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罚你200块的摄像头,你知道成本是多少吗?

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发表于 2020-1-5 00:00:40 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
如果论中国司机最怕什么的话,那么首当其冲就是碰瓷。不过随着行车记录仪的普及,碰瓷已经不足以威胁司机的财产处置权。这时排在第二名的电子眼,就开始凸显出自己的恐怖效应!那你知道一台可以罚200块钱的电子眼值多少钱吗?







在聊电子眼之前,首先得普及一下像素与分辨率之间关系。比如目前视频网站常用的720P分辨率,实际上只有大约90万像素左右。哪怕是1080P分辨率的画面也仅仅只有200万像素而已。而只有到了4K分辨率,也就是3440*2560这个阶段,才勉强称得上是900万像素。




目前拍摄交通违法的摄像头主要还是集中在300万像素左右。毕竟300万像素已经足以拍摄1080P分辨率的视频,完全可以称得上是高清监控摄像头。当然,在一些交通环境更为复杂或新建路口上,也有一定概率可以碰见900万像素的摄像头。但无论是300万还是900万像素,都能够满足超清晰视频的需求。




当这种像素的电子眼拍摄违法照片时,甚至可以看清驾驶员的面部特征。所以想要顶包、消分的朋友基本可以放弃操作了。






20倍变焦后的效果
目前大部分摄像头都采用光学变焦系统,从而可以在“高空”通过“放大变焦”的方法,准确拍摄违法车辆。通常来说,一般具有光学变焦的摄像头都可以完成10倍左右的无损变焦,以及大概15倍左右的“有损变焦”,换句话说就是裁切放大。不过一些高速公路服务区的摄像头甚至能够达到30倍左右的光学变焦,看看你王者荣耀使哪个英雄根本不再话下。




除了变焦以外,有些电子眼还具备夜视功能。在光照强度不大时,通过打开激光夜视功能,可以极大程度提高摄像头在暗光环境下的成像素质。甚至可以在肉眼不可见的地方拍摄高清单色视频。




现如今随着AI技术的提高,电子眼开始逐步搭载人工智能系统。比如可以通过对车辆外形数据模型的学习,从而判断出车辆的种类。比如卡车、客车、轿车,甚至SUV和三厢车也可以区分出来。




既然有了AI数据学习能力,对于车牌的识别自然也不在话下。无论是常见的蓝、黄牌、还是02式蓝白渐变牌照、亦或是白色的军牌,都可以准确辨别出车牌上的数字。




摄像头还有一种功能就是监测交通流量,并上报给交管部门以及各种导航软件。不仅如此,这类可以监测路况的摄像头往往还可以控制路口信号灯的时长,从而达到最优的路口通行效率。但据我所知,中国第一大街--长安街目前还是以对讲机+人的方式控制红绿灯时长。




最后就是大家习以为常的违法监测。目前最为先进的摄像头往往具备“几合一”甚至是“十几合一”的功能。无论是违章变线、闯红灯还是不按法规使用灯光都可以通过一个摄像头来判断、拍摄并记录在案。






上图为球头摄像头
目前电子眼主要分为两种形态,分别是“枪机”,也就是我们常说的摄像头。另外一种则是“球头”,更多的出现在电线杆等位置。



上图为枪机摄像头
首先来说说枪机,枪机普遍存在于“L”型杆子或桥下。由于机位的角度是固定死的,所以通常只可以检测到1-2条车道上的违法行为。这也就导致在较大的路口上需要布置3-5个枪机才能覆盖住整个路口。但也正是因为枪机的安装位置处于车道正上方,这也让它具备了不会产生异议的变道、测速监测能力,而这些都是球头无法做到的。
而球头虽然机位是固定的,可摄像机本身却可以完成360°无缝旋转,所以相较于枪机,球头更适用于拍摄静止时的违法行为,比如违章停车或治安监测等。更为恐怖的是,球形摄像头因为留给了变焦元件较大的空间,所以它的光学变焦能力也很强大,毫不夸张地说这就是现实生活中的“15倍镜”。







聊了半天功能、种类这些略显无聊的话题,终于要说说电子眼的价格了。一套安装在L杆上带车牌识别和违法检测功能的卡口枪机价格往往在3万元左右,而且这还仅仅是300万像素的版本。要是达到了900万像素,价格很可能会去到4万元。




而如果仅仅是路况监测或交通监测,也就是不带违法拍照功能的电子眼,价格也会相对更低,一般带30倍学变焦且可以拍摄高清图像的摄像头,价格会在1.5万元左右。




至于在收费站这样光线比较可控的地方,即使需要AI识别车型,整体价格也会降低不少,大约1.5万元左右。而收费通道里的摄像头就更便宜了,价格往往不会超过3000块钱。
相对来说,球机的价格因为功能较少的关系,往往会比枪机便宜一些。即使带光学变焦,价格往往也就在1万元左右。







目前较为先进的摄像头,识别率往往都在95%上下,基本不会出现误判的情况。再加上目前由于中国司机违法概率较高的关系,就算是动辄3-5万的摄像头,往往也可以在一年内“回本”,更有甚者可以在一年内创造出上百万的罚款收入。所以如果大家想让交警们的摄像头回本无望的话,踏踏实实、规规矩矩的开车就是最佳办法!

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