從第一代攝像機發展到現在，攝像機取得了巨大的發展，從黑白到彩色，從普通槍機到一體機，從模拟到數字，從标清到高清，從非智能到智能。

攝像機主要由鏡頭、影像傳感器、DSP等組成，被攝物體經過鏡頭聚焦至傳感器上，傳感器由多個X-Y縱橫排列的像素點組成，每個像素都由一個光電二極管及相關電路組成，光電二極管将光線轉變成電荷，收集到的電荷總量與光線強度成比例,所積累的電荷在相關電路的控制下，逐點移出，經濾波、放大，再經過DSP處理後形成視頻信号輸出。

模拟時代

在模拟監控系統的時代。上個世紀60年代，黑白電視機、黑白攝像機從誕生開始逐漸應用在軍事領域，伴随着黑白攝像機逐步走進民用領域，最早的視頻監控系統誕生了，稱為閉路電視監控系統(CCTV)，采用模拟方式傳輸，也叫做模拟監控系統。當時模拟攝像機輸出的是模拟視頻信号，通過編碼器可以将視頻采集設備産生的模拟視頻信号轉換成數字信号，進而将其儲存在計算機裡。模拟攝像機捕捉到的視頻信号必須經過特定的視頻捕捉卡将模拟信号轉換成數字模式，并加以壓縮後才可以轉換到計算機上運用。

在高清特别是CMOS高清攝像機技術仍不夠成熟、成本也無法迅速下降的情勢下，模拟攝像機占據着絕大多數市場份額，模拟視頻監控并長期存在。盡管在政府、銀行等高端市場，高清攝像機已率先應用，但對小區、店鋪、小型超市、辦公樓等中小型監控系統而言，當時模拟攝像機仍是性價比較高的選擇。

網絡時代

随着以嵌入式技術為依托，以網絡、通信技術為平台，以智能圖像分析為特色的網絡視頻監控系統來臨，網絡視頻監控發展進入了數字時代。無論是由模拟攝像機加視頻服務器組成的解決方案，還是單獨由網絡攝像機組成的解決方案，或者是兩者混合組成的解決方案，IP監控都已被證明是一種極具吸引力的解決方案。

進入到網絡時代，IP網絡攝像機開始流行，網絡攝像機除了具備一般傳統攝像機所有的圖像捕捉功能外，機内還内置了數字化壓縮控制器和基于WEB的操作系統，使得視頻數據經壓縮加密後，通過局域網，Internet或無線網絡送至終端用戶。網絡攝像機可以直接接入到TCP/IP的數字化網絡中，因此這種系統主要的功能就是在聯網上面，通過互聯網或者内部局域網進行視頻和音頻的傳輸。

作為網絡視頻監控系統中的核心設備，網絡攝像機的應用和普及代表了網絡視頻監控發展的階段和程度。而素有“千裡眼”之稱的網絡攝像機已經适應當前和未來的多樣化需求，已經成為目前視頻監控領域的主流産品。同時，網絡攝像機産品的功能形态較傳統産品更為豐富，可以為用戶帶來更多的附加值，攝像機廠商也在各自的IPC産品中融入豐富且實用的功能，以吸引更多的用戶。

網絡監控攝像機代表着監控攝像機的未來。以高清、超高清為代表的新一代技術應用正在打開了攝像機發展新空間。

高清時代

以往在标清時代，視頻監控通常部署在背景單一、人員流動少的小環境裡，即使是城市級的安防監控攝像頭，由于受到分辨率的影響，其錄制的視頻畫面也都較為模糊。因此一直以來“看得清”是安防監控領域基本訴求之一。

近些年随着全國各地平安城市項目的大規模推進，安防産品技術尤其是監控類産品技術得到飛躍式發展。其中攝像機核心圖像傳感器CMOS或者CCD已經可以滿足百萬高清攝像機的需求，另外，在網絡攝像機中，高清類産品在視頻處理技術方面不僅局限于模拟攝像機的視頻處理技術，還包括圖像增強技術，例如圖像降噪、去抖動等。這一類技術的掌握和突破往往需要通過在數字視頻處理技術研發、算法等方面的深厚積累才能實現。

視頻監控作為目前安防行業的核心領域，圖像清晰度無疑是最關鍵的特性。圖像越清晰，細節越明顯，觀看體驗越好，智能分析等應用業務的準确度也越高。尤其是在公安行業，通過以往各種案件、案例中可以發現，由于圖像質量不高導緻了各種要案無法及時破案，破案效率大大降低，所以圖像清晰度是視頻監控永恒的追求。

顯然，在觀察局部圖像和希望獲得圖像細節信息時，高清圖像的價值才能體現出來。如将局部圖像全屏顯示時，圖像仍具有很高分辨率，并不出現馬賽克現象；電子警察或道路卡口系統在進行人臉、号牌或者車輛的識别時，足夠的像素數才能得到較高識别率。尤其是随着人工智能的發展，對視頻圖像的質量要求越來越高。

當前廣泛應用的1080P全高清，其像素點是200萬，4K的分辨率相當于4個1080P、8個720P，即一部4K監控攝像機可以當4個準高清監控攝像機用。使用超高分辨率為視頻監控采集超高清圖像，即使圖片放大了也不會造成圖片模糊不清的狀況。4K攝像機能夠解決大場景的監控問題，應用1台4K攝像機就可以覆蓋火車站站前廣場，同時基本能夠看清行人的面貌。其次，同樣的視野，比1080P攝像機看到更多的圖像細節，比如人臉、車牌等，這些細節在實際應用中往往十分關鍵。

進入智能時代

攝像機從2011年推出移動偵測、視頻遮擋等兩三個智能分析功能，發展到如今，随着算力的提升，前端攝像機通過内置人工智能芯片，可實時分析視頻内容，檢測運動對象，識别人、車屬性信息，并通過網絡傳遞到後端人工智能的中心數據庫進行存儲。目前，人臉身份确認、車輛識别應用、視頻結構化、行為分析已經較為常見。

當前行業智能化升級不僅僅體現在攝像機産品AI加持上，更以實戰化、智能化解決方案實現場景落地。

無論是懷揣算法尋找落地場景的人工智能創業公司，還是基于傳統安防業務匹配AI算法的安防制造企業，更不要提高舉數字化大旗的ICT巨頭們，都把智能攝像機作為推進AI落地應用的籌碼，努力展現場景化應用中安防與人工智能融合迸發出的火花。當然行業智能化升級不僅僅體現在攝像機等産品AI加持上，更需要結合實戰化解決方案作為場景落地的推進器。

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