一念间数码-摄像头现货

　前视摄像头一般为广角镜头，安装在车内后视镜上或者前挡风玻璃上较高的位置，以实现较远的有效距离。

　　侧视摄像头代替后视镜将成为趋势。 由于后视镜的范围有限，当另一辆在斜后方的车位于这个范围之外就“隐身”，这个范围之外的部分就叫做盲区。因为盲区的存在，大大增加了交通事故发生的几率。而在车辆两侧加装侧视摄像头可以基本覆盖盲区，当有车辆进入盲区时，就有自动提醒驾驶员注意，这就是盲区监测系统。100万像素|720P高清USB摄像头|车载ADAS摄像

　　目前还出现了新的潮流，那就是使用侧视广角摄像头取代后视镜，这样既能降低风阻，同时又可以获得更大更广的视角，避免在***的盲区发生意外， 宝马i8 Mirrorless概念车就采用如此设计。

据此估算，***车载摄像头市场规模将从2015年的62亿增长到2020年的133亿，摄像头现货，年复合增长率将达16%。消费区域主要在美洲、欧洲、亚太等地，其中亚太地区将成为增长快的市场。

　　2020年国内车载摄像头市场需求量测算

　　摄像头产业链主要有镜头、CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，即互补性金属氧化物半导体)、 DSP(Digital Signal Process 即数字信号处理器)、模组封装等环节组成。

　　近几年，智能手机的高速增长带动了摄像头市场的蓬勃发展，但是从 2014年开始智能手机的增速已转缓，手机摄像头未来的增长率也必将放缓。随着车载摄像头市场的兴起，手机摄像头产业链各个环节的产能将向车载摄像头产业转移，预计未来CMOS、镜头、 模组封装等产业链环节将继续保持高增长。

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深圳一念间详解主流模拟摄像头特点

1、高灵敏度、高信噪、高像素、高分辨可达500万像素；

2、低功耗，电源转换，使用寿命长，图像的延迟性和稳定性优势明显；

3、采用美国TI单芯片SOC：内置(AR9＋DSP)和高速视频协处理器；

4、优化的H.264压缩算法，支持三码流，支持看，兼容多种智能手机操作平台；

5、支持多种网络协议、支持动态域名解析、可支持10个用户同时浏览；

6、内置Web Server方便用户使用标准的IE浏览器实现对前端的实时浏览和设置管理；

7、提供心跳、视频丢失、移动检测(区域、灵敏度可设)报警功能；

8、支持10M/100M网络自适应、异常自动***功能，***摄像头现货，网络中断自动连接功能；

9、提供RS485/RS232串口和内置多种解扰码器协议，支持透明传输协议；

10、外接IR-CUT，支持彩色转黑白功能；支持网络系统升级功能；

11、产品丰富，100万至500万像素产品都有，兼容各主流平台，提供系统解决方案。这是尚维国际高清网络摄像头的一大亮点。

12、E号通一键远程监控，真正体现网络摄像头简单操作的特点。

以上就是小编为大家介绍的选购模拟摄像头的要点，和模拟摄像头的特点，希望大家能够了解。

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几种典型的人脸识别方法

对人脸识别方法的研究主要有两大方向：一是基于人脸图像局部特征的识别方法；二是基于人脸图像整体特征的识别方法。基于人脸图像局部特征的识别通常抽取人脸如眼睛、眉毛、鼻子和嘴等、的位置，尺度以及彼此间的比率作为特征。进一步地可以用几何形状拟合人脸，从而以几何参数作为描述人脸的特征。由于此类方法通常要准确地抽取出位置、尺度、比率或几何参数作为描述人脸的特征，因此对人脸图像的表情变化比较敏感。同时，人脸分割的准确度也对人脸特征的提取有一定的影响。另外，该类方法并没有充分利用到人脸图像本身具有的获度信息，该方向已经不是人脸识别技术发展的主流方向。基于人脸图像整体特征的人脸识别方法由于不需要准确提取人脸图像中部件的具体信息，而且可以充分利用到人脸图像本身具有的灰度信息，因此可获得更好的识别性能。目前，绝大部分关于人脸识别方法的文章都是基于人脸图像整体特征的，主要有特征脸法、 较佳鉴别向量集法，贝叶斯法，基予傅立叶不变特征法，弹性的图匹配法，其他相关方法有线性子空间法，可变形模型法和***网络法。这些方法中有的侧重于表述人脸图像的特征提取，如弹性的图匹配法和傅立叶不变特征法；有的则侧重于分类，如较佳鉴别向量集法、贝叶斯法和***网络法；而有的则侧重于人脸图像重构，如特征脸法和线性子空间法。所有这些基于人脸图像整体特征的人脸识别方法均取得了一定的识别性能。

1.2.1基于几何特征的人脸识别方法

基于几何特征的人脸识别方法主要源于人脸识别的初期研究阶段。这种方法是以人脸各个官和几何关系为基础进行算法设计。对于不同人来说，脸上的各个官，如眼睛、鼻子、嘴巴以及整个脸部的轮廓具有不同的形状、大小、相对位置和分布情况。

在基于几何特征的人脸识别方法中，可以用一个矢量来表示提取出来的几何参数。如果要获得一个准确、稳定和可靠的识别结果，就要求这些被选出的几何特征参数包含足够丰富的辨识人脸的信息，且能反映不同人脸之间的差别。也就是说对这些矢量要求具有较高的模式分类能力，同时还要有一定的稳健性，能够消除由于时间变迁、光照变化等其他干扰因素所带来的影响。具体来沈，这些几何参数一般包括人脸上两个特征点之间的欧式距离、边缘曲率、角度等等。

在实际应用过程中，基于几何特征的人脸识别方法存在着两个方面的问题：

(1)如何快速、准确地检测出入脸的重要标志点依然是一个没有很好解决的问题。脸上的重要标志点，如瞳孔、嘴巴和鼻子，它们在脸上的位置是进行脸部几何参数计算和测量的基准。

(2)脸部几何特征在人脸辨识中的有效性问题，即脸部几何特征能够提供多少可供识别的信息量。

虽然各人脸的在形状、大小及分布上各不相同，usb摄像头现货，但是这种上的差异性更多是体现在某些细微的感觉意义上。例如眼睛显得比较小、鼻子显得比较宽，以及皮肤的纹理、颜色上的差异等等。显然，这些特征中的一部分是难以准确测量出来或者是不能用几何参数准确描述的。所以仅靠增加脸上几何参数的数目来提高人脸识别率是不太现实的。由于进一步改善测量准度是十分困难的，因而通过增加脸部几何参数的数量来改善识别率结果，其影响是很小的。因此，基于少量人脸几何特征进行大规模人脸辨识的可靠性是不容乐观的。