碰到這類問題，我們常常都不太好回答。首先是鏡頭看多遠的問題，因看多遠的問題，與目標物的大小及用戶最終能接受的顯示圖像的大小有關，所以一般情況下也只能模糊的回答。其次鏡頭究竟能看多清，我們也不好直接回答，一般也是主觀上認為這樣可以了，但沒具體的數(shù)據(jù)來表達。其實，鏡頭看多遠與看多清兩者是相互影響與制約的，同樣焦距情況下，看遠了，圖像就變小了，相應目標從畫面上感覺就沒那么清晰了，盡管此時從圖像上看是聚焦清楚的。距離近了，圖像就變大了，隨之感覺分辨目標細節(jié)的能力也提升了，所以也感覺更清晰了。對鏡頭看多遠與多清的問題，我們在具體應用環(huán)境中需客觀去對待，并與我們下面的討論相對應，以達到我們實際的應用要求就可以了。當然，鏡頭看多清的問題還有兩個制約因素，就是攝像機的分辨率與鏡頭的分辨率要相匹配，若不匹配，也會影響到最終的成像效果。
針對上述問題，我們進行了研究，發(fā)現(xiàn)不管攝像系統(tǒng)看多遠或看多清，最終都與目標物在監(jiān)視器上顯示的像素有關。另外，測試結(jié)果也會受到以下幾個條件的影響，一是人的主觀判斷因素，二是環(huán)境因素（如天氣，白天，晚上，雨霧等），三是攝像機本身的因素（不同攝像機的畫質(zhì)的表現(xiàn)不一樣）。當我們把像素大小獨立來研究時，下面我們可以先來定義下我們對監(jiān)控目標的幾個主要識辨的等級要求（也可稱之為目標物的成像等級要求）,以下測試活動都是在白天光線條件相對良好的情況下拍攝，攝像機為1920*1080輸出。
一，對人的識辨分為以下4級：
1，行為識辨：能看到人的活動情況，如行走坐立，運動方向等，并簡單識辨衣著顏色等信息，在一定像素范圍內(nèi)，特征明顯的，可識辨性別信息。
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據(jù)實際測試與抓拍，如上幾幅圖中，當身高像素大于20像時，可以識辨人的行為活動，如走路的方向，動作。如圖1到圖6。特征明顯點的，還可簡單分清男女。如圖5、圖6，能分清楚是女性，因圖5留了長頭發(fā)，圖6也是長頭發(fā)與女性常著裝的短褲，但如圖6的穿著再中性化點，就會變得特征不明顯，就很難分出是男是女了。另外在環(huán)境條改變時，如晚上，雨霧天，所拍結(jié)果也會影響我們對性別方面的判別。另對行為狀態(tài)的判斷，一般來說順著觀察方向，距離遠時會不太明顯，而與觀察方向垂直時，一般運動狀態(tài)更明顯。
2，體貌識辨：能分清性別，大概年齡段，高矮胖瘦等體貌特征
2
2.1
如上圖示，經(jīng)過我們測試觀察，當目標身高像素大概在60像素以上時，就基本可做到體貌識辨里的性別識，，如上圖6與圖14所示，如要判斷年紀，個人感覺身高在75像素以上。如上圖9以后的畫面，就可識辨出上述是一年輕男性，體形適中。當像素增大到140像素左右時，如是正面拍攝，就接近下一個識辨要求——人物再現(xiàn)了。
3，人物再現(xiàn)：圖像達到人眼識辨人物的要求，錄像重播時，能通過人眼再次判斷是否是同一目標人物。
3
如上圖示，圖21的畫面中，通過錄像的回放，與主體比較，我們已能基本識辨出是否是同一人了，也就是說，當人的身高像素大約在150像素以上時，通過錄像回放，就可達到人物再現(xiàn)要求。
4，智能識辨人物：能自動識辨人物
經(jīng)查資料，一般在一個視野為6米寬度的圖像中,識別人臉的有效分別率:>32x32像素。高清攝像機人臉圖像的分辨率為:<1920*(16/600)=51像素，另通過谷哥Picasa圖像軟件進行過實測，用1920*1080的畫面抓取頭像，當頭像分辨率大于36*44像素時，此軟件可抓取頭像，但要人工確認是否是同一人。抓圖如圖27，而當分辨率大于51像素時，如圖28、圖29，谷歌軟件可自動識辨記錄在庫的人員。
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二，對車的識辨分為以下4級：
1，行為識辨：能看到車的運動情況,大小型車及簡單顏色情況
如圖示：
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如上圖示，經(jīng)過測試，當車的像素大于20*16像素以上時，可作行為識辨，此情況下可以通過錄像看到車的基本運動情況，如是否逆行，是否轉(zhuǎn)彎等狀態(tài)。
2，車型款式識辨：能分清車的類型及款式，并能基本識辨車的顏色信息，如下圖示：
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上圖中，我們認為當小車的像素大于55*50像素時，一般可認出車的款式，顏色特征明顯的，可以識辨顏色，如圖5，應該是一輛紅色大眾的出租車。但圖6車型可看出來，顏色確認有困難，顏色特征不明顯。另此處識辨跟天氣條件相關性也大，如是雨霧天。圖5，圖6，受天氣的影響會較大，而到了圖7，一般的天氣識辨則沒問題。另此處跟攝像機的成像能力也有關系，成像效果好的識辨度會高，成像差的識辨度也會降低。
3，人眼識辨車牌：能人眼識辨車牌
以下是人眼車牌識辨測試清況：
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如上圖示，我們發(fā)現(xiàn)一般當車牌像素大約在50*14像素時，就已處于人眼可識辨的臨界值，如上圖1可隱約認出車牌為粵BF9527，而圖7則已無法認出車牌，當然，如此時圖7的數(shù)字全是1，則有可能認出來，一般情況下，圖8已可確認為人眼識辨的監(jiān)界值了。所以，我們可認為車牌像素在50*14像素以上時，就可滿足人眼識辨要求了。
4，智能識辨車牌：能自動識別車牌（車牌像素達業(yè)內(nèi)默認的40*80像素左右或大于這個值時）
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跟一些做電警類的朋友了解過，如要達到車牌智能識辨，一般車牌像素大概在80*40像素左右時或以上時。因車牌識辨包含了漢字、數(shù)字和字母的識辨，所以跟人眼識辨還是有區(qū)別的。對于車牌漢字，人眼可以看到一個輪廓就可大致判斷出是什么字，而智能識辨則要求字符特征明顯，特別是漢字部分，要求會高一些。經(jīng)過實測，一般車牌在80*40左右時，車牌字符部分都較清楚。如圖8，車牌可正確識辨為“粵B7SX61”。如圖9，因車牌像素低了些，所以漢字部分識辨有問題，但數(shù)字部分沒問題。所以圖9只能算人眼識辨范圍。
上述基本討論了鏡頭怎樣算看清的問題，下面來討論下鏡頭看多遠的問題:
據(jù)以上測試研究，在實際應用中我們會把鏡頭的焦距與物距對應起來。在計算中，會有幾個相關參數(shù)：即鏡頭的焦距，目標物的大小，距離與成像大小，而成像大小決定了成像的清晰情況。所以，當圖像像素一定時，總會有一個對應的焦距與物距的組合，可以使畫面達到我們所需要的識辨要求。上述已簡單描述出了目標圖像的大小與可識辨的程度的對應關系，當焦距與物距已知時，可算出成像大小，再算出對應像素，看圖像像素會落在上述定義的哪一個區(qū)間，就可知道這個情況或環(huán)境下可達到什么樣等級的識辨要求或成像效果；當目標距離已知，達到的識辨等級（成像效果）也已確認，則可算出所需鏡頭的焦距；當焦距已知，也可根據(jù)我們要求的成像像素大�。ㄒ筮_到的識辨等級或成像要求），來算出看多遠的問題。
據(jù)光學成像近似計算方式，我們先定義如下參數(shù)：
物體標注：
D：物距（單位m）,H:物高（單位m）,W:物寬（單位m）
攝像機CCD或CMOS尺寸標注：
h:CCD高（單位：mm）,w:CCD寬（單位mm），如下圖：
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成像尺寸標注：
hp:成像高度（單位：mm）wp:成像寬度（單位：mm）
鏡頭標注：
f:焦距（單位：mm）
像素標注：
Pixh:對應畫面高度的像素數(shù)（單位：個）Pixw:對應畫面寬度的像素數(shù)（單位：個）
下面是光學成像示意圖：
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以下是光學成像鏡頭焦距f的近似計算公式:
f=D*hp/H（以像高參考計算）f=D*wp/W（以像寬參考計算）計算后，前兩式中，當像高hp=h(CCD高)，或像寬wp=w（CCD寬）時，就相當于目標全屏顯示。選f值小的那個值作為鏡頭焦距值，因在目標全屏顯示時，要使目標完全顯示在屏幕上，就要選焦距小的那個值（可視角度更廣），才能滿足完全顯示的要求。
據(jù)上面公式可得出以下公式：
hp=f*H/Dwp=f*W/D
則據(jù)1920*1080的畫面輸出，可得到相應的輸出像素的高度與寬度，計算如下：
Pixh=(1080/h)*hpPixw=(1920/w)*wp
得到像素高度與寬度后，可查看下相應值落在上面的哪個像素區(qū)間，就可得知我們成像的基本效果了。
下面我們來舉例說明：
假設用1/3”的1920*1080的攝像機，鏡頭為5-50m的（焦距假設用50mm），拍100米遠的成年人,人取平均身1.7米。那么能達到什么樣的監(jiān)控效果呢？
計算如下：
hp=50*1.7/100=0.85mm,則對應pixh=(1080/3.6)*0.85=255像素
據(jù)計算的結(jié)果，像素落在250-420區(qū)間，說明此時是可達到人物再現(xiàn)要求的。
同理，如我們要使目標顯示像素達到250像素左右，則在焦距一定時，可計算符合條件的最小物距，在物距一定時，可計算符合本條件的最小焦距。
其實，所有監(jiān)控中，鏡頭看多遠或看多清的問題，都是我們最關注的問題。同時因每個人主觀上的看法會有不同之處，也會導致最終對成像效果的判斷會有些出入。當然計算上因參數(shù)實際數(shù)據(jù)會有誤差，結(jié)果也可能與實際有些出入，但我們研究的主要目的只是方便人們對成像效果的一般性判斷，并形成一個實用的經(jīng)驗值，不做精確比較用。上述討論與測試，僅是從我們從實際應用出發(fā)，作了一個一般性討論，有不足之處，還請同行多多指正。
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