Rugged & Weather-Proof IP67 Certified IP Cameras - Matrix IP Video Surveillance Solutions
堅固且防風雨的 IP67 認證 IP 攝影機 - Matrix IP 影像監控解決方案
冷熱溫度對攝影機，和錄影設備的影響與防水和防塵一樣重要。
在為惡劣和惡劣環境設計強大的影像監控解決方案時，重要的是預先定義任何環境的獨特挑戰。自然地，我們希望攝影機和支持設備能夠使用盡可能長的時間，因此將它們放置在環境中的位置也很重要。溫度、水、灰塵和振動都會起作用。除了簡單的生存之外，攝影機還可能需要在極端光照條件下運行。在此類環境中成功佈署，需要額外的研究和規劃。
環境
惡劣的環境差異很大。相機會暴露在腐蝕性海水海洋環境中，還是德克薩斯油田或煉油廠的極端溫度？攝影機是否會經常暴露在食品加工廠的高壓化學噴霧中，或者是否會吹灰塵或沙子試圖進入外殼？也許攝影機需要防爆？
根據定義，嚴酷和崎嶇的環境從一個工地，到另一個工地有很大差異。由於所有戶外攝影機都需要基本的防潮和防塵保護，因此大多數攝影機的設計，都針對基本要素提供了足夠的保護。針對最壞情況進行設計，意味著重要的是要超越基礎知識，準確了解攝影機周圍的空氣和水中的情況。
海水是腐蝕性環境的一個完美例子，如果攝影機不是為它設計的，它可能會過早損壞相機。雖然較重的不銹鋼攝影機在佈署在海洋環境中時效果很好，但現在有新的更輕的海洋級鋁製攝影機可用。當使用腐蝕性化學清潔劑對所有表面進行消毒時，室內環境可能具有同樣的腐蝕性。不銹鋼外殼是海洋或其他惡劣化學環境中，攝影機的必需品。鏡頭前的氣泡也很脆弱，因此通常使用尼龍等材料，來抵抗鏡頭前的腐蝕。
冷熱溫度對攝影機和記錄設備的影響，與防水和防塵一樣重要。
當惡劣的天氣和黑暗結合在一起時，沒有什麼比輻射熱像儀更好看的了。它們非常適合監視，也可用於監視極端溫度和發送有關重要基礎設施（例如泵、電機、火炬和坦克）狀態的警報。
安裝選項增加了複雜性。
攝影機是固定的，還是安裝在火車或公共汽車等車輛上？建築物側面的防水攝影機，與經過高溫高壓蒸汽清洗的公共汽車上的防水攝影機不同。正是由於這個原因，固體顆粒和液體進入保護有許多不同的標準等級。IP 代碼等級提供了一種獨立測試和認證，產品阻止水和灰塵進入的能力的方法。IP6K9K 是目前防塵和高溫高壓清洗保護的最高等級。振動和衝擊也是移動環境中的重要考慮因素。合適的相機應具有陀螺儀傳感器和數字圖像穩定 (DIS)，以減少運動模糊並提供清晰、穩定的圖像。
溫度
冷熱溫度對攝影機和記錄設備的影響與防水和防塵一樣重要。更重要的是溫度快速變化的影響。一輛停在冰冷的停車場的公共汽車突然啟動，所有加熱器都滿負荷運轉，很快就會使攝影機鏡頭起霧。一些相機具有內置加熱器，以最大限度地減少極端低溫並保持鏡頭清晰，而其他攝影機則需要一種散熱方式。
嚴酷的環境
行動 NVR（網路影像錄影機）有其自身的車載環境挑戰。工作溫度極高，風扇冷卻系統可能會因灰塵而迅速失效，因此找到採用無風扇設計的行動 NVR 非常重要。堅固耐用的行動 NVR 設備，通常在外殼中使用大型散熱器（散熱片）來散熱，而無需使用風扇。讓灰塵和碎屑遠離敏感電子設備，對於延長使用壽命非常重要。由於振動也是一個重要因素，因此錄音設備不應有活動部件，儲存組件應使用 SD 卡或固態驅動器。
惡劣環境和圖像品質
大多數攝影機可以在白天提供穩定的性能。當光線消失時，攝影機更加困難。IR（紅外線）光是一種解決方案，但大多數 IR 燈的照明距離是固定的，並且在顏色丟失時難以辨別細節。可以選擇具有極低光靈敏度，但仍能提供可靠色彩資訊的攝影機。許多佈署都需要具有寬動態範圍（120-150dB 的 WDR 是理想的）的攝影機，即使在高對比度照明條件下，也能從陰影中始終如一地再現細節。每秒幀數 (fps) 會影響 WDR 性能。
重要的是要在 fps 和照明要求之間找到平衡，以提供所需的 WDR，同時又不犧牲流暢的動作捕捉。基於人工智慧的算法，還可以透過辨識物體運動，和減少弱光環境中的模糊，來減少圖像噪聲。隨著攝影機解析度的提高，將這些圖像傳送到錄影機、查看器或 VMS 所需的頻寬也會增加。
安裝在惡劣和惡劣環境中的攝影機的一個重要屬性，是能夠在對圖像品質影響很小的情況下，減少所需的頻寬。基於人工智慧的技術能夠檢測物體，並將最大影像品質集中在場景中，檢測到的物體上，同時縮減場景其餘部分的編碼，從而取得了重大進展。
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邊緣分析
僅僅因為環境惡劣，並不意味著你必須犧牲性能。智慧攝影機分析，是任何監控系統的重要組成部分，在提醒員工注意重要事件時，惡劣的環境可從視訊和音訊分析中受益。基於人工智慧的分析正，在以許多人從未想像過的方式，推進安全系統的效用。與需要伺服器在解碼影像串流上，運行算法的系統相比，在攝影機中使用 AI ，可降低系統成本和複雜性。憑藉檢測人員和車輛的能力，任何形式的運動檢測都不會出現誤報。
一套合適的工具應該包括行為分析，例如出現/消失和遊蕩。透過虛擬線路、進入/退出和方向檢測也很重要。一個好的攝影機應該知道它是否被篡改過，或者只是一個大霧天。得益於人工智慧、人數統計、熱圖和隊列管理等分析，比以往任何時候都更加準確。一個例子可能是在緊急情況或演習期間，海上平台上的集合站。基於人工智慧的攝影機，可以快速統計每個集合站的人數，並將人數報告給指揮和控制，以對每個人進行核算。如果有人進入危險區域，可以發送通知。
基於 AI 的攝影機可根據組織的獨特要求，提供可操作的情報。透過對象檢測/分類，和捕獲獨特屬性的能力，可以計算出有多少白色泵車已停在井場。除了影像分析之外，攝影機內音訊分析是重要的工具，可以檢測玻璃破裂、爆炸、槍聲或尖叫聲，並向 VMS 發送即時通知。
當條件最差時，基於人工智慧的分析，可以幫助操作員以人類無法看到的方式進行觀察。他們從不睡覺，他們不眨眼，他們從不分心。由於這些基於 AI 的捕獲的高級元數據，將它們與相容的 VMS 系統配對非常重要，以便所有數據都可用於警報和事後取證調查。
結論
雖然設計一個可以在惡劣和惡劣條件下，良好運行的監控系統似乎很複雜，但有比以往更多的選擇和更高品質的產品。全面了解環境和系統，可能遇到的所有變量，是找到可提供卓越性能的可行解決方案的第一步。一個設計良好的系統應該不僅僅是生存，它還應該在最壞的條件下，為操作員提供最清晰的圖像。
基於人工智慧的技術才剛剛起步。隨著製造商和第三方專家不斷發展和開發人工智慧機器和深度學習算法，我們可以期待攝影機辨識更多的事件和行為。未來，我們沒有理由不期望看到人工智慧功能的進一步發展，在保護重要資產的同時，對工人的健康和安全產生積極影響。
例如，在統計人數時，系統還可以報告其中一些人，是否在所需區域沒有戴安全帽。如果有人被管道擊中，算法可以檢測到一個人在經過一段時間後不再直立，並發出「人員倒地」警報。可能性是無止境。最重要的是，因為它是軟體，所以很容易為現有的攝影機設備添加新功能。
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