隨著安防監控技術的不斷進步，我們已邁入了高畫質監控時代，這一轉變極大地提升了影片監控的影像質量和應用效果。在高畫質時代，我們可以透過畫素密度這一量化指標來精確評估攝像機的效能，選擇滿足特定監控需求的裝置。
與模擬時代的標清攝像機相比，高畫質攝像機提供了更清晰的影像，使得我們能夠更準確地識別和分析監控場景中的目標。本文將探討畫素密度的概念、如何根據不同的監控目的選擇合適的安防攝像機，以及智慧礦山一體機在現代礦山安全管理中的應用。
安防監控進入高畫質時代以後，一個好處是攝像機的效果可以透過畫素密度進行量化，選擇適合要求的安防攝像機。模擬標清時代，500TVL，700TVL這樣的表述，我們很難用具體的數字標準來衡量攝像機的好壞。尤其是當我們想要描述什麼樣的攝像機能看清人臉，能分辨出目標輪廓時，如果使用TVL電視線顯然很困難。
根本原因在於模擬時代，攝像機的解析度基本一定，差距不大，尤其是把攝像機接到後端DVR上進行編碼以後，解析度一般是cif(352×288)，4cif或者D1(704×576)，現在看來，這些解析度實際效果差距不大，只能從鏡頭焦距上區分不同的攝像機識別用途，這種區分是模糊，不明確的。
而如果說80×80畫素能滿足人臉識別的要求，這個表述就很清晰，直觀。顯然80×80畫素是一個可以量化的，具體的數值。
畫素密度，簡單地說就是可供人眼或者機器視覺識別的畫素大小佔比（一般以水平解析度畫素為標準）。攝像機解析度越高，目標畫面畫素佔比就會越小。
一、如何從畫素密度考慮安防攝像機的選型
1、畫素密度標準
一般地，我們根據監控目的不同，以人為目標，可將畫素密度標準分為驗證（Identification），識別（Recognition），觀察（Observation），偵測（Detection），監視（Monitoring）等不同等級。
1）驗證，細節足以能夠毫無疑問地確定目標個人的身份。
2）識別，確定所顯示的目標與之前見到的某人是否為同一個人。
3）觀察，可以看到個人的一些特徵細節，例如獨特的服裝，有沒有戴帽子，戴眼鏡等。
4）偵測，能夠檢測到畫面裡出現的目標是否是人。
5）監視，在監控畫面裡能監視或者控制人群目標。
2、約翰遜準則
約翰遜準則是紅外熱成像領域，用來確定偵測物體所需的最小解析度標準。John Johnson是一位美國軍事學家，他在二十世紀50年代開發了這種用於預測感測器系統效能的方法。 物體可以是一個人―通常用0.75米（2.46英尺）的臨界寬度來確定，或一輛車―通常用2.3米（7.55英尺）的臨界長度來確定。Johnson檢測觀測器在不同情況下識別比例模型目標的能力，並提出更小所需解析度的標準。
用於紅外熱成像的約翰遜準則級別如下：
1）用於偵測時，至少需要1.5畫素（可看到物體存在）。
2）用於識別時，至少需要6畫素（例如圍欄前方有一個人）。
3）用於確認時，至少需要12畫素（可識別一個物體及其特徵時，例如，一個人手握一根鐵撬）。
顯然，安防影片監控的畫素密度標準借鑑和發展了約翰遜準則，以更好地適應高畫質網路影片監控領域。
3、中國GB/T 35678-2017
1）中國國家標準GB/T 35678-2017公共安全 人臉識別應用 影像技術要求，識別人臉影像，兩眼間距應大於等於30畫素，宜大於等於60畫素。
2）公安部GA/T 893，安防生物特徵識別應用術語，字母辨識度15畫素（200畫素/米），光照條件：面部識別300-500lux，車牌識別150lux。
3）同時人臉識別演算法相關的標準規定人臉識別要求是80×80畫素。
舉一個例子，客戶正在使用高畫質網路 攝像機監控辦公場所，並想要知道進行驗證所需的更大場景寬度。攝像機解析度為1920x1080畫素，表示需要驗證的更大場景寬度為1920/5畫素/釐米=384釐米。
解析度越低，更大場景寬度將越窄。在較大的影像中，捕捉線將更靠後，從而提供一個更大的驗證區域。
二、智慧礦山影片分析技術
智慧礦山一體機是一款專為礦山場景設計的智慧化裝置，以防範化解重大安全風險為主線，充分發揮邊緣側影片智慧識別技術優勢。它提供安全監管、裝置監測、災害預警等智慧化能力，完全符合礦山場景影片智慧化建設技術指導書要求及驗收標準。
1、智慧礦山一體機讀取影片資料、預處理工作、並對影片進行分析和違規線索識別；
2、發現違規線索傳送至智慧AI影片管理平臺；
3、無需改變原有組網，接入原有網路可利用原有攝像頭、NVR等裝置，無縫智慧升級。
總結來說，隨著安防監控技術向高畫質時代的發展，畫素密度已成為衡量攝像機效能的重要量化指標，它使得我們能夠更精確地選擇和部署滿足特定監控需求的裝置。從模擬時代的標清攝像機到如今的高畫質網路攝像機，人車防碰撞識別智慧礦山一體機的引入，更是將這些技術應用於特定場景，透過邊緣側影片智慧識別技術，為礦山安全管理帶來了創新的解決方案。這些技術的發展和應用，不僅提高了安防監控的效率和準確性，也為安全管理領域帶來了新的思考和可能性。