Identification and recognition

식별 및 인식

필요한 해상도

아날로그 CCTV 시스템의 해상도 요건을 정의하는 일반적인 방식은 관찰 대상 물체가 차지하는 전체 화면의 백분율을 명시하는 것이었습니다. 감시 목표가 다르면 백분율이 달라집니다.

예를 들어, 장면에서 사람의 존재를 감지하려면 이 사람이 뷰의 10%를 차지해야 할 수 있습니다. 그러나 알고 있는 사람을 인식하려면 이 사람이 50%를 차지해야 하며, 이 사람을 추가적으로 식별하기 위해서는 120% 이상이 필요할 수 있습니다.

그림 1: 동일한 사람의 높이가 이미지의 20%, 40%, 140%를 차지함

오늘날 네트워크 비디오 카메라는 다양한 해상도를 제공합니다. 백분율 요건을 사용하는 것은 더 이상 실용적이지 않으며, 이제 해상도 요건을 명시할 때에는 픽셀을 사용합니다. 식별, 인식 및 감지를 위한 해상도 요건에 대한 상세 정보는 완벽한 픽셀 카운트 튜토리얼을 참조하십시오.

번호판 등과 같은 물체에 대해서는 다른 기준이 유효하며, 이 경우 일반적으로 문자의 높이는 15픽셀(약 200픽셀\/m)로 표시되어야 제대로 읽을 수 있습니다.

법정에서 카메라 영상을 증거로 사용할 수 있기 위해 필요한 해상도를 판단할 때에는 법규 요건도 고려해야 합니다.

작동 요건 수평 픽셀/안면 Px/cm Px/in
식별(어려운 조건) 80px/안면 5px/cm 12.5px/in
식별(좋은 조건) 40px/안면 2.5px/cm 6.3px/in
인식 20px/안면 1.25px/cm 3.2px/in
감지 4px/안면 0.25px/cm 0.6px/in

 

표 1: 감지, 인식 및 식별에 필요한 요건에 대한 Axis의 정의

캡처된 장면의 해상도는 카메라 해상도와 장면의 크기에 의해 결정됩니다. 예를 들어 4CIF(704 x 576 픽셀) 해상도를 제공하는 카메라를 사용하는 경우, 대부분의 경우 1.4 m 폭의 장면을 커버할 수 있습니다(선형 해상도가 500픽셀\/m 이상인 경우). 카메라와 장면 사이의 원하는 거리에서 화면 크기에 일치하는 시야각을 허용하는 카메라와 렌즈를 선택해야 합니다.

카메라의 수평 해상도 초점 거리 최대
거리
최대
장면 너비
2592픽셀 2.8 – 8mm 9m 5.2m
1280픽셀 3.3 – 12mm 6m 2.6m
1920픽셀 5.1 – 51mm  41m 3.8m
736픽셀 3.3 - 119mm 50m 1.5m
1280픽셀 4.4 – 132mm 67m 2.6m

 

표 2: 식별에 필요한 최대 거리의 예(500px/m 또는 80픽셀/안면)

Axis Lens Calculator 및 Axis Product Selector 는 적절한 카메라와 초점 거리를 찾는 데 도움을 주는 유용한 툴입니다. 고급 사용자를 위한 픽셀 및 거리 계산기 스프레드시트도 제공됩니다.

Various Resolutions

그림 2: 다양한 해상도 비교
1: 4 CIF(704x576)
2: SVGA(800x600)
3: HDTV 720p(1280x720)
4: HDTV 1080p(1920x1080)
5: 3 MP(2048x1536)
6: 5 MP(2592x1944)
7: 4K(3840x2160) 

피사계심도가 깊을수록 사람이나 사물의 초점이 맞춰진 면적이 큽니다. 피사계심도가 깊으면 식별 가능성이 높아집니다. 피사계심도는 아이리스 개방, 초점 거리, 카메라와의 거리에 의해 결정됩니다.

피사계심도는 조리개를 조일수록 증가합니다. 이는 조명 상태가 양호한 경우 피사계심도를 높이는 데 도움이 된다는 것을 의미합니다. 일부 Axis 카메라에 적용된 P-아이리스 기능은 아이리스를 조절하여 다양한 조명 조건에서 피사계심도를 최적화합니다.

P-아이리스 관련 정보는 다음 백서를 참조하십시오:

P-아이리스 메가픽셀 및 HDTV 네트워크 카메라의 이미지 품질을 향상시켜 주는 새로운 아이리스 조절.

초점 거리가 짧아져도 피사계심도가 깊어집니다. 해상도가 높은 카메라를 사용하면 짧은 초점 거리를 이용해 장면을 포착할 수 있으며, 해상도 요건을 유지할 수 있습니다.

대부분의 렌즈는 왜곡을 발생시키는데, 술통형 왜곡 형태인 경우가 많습니다. 술통형 왜곡은 이미지의 중심에 비해 화각 변부의 렌즈 확대가 작기 때문에 발생합니다. 이로 인해 변부에 가까운 물체는 왜곡되지 않은 이미지에 비해 중앙에 가까워 보이는 효과가 나타납니다. 동일한 크기의 물체가 변부 가까이 있는 경우 중앙에 가까이 있을 때에 비해 더 적은 픽셀이 사용됩니다. 이는 화각 변부에 가까이 있는 물체가 최소 해상도 요건을 충족시키려면 카메라에 가까워야 한다는 것을 의미합니다.

술통형 왜곡의 효과는 초점 거리가 짧을 때 더욱 뚜렷해지며, 이로 인해 광각 렌즈는 식별 목적에 덜 적합하게 됩니다.

조명