大家好，我是薛哥。錄影機的種類越來越豐富，各廠商也推出各種叫法，想必大家經常會聽到紅外、星光、黑光等各種各樣的名詞，偶爾可能會混淆。那麼這些名詞到底代表什麼意思呢？ 下面就來給大家介紹一下常見名詞以及它代表的含義。
1、哪些規格影響IPC圖像效果？
在介紹各個名詞之前，大家有必要了解影響錄影機圖像效果的幾個重要因素，也正是這些硬體/軟體因素的差異化，才有圖像效果有差别的錄影機。
說明：圖像的效果還與ISP調優能力、鏡頭搭配合理性有較大關系，此處僅介紹硬體部分。
不同程度的硬體配置組合形成了不同類型的錄影機，我們從硬體性能、補光燈類型和特殊的應用功能三個角度對常見名詞進行介紹。
2、硬體性能名詞
普通紅外、星光、超星光、黑光，實際上指的是一種錄影機低照度保持彩色的容忍度，例如黑光級IPC能在0.0005Lux（照度機關）的低照下維持彩色，但星光級或普通紅外則必須依賴補光燈。是以，級别越高代表搭配的硬體更好，能夠在更暗環境下維持彩色。
備注：不同廠家定義的切換照度可能因為硬體不同會有一定的差異。
3、補光燈類型
紅外、白光、暖光指的是錄影機補光燈的種類，差異在于色溫和波長。大家常說的白光機、紅外錄影機指的就是IPC搭配了對應的補光燈。紅外是應用主流，但啟用紅外後監控畫面是黑白，如果需要呈現彩色畫面，則需要使用白光/暖光燈補光。
4、特殊應用和功能
除了上述兩類名詞，還有其他名詞區分，但絕大多數是按照應用和功能，很多是廠家定義或簡稱。
寬動态
數字寬動态并沒有達到真正意義上的擴大成像動态範圍的目的，而是通過軟體的圖像後處理算法提高了局部區域的對比度，一般由錄影機ISP模組實作。肉眼可辨識的灰階範圍十分有限，而實際上計算機卻可以區分非常微弱的灰階差異，數字寬動态正是通過圖像處理算法将這些微弱的差異增強到肉眼足以區分。之後在CCD硬體技術基礎上出現了雙幀合成寬動态，解決方法就是用一顆CCD，但是上面的每一點在單一時間内曝光兩次，一次長曝光(低快門)，一次短曝光(高快門)。
是以每一點都有兩個資料輸出，就叫"雙輸出CCD"，利用DSP特有的圖像處理算法，将兩幅圖像當中亮度适當的部分分别切割下來，最後進行疊加合成并輸出一幅明暗區域都清晰可見的圖像。無論是數字寬動态還是雙快門寬動态，其寬動态效果均不理想。
随着DSP和CMOS技術的演進，DPS采用的是每一個像素單獨曝光和控制技術，加之利用CMOS傳感器采集的多幀畫面合成一幅完整圖像的線性疊加，相比于CCD的兩次曝光成像有了更高的動态範圍。從數值上來說，采用DPS技術的CMOS錄影機就目前的處理技術，其動态範圍即可到達120dB甚至140dB。寬動态技術已經成為衡量一款錄影機性能的重要名額。就目前來看，标配寬動态功能，已經成為各IPC廠商的共識。
智能分析
錄影機從2011年推出的移動偵測、視訊遮擋等兩三個智能分析功能，發展到如今，幾乎所有的主流廠家錄影機标配的智能功能都超過10餘種，當然目前這些智能功能的标配絕大多數僅局限于中高端行業産品中。
1、診斷類智能分析。錄影機的診斷類智能分析主要是針對視訊圖像出現的黑屏、模糊、雲台失控、畫面當機等常見的攝像頭故障、視訊信号幹擾如場景變更、物品遺留/消失等進行準确分析、判斷和報警。
3、行為類智能分析。錄影機該項技術側重于對動态場景的分析處理。典型的功能有：車輛逆行、防區入侵檢測、人員聚焦檢測、絆線穿越檢測、快速移動、人員徘徊檢測和客流統計等。
高像素
2010年高清元年推出的還隻是720P高清網絡錄影機，一直到2012年，主流安企高清網絡錄影機還是以130萬和200萬為主，300以上像素還很少。随着CMOS技術的引入，高清錄影機快速發展，300萬、400萬、500萬、600萬、1200萬像素的錄影機像雨後春筍一般冒上來，這就是技術的創新帶來了産品體系的創新。
目前以4K、8K為代表的超高清成為各廠家的标配。對使用者而言，4K不僅僅是對視覺的體驗和享受，而是4K的分辨率是1080P的4倍，如果用4K錄影機和1080P錄影機拍攝相同視場角下的同一場景，4K錄影機會用4倍于1080P錄影機所用的資訊量去還原場景，畫面自然更清晰、更貼近真實。從"用"的角度來講，由于4K畫面的資訊量是1080P的四倍，基于更多的資訊量，就能實作更準确的智能分析，4K一旦大規模部署，智能分析的準确率就能上升一個台階，而且也會有更豐富更令人驚喜的智能應用得到實作。
低照度
行業内公認0.001Lux及以下稱之為星光級錄影機，目前廣泛應用于平安城市、金融、酒店樓宇、平安村居、港口、高速公路等項目中，無需大規模安裝補光照明設施，就可以得到較好的夜間高清彩色監控畫面需求。星光級照度監控技術主要受鏡頭、圖像傳感器、後端圖像處理技術等因素的影響，各安企廠家也都是從利用大光圈鏡頭、選用大靶面傳感器以及良好的圖像處理技術等幾個方面等幾個方面進行提升。
目前出現了以AI超微光技術為代表，通過對應用場景目标圖像要求的提煉，采集了海量夜間低照情況下車輛卡口、車輛電警、人員卡口以及全結構化錄影機的圖像樣本與模拟資料，并針對性的進行了數學模組化，設計了一套從采集、标圖、訓練以及模型轉化的端到端的深度學習模型。另外還有超星光、黑光、極光等技術。
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