内黄县新增颛顼大道等6处电子警察系统采购项目.docx
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内黄县新增颛顼大道等6处电子警察系统采购项目
内黄县新增颛顼大道等6处电子警察系统采购项目
实
施
方
案
二〇一九年一月
第一章概述
一.1建设背景
近年来，随着我国综合实力和国民收入水平的提高，机动车每年以10%～20%的速度迅猛增长，道路建设步伐加快，全国城市化水平也在不断提高，交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件数量也逐年上升。
在此情况下，如何利用先进的科技手段提高城市交通管理水平、抑制交通事故，提高社会治安综合管理水平成为了当前交通部门亟待解决的问题。
作为在城市交通的关键点——道路交叉口，往往由于汇聚了多个方向的交通流量，加上机动车等待红灯的时间损失、机非混行等因素，成为城市路网中交通拥堵发生的重要“堵点”。
而车辆闯红灯，逆行，超速等违法现象，更是成为引发道路交通事故的主要诱因，严重的威胁着出行者的生命财产安全及道路通行秩序。
一.2建设内容
此次建设包含内黄县建设路与颛顼大道、西环路与内豆路、人民路与颛顼大道、繁阳一路与颛顼大道、繁阳三路与颛顼大道、顺河路与人民路，共计6处路口的电子警察设备的扩建，以及新建马上吉村至繁阳一路路段的区间测速系统1套。
通过本次新增电子警察及区间测速的建设，实现对路口交通违法行为，高速超速违法行为，进行有效的管控，实现智能化管理，提高交通综合治理水平。
一.3建设目标
通过为交通管理部门建设高清视频电子警察和区间测速系统达到以下核心业务目标：
1）减少因闯红灯、压线行驶、逆向行驶、不按车道行驶等违法行为而造成的交通事故、堵塞和交通混乱；
2）提高机动车驾驶员的自觉性，增强交通安全意识；
3）检测和记录城区车辆情况，组织调度交通流，改善治安并提升交通秩序水平；
4）为交通肇事逃逸和涉车案件等违法行为提供侦查线索和处罚证据。
同时，我们利用技术革新使系统的功能和性能达到一个更高的层次：
1）更高的车辆及违法行为的捕获率；
2）更高的车牌识别率和取证有效率；
3）更好的环境适应性，更加环保；
4）更完善的数据存储与读取性能；
5）更便捷的工程实施与后期维护；
6）更简洁的系统升级与扩容。
一.4建设依据
系统的建设依据国家相关法律规章、国家和行业相关标准、相关研究成果等资料进行规划设计，具体如下：
交通安全相关法规：
《中华人民共和国交通安全法》
《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》
交通相关标准规范：
《公安交通指挥系统工程建设通用程序和要求》（GA/T651-2014）
《道路车辆智能监测记录系统通用技术条件》（GA/T497-2016）
《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2014）
《机动车号牌图像自动识别技术规范》（GA/833-2016）
《中华人民共和国机动车号牌》（GA36-2014）
《公路交通安全设施设计技术规范》（JTJ074-2003）
《中华人民共和国公共安全行业标准》GA38-92
安防视频监控系统设计方面：
《中华人民共和国公安部行业标准》（GA70-94）
《视频安防监控系统技术要求》（GA/T367-2001）
《民用闭路监视电视系统工程技术规范》（GB50198-2011）
《工业电视系统工程设计规范》（GBJ115-87）
《安全防范系统通用图形符号》（GA/T75-2000）
公安部《警用地理信息系统系列标准规范》
《安全防范系统验收规则》（GA308-2001）
《安全防范系统通用图形符号》（GA/T74-2000）
《安全防范系统雷电浪涌防护技术要求》（GA/T670-2006）
《安全防范工程技术规范》（GB50348-2004）
《安全防范系统验收规则》（GA308-2001）
视频监控图像质量方面：
《电视视频通道测试方法》（GB3659-83）
《彩色电视图像质量主观评价方法》（GB7401-1987）
视频系统工程建设方面：
《建筑物电子信息系统防雷技术规范》（GB50343-2015）
《民用建筑电气设计规范》（JGJ/T16-2008）
《电气装置安装工程电缆线路施工及验收规范》（GB50168-2016）
《电气装置安装工程施工及验收规范》（GBJ232-92）
《公安交通管理外场设备基础施工通用要求》（GA/T652-2017）
其他
除上述规范以外的遵循相关地方规范与标准以及国家、省市、相关行业的技术要求及规范。
第二章需求分析
二.1业务现状
为保障民生安全，疏导交通，各地都持续关注并加大了电子警察系统的建设及投入力度。
随着建设的深入，电子警察的应用技术、行业现状和主要矛盾也是处于不断变化之中。
2014年，公安部发布、实施的GA/T496–2014《闯红灯自动记录系统通用技术条件》对路口电子警察做出了新的定义和要求。
以往单纯的闯红灯电子警察已不能满足新标准的要求，更不能满足交管部门在实际业务管理中的需要。
二.2需求分析
二.2.1业务需求
交叉口作为城市交通的重要节点，承担着汇聚不同方向车流的重要作用，其重要性不言而喻。
因此作为交通管理者的交警部门一方面需要针对交叉口的多种违法行为特别是机动车闯红灯行为进行监管和处罚，保证交叉口的交通通行安全，加强交通参与者交通安全意识；另一方面，交管部门需要充分掌握交叉口交通运行情况，对交通流进行合理的组织疏导，保证交叉口的交通通畅。
同时，随着环保理念日渐深入人心，补光灯产生的光污染问题需要得到控制或治理。
二.2.2系统需求
为了满足针对交叉口的违章处罚和精细化交通管理的需求，系统须具备一下功能：
Ø闯红灯自动识别和记录的功能，并符合取证的规范性；
Ø能够记录正常的过车信息和图片；
Ø满足《闯红灯自动记录系统通用技术条件》（GA/T496-2014）的要求，能够抓拍一张不小于50*50像素的驾驶人人脸图片；
Ø为满足《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2014）的要求，在记录违法行为的同时，能够关联违法片段的录像；
Ø系统应具备良好的补光措施，保证夜间使用，并减少光污染；
Ø除闯红灯自动识别和记录功能以外，应同时具备其他违法行为的检测记录功能，保证系统的高可复用性。
第三章系统总体设计
三.1系统架构
图1.系统架构图
本系统的设计基于分布式系统的集中管理策略，采用分层结构设计，从逻辑关系上看主要分为三层：
前端子系统—传输子系统—后端管理子系统。
实现对通行车辆信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。
1）前端子系统
负责完成车辆综合信息的采集，包括车辆特征照片、驾驶人员面部特征图片、车牌号码与车牌颜色等。
并完成图片信息识别、数据缓存以及压缩上传等功能，主要由一体化抓拍单元、补光灯、终端服务器、工业交换机、光纤收发器、开关电源、防雷器等设备组成。
2）传输子系统
负责系统组网，完成数据、图片的传输与交换。
因智能管控系统的安全性需要，一般通过租用运营商光纤链路组建专网，每个前端点位到中心一条裸光纤，对于市区较密集的点位可通过EPON方式组网，对于偏远地区也可采用无线方式组网。
3）后端子系统
负责实现对辖区内相关数据的汇聚、处理、比对分析、存储、应用、管理与共享，由中心管理平台、存储系统、大数据平台和人脸比对服务器等组成。
三.2系统特点
三.2.1前端设备采用“AI+深度学习”架构
1）硬件架构的革新
抓拍机基于“高清能AI硬件平台+深度学习算法”的架构，将图形、图像处理方面的独特优势集成到前端摄像机内，在整体硬件性能与图像处理速度上提高了5-10倍。
2）软件算法的革新
摄像机采用深度学习的智能算法，替换掉了原模式识别算法，去除了原算法层面的人工目标挑选过程，由前端摄像机来承担进行目标自主挑选，摒除人工挑选对识别模式的限制，利用计算机精细化的运算、几何图形、几何比例特殊的处理方式，通过大量过车目标的自主学习从而来提高车辆特征、号牌的识别准确率，达到精细化识别的目的。
三.2.2红外补光技术减少光污染
眼睛遇到强光后出现暂时性看不清事物的症状，医学上称之为“强光黑朦”。
人每次眨眼大约需要0.2-0.4S，闪光灯虽不会对人眼造成损伤，但在夜间行驶时会对驾驶员造成短暂的视野盲区，给行车驾驶埋下安全隐患。
由于技术的突破，使用红外爆闪灯代替普通的白光爆闪，基于双光谱融合技术及神经网络架构，它可以同时获取自然界的可见光和红外光，通过专用的红外爆闪补光设备，实现了和白光爆闪相同的全彩效果。
在夜晚采用红外爆闪，有抓拍信号时，立即启用抓拍帧曝光，并同步拉起爆闪灯打进车窗，实时性极高。
通过对抓拍帧及视频进行融合处理，在颜色、亮度、噪声等方面，画面都得到质的提升，可以有效解决卡口白光爆闪灯光污染问题。
三.2.3系统功能性能大幅提升
1）性能及鲁棒性的提升
由于深度学习算法相对传统模式识别算法，对硬件性能的要求更高，因此从侧面印证了新平台在处理性能上的提升，其散热效率与均匀性进一步提高，从而提高了系统鲁棒性、环境适应性。
2）参数指标的提升
基于“高性能AI硬件平台+深度学习算法”的前端高清卡口抓拍机相对原有摄像机系列在相对场景、参数配置下指标率有大幅提升。
3）更多的业务功能
除具备原摄像机系列所有功能外，新增如下功能：
Ø新增挂件、年检标志等特征识别；
Ø增加交通参数采集功能，丰富采集类型；
Ø增加交通事件检测功能，如事故、远光灯检测等。
Ø增加检测驾驶室人脸抠图功能
三.2.4交通管理业务能力提升
前端设备是后端业务应用的基础和支撑，前端结构化类型更加丰富、更加精确，稳定性更高，才能支撑起后端业务的更好应用，采用新型高清卡口抓拍机可提升的方案/业务应用包括且不限于：
1）非现场执法取证能力提升
可识别的车辆特征种类更多，对于车辆特征识别的准确性更高、废片更少，对于非现场取证过程中的取证审核等流程可以减少人力和成本的投入，且对于违法事件处理的效率更高。
2）稽查布控能力的提升
缉查布控业务主要是通过前端路面卡口的抓拍，对通行车辆信息的识别反馈（主要为号牌信息），实时实现异常车辆的查处与拦截，因此车辆号牌的识别准确率及抓拍点位密度是能够快速、准确拦截布控的关键。
采用高清卡口抓拍机在号牌识别的准确性方面有了大幅度的提高，因此在抓拍点位密度相同的情况下，通过提供更为精准的号牌识别结果，从而可大大提高稽查布控的拦截查处能力。
3）假套牌分析能力的提升
目前对于假套牌的研判系统从原理上分为两种：
一种是基于时空位置关系，即同一号牌车辆不可能同时出现在不同位置，或不能出现在时间逻辑上不可能到达的位置。
另一种，也是目前应用比较广泛的一种分析方式，即通过前端抓拍设备对车辆信息的识别结果，通过公安部车管库进行查询，比对识别结果与登记结果是否一致来判断是否存在套牌，如号牌登记车型与识别车型不一致、号牌的登记颜色与识别颜色不一致等。
很显然，对于第二种研判方式，前端抓拍设备对车辆号牌识别率、车辆特征的识别率将大大影响到假套牌的分析能力。
4）交通态势研判能力的提升
交通态势研判的数据基础同样来自于前端路面抓拍、统计设备所提供的过车信息，结合数据中心处理算法达到交通态势研判的目的，同时GA/T497-2016《失驾人员管控系统通用技术条件》已明确提出系统除具备常规抓拍功能外，需具备流量统计功能。
三.3系统工作流程
三.3.1卡口过车抓拍流程
当信号灯状态为绿灯或黄灯时，系统在触发线1位置前抓拍1张车辆尾部图片作为卡口图片记录并保存。
图2.视频触发模式卡口车辆触发抓拍位置
三.3.2闯红灯违法取证流程
系统对通行车辆进行实时监控抓拍，每条闯红灯违法记录由三张图片构成，能够清晰表现机动车未到达停止线、越过停止线、越过停止线后继续向前位移的完整过程，违法过程的图片位移保持适宜的距离，以清晰反映机动车闯红灯违法过程。
抓拍图片符合《GA/T496-2014闯红灯自动记录系统通用技术条件》和《GA/T832-2014道路交通安全违法行为图像取证技术规范》中的相关要求：
1）能反映机动车未到达停止线的图片，并能清晰辨别车辆类型、交通信号灯红灯、停止线；
2）能反映机动车已越过停止线的图片，并能清晰辨别车辆类型、号牌号码、交通信号灯红灯、停止线；
3）能反映机动车与b）图片中机动车向前位移的图片，并能清晰辨别车辆类型、交通信号灯红灯、停止线。
图3.系统工作流程图
一体化电警抓拍单元对每帧图像进行视频分析，实时检测车辆及红灯信号状态。
当有车辆进入视频检测区域时，对车辆行驶轨迹进行跟踪分析，并结合信号灯当前状态和车道属性（左转、直行、右转）判断车辆是否存在交通违法行为。
下面以车辆直行闯红灯为例，简要介绍闯红灯的抓拍流程
Ø当一体化电警抓拍单元检测到有目标进入停车线内的视频检测区域时，立即对检测的目标进行车牌识别，若能识别到车牌，则将该图片作为第一张闯红灯图片保存，保证车辆未到达停止线；若识别不到车牌或车牌未露出，系统会在车辆到达触发线1位置之前抓拍图片进行缓存，当跟踪车辆轨迹判定车辆存在闯红灯违法行为时，则将该图片作为第一张闯红灯图片输出。
图4.闯红灯车辆触发抓拍位置1
Ø当一体化电警抓拍单元检测到红灯期间该车辆离开触发线1时（已越过停止线），系统采集第二张闯红灯图片，并将抓拍的图片连同红灯开启时间、该辆车违法时间、路口名称、车道号等信息用同一个ID号存储在摄像机缓存内。
图5.闯红灯车辆触发抓拍位置2
Ø当一体化电警抓拍单元检测到红灯期间该车辆离开触发线2时（已越过停止线），系统采集第三张闯红灯图片。
图6.闯红灯车辆触发抓拍位置3
这样将形成一组完整的车辆闯红灯违法图片记录，并由一体化电警抓拍单元实现图片合成，转发至路口终端服务器进行暂存。
三.3.3其它违法行为取证流程
当有车辆进入视频检测区域时，一体化电警抓拍单元对车辆行驶轨迹进行跟踪分析，并结合信号灯当前状态和车道属性（左转、直行、右转）判断车辆是否存在不按所需行进方向驶入导向车道行驶、不按规定车道行驶、压线/变道、逆行、机占非、路口停车等其他交通违法行为。
三.3.4区间测速系统流程
图7.中心平台数据流程
系统配置区间长度和执法限速后，即能生成目标车辆通过区间的最小时间T0（阈值），只要目标车辆实际通过时间小于该阈值，则判断为区间超速。
通过区间测速服务器读取数据库中关于区间起点、终点过车信息，能够生成各目标车辆通过区间的时间T1，通过T0和T1之间比较，能够得出目标车辆是否超速：
若T1小于T0，则过车区间超速。
第四章前端系统设计
四.1新增电子警察
四.1.1前端子系统组成
图8.前端子系统结构图
前端子系统包括终端服务器、一体化电警抓拍单元（含车牌补光灯）、环境补光灯（小角度频闪LED灯）、及杆件等相关组件。
1）一体化电警抓拍单元：
用900万、300万像素电警抓拍摄像机，在内置车牌补光灯和外置环境补光灯的配合下，可实现图像采集、成像控制、车辆检测、车牌识别、违章检测，可支持SD卡前端存储。
2）终端服务器：
完成路口数据的汇聚，支持前端数据暂存和数据上传。
3）环境补光灯：
选用LED灯作为光源，主要用以环境补光，有效提高夜间图像显示效果和标识标线的显示效果，灯光亮度符合国家环保标准，对人眼无刺激。
具有良好的防水、防尘功能，能长时间适应室外工作环境。
四.1.2系统现场布局
电子警察系统用于交叉路口或路段对闯红灯行为进行记录，因此通常情况下是十字路口或丁字路口，少有情况为直行路段。
如下图所示：
图9.900万三车道路口布局示意图
四.1.3系统性能指标
900万像素一体化电警抓拍单元
1.图像传感器：
采用1英寸GMOS
2.最大图像尺寸：
≥4096×2160像素；字符叠加时最大可支持4096×2800
3.支持对污损车牌进行判断和识别，并支持污损车牌还原功能
4.支持视场倾斜情况下的车辆号牌识别
5.支持异常车牌检测功能，可对故意遮挡及污损车牌进行判断和识别
6.在处于拥堵车道，可对强行变道加塞的车辆进行检测捕获，图片模式应符合《GA/T832-2014道路交通安全违法行为图像取证技术规范》的相关规定
7.护罩玻璃透光率≥99%
8.支持主码流同时输出不少于30路4096×2160、2Mbps的25帧/s图像以提供客户端浏览
9.当网络断开时，可将抓拍图片和录像文件存储于设备SD/TF卡或USB外接存储中，网络恢复时，可继续上传抓拍图片到客户端，并支持图片检索，自动覆盖自动上传功能。
存储卡最大可支持256G。
10.支持按车道属性设置，判定车辆行驶方向，车辆行驶方向包含：
东、西、南、北、东南、西南、东北、西北；可判断来向、去向、左转、右转等
11.设备可识别11种车身颜色，准确率≥97%
12.设备可识别250种车标，白天准确率≥97%，晚上准确率≥87%
13.支持占用应急车道违章检测，白天捕获率≥95%，晚上捕获率≥90%
14.支持车辆子品牌识别检测功能，可识别常见的3600种车辆子品牌，识别准确率白天≥97%，晚上≥90%
15.支持三轮车载人检测功能，并可以统计载人人数
16.支持检测两车相撞事故，并可上传设备位置信息及事故图片至平台
17.支持车距违章抓拍功能，当两车距离小于50米，则抓拍后车为违章
18.支持车流量检测功能，可以区分车辆是直行还是左转
19.提供由公安部权威检测机构出具的符合GB/T28181-2016的标准的检验报告
300万像素一体化电警抓拍单元
1.图像传感器：
采用1/1.8英寸GMOS
2.最大图像尺寸：
≥2064×1544像素;字符叠加时最大可支持2064×2056
3.支持对污损车牌进行判断和识别，并支持污损车牌还原功能
4.支持视场倾斜情况下的车辆号牌识别
5.支持异常车牌检测功能，可对故意遮挡及污损车牌进行判断和识别
6.在处于拥堵车道，可对强行变道加塞的车辆进行检测捕获，图片模式应符合《GA/T832-2014道路交通安全违法行为图像取证技术规范》的相关规定
7.当网络断开时，可将抓拍图片和录像文件存储于设备SD/TF卡或USB外接存储中，网络恢复时，可继续上传抓拍图片到客户端，并支持图片检索，自动覆盖自动上传功能。
存储卡最大可支持256G。
8.支持按车道属性设置，判定车辆行驶方向，车辆行驶方向包含：
东、西、南、北、东南、西南、东北、西北；可判断来向、去向、左转、右转等
9.设备可识别11种车身颜色，准确率≥97%
10.设备可识别250种车标，白天准确率≥97%，晚上准确率≥87%
11.支持占用应急车道违章检测，白天捕获率≥95%，晚上捕获率≥90%
12.支持车辆子品牌识别检测功能，可识别常见的3600种车辆子品牌，识别准确率白天≥97%，晚上≥90%
13.支持信号灯颜色增强功能
14.支持摩托车、非机动车未带头盔检测
15.支持车流量检测功能，可以区分车辆是直行还是左转
16.支持智能编码，能够有效减小抓拍图片大小，压缩比0-100可设置，压缩区域个数1-6可配置
17.支持禁货、禁拖拉机、禁农用车、禁大客车、禁左、禁右、禁止掉头等违章抓拍
18.提供由公安部权威检测机构出具的符合GB/T28181-2016的标准的检验报告
四.2新增区间测速
四.2.1前端系统组成
四.2.1.1概述
前端子系统主要由以下功能单元组成：
目标检测、图像采集识别单元：
含卡口抓拍单元和补光灯；卡口抓拍单元内设置虚拟线圈，完成车辆检测功能；
前端数据处理及上传单元：
含终端服务器；
网络传输单元：
含路口交换机和光纤收发器；
四.2.1.2目标检测、图像采集处理单元
目标检测、图像采集处理由卡口抓拍单元加补光灯组成。
卡口抓拍单元选用300万像素高清抓拍相机，所拍摄的图片能清晰的分辨车型、车辆颜色、人员脸部特征等，车牌识别率能否保证取决于车牌在照片中所占像素的多少，本系统所采用的号牌识别算法能够保证号牌识别的准确率99%以上。
卡口抓拍单元集成视频检测功能，采用视频检测算法完成机动车、非机动车和行人的目标检测及抓拍，同时输出高清照片和车牌识别数据，具备强光（逆、顺）抑制功能，减弱白天日光对卡口抓拍单元和夜间机动车大灯对卡口抓拍单元拍照的影响，从所拍照片上能清晰呈现机动车正面全貌和车牌特征。
卡口抓拍单元与补光灯安装在同一根立杆挑臂上，减少立杆数量和投资费用，减少后期设备污物清理难度。
四.2.1.3前端数据处理及上传单元
前端数据处理及上传单元由终端服务器加相关软件组成。
终端服务器采用嵌入式低功耗无风扇设计，能够在室外恶劣环境下正常工作，采用大容量工业级硬盘作为存储介质，能够保存大容量车辆信息记录，当超出最大存储容量时，自动对车辆信息和图片进行循环覆盖。
区间测速系统前端数据可以在终端服务器内就地备份存储，并上传中心管理平台。
当网络传输通道故障情况下，终端服务器可以暂存车辆通行数据，当通信恢复以后，临时存储的数据能自动续传，补录到中心管理平台集中存储。
续传策略有两种可选：
历史数据优先上传、最新数据优先上传。
四.2.1.4网络传输单元
网络传输单元主要由路口工业交换机、光纤收发器以及光纤等资源组成，实现卡口前端子系统与中心平台之间的互联互通。
四.2.2系统现场布局
在本系统中采用1台300万像素的卡口抓拍单元覆盖2个车道（国标宽度3.75m），保证视场范围的全覆盖。
除了能够捕获在车道上正常行驶的车辆和行人外，还具备捕获跨线行驶车辆的功能。
300万卡口抓拍单元与补光灯安装在同一根立杆上，立杆高度一般6米。
卡口抓拍单元投影位置与触发位置相距约26米。
四.2.2.1现场布局俯视图
监测点的现场布局示意图如下：
图10.300万现场布局俯视图
四.2.2.2现场布局侧视图
图11.现场布局侧视图
四.2.3硬件设备配置原则
1）每2车道配置1台300万卡口抓拍单元，用于采集机动车和驾驶员的完整外形图片和实时数据处理；其中成像控制、补光灯联动信号输出、车牌号码识别等关键技术均集成在卡口抓拍单元中；
2）每1个车道配置一台补光灯作为辅助光源，确保抓拍图片能够清晰识别车牌号码及车辆正面特征；
3）每个卡点（≤12车道）设置一台终端服务器，用作前端信息备份存储；
4）每个卡点配置一个抱杆机柜，机箱安装在立杆的适当位置，机箱内安装配电设备、安装支架和线槽，并提供维护电源插座；
四.2.4系统功能
系统功能及性能规划严格按照公安部颁标准《道路车辆智能监测记录系统系统通用技术条件》（GA/T497-2016）中的有关规定执行，并合理应用科技进步成果提升整体系统性能，同时根据公安交警部门的具体业务应用需求，对数据进行深度挖掘，实现具有行业针对性的业务功能扩展。
具体功能设计如下：
四.2.4.1车辆捕获功能
系统通过视频检测方式实现车辆捕获功能，能对所有经过车辆进行捕获，除了能够捕获在车道上正常行驶的车辆外，还具备捕获跨线行驶及逆向行驶车辆的功能。
在正常车速（5km/h～200km/h）范围内的监控区域规范行驶的车辆图像捕获准确率达99%以上。
四.2.4.2车辆图像记录功能
系统能够准确捕获、记录通行车辆信息。
记录的车辆信息除包含图像信息外，还包括文本信息，如日期、时间（精确到毫秒）、地点、方向、号牌号码、号牌颜色、车身颜色等。
车辆信息写入关联数据库，并将相关文本信息叠加到图片上。
四.2.4.3红外补光功能
系统综合考虑了车辆前挡风玻璃对光线的反射特性、贴膜情况、环境光线
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