Системы обнаружения вторжений различных бизнес и промышленных объектов зачастую вооружены камерами с переключением с дневного на ночной режим и камерами для сьемок в условиях низкого освещения, оснащаемые такими технологиями, как Starlight. Эти устройства обеспечивают цветную картинку до определенного момента, когда освещение достигает предельно допустимого для цветного режима уровня, а далее происходит переход в черно-белый режим.

Но даже снимая цветные изображения в условиях плохого освещения такие камеры вынуждены идти на компромисс между цветом и четкостью картинки, а также наличием шумов. Затруднения такие камеры испытывают и в сценах с движением и с широким динамическим диапазоном.

У организаций, желающих получать четкие цветные изображения в ночное время возникает вопрос – как этого добиться. Спрос на подобные решения невероятно высок, что доказывает исследование компании IHS Markit, согласно отчету которой количество камер, обладающих расширенными возможностями при слабом освещении, с 4,75 миллионов в 2015 году должно дойти до 51 миллиона к 2022 году.

У Dahua имеется сразу несколько ответов на такие запросы. Камеры ночного видеонаблюдения этого производителя, приспособленные к ночной сьемке не в меньшей степени, чем к дневной, оснащены рядом технологий. Решения Dahua для ночного видеонаблюдения подойдут для обеспечения безопасности самых разнообразны объектов – от автостоянок и вилл до розничных магазинов.

Камеры с двумя объективами и матрицами. Один сенсор обеспечивает яркость, другой предназначен для сбора информации о цветовых характеристиках объектов. Используемое в них покадровое картирование пикселей позволяет добиваться четкости и яркости даже без помощи белой подсветки, а технология активного согласования улучшает восприятие матрицей света, проникающего через объектив. Такие устройства вошли в новую серию Dahua Full-color 2.0.

Имеются также камеры видеонаблюдения Dahua, которые сочетают в себе и интеллектуальные ИК и белую подсветку, благодаря чему пользователь может активировать эти две технологии в отдельности в зависимости от текущих нужд видеомониторинга.