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监控摄像机镜头看清人脸的距离与监控角度(1)

监控摄像机镜头看清人脸的距离与监控角度(1)
监控摄像机镜头看清人脸的距离与监控角度(1)

监控摄像机镜头看清人脸的距离与监控角度

很多朋友都弄不清监控摄像机不同镜头的可视距离与监控角度是怎么样的,下图很清楚的表达了闭路电视监控系统中摄像机的镜头的可监控角度与监控距离,供大家参考。

一。CCD板机

监控摄像机中CCD板机是整个摄像机的心脏,直接影响摄像头的成像效果,目前市场上有国产SONY 原装SONY,夏普,NVP 日立等,在选择摄像机中,尽量选择原装SONY 芯片,市场上常用的索尼420线是3142+405 3142+633 480线3172+633 520线3172+639 600线NVP2040+639,650线 3172+4816+673 4140+5816+673

二,镜头

镜头分为小镜头和CS镜头(大镜头)小镜头一般用于小半球和小的摄像机上面,镜头通光量又分F1.2 F1.4和百万高清镜头,选择镜头时尽量选择CS镜头,好的镜头,白天效果会更加真实,晚上更清晰。

三,灯板

目前是灯板,分为晋通的红外灯(鼎光和光磊)和阵列式灯,,阵列式摄像机也几1瓦,2瓦和3瓦,所以在选择红外时,如果是晋通红外灯,尽量选择鼎元,和阵列式3瓦的,由于红外灯外观上一般无法看出,有些山寨的摄像机,都是采用光磊充鼎元,阵列式1瓦充分瓦的,所以选择摄像机时尽量选择大的品牌,

监控摄像头焦距与距离(最新整理)

监控摄像头焦距与距离一、监控摄像头镜头可视角度表 二、监控摄像头镜头可视距离表

1、镜头的焦距,视场大小及镜头到被摄取物体的距离的计算如下; f=w*D/W f=h*D/h f:镜头焦距w:图象的宽度(被摄物体在ccd靶面上成象宽度) W:被摄物体宽度 D:被摄物体至镜头的距离 h:图象高度(被摄物体在ccd靶面上成像高度)视场(摄取场景)高度 H:被摄物体的高度 ccd靶面规格尺寸: 单位mm 规格 W H 1/3" 4.8 3.6 1/2" 6.4 4.8 2/3" 8.8 6.6 1" 12.7 9.6 由于摄像机画面宽度和高度与电视接收机画面宽度和高度一样,其比例均为4:3, 当L不变,H或W增大时,f变小,当H或W不变,L增大时,f增大。 镜头参数 3.6/4MM6MM8MM12MM16MM25MM60MM 镜头角度75.7/69.650.0度38.5度26.2度19.8度10.6度 5.3度最佳距离10米内20米内30米内40米内50米内60米内80米内镜头大小的主要区别是:镜头越小看的越近,但是视觉范围越宽;镜头越大看的越远, 但是视觉范围越窄.

选择镜头要点: 1、镜头大小可以自由选择. 根据摄像头监控的实际距离,参照上表选择相对合适的镜头毫米数.同系列产品镜头大小不影响价格。例如:宝贝名称为10米摄像机,而您的实际距离是25米.那么您可以选择8MM的镜头,产品价格不变,同样,宝贝名称为50米摄像机,而您的实际距离是35米,那么您可以选择12MM的镜头,产品价格不变。 2、镜头毫米数所对应的最佳距离,指的是发现距离.有客户问3.6MM的镜头,能看清10米内的人吗?回答是肯定的.这里说的"看清",是说的看清人的大致面貌和活动.如果要求看清楚人脸的话,选择更大的镜头.如图: 图中3个人的大致面貌和活动可以清楚的看到,如果是您熟悉的人,您一眼就可以认出来.如果是陌生人,您就没办法清楚的辨认五官。这个镜头是3.6MM的,看的距离是在10米左右。如果您换成16MM的镜头,就可以清楚的看出。但是视觉范围就很窄。上图右边的部分就看不到了。这也就是大镜头与小镜头的根本区别。如所需监控的范围较小,建议对照表格选择大一个规格的镜头。这样在清晰度(芯片线数)相同的情况下,目标物体看起来放的更大,细节看的更清楚,视觉效果更好;如您所需监控的范围较广,建议您对照表格选择规格相对大的镜头。在清晰度(芯片线数)相同的情况下,这样您会感官上觉得目标物体更清晰。

二代身份证识别+人脸识别+视频监控考勤、门禁一体化系统解决方案

二代身份证(感应卡)识别+人脸识别+视频监控考勤、 门禁一体化管理系统解决方案 2010年6月 目录 第一章系统软件的要求................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1软件安装对计算机的最低配置要求?错误!未定义书签。 1.2软件的安装 .........................................................................................错误!未定义书签。第一章?方案的提出 .......................................................................................... 错误!未定义书签。 1) 门禁卡实名登记................................................................................错误!未定义书签。 2) 感应卡智能门禁管理系统?错误!未定义书签。 3) 视频监控和硬盘录像系统?错误!未定义书签。 4) 门禁数据和公安局系统联网............................................................错误!未定义书签。 2.?主要设计依据规范....................................................................................错误!未定义书签。第二章产品硬件方面介绍?错误!未定义书签。 1.?基本参数?错误!未定义书签。 2. 外观参数............................................................................................错误!未定义书签。 3.?电气参数................................................................................................错误!未定义书签。 4.?环境参数.............................................................................................错误!未定义书签。 5.?功能参数................................................................................................错误!未定义书签。 第三章软件功能介绍............................................................................错误!未定义书签。PIN 1 ----GND?错误!未定义书签。 PIN 2 ---- VCC ............................................................................................... 错误!未定义书签。PIN 5 ---- DATA0?错误!未定义书签。

镜头毫米数与对应距离的参数表

镜头毫米数与对应距离 的参数表 文件管理序列号:[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

安装监控摄像机如何选择合适的镜头 镜头毫米数与对应距离的参数表 镜头大小的主要区别是:镜头越小看的越近,但是视觉范围越宽;镜头越大看的越远,但是视觉范围越窄. 我们宝贝分类里面,半球型摄像头可以选配3.6MM或者6MM的镜头; 30米以内红外防水摄像机可以选配3.6MM、6MM或者8MM的镜头; 30米以上红外防水摄像机可以选配4MM、6MM、8MM、12MM、16MM、25MM的镜头(这些镜头都是全金属的大CS镜头) 2.8即:F=2.8mm镜头,拍摄距离为1~4米,拍摄角度为115° 3.6即:F=3.6mm拍摄距离为2~6米拍摄角度93° 6即F=6mm拍摄距离为3~15米拍摄角度为53°, 8即F=8mm拍摄距离为4~20米拍摄角度为40°, 12即F=12mm拍摄距离为5~25米拍摄角度为25°, 16即F=16mm拍摄距离为5~30米拍摄角度为20° 25即F=25mm拍摄距离为20~80米拍摄角度为15° 镜头的选择提示:镜头毫米数字越小,视野越开阔,但是看得距离越近;镜头毫米数字越大,视野越狭窄,但是看得距离越远,二者不可同时兼得) 监控摄像机镜头的计算公式

公式计算法: 视场和焦距的计算视场系指被摄取物体的大小,视场的大小是以镜头至被摄取物体距离,镜头焦头及所要求的成像大小确定的。 镜头的焦距,视场大小及镜头到被摄取物体的距离的计算如下: f=wL/W f=hL/h f:镜头焦距w:图象的宽度(被摄物体在ccd靶面上成象宽度) W:被摄物体宽度 L:被摄物体至镜头的距离 h:图象高度(被摄物体在ccd靶面上成像高度)视场(摄取场景)高度 H:被摄物体的高度 ccd靶面规格尺寸:单位mm 规格WH 1/3"4.83.6 1/2"6.44.8 2/3"8.86.6 1"12.79.6 由于摄像机画面宽度和高度与电视接收机画面宽度和高度一样,其比例均为4:3,当L 不变,H或W增大时,f变小,当H或W不变,L增大时,f增大。 视场角的计算 如果知道了水平或垂直视场角便可按公式计算出现场宽度和高度。水平视场角β(水平观看的角度)β=2tg-1=垂直视场角q(垂直观看的角度)q=2tg-1=式中w、H、f同上水平视场角与垂直视场角的关系如下:q=或=q表2中列出了不同尺寸摄像层和不同焦距

视频监控中低分辨率人脸识别

视频监控中低分辨率人脸识别 发表时间:2019-01-02T16:19:32.767Z 来源:《知识-力量》2019年3月中作者:王鑫汪国强 [导读] 针对视频监控中的低分辨率识别问题,本文介绍了研究现状和存在的问题,对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足 (黑龙江大学,黑龙江哈尔滨 150000) 摘要:针对视频监控中的低分辨率识别问题,本文介绍了研究现状和存在的问题,对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足,又介绍了目前研究最火热的基于深度学习的超分辨率重建人脸识别算法并对未来的发展趋势作了简单的叙述。 关键词:深度学习;人脸识别;超分辨率;监控视频 1.前言 随着“平安城市”、“智慧城市”等国家政策的提出,安防受到全面重视。而“雪亮工程”、“天网工程”更是偏重于以视频监控系统为基础,从人体固有特征出发,对个人身份进行认证鉴定。人脸作为最重要的身份特征之一,具有非接触、非侵犯性等优点,与监控视频中监控对象非接触的特点相契合,因此监控视频中人脸识别获得了快速的发展。 2.存在的问题和研究现状 视频监控中的人脸识别技术,与传统的对静态图像的人脸识别不同,不是人脸迎合摄像头,而是由摄像头来捕捉人脸。监控系统是在非约束状态进行人脸采集的,易受光照、所处人群、角度、环境、表情姿态等因素的影响,多数是模糊的、质量偏低的、低分辨率的,这造成了数据库中的正面高清图像与监控系统获取的真实画面存在较大的差异。因此要想达到比较好的识别效果,人脸识别技术首要解决的问题就是这个问题,即低分辨率人脸识别问题。 目前业内一般把低分辨率人脸识别分为两种:一种是直接方法,即分辨率稳健特征表达方法,另一种方法是间接的方法,即对低分辨率样本进行超分辨率重建,得到含有较多特征信息的高分辨率图像,然后再使用常规人脸识别方法进行识别。 3.传统低分辨率人脸识别 LR人脸识别与SR人脸识别过程类似,分别对基准集和测试集样本提取分辨率稳健特征,对所提取特征进行比较,得出身份判定结果。与SR图像不同之处在于维度的不匹配,所以传统的解决思路又三种: 3.1 上采样 即图像插值,如最近邻插值、双三次等。对LR图像进行上采样操作,即在现有的人脸信息上拟合新的像素点,使其变换成与参考图像具有相同尺寸的高分辨率图像,然后再提取特征,利用传统人脸识别方法进行分类识别。 3.2 下采样 即图像缩小,将SR图像下采样到和待识别LR图像一样的尺寸大小,再提取特征,直接和LR待识别图像提取的特征进行匹配,虽然解决了维度不匹配问题,不会产生噪声,但会减少鉴别性的人脸信息。 3.3 统一特征空间 即中间分辨率空间。对SR图像进行特征降维,LR图像进行特征扩展,映射到同一特征空间中。统一特征空间直接解决特征维度不匹配问题,但最优的非线性耦合映射并没有较好的方法直接获取,由于是从两端的样本集同时向统一空间映射,复杂的变换会带来新的干扰。 4.超分辨率重建的低分辨率人脸识别 图像超分辨率(super resolution,SR)技术旨在提高低分辨率(low resolution,LR)图像的分辨率,同时最小化附加视觉伪影,人脸超分辨率重建,也称为“人脸幻想”。主要有基于插值、重建、学习的三种重建算法。 4.1 基于插值的重建方法 该方法主要有最近邻插值、双线性插值以及三次插值等方法,理论依据是假设图像为连续的,那么图像新增位置的像素可以通过相邻像素值计算得出,从而实现图像的超分辨率重建。该类方法只是增加了图像像素的个数,而没有增加额外的高频信息,因此图像的质量不是太高。 (1)最近邻插值 最近邻插值法是最简单的灰度值插值,将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点。 (2)双线性插值 在x,y方向上分别进行一次线性插值,对目标图像(x,y)先通过最近邻插值映射到源图的(X+u,Y+v),u、v是小数部分,由于图像坐标都为整数,因此上述点不存在,所以取其附近四个领域点(X,Y)、(X,Y+1)、(X+1,Y)、(X+1,Y+1)的像素值,进行权值计算,得到目标图像(X,Y)处的像素值达到重建的目的。 (3)双三次插值 对周边16个点进行插值运算,具体可描述为目标图像(X,Y)坐标先映射到源图像的坐标(X+u,Y+v),接着找到该点最近的16个像素点将每个点的像素值按照不同的权值求和即得到待插值点的像素值。 4.2 基于重建的重建方法 其原理是通过观测LR样本来实现对SR的约束。通常用未知HR的先验知识作为正则化项来规范SR重建这个病态问题的解,确定性和随机方法是实现正则化的两种不同方式。 (1)最大后验概率算法(MAP) 该算法先给图像一个先验模型,模型由马尔可夫随机场确定,接着根据LR图像系列,实现目标SR图像达到最大后验概率。一般分为三个步骤:一、用两个随机的过程分别表示输入的LR和SR图像;二、接着使SR图像的后验概率值最大值;三、将后验概率的最大值公式按照

安防监控CCD靶面尺寸视角、距离、焦距录像数据量

CCD靶面尺寸划分 摄像机摄像器件(CCD)的尺寸分为1英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸等。其中以1/3英寸和1/2英寸最为常见。 CCD尺寸水平(mm)垂直(mm)对角线(mm) 1英寸 12.7 9.6 16 2/3英寸8.8 6.6 11 1/2英寸 6.4 4.8 8 1/3英寸 4.8 3.6 6 1/4英寸 3.6 2.4 4 镜头焦距的确定 在选择镜头时,有以下五个因素确定镜头标准: (1)监控现场的大小; (2)被摄物体的大小; (3)物距; (4)焦距; (5)CCD靶面尺寸。 前4点可由现场测量并通过计算来确定镜头的焦距标准,其计算方法如下: u 1/3″CCD F=4.8×L/W或F=3.6×L/H (焦距F=CCD水平宽度*物距/物宽)或(焦距F=CCD垂直高度*物距/物高) u 1/2″CCD F=6.4×L/W或F=4.8×L/H 其中,W为被摄物体的宽度;H为被摄物体的高度;L为镜头到被摄物体间的距离;F为镜头焦距。 那么为何在镜头的选用中考虑CCD靶面的尺寸呢? 为了从1/3″与1/2″CCD摄像机中获取同样的视角,1/3″CCD摄像机镜头焦距必须缩短;相反如果在1/3″CCD与1/2″CCD摄像机中采用相同焦距的镜头,情况又如何呢?1/3″CCD摄像机视角将比1/2″CCD摄像机明显地减小,同时1/3″CCD摄像机的图像在监视器上将比1/2″CCD的图像放大,产生了使用长焦距镜头的效果。 另外我们在选择镜头时还要注意这样一个原则:即小尺寸靶面的CCD可使用大尺寸靶面CCD摄像机的镜头,反之则不行。原因是:如1/2″CCD摄像机采用1/3″镜头,则进光量会变小,色彩会变差,甚至图像也会缺损;反之,则进光量会变大,色彩会变好,图像效果肯定会变好。当然,综合各种因素,摄

人脸识别系统的原理与发展

人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大; 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等,相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能:人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对:人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索:可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

(完整版)监控镜头焦距与角度、照射距离参数

镜头选配参考标准

在实际应用中,经常听到有用户提出诸如某摄像机能够“看多远”之类的问题,比如100m 500m甚至1km远外的物体还能否在监视器上清晰地显示出来。有了前面关于镜头的成像尺寸、焦距及视场角等概念后,这个问题就不难解释了,即“看多远”问题与许多因素有关。比如说,用某定焦镜头可以看清100 m远处的钞票的面值。一般来说,镜头焦距越长,“看”得就越远,但同时视场角却变小,结果观看的范围变窄了。举个简单的例子,若用标准镜头刚好看清远处某人的基本特征(是男或是女),则换用长焦距镜头则可能看清其面部特征(是否有痣或疤),但却无法看见该人穿的是什么裤子和鞋(这部分已经“涨”出了画面),而换用广角镜头则只可能看到画面中有人(连男女都分辨不出),但却可看清该人在整个监视场景中的所处的位置,周围还有什么别的人物或参照物。因此,关于“看多远”的较为科学的说法应该是“在屏幕上成的像大小可对应于实际观测距离处多高或多宽的景物”。例如,用8mn镜头观测10m远处的景物,如果该处有10个人站成一排则刚好可横向充满整个监视器屏幕。 一般情况下,为了能够较为清楚的探测到监视范围内的目标并实现自动跟踪,一般要求在CCD靶面上的目标至少占有三行电视线。若要能分 辨出人物,则一般应要求人物的面部成像在356m(14in )监视器上占到12.7mm(0.5in)以上。 在实际应用中,经常会有用户提出该摄像机能看清楚多么远的物体或该摄像机能看清楚多宽的场景等问题,这实际上要由所选用的镜头的焦距来决定,另外还与所选择的摄像机的分辨率及监视器的分辨率有关。 光学系统的焦距是指光组主点到焦点的距离。而镜头的焦距实际上就是构成镜头的组合光组的焦距,它决定了摄取图像的大小,用不同焦距的镜头对同一位置的物体摄像时,配长焦距镜头的摄像机所摄取的景物尺寸就大,反之,配短焦距镜头的摄像机所摄取的景物尺寸就小。 理论上,任何一种镜头均可拍摄很远处的物体,并在摄像机的成像靶面上成一个很小的像,但受象素的限制,当成像小到小于图像传感器的一个象素大小时,便不再能形成被摄物体的像,即便成像有几个象素大小,该像也难以辨别为何物。那么如何选好镜头和照射距离请看一下参数和数据,从而让你在今后的摄像机选择中如鱼得水。 监控镜头角度、距离的比例

监控镜头毫米数与距离对照表

监控镜头毫米数与距离对照表 摄像机拍摄的视角与镜头的毫米数、CCD的尺寸大小密不可分,下表为镜头毫米数与搭配的CCD拍摄视角的对应关系,可供大家参考: 镜头焦距搭配1/3" CCD 搭配1/4" CCD 二者的角度差异 2.8 mm 89.9°75.6°14.3° 3.6 mm 75.7 °62.2°13.5° 4 mm 69.9 °57.0°12.9° 6 mm 50.0 °39.8°10.2° 8 mm 38.5 °30.4°8.1° 12 mm 26.2 °20.5° 5.7° 16 mm 19.8 °15.4° 4.4° 25 mm 10.6 °8.3° 2.3° 60 mm 5.3 ° 4.1° 1.2° 1/3" CCD 搭配镜头拍摄范围的尺寸如下表所示: 镜头焦距距离5米距离10米距离15米距离20米距离30米 (毫米数) (宽×高) (宽×高) (宽×高) (宽×高) (宽×高) 2.8mm 13×9.8米26×19.5米39×29.3米52×39米78×58.5米 3.6mm 8.5×6.4米17×12.8米25.5×19米34×25.5米51×38.3米 4mm 8×6米16×12米24×18米32×24米48×36米 6mm 5.5×4.1米11×8.3米16.5×12.4米22×16.5米33×24.8米 8mm 3.5×2.6米7×5.3米10.5×7.9米14×10.5米21×15.8米 12mm 2×1.5米4×3米6××4.5米8×6米12×9米 16mm 1.5×1.1米3×2.3米 4.5×3.4米6×4.5米9×6.8米 25mm 1.3×1米 2.5×1.9米 3.8×2.9米5×3.8米7.5×5.6米 60mm 0.5×0.4米1×0.75米 1.5×1.1米2×1.5米3×2.3米 备注:同样毫米数的镜头搭配1/4"的CCD芯片拍摄的范围和角度稍微窄一点,但是拍摄画面中的物体看起来要大一点.表中的数据为水平方向的视场角度,如果摄像机装在高处往低处监看时,视场角和拍摄范围要稍微大一些,但拍摄画面中的物体要稍微小一点 镜头毫米数与对应距离的参数表 镜头参数 3.6/4MM 6MM 8MM 12MM 16MM 25MM 60MM 镜头角度75.7/69.6度50.0度38.5度26.2度19.8度10.6度 5.3度 最佳距离10米内20米内30米内40米内50米内60米内80米内 镜头大小的主要区别是:镜头越小看的越近,但是视觉范围越宽;镜头越大看的越远,但是视觉范围越窄. 我们宝贝分类里面,半球型摄像头可以选配3.6MM或者6MM的镜头; 30米以内红外防水摄像机可以选配3.6MM、6MM或者8MM的镜头; 30米以上红外防水摄像机可以选配4MM、6MM、8MM、12MM、16MM、25MM的镜头..(这些镜头都是全金属的

人脸识别技术分析

人脸识别技术分析 近年来,由于反恐、国土安全和社会安全的需要,世界上各个国家都对安防领域加大了投入。在安防行业中,生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一,近年来保持着较高的增长率,其中人脸识别是一个活跃的研究领域,也是人类视觉最杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别,但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式,使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。目前人脸识别技术不断得到发展,该技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、体育场馆、银行、公安等系统中,对安检、奥运反恐、刑侦追逃等有重要意义。当前由于其应用日渐增多该市场份额比重在不断增加,前景普遍被看好。 对于人脸识别的应用,依照摄像机到用户的距离可将其分为近距离人脸识别(普遍必要用户合作)、中距离人脸识别和远距离人脸识别系统(FaceRecognitionataDistance(FRAD)),其中远距离人脸识别技术关注的是在一个广阔区域内进行非合作的人脸自动识别,这种远距离生物特征的提取和识别可以通过采用主动视觉系统解决。目前,在很多商业、安防和国防应用中都需要在开阔区域内进行远距离(10~20米或更远)非合作的人员识别。比如用于安防目的的人员识别和监督、入侵检测,以及在广阔的区域内通过智能摄像机网络进行人员跟踪等。人脸识别与视频监控的无缝对接可极大地提升传统视频监控的预警功能和智能化程度,并极大地拓展人脸识别技术的应用空间。 在近距离人脸识别中,摄像机可以轻松捕捉高辨别率和相对稳定的人脸图像。而可在FRAD应用中,人脸图像质量却是个大难题,可以说,远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。近年来国内外针对远距离人脸识别的研究很多,从目前的发展情况来看,对于广阔的覆盖区域已经有一些有效的解决办法,如可通过多摄像机主动视觉系统完成FRAD,即系统通过广视场摄像机(WFOV)检测和追踪人脸,通过自动控制的近视场(NFOV)全方向旋转及变焦(PTZ)摄像机采集高分辨率人脸图像。本文对国外远距离人脸识别系统的研究情况以及美国通用电气公司新研发的远距离人脸识别系统——生物特征监控系统进行介绍。 国外远距离人脸识别的研发情况 近年来,国际上对人脸及人脸面部表情识别的研究逐渐成为科研热点,很多机构都在进行这方面的研究,吸引了大量的研究人员和基金支持,其中走在前边的主要是美国、欧洲、英国和日本等国家。在远距离人脸研究方面,主要是采用主动视觉的方法进行设计和开发,集中用于人脸图像采集和识别目的的自动目标选择和摄像机控制系统,以下介绍一些主要的实现方式。 第一,美国乔治亚理工学院在较早前的工作中,研发了一套由一对WFOV摄像机和一对NFOV摄像机构成的主动视觉系统。该系统用于人机互动,应用范围仅为几米远,但可检测皮肤颜色,并采用三角测量法进行3D定位,并自动控制NFOV摄像机采集人脸图像、 第二,西门子公司推出了一套实时双摄像机人脸图像采集系统,该系统采用了安装于头顶的全景摄像机进行目标定位,PTZ摄像机采集人脸图像。

监控摄像头镜头选择与角度、距离关系

监控摄像机镜头看清人脸的距离与监控角度 很多朋友都弄不清监控摄像机不同镜头的可视距离与监控角度是怎么样的,下图很清楚的表达了闭路电视监控系统中摄像机的镜头的可监控角度与监控距离,供大家参考。 一、常见镜头视角角度 焦距 规格角度2.1 mm小镜头1/3 150°2.5mm小镜头1/3 130°2.8mm小镜头1/3 115°2.8mm固定光圈1/3 115°3.6mm 1/3 96°4mm 1/3 78°6mm 1/3 53°8mm 1/3 40°12mm 1/3 23°16mm 1/3 17°3.5-8mm手动变焦镜头1/3 96°- 45°6-15mm手动变焦镜头1/3 54°- 23°6-36mm电动变倍镜头1/3 51°- 9°8.5-51mm电动变倍镜头1/3 57°- 10°6-60mm电动变倍镜头

1/3 52°- 6° 二、监控摄像机镜头使用场所及角度: 1、广角镜头:视角在90度以上,一般用于电梯轿箱内、大厅等小视距大视角场所;如2.8MM 2.5MM 2、视角在60度以上用于5*5米左右场所 3.6MM 4MM 3、视角在50度以上用于8-10米左右场所6MM 4、视角在40度以上用于10-18米左右场所8MM 5、视角在30度以上用于20-30米左右场所12MM 16MM 6、视角在20度以上用于30-50米左右场所25MM 7、长焦镜头:视角在20度以内,焦距的范围从几十毫米到上百毫米,用于远距离监视 8、变焦镜头:镜头的焦距范围可变,可从广角变到长焦,用于景深大,视角范围广的区域; 9、针孔镜头:用于隐蔽监控。 镜头越小,监控的面积越大,而图像物体相对较小。镜头越大,监控的面积越小(窄),而图像物体相对较大。 可以简单的计算方法:可视距离÷2就相等于所需镜头,再参考视角

(完整版)监控镜头毫米数与距离对照表

监控镜头毫米数与距离对照表 1/3" CCD 搭配镜头拍摄范围的尺寸如下表所示: 备注:同样毫米数的镜头搭配 1/4"的CCD 芯片拍摄的范围和角度稍微窄一点 ,但是拍摄画面中的物体看起 来要大一点.表中的数据为水平方向的视场角度 ,如果摄像机装在高处往低处监看时 ,视场角和拍摄范围 要稍微大一些, 但拍摄画面中的物体要稍微小一点 镜头大小的主要区别是:镜头越小看的越近,但是视觉范围越宽;镜头越大看的越远,但是视觉范围越窄 我们宝贝分类里面,半球型摄像头可以选配 3.6MM 或者6MM 的镜头; 30米以内红外防水摄像机可以选配 3.6MM 6MM 或者8MM 的镜头; ■■■■ 镜头焦距 ■ ■■ J ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■■ ■■■ ■ ■■■■ 搭配 1/3" CCD ■ ■■■ ........................ ???m n ??? ■■ ■■ ■■■? 搭配 1/4" CCD ■ :■■■■ ■1 ??? in ? !!!■■■■ 二者的角度差异 2.8 mm 89.9 ° 75.6 ° 14.3 ° 3.6 mm 75.7 ° 62.2 ° 13.5 ° 4 mm 69.9 ° 57.0 ° 12.9 ° j 6 mm 50.0 ° 39.8 ° 10.2 ° aa 」亠 B 8 mm 38.5 ° 30.4 ° 8.1 ° 12 mm 26.2 ° 20.5 ° 5.7 ° 16 mm 19.8 ° 15.4 ° 4.4 ° ! 25 mm 10.6 ° 8.3 ° 2.3 ° 60 mm 5.3 ° 4.1 ° 1.2 ° CCD 的尺寸大小密不可分,下表为镜头毫米数与搭配 的 摄像机拍摄的视角与镜头的毫米数、 角的对应关系,可供大家参考: CCD 拍摄视

人脸识别智能监控系统解决处理办法

深圳亿维 人脸检测智能监控系统 技术方案

目录 第1章前言 (1) 1.1 项目背景 (1) 1.2 设计依据 (2) 1.3 设计原则 (2) 1.3.1 先进性 (2) 1.3.2 实用性 (2) 1.3.3 易用性 (3) 1.3.4 扩展性 (3) 1.4 用户需求 (3) 第2章系统方案 (5) 2.1 系统结构 (5) 2.2 系统功能 (7) 2.2.1 营业网点监控功能设计说明 (7) 2.2.1.1 ATM机监控 (7) 2.2.1.2 营业厅大门监控 (7) 2.2.1.3 营业厅监控 (8) 2.2.1.4 监控室 (8) 2.2.2 智能化 (8) 2.2.3 集中管理(联网模式) (9) 2.2.4 网络连接 (9) 2.2.5 人脸采集的现场因素分析 (10) 2.2.5.1 安装方位 (10) 2.2.5.2 镜头焦距 (10) 2.2.5.3 光照 (10) 2.2.5.4 场景复杂程度 (11) 2.2.5.5 人员的姿态和服饰 (12) 2.2.6 扩展与升级 (12) 2.3 系统构成 (13) 2.3.1 亿维锐创智能监控主机 (13) 2.3.1.1 功能特点 (13) 2.3.2 亿维锐创智能视频叠加器 (15) 2.3.2.1 功能及特点 (15) 2.3.2.2 系统参数 (15) 2.3.3 远程管理软件(联网模块) (16) 2.3.3.1 远程运行状态监控 (17) 2.3.3.2 远程录像检索回放 (17) 2.3.3.3 远程人脸检索查看 (17) 2.3.3.4 远程实况监看 (17) 2.3.3.5 系统维护 (18) 2.3.3.6 典型应用 (18) 2.4 配置选型 (18) 2.4.1 主要硬件 (18)

监控摄像头焦距与距离

监控摄像头焦距与距离 一、监控摄像头镜头可视角度表 二、监控摄像头镜头可视距离表 三、计算监控摄像头的有效距离 (一)、公式计算法: 视场和焦距的计算视场系指被摄取物体的大小,视场的大小是以镜头至被摄取物体距离,镜头焦头及所要求的成像大小确定的。

1、镜头的焦距,视场大小及镜头到被摄取物体的距离的计算如下; f=wL/W f=hL/h f:镜头焦距w:图象的宽度(被摄物体在ccd靶面上成象宽度) W:被摄物体宽度 L:被摄物体至镜头的距离 h:图象高度(被摄物体在ccd靶面上成像高度)视场(摄取场景)高度 H:被摄物体的高度 ccd靶面规格尺寸:单位mm 规格W H 1/3" 4.8 3.6 1/2" 6.4 4.8 2/3" 8.8 6.6 1" 12.7 9.6 由于摄像机画面宽度和高度与电视接收机画面宽度和高度一样,其比例均为4:3,当L不变,H或W增大时,f变小,当H或W不变,L增大时,f增大。 2、视场角的计算如果知道了水平或垂直视场角便可按公式计算出现场宽度和高度。水平视场角β(水平观看的角度)β=2tg-1= 垂直视场角q(垂直观看的角度)q=2tg-1= 式中w、H、f同上水平视场角与垂直视场角的关系如下:q=或=q 表2中列出了不同尺寸摄像层和不同焦距f时的水平视场角b的值,如果知道了水平或垂直场角便可按下式计算出视场角便可按下式计算出视场高度H和视场宽度W. H=2Ltg、W=2Ltg 例如;摄像机的摄像管为17mm(2/3in),镜头焦距f为12mm,从表2中查得水平视场角为40℃而镜头与被摄取物体的距离为2m,试求视场的宽度w。W=2Ltg=2×2tg=1.46m 则H=W=×1.46=1.059m 焦距f越和长,视场角越小,监视的目标也就小。 (二)、图解法 如前所示,摄像机镜头的视场由宽(W)。高(H)和与摄像机的距离(L)决定,一旦决定了摄像机要监视的景物,正确地选择镜头的焦距就由来3个因素决定;*.欲监视景物的尺寸*.摄像机与景物的距离*.摄像机成像器的尺士:1/3"、1/2"、2/3"或1"。图解选择镜头步骤:所需的视场与镜头的焦距有一个简单的关系。利用这个关系可选择适当的镜

视频门禁之动态人脸识别侦测门禁、通道、梯控系统解决方案

视频门禁之人脸识别监控系统解决方案 一、需求背景 在公共场所,人流量巨大,依靠人力无法有效地在流动的人群中发现布控目标,在不干扰群众自由通行的情况下,很难快速方便的辨别其身份。传统方式,案发后常常需要出动整个侦查队加班加点反复看视频,不但耗费大量警力而且容易错过追捕时机。 为了对付各种各样的刑事犯罪,保护国家和人民群众的生命财产安全,保证各行各业和国家重点部门的正常运转,采用高科技手段预防和制止犯罪已成为平安城市建设的需要。随着人脸识别技术的发展,诸多人像比对系统已经在公安的治安、刑侦等业务中获得有效的应用。公安部门在特殊场所追缉在逃人员一直以来是个很棘手的问题。由多奥自主研发的领先的人脸识别技术,将动态人脸识别技术应用于视频监控中,从而使在不易被监控目标察觉的情况下,达到中远距离识别验证后台报警提示的效果。 将动态人脸识别技术与视频监控相结合,对重点监控区域进行人脸识别布控,对于协助公安干警快速侦破案件,避免犯罪事件的发生,维护社会和谐稳定,创建平安和谐城市具有重要的意义。

二、系统概述 人脸识别布控系统,把各处采集到的人脸信息与布控人脸进行比对,能够同时进行多路视频分析比对,在发现目标后迅速提示并将警情推送至客户端。此外,系统还支持单目标多张照片批量导入,多目标批量照片导入等各种导入方式,在降低了技术人员的工作量同时大幅提高了安保人员的工作效率。即使抓拍人在行进中转头、低头仍然能做出准确跟踪和抓拍。 系统采用服务器/客户端结构。服务器保存黑名单人员的面部信息,实现人员识别和报警的功能,而客户端实时接收来自一个或多个通道摄像头的面部数据,并和黑名单中的人员进行对比。

基于人脸识别的安防系统解决方案

基于人脸识别的安防系统解决方案 1、应用背景 随着中国社会国际化程度的不断深化,奥运会、世博会、亚运会等大型活动在中国的举办,中国已经成为全球瞩目的焦点,世界各地包括国内数以百万乃至千万计的游客、官员、新闻记者、运动员、裁判员、工作人员、志愿者等各类人士将集聚中国的场馆。与会人士中不乏企图制造事端、普通民众为之色变的恐怖分子,如何确保各种级别、各类型的运动会、会议或展会的安全、有序进行,已经成为摆在各组委会等机构面前的头等大事。 长期以来,与会人员凭门票、代表证、参展证等各类证件(凭证)在经过工作人员人工查验后即可进入会场。这种模式以低廉的代价为会场的管理提供了一些基本的保障,但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。在相关人士意识到了问题的存在之后,条码、IC/ID卡、RFID等技术便逐步引入了大型会场的管理,原有的证件人工查验模式变为计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式,这一模式的改变减少了人为错误的发生。同时,在应用上述技术后,证件伪造的难度也有了显著增加。应该说,上述技术的应用在一定程度上提升了会场的管理和安全保障水平,但单凭证件的与会人员身份认证模式仍然存在证件存在被伪造的可能、证件可能被他人借用或冒用、证件遗失会给持证人带来极大的不便等问题。 人体生物特征具有唯一性、稳定性、不可复制、不可假冒等显著特点,用于身份认证具有更高的安全性。在指纹、掌纹、虹膜等人体生物特征识别技术中,人脸识别技术的优势非常明显。首先,作为识别特征,人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下,人的面部特征是非常稳定可靠的,“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。其次,人脸图像的采集非常方便,尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前,绝大多数系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头,完全满足人脸图像的采集要求,不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的,也不需要人主动配合,最大限度地提高了系统的响应速度。第三,与系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的优势,真正

玖典视频监控人脸识别仪

玖典视频监控人脸识别仪 SP1205-A1
产品概述
视频监控人脸识别系统是基于可见光下的中远距离人脸识别算法而开发的公共安全安 防智能报警平台。可对多路摄像头监控范围内的多个人脸同时进行自动检测、跟踪和识别, 并与数据库中人员(黑名单或 VIP 等)的面部信息进行高效比对。实时对过往人员身份进 行排查, 一旦发现目标人员或可疑分子, 后台自动报警, 并指导安全人员及时采取防范措施。 该系统对安全管理、重要区域防控、客户管理、公安业务等领域有着重要意义。
随着国内外安全形势日益严峻,社会各行业安防意识逐步加强、安防级别不断提升,视 频监控得到快速普及, 众多的视频监控在更新换代时迫切需要一种能在中远距离、 用户非配 合状态下快速确认人员身份, 实现智能报警的产品。 基于人脸识别技术视频监控系统的强劲 需求下,经过公司研发团队刻苦攻关,视频监控人脸识别仪作为一款技术过硬、使用简便、 效果突出的产品应运而生。 视频监控人脸识别系统是在可见光下的, 能实现中远距离人脸识别视频监控的公共安防 智能报警平台。在此安防监控平台上,除了可以实现 24 小时无缝隙实时视频监控外,还可 以进行多种智能应用和管理。对治安防控、反恐、刑侦追逃等警务工作具有重要意义。本系 统通过视频监控人脸识别仪、 各级交换机、 视频监控人脸识别服务器 (以下简称为 SERVER) , 可对多路摄像头监控范围内的多个人脸同时进行自动检测、 跟踪和识别, 并与数据库中人员 (黑名单或 VIP 等)的面部信息进行高效比对,迅速报警。 视频监控人脸识别仪是将识别分析软件、 功能管理软件、 功能拓展接口集成在芯片主板 的智能监控报警核心设备。 核心功能可实现实时对过往人员身份进行排查, 在发现目标人员 或可疑分子的情况下,后台可自动报警,提醒安全人员及时采取防范措施。视频监控人脸识 别仪可与后端 SERVER 连用实现报警同步,也可以单独使用实现单点的人脸监控功能。 以上功能针对公安、金融、社保、交通、医疗、零售等行业中的安全管理、重要区域防 控、客户管理等领域的不同使用要求,还可根据需求定制人脸识别终端机部署方式。人脸识 别终端机是基于可见光下的中远距离人脸识别算法而开发的安防智能报警设备, 通过设备主 机与中控中心人脸识别安防系统紧密结合。 实现实时通过人员身份识别功能, 当发现目标人 员或可疑分子时,后台可自动报警,并将实时采集的报警图片发送至人脸识别终端机上,指

监控摄像头镜头焦距计算方法

监控摄像头镜头焦距计算方法。 转载: 一、公式计算法: 视场和焦距的计算视场系指被摄取物体的大小,视场的大小是以镜头至被摄取物体距离,镜头焦头及所要求的成像大小确定的。 1、镜头的焦距,视场大小及镜头到被摄取物体的距离的计算如下; f=wL/W f=hL/h f:镜头焦距w:图象的宽度(被摄物体在ccd靶面上成象宽度) W:被摄物体宽度 L:被摄物体至镜头的距离 h:图象高度(被摄物体在ccd靶面上成像高度)视场(摄取场景)高度 H:被摄物体的高度 ccd靶面规格尺寸:单位mm 规格W H 1/3" 4.8 3.6 1/2" 6.4 4.8 2/3"8.8 6.6 1"12.79.6 由于摄像机画面宽度和高度与电视接收机画面宽度和高度一样,其比例均为4:3,当L 不变,H或W增大时,f变小,当H或W不变,L增大时,f增大。 2、视场角的计算如果知道了水平或垂直视场角便可按公式计算出现场宽度和高度。水平视场角β(水平观看的角度)β=2tg-1= 垂直视场角q(垂直观看的角度)q=2tg-1= 式中w、H、f同上水平视场角与垂直视场角的关系如下:q=或=q 表2中列出了不同尺寸摄像层和不同焦距f时的水平视场角b的值,如果知道了水平或垂直场角便可按下式计算出视场角便可按下式计算出视场高度H和视场宽度W. H=2Ltg、W=2Ltg 例如;摄像机的摄像管为17mm(2/3in),镜头焦距f为12mm,从表2中查得水平视场角为40℃而镜头与被摄取物体的距离为2m,试求视场的宽度w。W=2Ltg=2×2tg=1.46m 则H=W=×1.46=1.059m 焦距f越和长,视场角越小,监视的目标也就小。 二、图解法

警用便携式人脸识别仪

警用便携式人脸识别仪

警用便携式人脸识别仪 产品介绍: 警用便携式人脸识别仪,利用数字高清摄像机或模拟摄像机的视频信号,在视频中捕捉可以生成比对模板的人脸,通过软件生成一个模板探针输入到比对系统中,和比对系统中的数据库模板进行比对,根据阀值设定,把超过阀值的数据库照片及资料找出,并发出报警信号。在必要的建库照片质量、库容大小以及现场环境条件下,正确报警率达到95%以上。系统具有可自动调节摄像机快门及增益参数,可确保人脸脸部优先,自动动态调整,采用人脸行为预判技术,能准确快速捕捉到脸部特征,可支持侧光、逆光成像人脸照片识别。 系统组成: 系统由人脸采集设备、客户端、管理中心、数据库和比对系统五部分组成。 主要功能: 1、人脸照片采集存储: 自动检测、抓拍监控场景中的人脸,并进行人脸采集和存储,同时标记采集时间标签与录像关联。人脸照片采集内含质量判断算法,对抓拍的人脸照片自动进行筛选,选择质量最高的进行存储。 2、视频人脸抓拍比对: 实时视频人脸抓拍比对:通过视频监控摄像机从实时动态视频中自动采集移动人员面部特征,并进行1:N 身份识别比对,发现目标实时报警,提示工作人员进行处理;视频录像回放人像抓拍比对:从回放视频录像中采集人脸照片并建模,并进行1:N身份识别比对,发现目标后及时报警,提示工作人员进行处理。 3、照片比对身份查询: 1:N照片比对:上传单张照片进行1:N识别比对,比对后系统按与上传照片相似度高低列出照片列表;N:N照片比对:上传一组照片进行N:N识别比对,比对后系统按与上传照片相似度高低列出照片列表;1:1照片比对:上传两张照片进行1:1身份验证比对。 4、视频检索 系统提供视频检索功能,在视频录像和照片采集开启的基础上,用户提交的检索人员照片,系统能迅速的查找出其在视频录像中出现过的位置,便于事后查询。

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