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AXIS Q1656-DLE Radar-Video Fusion Camera
Lösungsübersicht
Lösungsübersicht
Eine Radar-Video-Fusion-Kamera ist eine visuelle Kamera mit einem vollständig integrierten Radarmodul. Radar und Video können
so – separat oder kombiniert – zum Erfassen und Klassifizieren von Objekten verwendet werden.
Eine Radar-Video-Fusion-Kamera liefert präzisere Erfassungen und Klassifizierungen bei weniger Fehlalarmen. Die beiden
Technologien werden in AXIS Object Analytics zusammengeführt, der Hauptschnittstelle für den Zugriff auf und die Konfiguration der
Radar-Video-Fusion-Kamera.
Zusätzlich kann die AXIS Q1656-DLE mit anderen Geräten kombiniert werden. Da der Erfassungsbereich des Radars der
AXIS Q1656-DLE größer ist als das Sichtfeld der Kamera, können Sie es mit PTZ-Kameras kombinieren, um eine visuelle Bestätigung
im gesamten Erfassungsbereich des Radars zu erreichen. PTZ-Kameras mit Infrarotbeleuchtung ermöglichen außerdem eine bessere
Identifizierung von Eindringlingen und die Erfassung forensischer Details.
Beim Entwurf einer Überwachungslösung für einen Standort können Sie die Radar-Video-Fusion-Kamera auch mit einer
Wärmebildkamera kombinieren. Während Wärmebildkameras Objekte in langen und schmalen Bereichen erfassen und klassifizieren,
z. B. entlang eines Zauns, erfassen und klassifizieren Radar-Video-Fusion-Kameras Objekte in weiten und tiefen Bereichen.
Was spricht für die Fusion?
Video- und Radarsysteme verfügen über jeweils eigene Stärken und Einschränkungen.
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Videoaufzeichnungen liefern in der Regel präzisere Klassifikationen, sofern der Kontrast ausreichend hoch ist und sich das
Objekt in der Nähe der Kamera bewegt. Außerdem ermöglichen sie bessere granulare Klassifikationen als ein Radar. Für
Aufzeichnungen mit einer Kamera sind jedoch gute Lichtverhältnisse erforderlich.
•
Der Radar hingegen erfasst Objekte selbst bei schwierigen Lichtbedingungen und die Reichweite des Erfassungs- und
Klassifizierungsbereichs ist größer. Unabhängig von den Wetterbedingungen kann der Radar die Geschwindigkeit eines
sich bewegenden Objekts sowie seine Bewegungsrichtung und Entfernung messen. Klassifizierungen per Radar können
jedoch aufgrund der fehlenden visuellen Bestätigung unzuverlässiger sein. Schaukelnde Objekte und reflektierende
Oberflächen können Fehlalarme auslösen und müssen daher beim Entwurf der Überwachungslösung für den Standort und
bei der Konfiguration des Radars berücksichtigt werden.
Die beiden Technologien der Radar-Video-Fusion-Kamera können selbstverständlich auch für sich alleine genutzt werden. Sie sind
jedoch leistungsfähiger, wenn die Analysefunktionen beider Technologien für zuverlässigere Erfassungen und Klassifizierungen
miteinander interagieren.
Radar-Video-Fusion kurz erklärt
Das Produkt verknüpft die Radardaten auf zwei unterschiedliche Arten mit den Videodaten:
•
Visuelle Datenfusion: Die radargestützten Bewegungserfassungen und Objektklassifizierungen werden in das Videobild
eingespeist. Auf diese Weise können Radardaten im Videostream visualisiert werden, wenn keine Videoanalyse verfügbar ist.
Erscheint ein Objekt beispielsweise in 50 m Entfernung, ist es möglicherweise zu klein, um mittels Videoanalyse erkannt zu
werden, wohingegen der Radarmelder dazu in der Lage ist. In diesem Fall wird radargestützte Bewegungserfassung mit der
Bildebene verschmolzen und kann zur Alarmauslösung in AXIS Object Analytics verwendet werden.
•
Analytische Datenfusion: Hierbei erfolgt eine Zusammenführung der radargestützten Bewegungserfassungen und
Objektklassifizierungen mit den Erfassungs- und Klassifizierungsergebnissen der Videoanalyse. Das Gerät verfügt damit
über eine kombinierte Analyseleistung, bei der die jeweiligen Stärken der beiden Technologien miteinander verknüpft
werden. Die Entfernungs- und Geschwindigkeitserfassung erfolgt dabei mittels Radar, die Positionserkennung und
Objektklassifizierung dagegen per Videobild.
Kommt das Objekt im obigen Beispiel näher heran, wird es ebenfalls mittels Videoanalyse erfasst. Die radargestützte
Bewegungserfassung wird anschließend mit den Ergebnissen der Videoanalyse verschmolzen und liefert so ein qualitativ
höherwertiges Ergebnis mit einem weitaus größeren Informationsgehalt als einzeln.
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