机器的火眼金睛
时间：2021-01-23 14:03:54 来源：达达文档网 本文已影响 人 
张泽玲
无论是在商场银行，还是在街角路边，监控摄像头似乎已经司空见惯。在大家的印象里，监控摄像头跟我们手机里的摄像功能非常类似，只不过是摄像功能一直在工作而已。但其实，监控摄像还有很多独门秘技，能给我们更多的“神助攻”来阻止怪盗下手。下面我们就来研究一下监控摄像的几个必杀技是如何练就的。
红外成像
在光线比较暗的情况下，不只是我们人类的肉眼看不清物体，各种相机、摄像机也一样无能为力。此时我们就要求助于红外成像技术。普通照片、视频的成像原理是检测记录物体漫反射发出的可见光，即波长为380～740纳米的电磁波。检测的原理则是我们大家熟悉的光电效应。光的波粒二象性表明光既是电磁波也是光子，光子击打在某些半导体材料上会激发出这些材料里的自由电子从而产生电流。不同波长和强度的光，由于光子能量和数量的不同会产生不同的电信号。因此只要放大检测，分析这些电流信号，就能还原出光线和色彩从而得到图像。
红外线是波长长于0.75微米的电磁波，因为位于可见光光谱以外，所以并不为人眼所见。虽然人类看不见，但其实自然界中的所有高于绝对零度的物体都在向外辐射红外线。不同物体和同一物体的不同区域，辐射出来的红外线信号也有所不同。红外线成像技术，就是检测物体辐射或反射出的红外线来成像。一般来讲，温度越高的物体辐射出来的红外信号就越强。但由于很多物体的温度不高温差不大，因此我们常见的监控摄像夜视功能，会利用能产生红外线的LED来主动发出红外线，“照亮”监测的区域，就好像我们照相时开闪光灯一样。另外大家应该都能注意到，大部分红外夜视图像都只有灰度没有色彩，这是因为红外夜视设备一般不会去严格区分红外线波长。红外夜视设备需要更复杂的结构来严格区分红外线波长，但红外线本身在人可见的色彩区域以外，不能直接对应可见光里各种颜色的光谱，因此无须画蛇添足。
所以即便怪盜夜半来访，只要进入红外线夜视的监控范围，也一样无所遁形。
移动侦测
相信在不少人的印象里，监控系统的枢纽都是一个有着很多屏幕的监控室，里面值班的安保人员要一直盯着各个屏幕看，有什么异常情况就及时报警。所以是不是我们非要安排一个人在屏幕前一直盯着看，才能及时发现怪盗是否来行动了呢？那监控室的值班人员一旦疏忽没看见怎么办？其实我们大可不必担心这一点，因为现在的监控摄像基本都有了移动侦测功能：只要有物体在监视范围内移动，都会被监视系统捕捉，并按照设定的程序进行录像并报警（当然，本案中的怪盗采取了另一种方式来遮蔽监控的视线，那就另说了）。
那么监控摄像头是如何做到这一点的呢？与红外成像的原理不太一样，监控系统的移动侦测功能并不需要特殊的成像功能，而是更多依赖于对摄像头拍摄图像的分析处理。大家应该知道，视频电影等人眼所见的动态其实是连续拍摄的单张画面后，按拍摄时间顺序连续播放的结果，动态监测就是在快速分析对比这些连续的单张画面。有些分析方法是对比每一帧画面与前面一帧的区别，根据找出的不同来判断是否有物体在移动;有些则是根据之前拍摄的很多帧画面来先算出一个固定的“背景图像”，一旦新拍摄的画面与背景图像有巨大的不同，便可以认为画面中有物体在运动。这两种方法各有优劣，但每种方法都能保证，一旦在寂静无人的博物馆里有运动的物体出现在监控摄像的“视野”里，都能被及时捕捉。
图像识别
红外夜视和移动侦测虽然强大，但其实我们忽略了一点：如果怪盗在白天人多的时候下手怎么办呢？白天本就不需要夜视，人多的时候监测到的移动物体可能是别的游客而非怪盗。这时候我们就需要监控系统依靠机器学习AI技术“进化”出的新功能——图像识别。
相信大家对iPhone所带的Face ID功能都不陌生。监控系统的图像识别功能跟Face ID类似，并且不仅限于靠着“刷脸”就能认出是谁，还能识别其他的物体。比如说架设在高速公路的某些交通监测摄像头，能专门追踪识别车辆的牌照，一旦发现了可疑的目标车牌号，就会在系统里记录拍摄时间地点并报警。车牌号因为有固定的结构和模式所以还算好识别，要检测人脸就必须依靠机器学习。与机器学习训练出来识别猫狗的模型类似，人脸识别也使用了深度学习，并且利用大数据不断训练提高模型的准确度。训练模型的技术人员可以改变模型的训练数据和参数，来进行更高难度的识别。即使你戴了口罩，也能被识别出来。
图像识别尤其人脸识别是追踪抓捕犯罪分子的利器。相信除非怪盗能改头换脸上门，否则也一样无所遁形。
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现实中，2019年厦门警方就利用了大数据辅.助的人脸图像识别，追踪并逮捕了被警方通缉20年的连环杀人犯劳荣技。劳荣枝虽然一直使用假名假身份并且整过容，但依旧没能逃过AI的火眼金睛。
画质增强
说了以上三个神奇的功能，其实还有一项基础没有介绍，那就是如何使拍摄记录的监控画面更加清晰，减少干扰。大家在拍照时都有过手抖拍花了，太远或太近的物体对焦没对好拍糊了，光线不好颜色拍出来不对物体不清晰等情况，其实监控摄像也有一样的问题。有时候关键的几帧画面里的关键细节不清楚，实在令人抓耳挠腮。这时候我们还可以靠图像的增强处理来去掉噪音，使得模糊的图像变清晰。这项功能跟我们平时处理图片时使用的各种滤镜很类似，都是在调整图片，也就是视频每一张画面的参数。不同的滤镜背后其实是不同的数学算法，在信号处理上称之为滤波器①。虽然这项功能主要靠计算机处理，看起来没摄像头什么事，但其实原始图片的分辨率、清晰度和成像效果越好，这些算法的处理效果也越好。
说了这么多监控摄像系统的“神技”，大家对它挡住怪盗有信心吗？
①滤波器
滤波器可以对电源线中特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，得到一个特定频率的电源信号，或消除一个特定频率后的电源信号。
