완벽한 픽셀 카운트

IP로의 전환

IP 카메라의 도입으로 인해, 그리고 특히 메가픽셀 및 HDTV 카메라의 발전 때문에 운영 요건을 충족시키는 방법을 판단하는 새로운 방식에 대한 필요가 부각되었습니다. 여기 나와 있는 6단계에서는 운영 요건을 현대적인 비디오 및 IP 카메라와 연관시키는 모델이 설명됩니다.

카메라를 추천하거나 무엇이 시중에서 “최고의” 카메라인지 논의할 때에는 데이터시트와 기술 사양에 중점을 두기가 쉽습니다. 이로 인해 많은 통합자들이 설치의 필수 구성 요소인 운영 요건이나 감시의 실제 목적에 대한 관점을 놓치기가 쉽습니다.

감시 카메라가 모두 아날로그 시스템이었던 이전에는 운영 요건에 일치하는 카메라의 선택이 대부분 적절한 렌즈를 선택하는 것이었습니다. 이는 선택할 수 있는 다양한 솔루션이 없었기 때문이었습니다. 대부분의 CCTV 시스템은 사람의 동작을 모니터링하기 위해 설계되었으며, 따라서 신체가 기준으로 사용되었습니다. 다양한 유형의 시나리오 간에 차이를 구분하기 위한 노력의 일환으로 시야각 내 신체의 높이를 나타내는 비율에 기반하여 다양한 카테고리가 수립되었습니다. 어떠한 면에서도 글로벌 표준은 아니었지만 감지, 인식 및 식별에 대한 필요들 간의 구분이 상당히 일반화되었습니다.

카테고리 Abbr. 운영 요건 신체 높이 - 4 CIF
식별 Id 합리적인 의심이 들지 않도록 개인의 신원을 구분할 수 있게 디테일이 충분해야 함. 100%(인용된 영국의 출처) – 150%도 꽤 일반적으로 사용됨
인식
Rec 표시된 개인이 전에 본 누군가와 동일한지 여부에 대한 높은 수준의 확실성. 50%
감지 Det 사람이 있는지의 여부를 높은 수준의 확실성으로 판단할 수 있음. 10%

 

그림 1. (UK Home Office Scientific Development Branch, 2009)

표 1의 수치가 표준 아날로그 해상도로는 좋을지라도 IP 카메라의 해상도로는 문제가 될 수 있습니다.TV 라인을 픽셀로 변환할 수는 있지만(표 2와 같이) 실제 상황에서 이는 너무 복잡합니다.이보다 나은 방법이 분명이 있지 않을까요?

카테고리 PAL 1080p 720p WSVGA SVGA VGA 2CIF CIF QCIF
식별 100 38 56 67 67 84 139 139 139
인식 50 19 28 34 34 42 70 70 139
관찰 25 10 14 17 17 21 35 35 70
감지 10 4 6 7 7 9 14 14 28
모니터 5 2 3 3 3 5 7 7 14

 

그림 2. 표에 따르면 1080p HD 카메라의 경우, 식별을 위한 수직 신체 높이 백분율은 38%이어야 합니다.
픽셀 밀도