3D監控 丨 三維監控的優勢和應用領域

3D與2D圖像的區別我們現在看到的所有圖像、視頻都是通過2D攝像頭平面成像，2D無法識別物理世界中的三維信息，比如尺寸、體積、距離等幾何數據。3D攝像頭是立體成像，能夠識別視野內空間上每個點位的三維坐標信息，把這些坐標信息給到計算機和芯片，通過三維成像算法，能完整復原出整個三維圖像。

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2D與3D在安防產品的應用中有哪些區別？

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第一個區別是光線，2D攝像頭在光線較暗的場景下成像質量非常差，尤其是需要附加類似智能分析的功能時，分析效率存在較大問題，會有很多錯檢、漏檢，雖然會有紅外光進行補充，但實際上在紅外上做智能分析會缺失很多信息。

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第二區別是人體特征檢測，2D只有XY這樣的平面信息，缺乏深度數據，無法對目標進行精準定位與持續跟蹤。

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第三個，目標重疊的時候，2D攝像頭很難把分析目標從背景中分離出來。而且2D無法做活體檢測，人臉識別中，如果沒有3D的活體檢測，很容易受到照片與視頻的偽裝攻擊。

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另外，現在安防家用攝像頭很普遍，但是隱私泄露隱患給公眾造成了心理壓力和安全問題。3D能夠帶來什么樣的改變？首先，3D是主動光技術，可以在完全無光照環境下正常的工作。在強光、逆光環境下也能達到較好成像效果。

第二，可以獲取空間中的三維數據，包括尺寸測量，空間中人、車的位置，身高、體重、距離、速度等，都可以精準的計算出來。另外還可以進行背景分離，實現實時的、動態的人體人像摳圖，在進行智能分析時去除背景干擾，提高算法分析準確率。還可以進行活體檢測與識別，在家庭安防、車內安防等私密場景中，我們只需要一些深度信息，即可以實現這種安全監控與行為分析。

指紋識別的應用性比較好，成本較低，技術較成熟，但是用戶體驗差，比如手指有破損或者有水有汗的時候，經常識別不出來。另外它的防攻擊能力弱，會帶來很多安全隱患。虹膜識別的安全性是Z高的，但是它的易用性很差，而且成本較高。指靜脈也是一樣，安全性高，成本高，適用性很強。人臉識別技術比較成熟，成本也適中，可以實現無感識別，在人機交互方面比較自然，唯一的缺點還是安全性低。

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例如以下幾個案例：去年嘉興一群小學生利用父母的高清照片成功在快遞柜上刷臉取件；智能門鎖很多也應用了人臉識別，但媒體做了一個小測試，拿出打印好的業主照片，對準門口的攝像頭，輕易地就把門打開了；酒店前臺有自助酒店服務終端，用身份證和照片，輕而易舉地完成了核驗，拿到了房卡。其實基于2D的人臉識別有很多漏洞，雖然現在很多廠商宣稱其使用的雙目、AI+RGB能做到活體檢測，但是這種技術被攻破幾率很大。

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未來發展

未來高鐵站的刷臉進站、海關的刷臉通關以及更多的場景都會逐步替換成有3D視覺的設備。除了人臉識別以外，安防有一個很重要的場景叫行為分析。傳統的2D行為分析更多的是靠數據訓練深度學習和識別能力。

3D視覺對視頻里的異常行為能夠實時地跟蹤與判別，例如突然倒地、突然劇烈運動、人數異常、區域入侵等事件。我們在很多場景中已經開始使用3D視覺，智慧養老場景中，為家里的老年人做異常姿態檢測；智慧金融場景中，檢測異常情況，例如有人倒地、打架斗毆或者有人徘徊等事件；在智慧監舍場景，由于監舍對犯人的行為監控要求非常高，用3D攝像頭可以識別他們的一些高危險行為。

在公交車領域，統計單位時間內上下客流的情況，實時數據會傳送到車輛指揮調度系統，幫助調度中心進行車輛的指揮和調度，在高峰期可以調整運營、減輕壓力。

刑偵領域需要進行犯罪現場的實景還原，原來只能拍照、錄像或者現場人工測量，現在3D視覺系統可以把整個犯罪現場完整地進行掃描和復刻。因為犯罪現場不能一直保留，查案時可以在這種三維系統里進行重新排查。另外，庭審時也可以復原整個案件、插入語音講解、播放圖像視頻等，能夠非常直觀地呈現案件發展過程。