智慧城市网

　　影像条件认知不同　用户预期效果落空
 

　　影像监控摄影机在道路监控中的重要性不言而喻，而如何体认摄影机的影像效果与应用优势是用户与厂商关注的问题。影像清晰度无疑是道路监控系统关键的要素，影像越清楚，效果越明显，监控的体现越好，道路安全应用业务要求的准确度也就越高。
 

　　无可否认，「高清化」已经成为道路监控的技术发展与应用指标。现阶段1组道路高清摄影机已可能达到过去数支普通类比标清摄影机的监控效果，其监控覆盖面也更宽广，且当影像分辨率更高时画面内容就会更丰富。当监控摄影机处在相同的位置时，过去的标清摄影机仅能提供高清摄影机约1/2至1/3的影来监看车牌，3个车道就须用3台标清摄影机才能达到监控全景的要求；但若改用高清摄影机则仅用1组全高清(FHD)或2组高清(HD)摄影机，就可达到比原来类比标清摄影机更好的效果。
 

　　然而，由于用户和厂商双方对影像条件瞭解与认知的程度不同，用户可能对合约规范订得过于宽松；而厂商基于得标金额偏低且必须维持利润的情况下，仅以符合低标准的产品应付了事。终，用户还是得不到以真正的高清摄影机使道路监控影像有大覆盖面积和细节更清晰的效果。
 

　　易被忽略的重点：监控环境、传输方式
 

　　由于道路环境千变万化，若想获得清晰、稳定的监控画面，摄影机在水平解晰度、超宽动态(WDR)、自动白平衡(AWB)、影像信号位准调整(ALC)、数位杂讯抑制(DNR)、自动增益补偿(AGC)、亮度信号(BLC)、彩色信号、边缘补偿、画素损坏自动调整与恢復?等的指标上都必须有一定程度的数值规范与要求，才能算得上是适合道路监控使用的高清摄影机。
 

　　但是，对于道路监控高清影像的需求，产品供应商或工程商通常都会拿室内机型的摄影机来用，甚至不瞭解道路监控摄影机在各种环境条件下一些产品制造参数的特性，造成现阶段道路监控系统在监看、录影及事后的调阅上产生极大的品质落差。厂商应该要把握住道路监控影像快速变化的特定需求，且无论是在色彩、整体画面品质、影像处理及分析上都要面面俱到，更要拥有即时影像编/解码性能，让快速移动的道路目标在光缐不足、低照度甚至全黑的场景中都能够得到接近视觉还原的要求。
 

　　除了摄影机的影像品质，道路监控的传输方式则更加重要。往往道路监控系统在前端与后端的设备都达到一定水准，然而当所有影像资料和控制透过VPN区域网路建置终连上外部网路后，却无法取得电信运营商对于网路频宽与传输条件的保证，使得道路监控系统要求的结果又败在网路传输条件上。这是否可以解决？当然可以!在合理的标案金额下对于电信网路的租用应该不成问题，但若恶质的低价抢标又不顾及用户的需求，这个结果就会不断地恶性循环下去。
 

　　全IP网路化：用户想要但工程商不愿意？
 

　　现在道路监控应用IP摄影机(纯IP信号)与同轴高清摄影机(类比伺服器信号)的比例大约是50：50，据了解未来3年左右大多数的道路/交通监控系统将会全面IP化。这也突显了用户与工程商之间存在着差异─用户期望IP化，而大多数工程商则认为同轴高清或许更适合道路监控，理由包括：
 

　　1、 同轴高清摄影机在传输过程中没有产生压缩与封包的处理，不会像IP摄影机产生影像延迟问题，道路交通提供真正意义上的即时监控。
 

　　2、 在道路汽车高速行进过程中，传统的25张/秒影像如果用IP摄影机会有影像拖影，同时还会伴随大量运动模煳而出现马赛克现象。而同轴高清摄影机可以不经编码传输，不像IP摄影机须考虑编/解码能力问题，可以轻松将画面张数提升到至少60张/秒，有效地解决移动目标拖尾与移动场景模煳的问题。
 

　　但这也是厂商不想增加产品成本与施工难度所造成的错误认知。由于编/解码晶片的改进，目前IP网路高清摄影机已经可以提供经压缩的低流量、高张数、高清晰图像，对路况监控影像的完整性已有足够的保障，还能大幅提升违规车辆、行人及车牌辨识的准确度，对各种违规状态、行为甚至是人脸进行分析辨识，提供有效的Snapshot影像，对用户在道路监控的需求上提供更进一步的升级功能。
 

　　无法规避的未来需求：智慧化、大数据
 

　　奠基于数位化、网路化环境日益成熟，市场对智慧化、物联网、云端、大数据等新科技的应用需求也日趋犟烈，道路监控也不例外。以智慧影像分析和道路监控大数据应用来看，技术的实现、用户的需求都已明确摆在眼前，然而产品供应商和工程商们是否已正视？本身是否有能力提供相应的服务呢？
 

　　智慧影像分析应用
 

　　在道路状况日益复杂的情况下，光靠人眼要从庞杂的监视影像里识别道路事件或可疑迹象是远远不够的，就算花费大量的值班人力盯着令人眼花撩乱的大电视墙也无法起到明显的作用。因此，智慧影像分析(IVS)技术的应用益形重要。未来，在满足高清道路监控的前提下，结合智慧影像分析、影像感知、影像压缩、通信?等模组化晶片及技术，将是道路监控摄影机必然发展之路，也是厂商必须正视的用户需求。
 

　　智慧影像分析技术源自电脑视觉与AI人工智慧的研究，此技术应用于道路监控系统上，将能借助电脑犟大的数据处理能力过滤掉影像中无用或干扰的资料，自动分析、抽取影像来源中的有用资料，使道路监控系统中的摄影机不但成为人的「眼睛」，也使系统上的智慧影像分析技术成为人的「大脑」，并具有更聪明的自我学习模式。在道路监控的应用上能做到如：车牌辨识/资讯管理、交通流量检测、赃车黑名单比对、车辆逆向、行车抛弃物品、交通事件/流量数据和违规数据管理等。
 

　　道路监控大数据应用
 

　　道路监控系统的智慧化主要是为了缓解道路拥塞，若是进一步在城市道路中设有物联感知资料收集系统，即可将道路路况、天候情况以及装有GPS车载系统的汽车行车资讯通通收集到道路监控资讯后台，同时透过的识别与运算系统记录下车辆车牌与行车资料，以及道路车速、流量、车种与车道运用承载率?等相关数据。採集后分析而得到的资讯，即是可对城市道路进行车量分流、车速调节、事故疏解以及号志灯秒差调整?等管理的道路监控大数据应用。
 

　　而新的道路监控需求方案是以持续的目标轨迹追踪、预先告警、道路目标行为判别技术，代替传统类比埋地缐圈侦测技术，提高了系统对于道路上车辆及行人异常行为的预警能力，以及对重要节点道路交通资讯的远端掌控功能，为交通管理、治安管控、刑案侦察等治安工作提供技术保障。
 

　　总之，道路监控系统的建置，是需要用户与产品供应商、工程商共同对应用需求有相同认知与体验的，任何单方面的要求与供给都不能满足道路监控系统建置品质与应用效果的大化。唯有在用户端以合理的价格与规范提出需求，产品供应商及工程商提供符合标准的产品及工程品质，才能创造供需双赢的局面。