从像素密度考虑摄像机选型

从像素密度考虑摄像机选型

安防监控进入高清时代以后,一个好处是摄像机的效果好处可以通过像素密度进行量化,选择适合要求的安防摄像机。
模拟标清时代,500TVL,700TVL这样的表述,我们很难用具体的数字标准来衡量摄像机的好坏。尤其是当我们想要描述什么样的摄像机能满足看清人脸,能分辨出目标轮廓时,如果使用TVL电视线显然很困难。根本原因在于模拟时代,摄像机的分辨率基本一定,差距不大,尤其是把摄像机接到后端DVR上进行编码以后,分辨率一般是cif(352×288),4cif或者D1(704×576),现在看来,这些分辨率实际效果差距不大,只能从镜头焦距上区分不同的摄像机识别用途,这种区分是模糊,不明确的。
而如果说80×80像素能满足人脸识别的要求,这个表述就很清晰,直观。显然80×80像素是一个可以量化的,具体的数值。
像素密度,简单的说就是可供人眼或者机器视觉识别的像素大小占比(一般的以水平分辨率像素为标准)。摄像机分辨率越高,目标画面像素占比就会越小。

像素密度标准

一般的,我们根据监控目的的不同,以人为目标, 可将像素密度标准分为验证(Identification),识别(Recognition),观察(Observation),侦测(Detection),监视(Monitoring)等不同等级。

  • 验证,细节足以能够毫无疑问地确定目标个人的身份。
  • 识别,确定所显示的目标与之前见到的某人是否为同一个人。
  • 观察,可以看到个人的一些特征细节,例如独特的服装,有没有戴帽子,戴眼镜等。
  • 侦测,能够检测到画面里出线的目标是否是人。
  • 监视,在监控画面里能监视或者控制人群目标。
    验证,识别,探测示意图

约翰逊准则

约翰逊准则是红外热成像领域,用来确定侦测物体所需的最小分辨率标准。John Johnson 是一位美国军事学家,他在 20 世纪 50 年代开发了这种用于预测传感器系统性能的方法。 物体可以是一个人―通常用 0.75 米(2.46 英尺)的临界宽度来确定,或一辆车―通常用 2.3 米(7.55 英尺)的临界长度来确定。 Johnson 检测观测器在不同情况下识别比例模型目标的能力,并提出更小所需分辨率的标准。
用于红外热成像的约翰逊准则级别如下:

  • 用于侦测时,至少需要 1.5 像素(可看到物体存在)。
  • 用于识别时,至少需要 6 像素(例如围栏前方有一个人)。
  • 用于确认时,至少需要 12 像素(可识别一个物体及其特征时,例如,一个人手握一根铁撬)。

显然,安防视频监控的像素密度标准借鉴和发展了约翰逊准则,以更好的适应高清网络视频监控领域。

英国内政部,2009

这个属于模拟标清时代的标准,基于视野范围内人体身高的占比建立了不同类别。

类别缩写运行要求身高占比-4CIF
验证Id细节应足以能够毫无疑问地确定个人的身份。100%–150%
识别Rec高度确定所显示的个人与之前见到的某人是否为同一个人。50%
侦测Det高度确定是否有人出现。10%

安讯士标准

借鉴以上英国内政部2009年的标准,安讯士提出了着重于像素密度的标准,用相关物体(通常为人脸)的像素数来描述。
人脸具有显著的识别特征,而且人脸宽度的变化小于体重或胖瘦的变化。人脸的平均宽度为16厘米(6.3 英寸)。经瑞典国家法医学实验室 (Swedish National Laboratory of Forensic Science) 推荐和测试结果,安讯士选择使用 80 像素作为极苛刻环境中的人脸识别要求。

运行要求水平像素/面部像素/厘米像素/英寸
验证(光线不好)80像素/面部5像素/厘米12.5像素/英寸
验证(光线良好)40像素/面部2.5像素/厘米6.3像素/英寸
识别20像素/面部1.25像素/厘米3.2像素/英寸
侦测4像素/面部0.25像素/厘米0.6像素/英寸

欧盟EN62676-4:2015、EN50132-7:2012

欧盟安全设备用视频监控系统.第4部分:应用指南(Video surveillance systems for use in security applications – Part 4: Application guidelines) (IEC 62676-4:2015,50132-7:2012)
欧盟标准将验证区域定义为每个像素的目标距离大于4mm。识别区域为每个像素的目标距离大于8mm。观察区域每个像素的目标距离大于16mm。检测区域的每个像素的目标距离大于40mm。监视区域每个像素的目标距离大于80mm。
以上,我们可以将具体数字换算成PPM(pixels per meter)或者PPF(pixels per foot),每米或者每英寸的像素数。

类别PPMPPFMM PER PIXEL
验证(Id)250764
识别(Rec)125388
观察(Obs)621916
侦测(Dete)25840
监视(Monit)12480

三星(Hanwha)标准

标准数值
识别人脸5.33px/cm
识别细节2.62px/cm
识别物体1.97px/cm
人体探测,车牌识别(软件)1.33px/cm
基本监控0.66px/cm

中国GB/T 35678-2017

中国国家标准GB/T 35678-2017公共安全 人脸识别应用 图像技术要求,识别人脸图像,两眼间距应大于等于30像素,宜大于等于60像素。
公安部GA/T 893,安防生物特征识别应用术语,字母辨识度15像素(200像素/米),光照条件:面部识别300-500lux,车牌识别150lux。
同时人脸识别算法相关的标准规定人脸识别要求是80×80像素。

美国国土安全部2013(DHS 2013)建议

美国国土安全部2013(DHS 2013)在<Digital Video Quality Handbook >(第27-28页)中发布了针对不同视频监视功能的每英尺像素建议 。

  1. 观察:20 PPF
  2. 法医审查:40 PPF
  3. 认可度:80 PPF

法国新标准

新提议的法国标准讨论了用于检测/观察/识别/识别(DORI)任务的不同像素密度和PPM数值。

  1. 检测:30 PPM
  2. 识别:100 PPM
  3. 车牌读数:200 PPM
  4. 标识:400 PPM

应用举例

上面介绍了不同国家的应用于安防领域的像素密度标准,实际如何应用这些标准呢?
以安讯士标准为例,对于某个给定场景的运行要求,我们可以使用数字来确定所需的最低分辨率。要识别位于一个 10 米宽装卸码头的人员,我们需要至少125 像素/米,即总共 1250 像素。因此,水平分辨率为 1280 像素的摄像机足够胜任工作。

再举一个例子,客户正在使用高清网络 摄像机监控办公场所,并想要知道进行验证所需的更大场景宽度。摄像机分辨率为1920×1080像素,表示需要验证的更大场景宽度为1920/5像素/厘米=384厘米。

分辨率越低,更大场景宽度将越窄。在较大的图像中,捕捉线将更靠后,从而提供一个更大的验证区域。

有时如果有大批量的计算,或者觉得计算太过繁琐,我们可以使用一些第三方的在线计算工具。比如:JVSG安讯士的像素计算器三星的工具等。

JVSG软件区分不同的识别区域

参考资料:

  1. 约翰逊准则
  2. 安讯士像素密度标准
  3. 视频监控中的像素密度,PPM和PPF
  4. CENELEC
  5. 三星鱼眼可视范围白皮书
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引用通告 & 通告

  1. […] 从像素密度考虑摄像机选型 […]

  2. […] 这节只讨论如何拟写安防视频监控项目解决方案文本,其它前期的工作,比如摄像机如何选型,项目如何规划及可以借用的一些规划工具,安防视频监控系统设计等,可以参考阅读相应章节。 […]

  3. […] 海康威视镜头选择工具选择不同摄像机型号,根据不同的安装高度,目标距离,展示摄像机的可视角度,范围和距离。根据一定的标准和监控目的,展示摄像机实时的效果图。并支持将结果导出为pdf格式。当然这个工具还有在线版本的–海康威视镜头选型工具。 […]

  4. […] 海康(HIK Design tool),安讯士,三星等厂商都有提供镜头视角的计算工具,可以使用参考。实际安防项目中,除了考虑镜头的可视角度,另外一个可视距离更重要。针对不同的监控目的,比如看清楚人脸,看清楚车牌,识别男女性别等,我们如何选择摄像机,如何从像素密度选择合适的摄像机,可以参考这篇文章:从像素密度考虑摄像机选型。 […]

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谈笑有鸿儒,
往来无白丁。

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