概念
HDTV和百萬像素究竟有什麼差異?
前面我們提到，衡量圖像清晰度的標準是解析度，所謂高清，解析度必須達到百萬像素或720p。那么百萬像素和720p有什麼差異?
720p源自美國電影電視工程師協會(SMPTE)制定的HDTV標準。根據該標準，真正符合高清視頻的格式主要有以下三種：
720p：1280*720解析度，16:9寬屏顯示，逐行掃描/60Hz
l 1080i：1920*1080解析度，16:9寬屏顯示，隔行掃描/60Hz
l 1080p：1920*1080解析度，16:9寬屏顯示，逐行掃描/60Hz
此外，該標準還詳細定義了每一種解析度所對應的幀率等數據。因此，滿足任何給定HDTV標準的網路高清攝像機必然支持一個或多個特定解析度、幀率以及色彩保真度，從而始終能夠確保規定的視頻質量。
而百萬像素並不是一個公認的標準，它僅僅是代表一個行業最佳實踐的概念，具體指的是網路攝像機的圖像感測器元素數量。也就是說，當我們聽到一個網路高清攝像機說支持百萬像素、兩百萬像素或五百萬像素時，我們並不知道這個攝像機的幀率是多少、視頻寬高比如何、隔行還是逐行、色彩保真度怎么樣等等，而這些信息同樣是衡量一個網路高清攝像機性能的重要參照。
因此，符合HDTV 720p/1080i/1080p標準的網路高清攝像機毫無疑問將成為主流。
組成
網路攝像機的核心組成部分有三塊：鏡頭、圖像感測器以及壓縮處理晶片。其中，圖像感測器是圖像採集處理部分的核心。
感測器分類
圖像感測器有CMOS和CCD兩種。兩者之間的差異大家已經討論得非常多了，主要體現在靈敏度、成本、噪聲、功耗等幾個方面：
1)在象素尺寸相同的情況下，CMOS感測器的靈敏度要低於CCD感測器;
2)CCD感測器的成本比CMOS感測器高;
3)相同尺寸的CCD感測器解析度通常優於CMOS感測器;
4)與CCD感測器相比，CMOS感測器的噪聲更大;
5)CCD感測器除了在電源管理電路設計上的難度更高之外，高驅動電壓更使其功耗遠高於CMOS感測器的水平。
CCD和CMOS
哪一個更適合網路高清攝像機?
在標清監控時代，無論是模擬攝像機還是標清網路攝像機，使用最廣泛的是CCD。而在高清監控時代，情況將會有所改變。高清監控對成本非常敏感，CMOS感測器儘管圖像品質總體上還不如CCD，但它在成本上的優勢對CCD還是造成了非常大的威脅。當然，兩者博弈的結果最終將由性價比決定，誰既能保證比較好的圖像品質又不貴誰就勝出。
監控行業不斷發展，CMOS勝出的機會明顯更大。一方面，隨著技術的發展，CMOS的靈敏度正在得到快速改善，目市場上致力於CMOS研究的廠商已經研發出靈敏度性能與CCD接近的720p與1080p專用CMOS器件。另一方面，儘管相同尺寸的CCD感測器解析度優於CMOS感測器，但如果不考慮尺寸限制，CMOS在量率上的優勢可以有效克服大尺寸感光原件製造的困難，這樣CMOS在更高解析度下將更有優勢。另外，CMOS回響速度比CCD快，因此更適合高清監控的大數據量特點。
因此，儘管CCD與CMOS在不同的套用場景下各有優勢，但隨著CMOS工藝和技術的不斷提升，以及高端CMOS價格的不斷下降，未來網路高清攝像機將更多的選擇CMOS。
智慧型監控
重點圍繞智慧型交通、智慧農業、智慧型 物流等方面開展工作。聯合實驗室將立足於“智慧型視覺物聯雲的嵌入式系統；智慧型視覺物聯雲的智慧型檢測算法；智慧型視覺物聯網、雲計算平台；智慧型視覺的新技術套用及產業化”等發展方向，通過技術 創新、系統集成創新、工程化研發和科技成果轉移轉化，建立符合雲計算產業發展規律的體制機制，並將科技創新的新技術、新產品、新系統、新模式運用於市場，帶動視頻監控整體水平的提高，促進整個社會安全防範體系的發展。
智慧型識別
在數字安防的大家族中，智慧型識別技術可謂是一朵奇葩。它就像火眼金睛一般，無論你裝扮成什麼樣，它都能一眼認出你的真身。智慧型識別技術顧名思義，就是通過前端監控網路攝像機進行監控攝像，傳輸到後端通過計算機進行詳細的分析、觀察的技術。它主要包括：
前端監控網路攝像機
進行監控拍攝。
智慧型識別軟體
通過對監控攝像機拍攝下來的影像進行自動分析。
在智慧型識別系統中較為先進、套用最廣的是車輛號牌識別系統和人臉識別系統。
車牌識別技術以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，用監控網路攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。且可聯網各安防部門、公安局等設立安全黑名單，多手段完成車輛安防。運用這種技術可以實現停車場收費管理、交通流量控制指標測量、車輛定位、汽車防盜、高速公路超速自動化監管等功能。對於維護交通安全和城市治安、防止交通堵塞、實現交通自動化管理有著現實的意義。系統通過視頻採集接口採集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像，再對動態採集到的圖像進行處理以克服圖像干擾，改善識別效果，接著在動態採集到的圖像中自動找到車牌的位置也就是邊緣檢測，並分割出單個字元的矩形區域， 然後對車牌進行二值化，最後把規整好的字元輸入字元識別系統進行識別。
人臉識別技術自從上個世紀80年代初開始研究，已有重大突破。人臉識別指利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑑別。主要技術包括人臉圖像採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等。系統自動記錄下人臉影像，亦可事先錄入人臉信息，建立黑名單進行安防。一旦有黑名單登記的人出現在警戒區域，系統會自動識別，進行報警。不過，人臉識別會因不同光源、不同視角以及自然環境影響識別率，這一難題至今沒有非常好的解決，利用紅外照明的人臉識別雖解決了一些問題，但距離完全成熟還有一段距離。
綜上所述，現代數位技術已經在民用安防領域遍地開花，有著不可取代的地位。相信在未來，這種技術能推陳出新，推出更多新產品。
