Nghiên Cứu Phương Pháp Nhận Dạng Đối Tượng Ứng Dụng Trong Hệ Thống Camera Quan Sát

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nghiên cứu một số phương pháp nhận dạng đối tượng ứng dụng trong hệ thống camera quan sát bảo vệ, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Nguyễn Mạnh Cường
• Người hướng dẫn: PSG. Phương Minh Nam
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ Thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Một Số Phương Pháp Nhận Dạng Đối Tượng Ứng Dụng Trong Hệ Thống Camera Quan Sát Bảo Vệ Mục Tiêu
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2008
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Camera Quan Sát Tổng Quan Lợi Ích Nhận Dạng Đối Tượng

Hệ thống camera quan sát ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, từ an ninh gia đình đến giám sát giao thông và sản xuất công nghiệp. Khả năng tự động nhận dạng đối tượng là một bước tiến quan trọng, giúp hệ thống trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Thay vì chỉ ghi lại hình ảnh, hệ thống có thể phân tích và đưa ra cảnh báo khi phát hiện các đối tượng đáng ngờ hoặc các sự kiện bất thường. Theo tài liệu gốc, việc ứng dụng công nghệ này giúp "tự động hoá phần lớn khâu quan sát, xử lý, cảnh báo", giảm bớt gánh nặng cho con người và tăng tốc độ phản ứng. Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp nhận dạng đối tượng hiệu quả là vô cùng cần thiết để nâng cao giá trị của hệ thống camera quan sát. Công nghệ này mở ra tiềm năng lớn trong việc phát hiện đối tượng và phòng ngừa rủi ro.

1.1. Lịch sử phát triển và các loại Camera quan sát phổ biến

Từ những hệ thống analog đơn giản đến các hệ thống IP kỹ thuật số hiện đại, công nghệ camera đã trải qua một quá trình phát triển vượt bậc. Hiện nay, có nhiều loại camera quan sát khác nhau, mỗi loại phù hợp với một mục đích sử dụng riêng. Có thể kể đến như camera cố định, camera PTZ (Pan-Tilt-Zoom), camera hồng ngoại, và camera IP. Theo tài liệu, đến năm 2008, lực lượng công an đã khai thác sử dụng 552 hệ thống camera. Mỗi loại camera có ưu điểm và nhược điểm riêng, cần được cân nhắc kỹ lưỡng khi lựa chọn. Chất lượng ảnh, góc quan sát, khả năng kết nối mạng, và độ bền là những yếu tố quan trọng cần xem xét. Việc hiểu rõ các loại camera giúp tối ưu hóa hiệu quả hệ thống giám sát.

1.2. Ứng dụng thực tế của Hệ thống camera giám sát hiện nay

Hệ thống giám sát bằng camera quan sát được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Trong an ninh, chúng giúp bảo vệ tài sản, ngăn chặn tội phạm và theo dõi hoạt động đáng ngờ. Trong giao thông, chúng hỗ trợ điều khiển giao thông, nhận dạng biển số xe và phát hiện vi phạm. Trong bán lẻ, chúng giúp quản lý hàng tồn kho, theo dõi hành vi khách hàng và ngăn chặn trộm cắp. Ứng dụng trong an ninh quốc phòng cũng rất quan trọng. Theo tài liệu, việc trang bị camera cho phép "bảo vệ Trụ sở đầu não quan trọng với các công nghệ tiên tiến trên thế giới nhằm đảm bảo an toàn tuyệt đối các mục tiêu trọng điểm". Sự linh hoạt và hiệu quả của camera quan sát khiến chúng trở thành một công cụ không thể thiếu trong xã hội hiện đại.

II. Thách Thức Nhận Dạng Đối Tượng Trong Camera Giám Sát Giải Pháp

Mặc dù có nhiều ưu điểm, việc nhận dạng đối tượng trong camera quan sát vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Điều kiện ánh sáng kém, góc quay không thuận lợi, vật cản che khuất, và sự đa dạng của đối tượng là những yếu tố gây khó khăn cho quá trình nhận dạng. Các thuật toán cần phải đủ mạnh mẽ để xử lý các tình huống phức tạp và đảm bảo độ chính xác cao. Theo tài liệu, một vấn đề lớn là "Với các hệ thống có hàng chục, hàng trăm camera tƣơng ứng với hàng chục, hàng trăm màn hình hiển thị, thì cần phải hàng chục ngƣời quan sát xử lý". Vì vậy, tự động hóa quá trình nhận dạng là vô cùng quan trọng. Các phương pháp Deep learning hiện nay đang được ứng dụng rộng rãi để giải quyết những thách thức này.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện ánh sáng và thời tiết đến nhận dạng

Ánh sáng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh và hiệu quả nhận dạng đối tượng. Ánh sáng yếu, ánh sáng quá mạnh, hoặc ánh sáng không đồng đều đều có thể làm giảm độ chính xác của các thuật toán. Thời tiết xấu như mưa, sương mù, hoặc tuyết cũng gây khó khăn cho quá trình xử lý ảnh. Để giải quyết vấn đề này, cần sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý ảnh như cân bằng trắng, tăng cường độ tương phản, và khử nhiễu. Camera có khả năng hoạt động tốt trong điều kiện ánh sáng yếu (ví dụ, camera hồng ngoại) cũng là một lựa chọn tốt.

2.2. Vấn đề về góc quay camera và vật cản che khuất

Góc quay camera có thể ảnh hưởng đến khả năng nhận dạng đối tượng. Góc quay quá xa hoặc quá gần có thể làm biến dạng hình ảnh và gây khó khăn cho việc trích xuất đặc trưng. Vật cản che khuất một phần hoặc toàn bộ đối tượng cũng là một vấn đề lớn. Để giải quyết vấn đề này, cần bố trí camera ở vị trí phù hợp và sử dụng các thuật toán có khả năng phát hiện đối tượng ngay cả khi bị che khuất. Sử dụng nhiều camera với các góc quay khác nhau cũng là một giải pháp hiệu quả.

III. Phương Pháp Nhận Dạng Đối Tượng Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả nhận dạng đối tượng trong camera quan sát. Các thuật toán Machine learning và Deep learning cho phép hệ thống tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng nhận dạng theo thời gian. Theo tài liệu, các kỹ thuật xử lý ảnh hiện đại "đã có đầy đủ các công cụ để giải quyết cho bài toán trong hệ thống camera giám sát". Các mô hình như Convolutional Neural Networks (CNNs) đã đạt được những thành công vượt trội trong việc phân loại đối tượng, phát hiện đối tượng và theo dõi đối tượng.

3.1. Ứng dụng Deep learning trong phát hiện và phân loại đối tượng

Deep learning, đặc biệt là CNNs, đã chứng minh được hiệu quả vượt trội trong việc phát hiện đối tượng và phân loại đối tượng. Các mô hình này có khả năng tự động học hỏi các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng khái quát hóa. Các kiến trúc như YOLO (You Only Look Once) và SSD (Single Shot MultiBox Detector) cho phép nhận dạng đối tượng trong thời gian thực, phù hợp cho các ứng dụng camera quan sát yêu cầu phản ứng nhanh. Quan trọng là việc cung cấp đủ cơ sở dữ liệu hình ảnh cho việc huấn luyện mô hình.

3.2. Sử dụng Mạng Nơ ron để nhận dạng khuôn mặt và biển số xe

Nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng biển số xe là hai ứng dụng quan trọng của Mạng nơ-ron trong camera quan sát. Các mô hình được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu khuôn mặt và biển số xe có thể đạt được độ chính xác rất cao. Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng trong các hệ thống kiểm soát truy cập, xác thực danh tính và tìm kiếm tội phạm. Nhận dạng biển số xe được sử dụng trong các hệ thống thu phí tự động, quản lý bãi đỗ xe và theo dõi giao thông. Theo tài liệu, Luận văn này xây dựng một chương trình "dò tìm khuôn mặt đối với mỗi đố i tƣợng phát hiện đƣợc", nhấn mạnh tầm quan trọng của ứng dụng này.

IV. Cải Thiện Độ Chính Xác Nhận Dạng Đối Tượng Bí Quyết Hướng Dẫn

Để cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng đối tượng, cần chú trọng đến nhiều yếu tố. Chất lượng dữ liệu huấn luyện, lựa chọn thuật toán phù hợp, và tối ưu hóa các tham số là những yếu tố quan trọng. Các kỹ thuật như augmentation dữ liệu, ensemble learning, và hard negative mining có thể giúp tăng cường khả năng khái quát hóa và giảm thiểu sai sót. Theo tài liệu, "Các hệ thống camera quan sát nói trên đã góp phần đắc lực trong công tác đảm bảo anh ninh chính trị và giữ gìn trật tự an toàn xã hội", khẳng định vai trò của cải thiện độ chính xác nhận dạng trong an ninh.

4.1. Tầm quan trọng của dữ liệu huấn luyện chất lượng cao trong AI

Dữ liệu huấn luyện đóng vai trò then chốt trong hiệu quả của các mô hình Machine learning. Dữ liệu phải đủ lớn, đa dạng, và được gán nhãn chính xác. Dữ liệu bị nhiễu, thiếu thông tin, hoặc không đại diện cho các tình huống thực tế có thể dẫn đến kết quả nhận dạng kém. Việc thu thập và xử lý dữ liệu huấn luyện là một quá trình tốn nhiều thời gian và công sức, nhưng rất cần thiết để đảm bảo độ chính xác cao. Cần thường xuyên đánh giá hiệu năng mô hình trên các bộ dữ liệu kiểm tra độc lập.

4.2. Các kỹ thuật tiền xử lý ảnh để tăng cường độ chính xác nhận dạng

Các kỹ thuật tiền xử lý ảnh có thể giúp cải thiện chất lượng hình ảnh và tăng cường độ chính xác của các thuật toán nhận dạng. Các kỹ thuật này bao gồm cân bằng trắng, tăng cường độ tương phản, khử nhiễu, và chuẩn hóa kích thước. Việc lựa chọn các kỹ thuật phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu của ứng dụng. Sử dụng các thư viện xử lý ảnh chuyên dụng như OpenCV có thể giúp đơn giản hóa quá trình tiền xử lý.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Camera AI trong Giao Thông An Ninh Bán Lẻ

Các ứng dụng thực tiễn của camera AI ngày càng trở nên đa dạng và phong phú. Trong giao thông, chúng được sử dụng để điều khiển giao thông, nhận dạng biển số xe, và phát hiện tai nạn. Trong an ninh, chúng giúp phát hiện đối tượng đáng ngờ, theo dõi đối tượng, và nhận dạng khuôn mặt. Trong bán lẻ, chúng hỗ trợ quản lý hàng tồn kho, theo dõi hành vi khách hàng, và ngăn chặn trộm cắp. Theo tài liệu, "Việc sử dụng camera quan sát trong việc bảo vệ mục tiêu hiện nay đƣợc ứng dụng ngày cà ng rộng rãi, từ các mục tiêu an ninh quốc phòng cho đến các mục tiêu dân sự", cho thấy sự lan tỏa của công nghệ.

5.1. Kiểm soát giao thông thông minh bằng hệ thống camera AI

Camera AI đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng hệ thống giao thông thông minh. Chúng có thể nhận dạng biển số xe, phát hiện vi phạm giao thông, và theo dõi lưu lượng xe. Thông tin này được sử dụng để điều khiển đèn tín hiệu, cảnh báo ùn tắc, và hỗ trợ lực lượng chức năng xử lý vi phạm. Các hệ thống này giúp cải thiện hiệu quả giao thông, giảm thiểu tai nạn, và bảo vệ môi trường.

5.2. Nâng cao an ninh với camera AI phát hiện hành vi bất thường

Camera AI có thể được sử dụng để phát hiện các hành vi bất thường trong khu vực giám sát. Chúng có thể nhận diện các hành động như xâm nhập trái phép, đánh nhau, hoặc bỏ lại đồ vật đáng ngờ. Hệ thống sẽ tự động cảnh báo cho lực lượng an ninh, giúp họ phản ứng nhanh chóng và ngăn chặn các hành vi phạm pháp. Các ứng dụng này giúp nâng cao an ninh và bảo vệ tài sản.

VI. Tương Lai Nhận Dạng Đối Tượng Xu Hướng Mới Tiềm Năng Phát Triển

Tương lai của nhận dạng đối tượng trong camera quan sát hứa hẹn nhiều tiềm năng phát triển. Các xu hướng mới như trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI), học tăng cường (Reinforcement learning), và thị giác máy tính 3D sẽ mở ra những khả năng mới cho hệ thống. Theo tài liệu, việc tích hợp các ứng dụng nhận dạng mục tiêu với camera quan sát là một "yêu cầu vừa cấp bách, vừa có tính thực tiễn cao", cho thấy tầm quan trọng của nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này.

6.1. Trí tuệ nhân tạo biên Edge AI cho camera giám sát thời gian thực

Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI) cho phép xử lý dữ liệu trực tiếp trên camera, thay vì gửi dữ liệu về trung tâm. Điều này giúp giảm độ trễ, tăng tính bảo mật, và giảm tải cho mạng lưới. Các camera được trang bị chip AI có thể thực hiện nhận dạng đối tượng trong thời gian thực, giúp phản ứng nhanh chóng với các sự kiện bất thường.

6.2. Học tăng cường Reinforcement learning để tự động điều chỉnh camera

Học tăng cường (Reinforcement learning) có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh góc quay, độ zoom, và các tham số khác của camera. Hệ thống sẽ học hỏi từ môi trường và tìm ra các cấu hình tối ưu để cải thiện hiệu quả nhận dạng đối tượng. Điều này giúp giảm sự can thiệp của con người và tăng tính tự động hóa của hệ thống.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Phần mở đầu giới thiệu chung về tình hình nghiên cứu của Luận văn bao gồm cơ sở khoa học để thực hiện Luận văn và ý nghĩa thực tiễn của Luận văn cũng nhƣ nội dung và mục tiêu nghiên cứu Luận văn đã đăng ký để nghiên cứu trong bản thuyết minh nghiên cứu của Luận văn. Chƣơng một là những nghiên cứu tổng quan về hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu. Bắt đầu từ cấu hình phần cứng cần thiết đối với một hệ thống, tiếp theo là các tìm hiểu của Luận văn về một số camera giám sát trên thị trƣờng công nghệ thông tin ở Việt Nam. Trong chƣơng này, chúng tôi cũng đã tìm hiểu các giải pháp kết nối giữa camera và máy tính để từ đó lựa chọn giải pháp ứng dụng của Luận văn và đề xuất một số loại camera có thể ứng dụng trong phạm vi nghiên cứu của Luận văn.tieu TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 12 Các chức năng phần mềm cần thiết đối với một hệ thống camera quan sát và một số bài toán cần đƣợc nghiên cứu cũng đƣợc trình bày trong chƣơng 1.

Với khả năng của mình, chúng tôi đã đƣa ra ba chức năng chính và bảy chuyên đề cần nghiên cứu đối với một hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu. Phần cuối cùng trong chƣơng một, chúng tôi đã tìm hiểu một số một số bài toán cần đƣợc đầu tƣ nghiên cứu để có thể đáp ứng đầy đủ các chức năng của một hệ thống camera giám sát. Trong chƣơng hai là các kỹ thuật phân tích hình ảnh video. Bắt đầu bằng các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản nhằm khử nhiễu tăng cƣờng chất lƣợng ảnh.

Phần tiếp theo là các kỹ thuật phát hiện đối tƣợng, phân loại đối tƣợng vào một trong ba lớp: đồ vật, con ngƣời và phƣơng tiện giao thông. Phần cuối chƣơng là các kỹ thuật theo vết các đối tƣợng chuyển động. Chƣơng ba là các kết quả đã cài đặt đƣợc do chúng tôi cài đặt thử nghiệm bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic 6. Trong chƣơng này chúng tôi cung cấp đầy đủ các thuật toán đã đƣợc sử dụng trong nghiên cứu Luận văn và đƣợc sắp xếp theo thứ tự các bƣớc cần giải quyết đối với bài toán camera giám sát.

Phần phụ lục là một số giao diện của chƣơng trình phát hiện và bám sát sự di chuyển của đối tƣợng ứng dụng trong hệ thống camera quan sát bảo vệ mục tiêu cũng nhƣ một số đoạn mã nguồn của chƣơng trình. Chƣơng trình nguồn đƣợc sắp xếp theo các chức năng cần giải quyết trong phạm vi nghiên cứu của Luận văn. Cuối cùng là phần kết luận về các công việc đã thực hiện và cùng bàn về khả năng ứng dụng cũng nhƣ hƣớng phát triển tiếp theo.tieu TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 13 CHƢƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG CAMERA QUAN SÁT Hệ thống camera quan sát là hệ thống công nghệ quét hình (video) tự động từ một hay nhiều camera, đƣợc ứng dụng phục vụ công tác đảm bảo an ninh, quân sự. Hệ thống tạo khả năng cho phép một ngƣời có thể quan sát một khu vực rộng lớn.

Các camera đƣợc đặt phân tán và có khả năng phân tích hình ảnh để phát hiện ngƣời, phƣơng tiện và các hoạt động khác mà ngƣời ta quan tâm. Hệ thống camera có thể hoạt động ban ngày và ứng dụng hồng ngoại dùng cho quan sát ban đêm thông qua các đầu phân tích cảm ứng. Trong phần tiếp theo chúng tôi sẽ điểm qua một số thiết bị phần cứng và các ứng dụng phần mềm cần thiết đối với một hệ thống camera quan sát. Cấu hình kỹ thuật cơ bản của hệ thống Cấu hình cơ bản của một hệ thống camera quan sát đƣợc mô tả nhƣ trong hình 2.

Xét về thiết bị phần cứng, về cơ bản hệ thống có thể đƣợc chia Hình 2. Cấu hình cơ bản của hệ thống camera quan sát thành thàng bốn khối chính là: thu nhận, điều khiển, hiển thị và truyền dẫn. Tuy nhiên, trong thực tế khối điều khiển có thể bao gồm các thiết bị phần cứng khác nhƣ thiết bị ghi hình, bộ tổng hợp hình ảnh.tieu TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 14 Trong phần tiếp theo chúng ta sẽ cùng điểm qua một số thiết bị phần cứng cần thiết đối với một hệ thống camera quan sát. Khối thu nhận hình ảnh (camera) Thành phần cấu tạo chính của Camera là thân Camera và ống kính đƣợc minh hoạ nhƣ trong hình 2.

Trên cơ sở công nghệ chế tạo, ngƣời 3 2 ta chia camera trong hệ thống CCTV ra làm 1 2 loại: Camera kỹ thuật tƣơng tự hay còn 4 gọi là Camera Analog và Camera kỹ thuật H×nh 2. CÊu t¹o c¬ b¶n cña camera số hay còn gọi là Camera Digital còn trên 1- Th©n camera, 2- èng kÝnh, 3- cơ sở kỹ thuật lắp đặt, ngƣời ta chia ra làm §Çu ra tÝn hiÖu , 4- D©y cÊp 2 loại: Camera lắp đặt cố định và Camera nguån). lắp đặt có điều khiển. Camera lắp đặt cố định là camera đƣợc lắp đặt ở một vị trí nhất định, đƣợc điều chỉnh góc độ quan sát cố định và chỉ H×nh 2.3: Camera cè ®Þnh quan sát đƣợc một khung cảnh, không gian nhất định (nhƣ trong hình 2.

Camera có điều khiển, thƣờng đƣợc gọi là Camera quay quét zoom H×nh 2.4: P/T/Z camera (Pan/Tilt/Zoom Camera), là loại Camera có thể thay đổi góc quan sát, vị trí quan sát và có thể thay đổi tiêu cự ống kính để phóng to, thu nhỏ ảnh quan sát, bằng cách điều khiển tại trung tâm. Khối truyền dẫn Thông thƣờng hiện nay ngƣời ta sử dụng 3 cách truyền dẫn hình ảnh từ camera về nơi quan sát và xử lý, đó là truyền dẫn bằng cáp đồng trục, truyền dẫn bằng đƣờng cáp quang và truyền dẫn bằng sóng vô tuyến. Cáp đồng trục: Cho phép truyền hình ảnh trên một khoảng cách ngắn. Với khoảng cách càng xa (thƣờng là 1000m trở lên) tín hiệu hình ảnh truyền trong cáp đồng trục càng bị suy hao nhiều và độ nhiễu càng lớn, bởi vậy hình ảnh quan sát thu đƣợc chất lƣợng rất kém.tieu TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 15 Cáp quang: Để truyền hình ảnh đi xa và hạn chế nhiễu, ngƣời ta sử dụng cáp quang.

Cáp quang có thể cho phép truyền tín hiệu hình ảnh đi xa từ vài chục đến vài nghìn km. Vô tuyến: Đối với những địa hình phức tạp không thể kéo dây từ camera về nơi xử lý, ngƣời ta sử dụng phƣơng pháp truyền bằng sóng vô tuyến. Khối hiển thị Màn hình quan sát là thiết bị xử lý trong hệ thống camera quan sát. Tín hiệu ảnh sau khi đƣợc camera thu nhận và chuyển đổi thành tín hiệu điện có thể truyền đƣợc đi xa trong cáp video.5: Màn hình hình là thiết bị chuyển đổi tín hiệu điện video thành tín hiệu ảnh có thể quan sát trực tiếp bằng mắt thƣờng.

C C C C C C C C C p u v br co o no o o n h ig nst n r hi v Pan f w s d si m c e z h ol ht rac ho g li video monito 1 f er Bé tæng hîp h×nh ass al a r e n d ld h t n e t r wv- bm 4 1 oni (multiplexer) c Mµn h×nh QS 0 H×nh 2.6: CÊu h×nh ghÐp nèi c¸c camera víi bé tæng hîp h×nh. Bộ tổng hợp hình (Multiplexer) Bộ tổng hợp hình làm nhiệm vụ chia màn hình thành nhiều khuôn hình và cho phép thể hiện trên mỗi khuôn hình đó hình ảnh từ một Camera độc lập đƣa về. Bộ tổng hợp hình không dừng lại ở chia màn hình mà nó có khả năng chia 4,9, 16,. Ngoài ra bộ tổng hợp hình còn làm nhiệm vụ nén tín hiệu để ghi vào băng từ hoặc ổ cứng.tieu TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Thiết bị ghi hình Là các thiết bị cho phép ghi và lƣu lại trên băng từ (hoặc ổ cứng) các dữ liệu hình ảnh từ Hình 2.7: Thiết bị ghi hình các camera đƣa về. Thiết bị ghi hình kỹ thuật số DVR (Digital Video Recorder) có nguồn gốc ra đời từ khoảng năm 1996 nhƣng đƣợc hoàn thiện và đƣa vào sử dụng rộng rãi từ năm 2002. Chỉ một năm sau khi sản phẩm đƣợc tung ra thị trƣờng, trong năm 2003 và 2004 có 75% các hệ thống CCTV lắp mới đã sử dụng DVR, DVS, DVSr hay công nghệ xử lý và ghi ảnh H264. Cuối năm 2002 đầu năm 2003 đánh dấu sự ra đời của công nghệ giám sát mạng trên nền IP và cũng là sự bắt đầu của công nghệ ghi hình trên mạng NVR (Networked Video Recorder) với dung lƣợng lên đến vài TGb.

Mặc dù cho đến đầu năm 2005 công nghệ NVR mới chỉ chiếm vài phần trăm trong các hệ thống CCTV lắp đặt mới, nhƣng đến 2006 các hệ thống CCTV trên thế giới đã đánh giá đúng vai trò và vị trí của NVR và nó đã chiếm từ 14% đến 16% của các hệ thống CCTV các hãng SONY, PANASONIC, nó đã hứa hẹn một sự bùng nổ của cuộc cách mạng mới trong việc giám sát, ghi và quản lý hình trên mạng với công nghệ trên nền IP. Bộ cấp nguồn Bộ cấp nguồn là thiết bị quan trọng cho toàn bộ hệ thống camera quan sát hoạt động. Với thế hệ Camera cũ (Analog) nguồn cung cấp phải có độ ổn định cao, dòng tiêu thụ lớn thì đối với các Camera mầu IP thế hệ mới đòi hỏi độ ổn định nguồn một chiều cung cấp cho Camera cũng nhƣ các thiết bị ghi có độ ổn định rất cao nhƣng công suất không tăng vì các thiết bị thế hệ mới đã đƣợc thiết kế gọn, nhẹ với đặc tính tiết kiệm điện nên dòng tiêu thụ không lớn.tieu TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Một số camera quan sát trên thị trƣờng Việt Nam 1.

Camera IP VIVOTEK IP6122 • Có thể chọn được công nghệ nén hình ảnh MJPEG và MPEG4. • Âm thanh 2 chiều. • Đồng bộ âm thanh và hình ảnh. • Dò tìm cảnh báo thông minh.

• Hỗ trợ đầu kính hồng ngoại (tùy chọn). • Hỗ trợ đầu kính Auto Iris (tùy chọn). • Hỗ trợ ngõ vào ra cảm biến và cảnh báo. Camera IP VIVOTEK IP7139 • Cảm biến hình ảnh CMOS độ phân giải Mega-pixel.

• Thích hợp loại ống kính chuẩn. • Có khe thẻ nhớ. • Công nghệ nén hình ảnh MJPEG v à MPEG4. • Âm thanh 2 chiều.

• Hỗ trợ 3GGP xe m trên ĐTDĐ. • Hỗ trợ mạng không dây chuẩn 802. • Hỗ trợ ngõ vào ra cảm biến và cảnh báo. • Hỗ trợ mặt nạ che.tieu TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Camera IP VIVOTEK PZ6122 • Công nghệ nén hình ảnh MJPEG và MPEG4. • Tính năng xoay 4 chiều và zoom ( hỗ trợ zoom quang 10X & zoom số 10X). • Hỗ trợ âm thanh 2 chiều. • Đồng bộ âm thanh và hình ảnh.