| 詳細參數(shù) | |||
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| 品牌 | basler | 型號 | acA4112,8gc |
| 傳感器類型 | CMOS | 傳感器結(jié)構(gòu) | 面陣相機 |
| 掃描方式 | 逐行掃描相 | 輸出色彩 | 彩色 |
| 輸出信號速度 | 普通速度相機 | 響應(yīng)頻率范圍 | 普通相機 |
| 分辨率 | 4096pxx3000px | 工作溫度 | ,0,50,C |
| 加工定制 | 否 | 外形尺寸 | 其他 |
| 重量 | 90g | 產(chǎn)地 | 其他 |
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acA4112-8gc - Basler ace
Basler acA4112-8gc GigE相機配有Sony IMX 304 CMOS芯片，幀速率達8 fps，分辨率達1230萬像素。
德國Basler巴斯勒1230萬像素彩色工業(yè)相機 acA4112-8gc 詳細技術(shù)參數(shù)：
一般信息 |
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項目編號 | 107412 |
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全系列產(chǎn)品 | ace L |
感光芯片 |
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感光芯片供應(yīng)商 | Sony |
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感光芯片 | IMX304 |
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快門 | Global Shutter |
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靶面尺寸 | 1.1" |
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感光芯片類型 | CMOS |
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感光芯片尺寸 | 14.1 mm x 10.3 mm |
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水平/垂直分辨率 | 4096 px x 3000 px |
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分辨率 | 12 MP |
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水平/垂直像素尺寸 | 3.45 μm x 3.45 μm |
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幀速率 | 8 fps |
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黑白/彩色 | Color |
相機數(shù)據(jù) |
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接口 | GigE |
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像素位深 | 10 or 12 bits |
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同步 |
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曝光控制 |
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數(shù)字輸入 | 1 |
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數(shù)字輸出 | 1 |
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通用I/O | 1 |
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電源要求 |
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功率（典型） | 2.8 W |
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功率PoE | 3.3 W |
設(shè)計 |
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設(shè)計 | Box |
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外殼尺寸(L x W x H) | 50 mm x 40 mm x 30 mm |
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鏡頭接口 |
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外殼溫度 | 0 - 50°C |
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重量（典型） | 90g |
符合標準 |
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符合標準 |
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德國Basler巴斯勒1230萬像素彩色工業(yè)相機 acA4112-8gc產(chǎn)品尺寸圖：
相機知識：視頻監(jiān)控智能算法的幾個關(guān)鍵問題
智能分析作為視頻監(jiān)控下一個技術(shù)的競爭焦點，在安防監(jiān)控業(yè)內(nèi)已然成為炙手可熱的研究課題?，F(xiàn)在不僅安防設(shè)備商/集成商對此功能蜂擁而至，很多IT領(lǐng)域的集成商由于算法成本研發(fā)的成本不高，所以也開始從其他領(lǐng)域的智能識別涉足智能監(jiān)控，或通過后端SDK提供服務(wù)，或與攝像機設(shè)備商合作，并且往往在產(chǎn)品形態(tài)上有異于當前主流的攝像機外形。
如此眾多繁雜的攝像機產(chǎn)品及智能算法功能，不得不進行一些關(guān)鍵性技術(shù)的區(qū)分辨別。以深度學習的人臉檢測、人臉識別、人群分析、車牌識別、圖像識別等技術(shù)而言，普通的二維智能算法多半通過后端大數(shù)據(jù)庫的比對實現(xiàn)查找匹配的功能，在簡單的應(yīng)用場景下，準確率都能達到85%以上，但在復雜的應(yīng)用場景，如擁擠的人群、遮擋物眾多、移動速度過快等狀況下，二維智能算法的缺陷表露無遺。
普通攝像機智能分析的缺點及根源
在市面上，普通的智能攝像機存在三個缺點：一是不帶變焦的攝像機對遠距離的目標無法看清目標細節(jié);二是帶變焦的鏡頭雖然通過人工操作，可以看清遠處目標，但不能跟蹤運動目標，同時因完全靠肉眼觀察，容易疲勞，也需要大量人力投入，成本高昂;三是部分智能攝像機能識別車牌及實現(xiàn)有限的報警功能，但對安裝角度、目標距離有很高要求，不適合大面積應(yīng)用，并且在對多個運動目標實現(xiàn)自動鎖定、自動跟蹤、自動預警等方面的技術(shù)不夠成熟。
而對于造成攝像機智能分析功能存在這些缺點，業(yè)內(nèi)專業(yè)人士認為，當前大多數(shù)做智能視頻分析的廠家都是在后臺對前端攝像機采集的圖像進行分析處理，但因傳輸帶寬及存儲空間的瓶頸，前端傳回后臺的圖像一般都經(jīng)過壓縮處理，清晰度變差，這大大降低了視頻分析的識別率。目前，視頻分析的眾多產(chǎn)品都存在這樣那樣的問題，根源就在于視頻源的低質(zhì)量。
智能分析算法存在的困難
當前，智能分析算法存在的最大困難，主要來自于兩方面：第一，是對處理器芯片的實時處理能力要求很高，受制于處理器的有限資源，攝像機前端在實時處理能力上較弱，這會大大限制產(chǎn)品功能的有效性;第二，是對前端設(shè)備的制約較多，如芯片的處理能力、芯片的散熱方案較難實現(xiàn)等。目前大多數(shù)商用的智能分析算法還存在誤檢/漏檢率高，場景適應(yīng)性差等問題，實際應(yīng)用效果有限。而學術(shù)界高精度的算法則存在硬件要求高，不適應(yīng)于大面積商業(yè)化運用。
不同攝像機能否自動識別同一個人的方法
在視頻監(jiān)控的智能分析功能中，對于同一個人進入不同攝像機之間能否被準確辨認出來，業(yè)界一直在研究，如果此功能能夠?qū)崿F(xiàn)，對于*破案將帶來極大的幫助。對此算法，有業(yè)內(nèi)人士認為，行人的跨攝像頭跟蹤，主要可以通過兩種算法來實現(xiàn)，一是行人匹配算法，也就是利用某個特定行人的紋理特征和運動特征;另一個是人臉識別算法，也就是通過人臉檢測算法和人臉匹配技術(shù)，來判斷是否有同一個人出現(xiàn)在不同的攝像機里。
縱觀整個安防市場，雖然視頻監(jiān)控智現(xiàn)在還在起步階段，很多攝像機內(nèi)的智能分析功能也只是作為高附加值在項目招投標中略有體現(xiàn)，但隨著算法精度的多元化和精度的提升，以及芯片及后端設(shè)備成本的下降，可以預估對智能分析功能進行大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用已經(jīng)為期不遠。
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