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  • 监控安装的过程中常出现问题的处理措施
  • 发布时间:2018-12-13 13:37 发布者:凌呗监控设备经营部

      随着经济的不断发展,社会也在慢慢的进步,高新技术产品也在慢慢的使用在市场上各个领域里.那么,监控安装的过程中常出现问题的处理措施有哪些呢?现在小编就为各位详细的介绍一下.
     
      可以说,我们的一举一动,都有摄像镜头监控.那么对于监控摄像机,一但出现问题我们又该怎么办呢?接下来小编为您详细解答
     


     
      1.监控摄像机无图像怎么办?
     
      解决办法:首先确认摄像机电源是否连接正常,看摄像机红外灯是否正常亮起.二是检查监视器连接是否正常,比如是否切换到对应的输入通道.三是同轴电缆是否正常接触.四是镜头光圈是否打开.
     
      2.监控摄像机图像发白怎么回事?
     
      解决办法:首先查看是否对准光线比较强烈的地方,如果是手动光圈镜头,看是否光圈打开过大.如果是自动光圈镜头,查看校正值是否过低,使光圈打开过大.其次查看摄像机的曝光设置是否正确,电子快门的速度是否过慢.
     
      3.监控摄像机图像偏色?
     
      解决办法:一般通过白平衡设置来改善偏色:白平衡设置有两种方式:
     
      (一)自动白平衡,连续方式——此时白平衡设置将随着景物色彩温度的改变而连续地调整,以按钮方式设置白平衡最为精确和可靠,适用于大部分应用场合.
     
      (二)手动白平衡,开手动白平衡将关闭自动白平衡,此时改变图像的红色或兰色状况有多达107个等级供调节.
     
      4.监控摄像机的镜头该怎样选择?
     
      (1)镜头的成像尺寸应与摄象机CCD靶面尺寸相一致
     
      (2)镜头焦距与视野角度,首先根据摄象机到被监控目标的距离,选择镜头的焦距,镜头焦距f确定后,则由摄象机靶面决定了视野.
     
      (3)光圈或通光量镜头的通光量以镜头的焦距和通光孔径的比值来衡量,以F为标记,每个镜头上均标有其最大F值,通光量与F值的平方成反比,F值越小,则光圈越大.所以应根据被监控部分的光线变化程度来选择用手动光圈还是用自动光圈镜头.
     
      5.监控摄像机镜头的焦距如何计算?
     
      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
     
      视频检索技术助安防
     
      常说的视频检索系统的大概原理都大同小异,首先需要对被检索数据先进行集中和处理,在这个过程中,大量数据的转移都需要更快的速度,更具优势的设备来采集数据.待数据采集完毕后,再对数据进行摘要,监控安装以供相关人员进行人工检查.
     
      可以通过查看浓缩视频,有效地节省排查视频的时间,当在浓缩视频中发现需要的目标时,可以通过点击视频上的目标快速打开对应的原始视频片断详细查看.办案人员可以进一步通过提供目标特征,例如人或车,目标颜色、高度、运动方向、运动速度,行人着装、步态,或者通过提供一幅样片来发起搜索.
     
      视频检索系统,首先通过高效的解码器将未解码的视频数据解码,然后通过背景建模算法分离提取出运动的目标,而后通过智能分析算法对这些运动目标的被关注特征进行提取和分析,将分析结果恰当描述,存放到数据库,与被请求搜索的特征进行比对,最后,高相关度的目标会以快照或其他方式作为结果显示出来,并可以快速定位到原始视频片段.
     


     
      某些目标的基本特点在记录中都会被即时分析并记录
     
      目前我国正在应用的视频检索系统,还只能对目标的一些基本的特征进行索引和检索,因为受到分辨率、清晰度和视频角度等多重因素的影响,我们的分辨度室有限的,由于这个流行因素快速变化的时代.一些影视作品里所表现出的令人感叹的智能分析效果,只能是为研究者提供一些研究思路和方向.
     
      除了能对之前提到的一些目标基本特征外进行检索外,目前我们能做到的是对车量牌照信息的检索,这得益于车牌识别相关技术的成熟和智能交通系统的建设.对于像人脸识别这样的任务,对于一般的监控视频,即便是高清卡口,也很难做到较高的准确率,还是要结合人工比对才能真正发挥作用,人眼可以准确分辨和识别的目标,视频检索系统却不一定能做到,达到人眼的分辨能力,那毕竟是目前机器视觉领域的最高境界和终极目标,还有相当长的路要走.
     
      安防基础设施的建设规模在不断地扩大,同时来自消费领域的视频数据也在为安防提供着数据支持,手机都可能向公安平台上传图像信息,提供案件线索,要从这些海量的信息里快速且高效地筛选有效信息,视频检索技术需要向两个方向来进行提升:首先需要提升对视频数据的处理能力和效率.
     
      要满足在海量数据级别上更准确和快速地处理数据,提取和描述信息的内容,并进行高效的索引和存储,以满足后续的数据信息检索、分析和挖掘业务.其次,需要从架构的层面上有针对性地改进目前的数据处理技术和存储架构,引入针对大数据业务的新技术,以满足大数据环境下的安防数据信息的检索需求.
     


     
      目前安防领域的视频数据的分布方式还主要是分散独立地存储在各级机构的服务器上,视频检索的应用也主要是由某个独立的服务器在执行,随着数据量的急速地膨胀,这种方式必将在不久的将来遇到数据移动和计算能力的瓶颈.大数据相关的云计算、云存储技术应用到安防的视频检索业务,即能解决数据搬移的问题,又充分发挥了分布式计算的优势,挖掘出充分的计算能力.

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