パーフェクトなピクセルカウント

IPへの変更

IPカメラの登場や、特にメガピクセルカメラやHDTVカメラが開発されたことにより、運用要件をどのように満たすかを決定するための新しい手段が必要になりました。この6つのステップでは、運用要件を最新のビデオやIPカメラに結びつけるモデルについて説明します。

カメラを推奨したり、市場で「最も良い」カメラを話し合う際には、データシートと技術仕様に焦点を当てるのが簡単な方法です。しかしこれにより、多くのインテグレーターはあらゆる監視システムにおける重要な前提条件、つまり運用要件や監視の実際の目的を見失っていしまいます。

監視システムがすべてアナログ式であった時代は、解像度にあまり差が無かったため、運用要件に適したカメラを選ぶことは、適切なレンズを選ぶことに過ぎませんでした。ほとんどのCCTVシステムは人の行動を監視するために開発されているため、人体が基準として使用されていました。異なるシナリオタイプを区別するために、視野範囲内における身長の百分率表記に基づいてさまざまなカテゴリーが作成されました。この方法は世界標準ではありませんが、検知、認識、識別に対する要件を区別するために、良く使用されるようになりました。

Category Abbr. 運用要件 身長 - 4 CIF
識別 Id 合理的疑いの余地なく個人を識別するために、十分な詳細情報が取得できる。 英国の機関では100%を使用。また150%も良く使用されている。
認識 Rec 表示される個人が以前に表示された個人と同一人物であるかどうかを、確実に見分けることができる。 50%
検知 Det 人物がいるかいないかを、確実に判断することができる。 10%

 

図1:(英国内務省科学開発部門、2009年)

表1の数字は、標準的なアナログ方式のソリューションには適していたとしても、IPカメラの解像度には問題をもたらします。水平解像度をピクセルに変換することはできますが (表2を参照)、現実の状況においては非常に複雑です。より簡単な方法があるはずです。

カテゴリー PAL 1080p 720p WSVGA SVGA VGA 2CIF CIF QCIF
識別 100 38 56 67 67 84 139 139 139
認識 50 19 28 34 34 42 70 70 139
観察 25 10 14 17 17 21 35 35 70
検知 10 4 6 7 7 9 14 14 28
モニター 5 2 3 3 3 5 7 7 14

 

図2:表から、識別のための身長百分率は、1080p HDカメラで38 %である必要があることがわかります。
ピクセル密度