Hikvision изнутри и снаружи

Станислав

надеюсь вы не обидетесь , если я скажу вам что после прочтения вашего подробного разбора , лично уменя в голове моментально возник эпизод в качестве комментария

;

Нашел вероятную причину несовпадения теории с практикой, измерив шум по всем выдержкам.

Получилось: 1/50c - SNR=2.54; 1/25c - SNR=5.45; 1/12c - SNR=9.45; 1/6c - SNR=8.45; 1/3c - SNR=10;

Вот график расчетного и практического числа электронов при предположительном шуме чтения камеры 50 электронов.

SNR=Ne/SQRT (50*50+Ne)

Очевидно, что на выдержках 1/50с, 1/25с и 1/12с теория с практикой совпадает отлично.

Но при бОльших выдержках на практике шум не уменьшается, что может объясняться только поведением камеры. Возможно, выдержка у этой камеры просто не увеличивается больше 1/12 секунды. Или требуется более темная сцена, чтобы камера начала увеличивать выдержку больше 1/12с.

Выдержки 1/3 и 1/6 с рассматривать не будем, тк точно неизвестно какая там на самом деле выдержка. Если ориентироваться по шуму, то около 1/12с.

Камера вносит свои коррективы в пожелания пользователя. Видимо дуракоустойчивость такая. А то поставит кто нить 1/3с, получит привидения вместо идущих людей и насыщение по яркости и подумает что это камера плохая.

А света достаточно и для 1/12, вот камера и вносит поправку.

Ладно, давайте попроще:)

Сравним кадры с выдержками 1/50, 1/ 25 1/12

Вопрос знатокам: Чем они отличаются?

Станислав

пока не распустились листья ...будем ещё что тестировать с видом на УЛИЦУ ?

С видом на ДВОР ничего не помешает в кадре даже летом ...

А отличаются они тремя параметрами: уровнем шума, контрастом и размытием движущихся объектов.

Сигнал сенсора внутри камеры поступает на аналоговый усилитель с переменным коэффициентом усиления (АРУ, Усиление, AGC, Gain), а затем на АЦП.

АРУ стремится установить такое усиление, чтобы максимально использовать диапазон АЦП. Чтобы сигнал не сильно ограничивался белым и черным. Усиление АРУ определяет контраст изображения.

На ролике 1/12с оптимальный (с точки зрения камеры) контраст достигнут. Хорошо прорабатываются тени, но можно видеть ограничение ярких объектов. Если это неприемлемо, то надо уменьшить контраст регулятором.

На картинках выделена одна строка на изображении (CCTVCAD Lab Toolkit)

Чем меньше выдержка(меньше освещенность, менее светосильный объектив), тем меньше света поступает на сенсор и тем меньше сигнал с сенсора. Шум сенсора можно приблизительно считать постоянным (при низких освещенностях).

Чем меньше сигнал с сенсора, тем больше устанавливается усиление АРУ, чтобы компенсировать падение сигнала с сенсора. Но АРУ усиливает ослабший сигнал вместе с постоянным шумом. В итоге получается, что с уменьшением выдержки контраст сначала почти не уменьшается, но шум растет.

Это можно видеть, сравнивая ролики 1/12с и 1/25с. На картинках надо различать детали изображения и шум. Шум надо сравнивать на ровных участках (обведено красным на стекле авто).

Но усиление АРУ имеет предел, и при определенной освещености камера перестает увеличивать усиление и в результате контраст изображения падает. Обычно этот предел можно менять регулятором Усиление (Gain).

Это можно видеть сравнивая 1/25с и 1/50с. Уровень шума почти не изменился, но упал контраст. Падение контраста привело к отсутствию ограничения ярких деталей, но ухудшилась проработка теней.

Размытие движения можно сравнивать по объектам, имеющим известную скорость. Или можно вычислить скорость по изменению положения объекта между последовательными кадрами. Размытие равно расстоянию на которое перемещается объект за время выдержки. Это мы уже рассматривали в начале темы.

На картинке идущие люди при выдержке 1/12с

И при 1/50с

Рекламная пауза:

;

На картинке идущие люди при выдержке 1/12с... И при 1/50с

Всё это хорошо и замечательно, но прикол (приведенных фотографий) в том, что на них, кроме людей, видны машины. И - сюрприз, сюрприз - ни одного номерного знака разобрать нельзя. Да люди невнятные на обеих фотах - то ли мальчики, то ли девочки, то ли гибриды :-).

Вот и вся "ценность" такого, с позволения сказать, видеонаблюдения - что зимой, что летом, что в сежсезонье, и что внутри, что снаружи :-(((.

Всё это хорошо и замечательно, но прикол (приведенных фотографий) в том, что на них, кроме людей, видны машины. И - сюрприз, сюрприз - ни одного номерного знака разобрать нельзя. Да люди невнятные на обеих фотах - то ли мальчики, то ли девочки, то ли гибриды :-).

Рассматривая кадры надо, конечно, обращать внимание где кто опознается, где читаются номера итд.

Но все таки задачи видеонаблюдения - это тема следующего уровня. Мы тут рассматриваем возможности камеры, которые надо правильно понимать.

Понимать что эти возможности зависят от освещения, от скорости объектов. Как влияют параметры и настройки камеры на эти возможности. Приведенные кадры демонстрируют влияние выдержки на информативность статических и движущихся объектов. А ведь разница в выдержке 50/12=4 раза - это разница в освещенности в 4 раза или в чувствительности (и цене) камеры в 4 раза!

На основе правильного понимания возможностей камеры следует правильно выбрать камеру, правильно её разместить и настроить для решения конкретных практических задач (обнаружить, распознать, опознать, прочесть..). Причем невозможно решение задач по всему полю зрения, речь можно вести только о решении в определенных областях. Всегда в кадре будут области где задачи не решаются. Это нормально, это не говорит о том что камера поставлена с ошибкой.

В наших тестах не ставилась задача опознавать прохожих и читать номера, а значит нечитаемость лиц ничего не говорит о "ценности" такого, с позволения сказать, видеонаблюдения".

Также надо понимать, что решение практических задач видеонаблюдением имеет вероятностный характер. На самом деле нет четких границ между зонами где человек опознается а где нет. Плавно изменяется вероятность опознавания в зависимости от расстояния от камеры, в зависимости от освещения, от скорости, от параметров камеры, стараний избежать опознавания. В общем случае чем большая информативность изображения объекта тем большая вероятность решения задачи.

И еще раз про шумоподавитель.

Шумоподавитель, как известно, подавляет шумы. Делает он это двумя путями одновременно:

1. Внутри кадра, во многом за счет снижения резкости.

2. Усредняя последовательные кадры. Причем усредняет он только неподвижные объекты в кадре. Усредняет ли он движущиеся объекты или просто снижает их шум за счет размытия пока не понятно.

Увеличение выдержки также снижает шумы. На неподвижных объектах увеличение выдержки эквивалентно увеличению чувствительности камеры или освещенности. Движущиеся объекты при увеличении выдержки размываются.

Интересно сравнить действие шумоподавителя с увеличеним выдержки.

Для этого сравним кадры ролика 1/50с без шумоподавителя, 1/50с с шумоподавитлем и кадр 1/12с без шумоподавителя. Предварительно снизим контраст кадра 1/12с и немного резкость. Сравнивать будем визуально мелкие малоконтрастные детали отдельно на неподвижных и движущихся объектах.

1/50с без шумоподавителя

1/50с с шумоподавителем

1/12с без шумоподавителя

Шумоподавитель увеличивает информативность неподвижных объектов. Как видно информативность неподвижных объектов на кадре 1/50с с шумоподавитлем и кадре 1/12с без шумоподавителя очень близка, с шумоподавителем даже немного получше. Получается что шумоподавление увеличивает чувствительность камеры примерно в 5 раз. И скорее всего, это не предел.

Но относится это только к неподвижным объектам. А теперь сравним движущиеся объекты

Без шумоподавителя человек 1/50с

С шумоподавителем человек 1/50с

Без шумоподавителя человек 1/12с

Без шумоподавителя авто 1/50с

С шумоподавителем авто 1/50с

Без шумоподавителя авто 1/12с

Объекты случайные, скорости и контрасты близки, но не совпадают, так что точные выводы тут не сделать.Чтобы сделать точные выводы надо смотреть на повторяющееся движение.

Но из картинок следует, что шумоподавитель не увеличивает информативность движущихся объектов (в отличие от неподвижных). Шумность движущихся объектов снижается только за счет размытия.

Но все таки и для движущихся объектов шумоподавитель лучше чем увеличение выдержки, тк увеличение выдержки гораздо сильнее ухудшает информативность движущихся объектов из за размытия.

Вобщем, шумоподавитель сильно улучшает визуальное качество картинки и это радует зрителя. Но надо иметь ввиду, что реальное улучшение информативности не распостраняется на движущиеся объекты, которые больше всего интересуют видеонаблюдателей.

При настройке шумоподавителя надо обращать внимание на размытие движущихся объектов, тк на неподвижных объектах можно не заметить размытия из за слишком сильного шумоподавления.

Возник вопрос, кто поможет с ответом?

"Добрый день. Помогите с выбором, выбираю между двумя hikvision: DS-2CD3345-I и DS-2CD3145F-I если не учитывать наличие тревожных входов и записи звука, по качеству они одинаковы или есть отличия? "

Ответ же очевиден ;)

Задачи не озвучены и посоветовать вот так в лоб беЗсмысленно!!!

Нюансов море, а картинка не самое главное тут! ;)