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家庭安全摄像头基准: DXOMARK 测试视频门铃的图像质量

大约在DXOMARK开始研究家用监控摄像头的图像质量评估时,有一名新员工在他的新公寓里安装了一套视频摄像头系统。这位员工刚到巴黎,急于尝试家庭安全系统,而且他住在公寓楼的底层。事实很快证明,在家里安装安全系统是一个明智的决定。安装完大约一周后,该员工通过他的智能手机目睹他的公寓被盗,他甚至与入侵者进行了对话。多亏了监控摄像头,这一切都被记录在视频中。警方介入后,虽然没有抓到入侵者,但他在公寓里的视频被保留下来作为证据。

因为此类事件的发生,就不难理解为什么家庭安全摄像头是一个庞大的和不断增长的业务。根据KBV研究公司的市场报告,到2026年,全球智能家居安全摄像头市场规模预计将达到104亿美元,市场增长率将上升到16.5%(复合年增长率)。研究显示,发展中国家的安全问题是家庭安全摄像头市场增长的一个主要驱动力。

在一个互联互通的时代,这种增长与每天进入市场的越来越多的智能家居设备同步进行。例如,大多数安全摄像头可以与亚马逊Alexa、谷歌助手和其他虚拟助手配合使用。

安装家庭安全摄像系统的主要原因是为了阻止入室盗窃。窃贼如果知道他们的行为会被记录下来,或被传输在智能手机或平板电脑上,就不太可能进行盗窃。

室内摄像头可帮助随时了解家中的一切
家庭安全摄像头可帮助识别侵入者

虽然家庭安全是监控摄像头的主要使用场景,但有几个次要场景使家庭摄像头系统变得更实用。一个特别常见的场景是能够与快递员进行远程互动,或检查放在门口的快递包裹。另一个次要场景是观察宠物。 现在,许多因为疫情在家工作的人又回到了办公室,已经习惯家里有人的宠物可能会开始遭受分离焦虑。一个室内家庭摄像系统可以帮助人们在工作时查看他们的宠物,他们甚至可以通过音响系统与宠物交谈。另一个场景是监控白天谁进入了家里,比如孩子和朋友放学回家,又或者是清洁工人。

家庭安全摄像头种类

家庭安全摄像头的主要类型是户外、室内和门铃摄像头。 室外摄像头用来监控院子或车道上的活动,而门铃摄像头可以让你看到,甚至与上门的人交谈,无论是快递员还是不速之客,即使你不在家也可以。室内摄像头记录所处房间的活动,如客厅、厨房或卧室,或任何入侵者可能从外面进入的地方。

选择哪种类型的摄像头,取决于您的预期用途。但一般来说,任何类型的家庭安全摄像头都有一些主要的共同品质。它们必须提供:

  • 如果是室外摄像头,在长距离上要有良好的细节呈现,如果是室内和门铃摄像头,在短距离上也有良好的细节呈现。
  • 广泛的动态范围
  • 大视场
  • 夜视功能
  • 音频功能,特别是对于室内和门铃摄像头

挑战和限制

家庭安全摄像头通常很小,可以低调并不引人注意。传感器的大小与智能手机的传感器差不多,这意味着它们比单反相机中的传感器要小很多。这在图像质量上带来了一些重大挑战和限制。小光圈限制了流向传感器的光线,影响了曝光和动态范围。小传感器意味着捕获的光线更少,这可能会影响最终成像。

另一个挑战,特别是对于户外摄像头来说,是捕捉宽阔的视野。 此外,他们使用鱼眼镜头,这种镜头的光圈较小,以覆盖更宽的视场。 但鱼眼镜头有时会产生像失真和色差这样的伪像。

第三个挑战是识别检测,而图像质量在其中起着关键作用。家庭安全摄像头最重要和最基本的功能在于,它们必须能够快速和准确地检测到诸如入室抢劫等场景中的相关动作。这里的关键词是相关,而摄像头的图像质量在这种情况下至关重要。如果图像质量差,安全系统很容易发出太多的错误警报,或者更糟糕的是,它可能根本没有发出任何警报,因为没有检测到任何东西。

家庭安全摄像头的安装也是一个挑战。它是插电的还是电池供电的?电池供电的系统可以放置在任何地方,但它有可能限制摄像头在图像处理方面的性能,以避免电池消耗过快。另一方面,一个需要插电的系统,可能要放置在一个不太理想的地方,难以捕捉到好的图像。其他安装方面的考虑包括设置的便利性、网络和电源、应用控制以及云的使用和存储。

另一个制约图像质量的因素是安全系统所运行的网络。记录图像的上传会受到压缩,这影响到最终的图像,特别是在电池供电的设备上。网络的质量也会影响最终的图像。如果在上传过程中失去了两格无线网信号,压缩伪像很可能会在最终图像中显示出来。

家庭监控摄像头还面临着音频质量的挑战和限制。重要的是人声在播放和录音中是否可以听清。户外摄像头很容易出现风噪等伪像,因此,语音变得不清楚。对于门铃摄像头而言,音频质量受到说话者与设备距离的影响。 捕捉到的声音的响度也很重要,特别是与背景的音量相比(信噪比),后者可能受到用户到设备之间的距离或环境条件(风、雨、道路噪音等)的影响。

门铃基准

由于图像和音频质量是家庭安全系统不可或缺的一部分,DXOMARK作为图像和音频质量评估的行业领导者,自然会制定了一个针对不同类型家庭监控系统的测试协议。

对于我们在家庭监控市场上的第一次图像质量测试,我们测试了4台门铃摄像头。谷歌 Nest Doorbell(电池)、谷歌 Nest Hello(插电)、Ring 视频门铃4和Arlo Essential 视频门铃。除了谷歌Nest Hello之外,其他都是电池供电的。在这四台门铃摄像头中,只有谷歌Nest门铃提供了垂直视野,而不是水平视野。垂直视野可以从头到脚看见摄像头前的人,以及地面,因为包裹很可能会留在那里。

这份介绍性协议测试了门铃摄像头的图像质量的所有相关属性。它特别关注曝光、细节保存和伪像的属性,因为是对门铃最重要的。我们没有评估安装、精确检测和音频。 分析的是下载后的视频,而不是通过智能手机应用程序进行评估。

正如视频和图例所示,门铃摄像头在实验室和现实生活条件下进行了测试。DXOMARK的方法结合了客观和感知评估,得出了一个总体结论。

让我们仔细看看DXOMARK的实验室和感观测试中门铃摄像头在三种条件下的图像质量。白天、背光和夜间。

日光使用场景

说到日光下的曝光,在阳光照射下,用谷歌、Ring相机拍摄的图像中,人脸是可识别的,而且曝光准确。虽然Arlo摄像头中的人脸是可识别的,但曝光过度。由于目标曝光过高,Arlo相机在阳光充足的情况下会剪切人脸。

所有摄像头的图像细节水平都可以接受,但取决于被摄者与摄像头的距离。对于近距离的目标,可以识别个体,但当被摄者站在离相机2米或更远的地方时,面部细节几乎完全丧失。如视频所示,我们让被摄者从远处走进摄像头,以观察细节水平的变化。

场景中会出现一些压缩伪像,如阻塞,特别是被摄者移动的时候。这是因为视频编解码器无法跟上主体运动所引起的像素信息变化。更多的运动意味着有更多的像素必须从一帧改变到另一帧,就越有可能出现阻塞现象。

Arlo 视频门铃(电池)

Ring 视频门铃 4 (电池)

谷歌 Nest Hello (插电)
目标曝光图EV0。EV(曝光值)反映了实验室场景的动态,即逼真的人体模型上的光和场景中的LED面板产生的光之间的差异。
这两张图显示了我们在实验室测试中对目标曝光和纹理的结果。四台摄像头的目标曝光(上图)都很准确,Arlo有最高的曝光水平,但太高了。在上图中,Ring和谷歌 Nest Hello (插电)的细节很低,但可以接受。
Arlo Essential (电池),1000勒克斯 D65 EV0
谷歌 Nest Doorbell (电池), 1000勒克斯 D65 EV0
谷歌 Nest Hello Doorbell (插电) 1000勒克斯 D65 EV0
谷歌 Nest Hello Doorbell (插电) 1000勒克斯 D65 EV0

有挑战性的背光场景

背光场景的动态很强,特别是当摄像头安装在门廊或有遮蔽的入口时。所有摄像头都很难给出准确的面部曝光,同时难以保证识别人脸。在我们的测试中,电池供电的谷歌Nest在背光下也能保证较高的细节水平,而其他摄像头细节较低。

以下HDR背光下的视频显示了一个常见的白天快递场景,门铃摄像头放在一个有遮蔽的入口处。

Arlo Essential,曝光不足

谷歌 Nest Hello (插电)

谷歌 Nest (电池)
在实验室条件下,我们也可以看到,所有相机在EV4条件下的目标曝光测量值都比EV0条件下低。
在背光条件下,Arlo Essential会使图像曝光过度。Nest门铃(电池)目标曝光有点低。
Arlo Essential
谷歌 Nest (电池)
Ring 视频门铃 4
 Arlo Essential的动态范围非常有限(低熵)。其他门铃也同样能在明亮的部分保持一些细节(谷歌Nest电池板和Ring在这张图上被叠加在一起,因为结果是一样的。)

夜间使用场景

在夜间使用场景下,门铃摄像头的表现值得关注。 当光线水平下降或非常低时,摄像头会切换到夜视或红外模式,以更好地工作。

摄像头会激活夜视功能的阈值不一样。与其他门铃相比,Ring 门铃 4会在较低的勒克斯水平上切换到夜视。在模型上只有一盏灯的非常低的光线条件下,大多数门铃都很难使面部不要过度曝光。正如下面的视频所显示的,在某些情况下,被摄者的脸被过度曝光,以至于无法识别这个人。

在下面的夜间场景的例子中,摄像头启动了红外模式。一盏小灯模拟了前门上方的灯。

Arlo Essential,细节保存程度低

谷歌 Nest Hello,主体曝光准确,但细节程度低

Ring 视频门铃 4,目标曝光为背景而非面部
.

在以下实验室红外线能力测试图例中,我们可以看到摄像头在保存细节方面的不同。

Arlo Essential 视频门铃
谷歌 Nest (电池)
谷歌 Nest Hello (插电) 目标曝光最低,但细节更好
Ring 视频门铃 4

结论

DXOMARK门铃摄像头协议评估了曝光、细节保存、伪像和色彩,使用了我们在图像质量测试方面的最新技术:超真实的人体模型和实验室照明,使我们能够重复和准确地再现这些摄像头的使用条件。

根据我们对一台插电门铃摄像头和三台电池供电的门铃摄像头的评估,谷歌Nest Hello(插电)的图像结果总体上更好,质量足够高,可以在大多数条件下识别人物,甚至在夜间。总的来说,电池供电的门铃在也不错,但当涉及到低光和夜间条件时,Ring和谷歌 Nest(电池供电)就有些吃力。但所有的门铃摄像头在某种程度上都面临着挑战,比如HDR条件下,如日落或有遮挡的入口处,难以提供正确的曝光和面部细节。

我们没有在此开篇文章中谈到色彩,如果监控摄像头能显示准确和令人愉快的色彩固然很好,但这不是一个强制性的功能。在低光条件下,摄像头切换到红外线模式,色彩信息会丢失。但在日光场景中,所有摄像头在感观和实验室测试中都有或多或少的色差。

 

DXOMARK的门铃摄像头基准测试的结果,一个关于家庭安全摄像头的协议。

DXOMARK也在评估其他类型的家庭安全摄像头,如室外和室内摄像头。我们即将推出更多关于这些摄像头表现的文章。