视频监控在低照度下使用是否会受到影响

视频监控作为安防主要业务，已经历经了多年的发展与变迁。视频监控技术在人员搜索和管控，车辆管控及违章取证等方面，为公安部门提供了大量的帮助与支持。但是，目前视频监控成像依然迫切受限于环境光线，在白天可以提供清晰、色彩还原度高的影像，然而在低光照、夜间的情况下成像质量大幅下降。

为解决这一问题，业内厂商已着力于完善视频监控产品在低光照情况下的表现，并针对性得给出了不同方案。

▲主流低照度方案对比

超星光技术

主要采用星光级图像传感器，配合上大光圈镜头，以及传统的ISP图像调制技术。超星光技术主要是靠图像传感器的灵敏度提升来提高转换的效率，因为大光圈镜头可提升进光量。目前，技术上已经非常成熟，并且实现成本也相对较低。

所以，超星光摄像机应用于普通的视频监控是有较大优势的，美中不足的是在专项的应用场景不太适用。比如：人员卡口、车辆卡口以及电警摄像机。

由于采取超大光圈的镜头，虽然扩大了进光量，提升了图像亮度。但也大大降低了成像的景深，并扩大了车灯强光的光晕的影响。

其次，由于在夜间需要抓拍清楚机动车、非机动车以及行人等运动物体，就必须根据物体行进速度提升摄像机的电子快门速度，否则运动物体抓拍的图片将有明显模糊拖尾。

而一般普通视频监控摄像机夜间的工作快门是1/25s，人员卡口的快门1/100s，车辆卡口的快门就要更快1/400s。这些专业应用的摄像机上提升的快门速度，把大光圈镜头带来的亮度提升又抵消掉了，导致目标物体周围的场景一片漆黑，丢失了非常多的有效信息。

黑光相机

第二种方案是黑光相机。黑光技术主要是采用两颗星光级图像传感器，通过特殊的光学元器件，其中一颗传感器通过红外补光采集图像亮度信息和物体轮廓，另外一颗采集色彩信息。然后通过图像融合算法将两颗采集到的图像信息进行融合，输出既明亮，又是彩色的图像。

▲黑光技术原理示意图

黑光技术并不是指摄像机能在完全无光的环境下清晰成像。从技术原理上也可以看出，首先采集亮度的传感器是依赖红外补光来实现的，而另外一颗采集色彩的摄像机则和普通摄像机一样需要环境光线，实际在无光的环境下，黑光摄像机也得依赖LED补光灯来采集图像。

在交通卡口的应用中，由于汽车前挡风玻璃上粘贴的防爆膜红外透光率很差。所以采用黑光技术和红外爆闪灯的环保卡口，如图所示并不能采集到前排司乘人员的图像信息。

当遇到一些红外反光材料的物体，采用黑光技术的摄像机在色彩还原上也有一定的弊端。比如如下示例，因为司机穿的衣物是黑色的反红外光材料，通过黑光技术还原的图像将黑色衣物还原为白色了，会对后续的违法取证造成一定的困扰。

超微光技术

除上述两种解决方案，第三种方案是“超微光”。超微光技术是基于在基础ISP图像调制方面的新型图像增强算法。

该技术需要首先采集大量的夜间低照情况下的车辆卡口、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，再而进行针对性的数学建模，设计从采集、标图、训练以及模型转化的端到端的深度学习模型。

在低照情况下，该算法模型跳过了传统摄像机的ISP成像调制方式，通过对大量场景抓拍图片的学习，算法直接对传感器输入数据进行图像恢复，可以大幅减少摄像机对补光灯的依赖，在提升图像亮度的同时，还能充分还原物体颜色与纹理等细节信息。

依托该算法还原出来的图像，不仅大幅度提升了人眼对抓拍图像的主观体验，也能提升后端诸多的智能算法对图像的特征分析。比如对车辆特征分析、非机动车特征分析、驾乘人员特征分析等。

如上面的实例所示，在1.5Lux的低照度下，无外加任何补光灯的情况下，经过超微光算法处理后的图像可视度有了极大提升。

为了在夜间弱光条件下获得尽可能的清晰度良好、色彩保真的高质量抓拍视频和图片，过去的做法通常是在监控摄像机旁增加补光灯。这样的方法使得监控赶上安装过多的LED补光灯，这种方法的弊端在于：

补光灯光线刺眼；

影响视线，带来安全隐患；

引起潜在犯罪人员的警惕；

丢失部分色彩信息，无法获得全部有效的信息；

而现在，超星光技术、黑光技术、以及超微光技术的出现，使得夜间不通过主动补光也能获得清晰高还原度的图片和视频成为可能，更全面的帮助视频监控设备24小时进行运作。

同时，前置AI芯片在摄像机内置程度开始提高，前端算力的提升将有助于技术的进一步发展，也将使得配置这些技术的摄像机、人脸识别设备的工作环境进一步拓宽，减小光照条件对性能的约束，使其视频监控、识别比对能力更加全面更加优秀。

责任编辑：gt