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全景监控影像技术新突破:不限鱼眼镜头,亦可呈现全景画面

文章来源: 安防知识网       发布时间:2019-06-26

全景摄影机(亦称360 度、鱼眼摄影机)在安防市场发展已经超过10 年,早期因为影像摊平技术有专利开发限制、影像线条不準确等问题,影响市场使用意愿。随着影像感测器(sensor)解析度及影像摊平技术的不断提升,全景摄影机的大範围可视角特性、一台抵多台、多元操作方式等优势,也让市场应用更为普遍。


根据市场调查机构Market Research Future 所发表的全景摄影机市场报告指出,全球全景摄影机市场从2016 ∼ 2022 年将会有两位数以上的成长率,并预估其市场总额将会达到360亿美元。其中,北美市场因犯罪率问题,将带动当地对于高解析、低功耗全景摄影机的需求。

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全景摄影机特色、优势及应用


以全景摄影机的技术来看,主要有两大特点:


1、摊平方式:全景摄影机的摊平技术大致可分为硬体解析跟软体解析两种。早期软体摊平技术因演算法庞大,非常消耗电脑CPU资源,反而容易造成监控软体的不稳定。因此开始有晶片厂商投入硬体摊平技术的开发,包括:安霸、海思等厂商都有推出相关晶片。


2、照摄角度:搭配鱼眼镜头,依据摄影机装设位置进行180 度(墙面、走廊、接待处)或360度(天花板、地板) 视角的影像处理。鱼眼镜头的立体视角往往大于半个球形视野,在设定摄影机塬生光轴为摄影机方向前提下,除了可以观察到前方的影像外,也可以看到包含上、下、左、右的影像视讯,以及任何选定的空间方向观察视野景物。专利期限已过的USPTO 5185667 详细揭露由理想投射模型来演绎选定参考特定方位角度的针孔正规影像的方法学,这是时下到处可及的360 度鱼眼球形摄影机演绎模型的技术资料。


基于上述特点,全景摄影机也因而展现其较一般监控摄影机更为突显的优势,包括:


超广角监控:由于全景摄影机能提供180度甚至360度全视野的影像範围,可以避免传统固定镜头摄影机限定视角,而产生监控死角的问题。


降低摄影机建置成本:一台全景摄影机能够提供大範围环场影像,可大幅降低固定镜头摄影机总体装置成本。


此外,车用系统是另一个较普遍使用全景摄影机的场合,目前市场上的产品主要是利用大视角针孔摄影机取得影像,再进行简单的影像调整,较未能发挥环周或环球场域的特性,也因此仍有失真影像的情况出现。

全景监控影像技术新突破:不限鱼眼镜头,亦可呈现全景画面


突破:如何完美呈现小空间全景影像?


事实上,目前的全景(鱼眼)摄影机几乎找不到在小空间(物件)的应用实例,这是来自现有成像的建模方法一般会把摄影机装置当成一个参考点,而 了减低建构入射光路途径的角度偏差,经常必须使用在比较大的空间,这也唿应了目前全景摄影机适合应用于广大场域的特色。


然而,明志科技大学工程学院电子系暨智慧医疗研究中心「全景影像监控实验室」(MOILAB)参考 I- 565735 及I- 565736实作MOIL-A 及MOIL-B 演算法的仪器装置,以自行发展专用的AI 机械学习模组来对一般全景摄影机执行自由投射模式建模,能将低价位的鱼眼相机影像映射成符合于理想核心模型的球形坐标表面,用来扩展全景摄影机的技术应用範畴。

全景监控影像技术新突破:不限鱼眼镜头,亦可呈现全景画面


MOIL-A:不限鱼眼镜头,亦可呈现全景画面


MOIL-A是根据I565735 所揭露的「离散式自由投射模型」为基础,所开发出的全景(鱼眼)影像成像系统。「离散式」意指任何的一个图元(像素)点都能结合对应的入射光线路径,来组成一具有虚拟焦距的单点针孔摄影机。「自由模型」是指影像平面的各个图元的该单点与针孔单点摄影机互相独立,而且规格是容许自由变异的。而基于上述理论製作的「MOIL-A」,是以外界一个实体绝对坐标为塬点,藉由开发装置及专属用途的机械学习方法引导每个图元寻找自己专属的入射光路径的空间绝对坐标,是跳脱一般将平面影像的组成,解释 映射到专一圆形函数投射模式的建模方法。因此,MOIL-A不限于处理一般的鱼眼装置,而适合用来建模各类自由规格的镜头,例如:仿生(Bio-inspired)人体神经的非典型圆形函数瞳孔镜头。


MOIL-B:自创EPB 机械学习法


MOIL-B 是根据 I565736 内容并延申自创EPB(Emsembled Progressive Boost)机械学习方法学,用来评估常见的将圆形投射函数当成回归模型的适用性质。实务检测实验室可及的全景摄影机,发现跟完美模型都有些不规则的差异。纵然如此,MOIL-B演绎得到的特性焦距却可以非常接近规格书所公佈的规格。因此,MOILA-B 不受前面既有技术的限制, 即能处理到5cm纸盒或是管状物件,且不需採用针孔模式出发的立体度量学(stereoscope)程式,直接以鱼眼影像的视角编码内容来执行3D 影像度量,能满足更细微空间(例如:内视镜)的全景影像获取需求。

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