用一颗CCD，但是上面的每一点在单一时间内曝光两次，一次长曝光(低快门)，一次短曝光(高快门)。

所以每一点都有两个数据输出，就叫"双输出CCD"，利用DSP特有的图像处理算法，将两幅图像当中亮度适当的部分分别切割下来，最后进行叠加合成并输出一幅明暗区域都清晰可见的图像。无论是数字宽动态还是双快门宽动态，其宽动态效果均不理想。

随着DSP和CMOS技术的演进，DPS采用的是每一个像素单独曝光和控制技术，加之利用CMOS传感器采集的多帧画面合成一幅完整图像的线性叠加，相比于CCD的两次曝光成像有了更高的动态范围。从数值上来说，采用DPS技术的CMOS摄像机就目前的处理技术，其动态范围即可到达120dB甚至140dB。宽动态技术已经成为衡量一款摄像机性能的重要指标。就目前来看，标配宽动态功能，已经成为各IPC厂商的共识。

智能分析

摄像机从2011年推出的移动侦测、视频遮挡等两三个智能分析功能，发展到如今，几乎所有的主流厂家摄像机标配的智能功能都超过10余种，当然目前这些智能功能的标配绝大多数仅局限于中高端行业产品中。

1、诊断类智能分析。摄像机的诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的黑屏、模糊、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰如场景变更、物品遗留/消失等进行准确分析、判断和报警。

3、行为类智能分析。摄像机该项技术侧重于对动态场景的分析处理。典型的功能有：车辆逆行、防区入侵检测、人员聚焦检测、绊线穿越检测、快速移动、人员徘徊检测和客流统计等。

高像素

2010年高清元年推出的还只是720P高清网络摄像机，一直到2012年，主流安企高清网络摄像机还是以130万和200万为主，300以上像素还很少。随着CMOS技术的引入，高清摄像机快速发展，300万、400万、500万、600万、1200万像素的摄像机像雨后春笋一般冒上来，这就是技术的创新带来了产品体系的创新。

目前以4K、8K为代表的超高清成为各厂家的标配。对用户而言，4K不仅仅是对视觉的体验和享受，而是4K的分辨率是1080P的4倍，如果用4K摄像机和1080P摄像机拍摄相同视场角下的同一场景，4K摄像机会用4倍于1080P摄像机所用的信息量去还原场景，画面自然更清晰、更贴近真实。从"用"的角度来讲，由于4K画面的信息量是1080P的四倍，基于更多的信息量，就能实现更准确的智能分析，4K一旦大规模部署，智能分析的准确率就能上升一个台阶，而且也会有更丰富更令人惊喜的智能应用得到实现。

低照度

行业内公认0.001Lux及以下称之为星光级摄像机，目前广泛应用于平安城市、金融、酒店楼宇、平安村居、港口、高速公路等项目中，无需大规模安装补光照明设施，就可以得到较好的夜间高清彩色监控画面需求。星光级照度监控技术主要受镜头、图像传感器、后端图像处理技术等因素的影响，各安企厂家也都是从利用大光圈镜头、选用大靶面传感器以及良好的图像处理技术等几个方面等几个方面进行提升。

当前出现了以AI超微光技术为代表，通过对应用场景目标图像要求的提炼，采集了海量夜间低照情况下车辆卡口、车辆电警、人员卡口以及全结构化摄像机的图像样本与模拟数据，并针对性的进行了数学建模，设计了一套从采集、标图、训练以及模型转化的端到端的深度学习模型。另外还有超星光、黑光、极光等技术。