视频监控摄像机主要的技术有哪一些
摄像机作为视频监控的重要核心设备之一，从第一代摄像机发展到现在，已经取得了巨大的发展。从黑白到彩色，从普通摄像机到目前的一体机、智能摄像机，宽动态，低照度、分辨率、信噪比等技术指标迅速提升，但其基本原理基本没有改变。目前摄像机中主流技术涉及宽动态、智能分析、高清以及低照度等。
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。
2、识别类智能分析。摄像机的这项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。
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。
随着算力的提升，前端摄像机通过内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。
目前，人脸身份确认、车辆识别应用、视频结构化、行为分析已经较为常见。
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。
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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。
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2、识别类智能分析。摄像机的这项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。
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