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作為安防廠家集結(jié)的行業(yè)盛會，安博會顯然成為了各個廠家亮出自己法寶的重要時節(jié)。
科達也在安博會前夕，祭出了自己的最新大殺器——科達AI超微光攝像機。
AI如何應(yīng)用于改善安防攝像機在應(yīng)用的關(guān)鍵問題上，廠家們都會公認圖像采集和識別中的遮擋、光線、角度等為落地當(dāng)中最需要優(yōu)化的問題。
而尤其在夜晚環(huán)境下，如何實現(xiàn)高效的圖像拍攝，是當(dāng)前安防廠家面對的一大難點。
今日，科達新發(fā)布的“AI超微光”車輛卡口、人員卡口、車輛電警三款攝像機，無疑又為這個問題的解決提供了一條新路徑。
由于低照成像技術(shù)的局限，攝像機在夜間往往難以獲得清晰的目標(biāo)圖片和視頻，這一現(xiàn)狀影響了AI在安防領(lǐng)域的全天候應(yīng)用，每一天AI都有將近一半時間無法發(fā)揮效能。
夜間由于環(huán)境光線不足或者全無光，已成為犯罪分子作案的高發(fā)時段。
當(dāng)前已部署的大量監(jiān)控攝像機，雖然在白天能提供清晰、色彩還原度高的影像資料，但是大量監(jiān)控攝像機到了夜間，成像質(zhì)量差強人意。
在過去的幾十年內(nèi)，均是通過傳統(tǒng)的主動補光，紅外、激光或者LED補光，來提升夜間監(jiān)控攝像機的成像質(zhì)量。
科達首席科學(xué)家章勇也介紹道，目前主流解決方式有以下三種，但這幾種方式都伴隨著新的問題。
一是通過強化補光，在攝像機旁增加補光燈，但這會帶來能源浪費和光污染。
二是硬件堆疊，通過超星光技術(shù)或黑光技術(shù)提升成像質(zhì)量。但超星光，通過超大光圈，會有景深小、有拖影的問題；黑光技術(shù)，通過多光譜融合，會帶來紅外成像關(guān)聯(lián)的系列問題。
超星光，主要采用的是星光級圖像傳感器，大光圈鏡頭，以及傳統(tǒng)的ISP圖像調(diào)制技術(shù)。其依托圖像傳感器的靈敏度提升來減少能量轉(zhuǎn)換的效率，大光圈鏡頭提升進光量。
但在人員、車輛卡口等場景由于采取超大光圈，雖擴大了進光量，但也降低了成像的景深，擴大了車燈強光的光暈影響。并且，由于要捕捉卡口快速移動的人員和車輛，需要提升快門速度，會導(dǎo)致大光圈鏡頭帶來的亮度被減弱，目標(biāo)物體周圍的場景不夠清晰，丟失很多有用信息。
黑光攝像機，采用的則是兩顆星光級圖像傳感器，通過特殊的光學(xué)元器件，其中一顆傳感器通過紅外補光采集圖像亮度信息和物體輪廓，另外一顆采集色彩信息，再通過圖像融合算法，將兩顆采集到的圖像信息進行融合。
但在交通卡口的應(yīng)用中，由于汽車前擋風(fēng)玻璃上粘貼的防爆膜紅外透光率較差，因而，有時也不能采集到前排司乘人員的圖像。一些紅外反光材料的物體，對黑光攝像機也有一定影響。
第三種方案是，進行復(fù)雜的ISP處理，但會帶來放大噪聲、無法捕捉高速運動物體、各式各樣的圖像模糊等問題。
那科達的攝像機是如何解決這一問題的呢？
科達監(jiān)控產(chǎn)品線副總監(jiān)沈文慶，總結(jié)道：對于夜間拍攝，用戶目前就需要一個清晰的、成像色彩好，且補光適宜、不刺眼的夜間攝像機。
這也就是科達想達到的，通過AI，而不是單純的硬件改造，使夜間拍攝的普及度更高。
因此，與當(dāng)前業(yè)內(nèi)主流技術(shù)的做法不同，科達AI超微光攝像機，依托其多年在基礎(chǔ)ISP圖像調(diào)制技術(shù)上的積累，并創(chuàng)新性地采用了自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)圖像增強算法。
簡單來說，科達深度學(xué)習(xí)圖像增強算法，通過對應(yīng)用場景目標(biāo)圖像要求的提煉，采集了海量夜間低照情況下車輛卡口、車輛電警、人員卡口以及全結(jié)構(gòu)化攝像機的圖像樣本與模擬數(shù)據(jù)。
并針對性的利用這些數(shù)據(jù)，進行數(shù)學(xué)建模，設(shè)計了一套從采集、標(biāo)圖、訓(xùn)練以及模型轉(zhuǎn)化的端到端的深度學(xué)習(xí)模型。
在低照環(huán)境下，該算法模型沒有采用傳統(tǒng)攝像機的ISP成像調(diào)制方式，通過對大量場景抓拍圖片的學(xué)習(xí)，算法直接對傳感器輸入數(shù)據(jù)進行圖像恢復(fù)。這樣可大幅減少攝像機對補光燈的依賴，在提升圖像亮度的同時，還能還原物體顏色與紋理等細節(jié)信息。
依托該算法還原出來的圖像，不僅提升了人眼對抓拍圖像的主觀體驗，也能提升后端諸多的智能算法對圖像的特征分析。比如對車輛特征分析、非機動車特征分析、駕乘人員特征分析等。
基于此技術(shù)，科達還發(fā)布了AI超微光車輛卡口、車輛電警、人員卡口三大類產(chǎn)品。這些產(chǎn)品均采用AI超微光技術(shù)，能夠滿足全天候高保真圖像線索采集的需求。
當(dāng)前攝像機內(nèi)置的AI芯片算力快速提升，是未來的趨勢。后續(xù)AI超微光算法將能做到足幀實時處理更高分辨率的視頻，科達引領(lǐng)的AI超微光攝像機的優(yōu)勢也將更加明顯。
目前的安防攝像機，其實都在主要依靠硬件提升性能。但與此同時，隨著AI的到來，也有不少廠商提出了“軟件定義攝像機”。
對此，章勇也向AI掘金志回應(yīng)道，科達的目標(biāo)也是在“軟件定義攝像機”不斷前進。
而科達本次的攝像機，采用了深度學(xué)習(xí)圖像增強算法，來增強攝像機的“夜視”能力，正是這一能力的體現(xiàn)。未來，科達也希望不再通過單純的硬件堆疊，而是通過內(nèi)部軟件的處理，尤其AI的技術(shù)實現(xiàn)性能的提升。
AI在前端攝像機上的改變，將越來越明顯。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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