
最近跟一个同事聊天时,他问了几个网络摄像机比较底层的问题,虽然他从事弱电工程老长时间了,经常接触,但是跟很多人一样,只知道其表面功能,不了解其底层原理。
那就简单讲讲网络高清摄像机的工作原理。
网络高清摄像机指专用于视频监控系统,能采集并输出达到高清及以上分辨率图像的设备。
在高速公路领域应用特别广,其核心目标是清晰、稳定、可靠地记录场景信息,用于安全防范、事件取证和可视化监控管理。
我们看看发展史。
90年代AXIS发布全球首台网络摄像机时,速率仅1fps,分辨率320×240,但是开启了远程视频监控。
那会的Pelco在那个模拟时代占全球70%份额。(你是否还记得Pelco协议?)
2001年MPEG-4发布的时候,Bosch、Sony等国际大厂开始纷纷布局,当年大华、海康成立。
2007年海康推出了基于TI芯片的首款百万像素IPC。
2008年ONVIF组织成立。
2012年GB282181国标发布实施,开始本土应用。
2013年海思芯片量产,IPC开始不断降价。
2015年Pelco关闭中国工厂,AXIS中国市占率从30%降至<5%。
2017年以后,就是中国本土厂家的天下了。
网络摄像机的工作原理简单来说就是光电转换、图像处理、压缩处理等最关键的三个过程,现在多了一个智能分析预处理。
光电转换是安防高清摄像机成像的核心步骤,指将镜头捕获的光学图像通过图像传感器(通常是CMOS)转化为电信号(模拟信号)的过程。
1.目标场景的光线通过安防镜头聚焦到图像传感器的感光表面上。
2.传感器表面由数百万甚至上千万个像素单元(Pixel)排列组成(阵列),每个像素单元对应图像的一个点。
3.在固定曝光时间内,每个像素单元的感光二极管收集的光生电子被暂时存储在与之相连的寄生电容(通常设计为二极管耗尽区的等效电容)中。电荷量大小代表该点的光强。
4.像素值通常是逐行(或逐列)串行输出的电压信号流。每个像素的模拟电压值被精准转换为数字值,这就是RAW数据。
RAW数据是图像传感器输出的、未经处理的原始信息包,保留了拍摄时的所有光学信息。
在PCB电路板瑕疵检测、精密零件尺寸测量、药品包装质检等场景下会用到这个数据,因为是未压缩和图像处理的,保留缺陷弱信号(如微小划痕)。
图像处理也叫ISP,一般过程包括白平衡、GAMA校正、拉伸、平滑、锐化、插值等操作。
1.白平衡是因为不同光源(日光、荧光灯、白炽灯)导致画面偏色(如室内偏黄),对R、B通道施加不同增益系数,使白色物体在所有光源下呈现中性白。
2.GAMA校正,是因为眼对暗部变化更敏感,线性亮度信号需适配显示设备非线性响应。压缩亮部、拉伸暗部细节。
3.拉伸、平滑:传感器个别像素点永久损坏(常亮/常暗),镜头边缘进光量少于中心等,都需要对数据进行处理。
4.锐化是增强边缘对比度,尤其是车牌识别场景,通过提高锐化能力提升物体轮廓清晰度(利于识别车牌、人脸)。
5.将处理后的RGB图像转为YUV 4:2:0/4:2:2格式。
现在是网络时代,在高速公路采用的基本都是压缩的数据,所以当年非压缩的高清、高宽带数据基本不用。
这里单独提一下,因为个别高清摄像机是专业用于某个场景的,需要提前进行数据的预处理。这部分处理基本就是在输出YUV数据前完成,为内置算法(如周界防护、人脸检测、车牌识别)优化输入。
内置算法包括局部对比度增强(提升目标可见性)、动态范围压缩(利于特征提取)、去雾(增强雾天轮廓)。
网络高清摄像机的YUV数据非常大,所以需要压缩处理。
目前场景的压缩就是两种JPEG和H.264。265和264基本一致,不再介绍。
1.JPEG流就是一张一张的抓拍图片,每张拿出来都是一个完整图片。
2.H.264流在目前高清摄像机的应用最广,核心压缩算法为帧内/帧间预测、变换、量化、熵编码,开源的蛮多,可以下载研究。
网络高清摄像机一般满足的几个通讯协议如下:
ONVIF (开放网络视频接口论坛)由安讯士、博世、索尼等企业于2008年发起,解决IP设备(摄像机/NVR)跨品牌兼容问题。提供标准化设备发现、配置、视频流传输、事件通知的 Web Services接口。
信令控制采用HTTP/HTTPS + SOAP(XML格式),媒体流采用RTP/RTSP over TCP/UDP。
GB/T 28181《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》,公安部主导制定,现在为中国国家级视频监控平台级联的强制性标准,构建纵向贯通(国家-省-市-县)、横向协同(公安/交通/应急) 的监控平台体系,提供统一设备注册、实时视频调阅、历史回放、设备管理的标准交互。 信令控制采用SIP (RFC 3261) + MANSCDP(自定义扩展消息),媒体流采用RTP/PS (H.264/H.265) over UDP/TCP。
未来十年,网络高清摄像机竞争焦点已转向边缘计算效能(TOPS/Watt) 与多模态感知融合(雷达/声音/视频),而摄像机本身正进化成AIoT时代的“智能神经末梢”。
其小型化、低成本、低功耗等追求,将使其成为遍布各个角落的天眼。