安防智能化进程经过多年积累与沉淀，2019已是实战遍地开花，机会多多。其中，智能摄像机采购需求猛增。实际上，较白天，夜晚往往是不法行为高发期，而监控摄像机夜间成像效果差强人意，因此夜间监控的需求其实是有市无价。AI超微光、黑光、超星光……各类概念层出不穷，令人晕头转向，不弄个明白，万一客户现场出糗，一不小心就丢了个大单，大K贴心整理了8大摄像机夜视能力理解误区，避免踩坑。
误区一：夜间成像，是为了人眼看清
理解片面。
视频监控发展从模拟视频监控、网络数字监控、高清数字监控进入到人工智能监控阶段。摄像机已具备感知能力，能够识别出监控画面中的内容，并做出思考和判断，代替人眼去观察世界。
夜间成像，不单是为了人眼可以看到监控画面中的目标，更重要的，是为了让监控设备可以自动的把目标检测或识别出来，并服务于更的智能应用。我们通过各种技术手段努力赋予摄像机“夜视”能力，并不是为了人眼24小时不眠不休盯着监控画面看，而是让机器设备可以代替人，完成夜间的监控任务。
而这一误解就导致了接下来一连串误解。
误区二：人眼看得舒服等于计算机看得舒服
错误。
人的感观都带有主观臆断，对于摄像机的夜间成像效果，有的人喜欢干净噪点少的，有的人喜欢通透艳丽的，有的人喜欢锐利的，有的人喜欢柔和的
但人眼喜欢的不一定是智能算法“喜欢的”。
对于深度学习算法，希望摄像机给的影像资料是尽可能多的保留细节，不希望过多的降噪，平滑，提亮，加强对比度，提升饱和度等等人为处理。
误区三：夜间成像效果，认为图像越亮越好
不正确。
这样的误解依旧是来源于监控画面是为了让人眼看清。上述已有举例，不再赘述。
误区四：看得见等于看得清
忽略场景，理解片面。
这里举一个超星光摄像机的例子。
超星光摄像机采取超大光圈的镜头，扩大了进光量，提升了图像亮度，它一般夜间工作快门在1/25s，图像很清楚，很亮，夜间如白昼。
但是夜间需要抓拍清楚机动车、非机动车以及行人等运动物体，就必须根据物体行进速度提升摄像机的电子快门，否则运动物体抓拍的图片将有明显拖尾。
由于提升了快门速度，这样就把大光圈镜头带来的亮度提升又抵消掉了，导致画面细节丢失，画面噪点增多。
误区五：星光级摄像机不依赖光线
错误。
晴朗的、有月光的晚上的光照度约为0.1至0.01Lux，星光级摄像机在0.01Lux至0.001Lux之间的照度下可以保持全彩，超星光级摄像机在0.001Lux以下的弱光环境下可以保持全彩。
如果环境光照条件处于更低照度，星光级摄像机则需要依赖补光灯，否则传感器虽然还能采集到信息，但是这种情况下噪声信息也非常大，别说看清目标，看见目标也会比较困难。
误区六：黑光不需要补光
错误。
首先介绍一下黑光摄像机的技术原理。黑光：主要是采用两颗星光级图像传感器，通过特殊的光学元器件，其中一颗传感器通过红外补光采集图像亮度信息和物体轮廓，另外一颗采集色彩信息。然后通过图像融合算法将两颗采集到的图像信息进行融合，输出既明亮，又是彩色的图像。
从技术原理就可以看出，首先采集亮度的传感器是依赖红外补光来实现的，而另外一颗采集色彩的摄像机则和普通摄像机一样需要环境光线，漆黑无光的环境下，黑光摄像机也得依赖补光灯来补光。
另外，当遇到一些红外反光材料的物体，采用黑光技术的摄像机在色彩还原上也有一定的弊端。
如下示例，因为司机穿的衣物是黑色的反红外光材料，通过黑光技术还原的图像将黑色衣物还原为白色了，这样势必对后续的违法取证造成一定的困扰。
误区七：补光灯已经泛滥，无需重视
错误。
早期由于受成像技术的局限性，摄像机要在光线暗的条件下看清车内司乘人员人脸、车牌信息，普遍做法是配备高强度的爆闪灯进行补光，于是在一些城市的路口成排的“麻雀阵”、耀眼的“爆闪灯”司空见惯。
夜间行走在城市道路上，冷不丁就会被“爆闪”。据了解，卡口系统中“爆闪灯”瞬间发出的亮度是非常强的，可以对人眼造成短时的“盲点”，与平常强光刺眼、灯下黑类似，会对眼睛底层视觉细胞和视觉神经造成暂时性损伤。尤其是在道路卡口中，闪光灯会给在夜间行驶时的驾驶员造成短暂的视野盲区，给行车驾驶埋下安全隐患。
司空见惯并不是理所当然，目前，这类有缺陷的系统，正被行业逐渐淘汰。
