Bei der Standortsicherung ist es nicht ungewöhnlich, dass man mit schwierigen Lichtverhältnissen konfrontiert wird, insbesondere wenn man keinen einfachen Zugang zu künstlichen Lichtquellen hat. Es gibt jedoch Technologien, mit denen Sie Ihre Umgebung auch im Dunkeln problemlos schützen können.

Angenommen, Sie müssen eine entfernte kritische Infrastruktur überwachen, wie z.B. eine Öl- und Gasanlage mitten in der Wüste. Die Installation und der Betrieb von genügend künstlichen Lampen, um eine perfekte Sicht auch bei Nacht zu ermöglichen, wäre eine teure Investition für Ihr Unternehmen und würde Ressourcen von anderen Bereichen wegnehmen, die Sie vielleicht verbessern möchten.

Glücklicherweise ist die Überwachungstechnik jedoch nicht mehr so abhängig vom Licht wie vor zwanzig Jahren. Nachfolgend finden Sie drei Beispiele für Technologien, mit denen Sie auch bei schlechten Lichtverhältnissen detailliertes und scharfes Material aufnehmen können.

Um zu verstehen, wie die Funktionen funktionieren, werfen wir einen Blick auf den Grund, warum Kameras mit sichtbarem Licht – und das menschliche Auge – im Dunkeln Schwierigkeiten haben zu sehen.

Alles liegt in den Photonen

Licht besteht aus Teilchen, die Photonen genannt werden, benannt nach dem altgriechischen Wort phos, was „Licht“ bedeutet. Unsere Augen sind von Natur aus empfindlich für Photonen, sie registrieren ihre Anwesenheit und unser Gehirn stellt ein Bild zusammen, das auf den Informationen basiert, die die Augen gesammelt haben. Eine Kamera mit sichtbarem Licht funktioniert auf die gleiche Weise.

Photonen gibt es jedoch in einem weiten Wellenlängenbereich, von denen nur ein kleiner Teil von etwa 400 bis 700 Nanometern (nm) für Menschen und Kameras mit sichtbarem Licht sichtbar ist. Wenn das Licht schwach oder fast ohne ist, gibt es weniger Photonen, die unsere Sensoren erreichen können, daher haben das Gehirn und der Computer der Kamera für sichtbares Licht nicht genügend Informationen, um ein detailliertes Bild zu erstellen.

Die Technologien, die wir veranschaulichen werden, ermöglichen es Kameras, die Art und Weise zu optimieren, wie ihre Sensoren Informationen in Form von Photonen sammeln, entweder durch die Verbesserung ihrer Fähigkeit, ein Bild von einer kleinen Anzahl von ihnen zu erstellen, durch die Erweiterung ihrer Sicht auf breitere Wellenlängen oder durch die Regulierung der Belichtung der Sensoren mit dem Licht.

• Lightfinder

Wie der Name schon sagt, ist die Lightfinder-Technologie so konzipiert, dass sie sehr empfindlich auf die wenigen Photonen des sichtbaren Lichts in Bereichen mit wenig Licht reagiert; dank einer Kombination aus extrem scharfen Sensoren und sorgfältig abgestimmter Bildverarbeitung können Kameras mit dieser Technologie Vollfarbbilder bei extrem schlechtem Licht aufnehmen.

Tatsächlich können sie Farben bei schlechten Lichtverhältnissen besser erkennen als das menschliche Auge, was besonders wichtig ist, wenn Bilder für forensische Zwecke verwendet werden. Je wahrer die Farben, desto besser sind Ihre Chancen, ein Motiv zu identifizieren.

Erreicht wird dieses Ergebnis durch eine Kombination aus optischen Komponenten wie einem hochwertigen Objektiv, einem speziell für die Überwachung optimierten Bildsensor und digitalen Bildverarbeitungsalgorithmen, die in das System on Chip eingebettet sind.

• OptimizedIR

Während der Lightfinder ideal für schwache Lichtverhältnisse ist, wenn Sie einen Bereich in völliger Dunkelheit sichern müssen, sollten Sie sich für eine Technologie entscheiden, die die Wellenlänge der Photonen, die er aufnehmen kann, erweitern kann. Eingabe von OptimizedIR, wobei IR für InfraRed (dt. Infrarot) steht.

Kameras, die IR-Licht für die Bildgebung verwenden können, haben eine so genannte „Tag-Nacht-Funktionalität“ oder sind „Tag-Nacht-Kameras“, was bedeutet, dass sie tagsüber sichtbares Licht zur Erzeugung von Bildern verwenden, aber wenn Licht fällt, wird der Nachtmodus ausgelöst, was die Empfindlichkeit der Kamera auf das Infrarotspektrum erweitert. Dieser Modus erweitert die Empfindlichkeit der Kamera auf das Infrarotspektrum.

Um dies zu erreichen, können Kameras entweder natürliches IR-Licht, wie z.B. Mondlicht, oder künstliches Licht von Glühbirnen oder eine spezielle IR-Lichtquelle verwenden, die für zusätzliche Diskretion in die Kamera eingebaut werden kann. Das von IR produzierte Material ist nicht bunt, sondern in Graustufen.

• Forensic WDR

Wir haben eine Kamera gesehen, die bei schlechten Lichtverhältnissen oder in der Dunkelheit sieht, aber was ist, wenn man es mit extrem hellen und extrem dunklen Bereichen im selben Bild zu tun hat? Zum Beispiel ein Tunnel oder ein Parkhaus. In diesen Situationen können Sie gezwungen sein, die Einstellungen für nur einen der Bereiche zu optimieren, während in dem anderen Bereich möglicherweise wichtige Details fehlen.

Wenn Bilder unter- oder überbelichtet sind, kann es unmöglich sein, Objekte und Personen zu identifizieren. Die Technologie, die für dieses Szenario am besten geeignet ist, ist der Forensic Wide Dynamic Range (WDR), der das Problem löst, indem er mehrere Belichtungsstufen, Kontrastverstärkung und fortschrittliche Algorithmen anwendet, die das Rauschen verringern und das Bildsignal erhöhen.

Um auf die Photonen zurückzukommen, stellt diese Technologie sicher, dass die Kamera nicht zu viele Photonen aus den helleren Bereichen sammelt, während sie gleichzeitig das Rauschen reduziert, das durch die niedrige Konzentration der Photonen in den dunkleren Bereichen entsteht. Auf diese Weise können Sie Ihre Kameras genau dort platzieren, wo Sie sie benötigen, ohne sich um schwierige Lichtverhältnisse kümmern zu müssen.

In der Praxis

Es gibt keinen besseren Weg, eine Technologie zu verstehen, als sie in einer realen Situation bei der Arbeit zu sehen. So suchte Rock Hill Schools 2018 nach einer Modernisierung des Videoüberwachungssystems auf dem Campus und passte sich gleichzeitig den Bemühungen zur Senkung des Energieverbrauchs an. Nachhaltigkeit ist ein wichtiger Teil der Gesamtstrategie von Rock Hill, denn sie spart nicht nur Steuergelder, sondern reduziert auch die CO2-Bilanz des Schulsystems.

Ein Team von Rock Hill-Administratoren stellte fest, dass ein „Campus Blackout“-Ansatz wirksam ist, um Verbrechen zu verhindern und Energie zu sparen. Allerdings kann die Qualität von traditionellem Videomaterial auf einem dunklen Campus ein Problem darstellen und die Effektivität der Tätererkennung beeinträchtigen. Um das Problem zu lösen, installierte Rock Hill Kameras, die mit Lightfinder und OptimizedIR für die extremen Beleuchtungsaufgaben ausgestattet waren.

Die Schule konnte ihren Campus Blackout-Ansatz beibehalten, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. Tatsächlich wurde die Sicherheit der Schulgebäude erhöht, die Zahl der gemeldeten Vorfälle verringert und gleichzeitig erhebliche elektrische Einsparungen erzielt.

Andererseits war der Forensische WDR für den BH International Airport, Brasilien, entscheidend, als es darum ging, sein neues Terminal 2019 zu sichern. Mit dem neuen Terminal hat sich die Passagierkapazität des Flughafens mehr als verdoppelt – von 10 Millionen Passagieren pro Jahr auf 22 Millionen. Mehr als 260 Millionen US-Dollar wurden in das Projekt investiert, darunter die Erweiterung der Flugbetriebsflächen und neue Parkplätze, und es wurde gefordert, dort zusätzliche Sicherheitssysteme zu installieren. Eine der technischen Herausforderungen bei der Überwachung der Vorfeldflächen bestand darin, sich mit den durch Beton erzeugten Reflexionen zu befassen, aber das Problem wurde durch die WDR-Technologie mit Forensic Capture gemildert.

Jenseits von sichtbarem Licht

Die Technologie ermöglicht es Kameras, über die Leistung des menschlichen Auges hinauszugehen und die Photonen, die ihre Linsen erfassen, auf die bestmögliche Weise zu kanalisieren. Ob Sie nun bei schlechten Lichtverhältnissen, völliger Dunkelheit oder bei extrem unterschiedlichen Belichtungen im gleichen Bild sehen müssen, eine Technologie wurde entwickelt, die Ihnen hilft, und jedes Jahr werden weitere erforscht und verbessert. Möchten Sie mehr über Technologien erfahren, die einen Unterschied machen?

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