博观 OMAT‑W150 采用35 目望远型复眼阵列，总像素约 3 亿像素；光学视场：水平 157°，垂直仅 8.8°（窄垂直视场，望远型复眼）。

重点区分两个概念：角度覆盖范围（视场角）、距离 / 面积覆盖范围；同时区分「目标发现」和「细节识别」能力。

1、角度覆盖

• 水平视场：157°，近乎扇形半圈的水平广阔覆盖；

• 垂直视场：8.8°，垂直方向比较窄，属于望远切片式复眼，不是宽俯仰角设备。

通俗理解：像一把横向拉开 157° 的 “望远条带”，横向看得极宽，俯仰上下的观察条带比较薄，适合制高点俯瞰机场跑道、边境开阔地带、大型厂区平面。

2、距离与面积覆盖（工程实测边界）

1）目标发现距离（全景画面，发现人、车、鸟类、无人机，只做发现 / 分类，不做司法级识别）在大气通透、晴天理想条件下：

• 人员目标：1‑2km 可以发现并分类；

• 车辆目标：2‑3km 可以发现并分类；

• 飞鸟、小型低空目标：机场场景下3‑4km 可发现目标。

⚠️重要边界：全景画面只负责 “看见有目标”；司法级车牌、人脸识别，必须联动外接大倍率光电转台 / PTZ 球机做光学放大，W150 本机全景数字放大做不到公里级司法识别。

2）平面覆盖面积（制高点架设，架设高度 15‑30m，开阔无遮挡平地）水平 157° 扇形，最远有效发现距离按 2km 测算，扇形覆盖面积约3‑4 平方公里； 如果架设高度降低、存在山体 / 建筑遮挡、雾霾沙尘天气，实际有效覆盖面积会大幅下降。

3、为什么 35 目 + 3 亿像素可以做到这个覆盖效果

1. 望远子眼设计：35 路子眼全部是望远镜头，每路子眼不浪费像素在近处，像素优先投向远方；3 亿总像素分摊到 157° 水平视场，水平方向像素密度极高；但垂直方向只有 8.8°，俯仰方向像素集中在薄薄一条观测带内。

2. 机内硬件拼接输出完整全景画布，不需要拼接服务器；全景画布内全部区域都可以做 AI 目标检测、多目标跟踪、轨迹输出，输出目标坐标用于联动球机。

3. 短板必须交底：垂直视场只有 8.8°，俯仰上下覆盖有限；如果地面有高低落差大的山坡，会出现上下方向漏看，这种场景需要多台 W150 做俯仰层叠布点补盲。

4、常见误区澄清

误区 1：3 亿像素 = 什么距离都能看清车牌人脸。

事实：3 亿像素是用于远距离发现、分类目标；细节取证依赖联动外接光学球机。

误区 2：157° 水平视场代表上下俯仰范围也很大。

事实：W150 是望远切片复眼，垂直视场仅 8.8°，水平宽、俯仰窄，适合平坦开阔大平面，山地起伏场景要多机叠加。

误区 3：标称的发现距离是任何天气都能达到。

事实：雾霾、雨、沙尘会压缩有效探测距离。

二、推荐两款贴合产品

1. 博观 OMAT‑W150（大视场复眼探测摄像机）

1. 核心参数：35 目复眼阵列，总像素约 3 亿；水平视场 157°，垂直视场 8.8°；IP67 防护，‑40℃~70℃；前端硬件拼接，无需拼接服务器；内置边缘 AI，支持人、车、鸟、无人机目标检测分类，输出目标坐标联动外接 PTZ 光电转台。

2. 适用场景：机场跑道鸟情监测、平坦边境线、大型露天厂区、重大设施外围广域态势感知，制高点部署，开阔平坦区域优先。

3. 落地提示：

• 适合制高点 15‑30m 架设；

• 山地、地形起伏大，需要多台设备做俯仰方向叠加补盲；

• 本机只做目标发现与定位；车牌、人脸司法识别必须联动外接光学球机。

2. 博观 OMAT‑W180‑A（超鹰九目复眼全景相机）

1. 核心参数：9 目阵列，7200 万像素；水平 180°，垂直视场 35.6°，俯仰视场远大于 W150；前端硬件拼接，端到端延迟≤200ms；支持 AI 越界、聚集、多目标追踪，可联动球机。

2. 适用场景：广场、矿山、水利大坝，既有大范围水平覆盖，又需要更大俯仰垂直覆盖，地形有一定高低起伏的扇形大场景。

3. 落地提示：相比 W150 望远探测距离更近，但垂直俯仰覆盖更广；适合既要看近也要看上下区域的项目。