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北京北方合力科技有限公司
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閱讀：118發布時間：2023-6-29
明亮視界，也有“暗傷"。
如果視界又有一場革命，必將源于AI攝像機。因為，世界的實驗心理學家赫瑞特拉實驗表明：人類感官獲取信息83%來自視覺，11%來自聽覺，隨著是嗅覺、觸覺、味覺。而AI自誕生起，自身使命就是讓計算機模擬人類去看，加深對圖像、語言、文字的理解。
放置于安防，實際上安防本質就是解決感知問題，從傳統四大門類來看無一不如此，只是在業務深化和市場需求激增中，以感知為核或開枝散葉加入平臺與更多分析決策設備。所以，在一眾安防產品設備中，攝像機舉重輕重也占據半壁。
視界即為世界。對于視界，本質上也就順理成章是研究感知的問題里，從演進進程來看，從模擬到看清世界，從感知世界到理解世界。
自從AI攝像機出現，感知與理解世界，就是新的時代命題。在這命題下，暗夜之界，如何點亮？是難題。.
01.
暗夜之傷與AI之能
其實對于“光"的24小時監控所需，在2005年基于DPS技術的寬動態智能攝像機，以PIXIM的DPS技術應用到光線高需求場景中，在彼時引發行業大猜想。24小時全天候全彩監控，真有可能。
直到，2014年，高清和智能并行發展，由安訊士“覓光者"技術的提出，星光智能攝像機，而被行業知曉。從2014年起星光級低照成像技術開始發展，并逐步成熟，越來越多的公司都推出了各種款型的高清星光級攝像機。而個星光級攝像機由天地偉業2015年推出，產品的色彩還原、細節顯示、微光表現力各項指標都很出眾。
隨之，視界中，超星光、黑光、AI超微光、寬光譜全彩等，接踵而至，解決的就是夜間全彩的問題。
那暗夜之傷，“傷"在哪里？千行百業與萬千場景，可能需求有個性化，但對于夜間不失幀的全彩需求，共性很多，以部門為例，因為他們對于夜間全彩，是剛需。
黑夜為案件高頻時段，昏暗環境極易掩蓋交通違法和行為，夜間光線不足，導致監控采集圖像普遍存在亮度低、對比度低、顏色失真、細節缺失等問題，因而如何獲取真實有效的夜間圖像，特別是人臉、車牌等關鍵信息，始終是困擾部門一大難題。
看AI攝像機的夜間之能，需要從5個關鍵要素上做能力提升，方可勝任夜間需求。
圖像傳感器
AI攝像機產品要實現夜間對于光的改進技術，首先是傳感器的選擇。，同樣尺寸的圖像傳感器，像素越高，分配到每個像素的感光面積就小，低照效果就越差；拿200萬像素的高清攝像機來說，如果使用與30萬像素模擬攝像機同樣大小的傳感器，那平均每一個像素的感光面積只有模擬攝像機的1/8，其高清畫質在夜間反而會更加慘不忍睹。
記者在之前接觸思特威、格科微等CIS芯片企業交流時，他們也談到，對于夜間能力的考量，是傳感器難題，因為場景千變萬化。所以，AI攝像機的夜視能力較強，一般會采用靶面尺寸較大的成像傳感器：相同像素的攝像機，靶面尺寸越大，每個像素吸收到環境中的光線就會越多；單位面積的進光量，是體現傳感器夜視性能的決定因素。
充裕經濟的算力
簡單粗暴的比拼算力，已經毫無意義。算力是AI的基礎，但目前的算力仍然在一個價格高位，也算是一種稀缺資源。選擇經濟合適又剛剛好的算力，是解決AI夜視全彩能力時，不可能考量的重要因素。
價格太高，甲方難以接受也難以普及，算力太低又無法與AI夜視能力適配。比如：自卡口，承載的是和交通雙重訴求，既能作為布控也能作為交通，所以甲方對于24小時不失幀的夜間全彩能力，極為看重。
而目前市場方案有AI超微光和棱鏡方案。棱鏡方案其實就是紅外補光的環保卡口，主要采用雙sensor的多光譜融合技術。一個sensor感可見光，通過LED白光補光獲取彩色幀，一個sensor感紅外光，通過紅外氣體曝閃補光獲取紅外幀，然后雙幀進行融合生成車輛+人臉抓拍圖片。
灰度信息通過彩色路灰度信息和紅外路灰度信息加權融合，色度信息由彩色路色度信息對應融合后的灰度信息進行拉升，達到提升信噪比和低照度能力，以降低對白光補光的要求。
但是不同材質對可見光和紅外光的反射特性不一致，融合后容易引起偏色問題。為此，棱鏡方案，漸微勢薄，而如果要以AI超微光來做卡口應用，算力就是稀缺資源了，因為需要AI降噪之術，弱化光線依賴；AI增強之術，提升畫面能力，這需要極大算力支撐，目前業界有支持20T的澎湃算力應用于智慧卡口中。
增強算法
使用相同的處理芯片，也不一定就能取得同樣的降噪、增益效果。以降噪為例，降噪處理不當，會造成圖像嚴重的霧感、拖影、細節損失等現象。
而對于伽馬數值設置，過高會使畫面的對比度增強、畫面變暗、畫質通透，但會丟失細節；數值設置過低，又會使圖像變亮、細節增加，但是畫質通透度變差。所以即使基于相同的硬件平臺，產品的最終效果也各有不同，這其中就體現了不同廠家的研發實力。
大光圈鏡頭
鏡頭是攝像部件的重要組成部份，它在夜間技術應用上的作用是為攝像機聚焦被攝目標的光線，這里的夜間技術應用與技術關鍵在于鏡頭的口徑越大其進光量也會越大，也就是鏡頭光圈的增大可有效提升進光量，從而使攝像機獲得理想的低照度效果，來保障技術性能。
以超大光圈鏡頭為例來看，一些廠家以高品質的玻璃鏡片和塑膠鏡片混合的結構模式，通過理論計算鏡片的相對位置關系，合理補償不同溫度下的熱脹冷縮效益，確保產品的分辨率和高低溫穩定性，實現了F1.0大光圈，保證在夜晚下畫面細節仍能很好的展現，逆光也清晰。
記者在評測宇瞳鏡頭中發現，他們1/1.8＂系列及1/2.7＂系列超星光鏡頭采用大光圈設計，光圈系數可以達到F1.0，光圈可達到F1.0，微光昏暗環境下，無需近紅外燈補光，可實現全彩成像。像面明亮清晰，似在白天使用，其夜間全彩能力，能接近2K水準。
多維融合
感知是一切智能的基礎，要全天候、全天時、全域化、全場景的感知，需要融合。比如前不久華為行業感知發布會就將光纖、雷達融合，進而感知很多在夜間之前無法完成之事。
當然，一些象濾光片、自動增益、數字降噪等一些輔助性技術就不再闡述，只有將以上強化，AI攝像機才是真正的智慧之眼和暗夜精靈。
02.
尋找黑暗里的光，黑夜也“出彩"
黑夜給了黑色的眼睛，為了尋找光明。追光而上，AI攝像機夜間全彩，解決傳統夜間監控方案普遍顏色細節喪失、清晰度不高、目標識別困難、圖像亮度低、噪點多等問題。根據部數據統計：接近70%的都發生在夜間，從晚上7點到次日凌晨5點是事件的高發期，黑夜成了罪犯份子的天然保護傘。
AI智能攝像機是否可以在超低照度下實現全彩監控，行業里都在尋找光明，通過大靶面、大光圈、AI圖像增強、智能定性補光等技術，極大的提升產品低照度能力以及有效的降低光污染。
在滿足業務要求的同時，滿足環保補光要求，實現真正的環保以及高質量抓拍圖像，圖像還原性好，不偏色；也有企業以雙圖像傳感器分別感知色彩與亮度，圖像融合后，可以實現微弱光照環境下的彩色視頻輸出，無需借助暖光燈補光即可還原現場畫面的色彩及細節，雙攝像頭會根據現場環境進行學習校準。
同時，在攝像機本地即可實現人形、車形檢測、越界告警與區域入侵告警等智能功能，極大地提升了告警信息的實用性和準確性，幫助用戶實現智能化的安全管理。
當然，海康很早前的黑光攝像機就是采用雙Sensor架構，基于人眼仿生學原理，傳統成像理念，優化對畫面色彩和亮度的處理能力；SpecEX雙光融合，海康的技術人員在當時告訴記者，這雙光融合能有效提升夜間低照度環境的監控效果，實現出色的彩色圖像視覺體驗；也有一些企業為夜間“出彩"，采用幽光級技術。
該技術指在微弱光或者黑暗的情況下可以清楚顯示圖像的超級監控產品。由于成本高，目前只應用在產品上。
點亮黑暗視界，這是一個技術性革命，打開暗夜之界，讓視界大放異彩，以夜間全彩照亮每一個角落與遠方。
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