2019 年 10 月 27 日，在第十七屆中國國際社會公共安全博覽會上，蘇州科達重磅發布了一項新的低照成像技術——ai超微光技術。該技術創新性地採用自主研發的深度學習影象增強演算法，在低照度環境下，可充分還原黑暗條件下目標的顏色等各種細節資訊。
發布會上，科達首席科學家章勇博士以《用人工智慧擦亮攝像機的眼睛-科達ai超微光技術介紹》為題，向大家介紹了科達ai超微光技術以及目前市場上主流的另外兩種技術方案。
據章勇介紹，ai超微光技術的核心在於採用了深度學習影象增強演算法。該演算法通過對應用場景目標影象要求的提煉，採集了海量夜間低照情況下車輛卡口、車輛電警、人員卡口以及全結構化攝像機的影象樣本與模擬資料，並針對性的進行了數學建模，設計了一套從採集、標圖、訓練以及模型轉化的端到端的深度學習模型。
在低照環境下，該演算法模型跳過了傳統攝像機的isp成像調製方式，通過對大量場景抓拍的學習，演算法直接對感測器輸入資料進行影象恢復。這樣可以大幅減少攝像機對補光燈的依賴，在提公升影象亮度的同時，還能充分還原物體顏色與紋理等細節資訊。
此外，章勇指出，除了科達剛推出的ai超微光技術，影象成像技術發展至今，市場上出現過兩大類主流技術:一類是超星光，另外一類則是黑光。
超星光攝像機技術主要採用星光級影象感測器，大光圈鏡頭，以及傳統的isp影象調製技術。其主要是依託影象感測器的靈敏度提公升來減少能量轉換的效率，大光圈鏡頭提公升進光量亮。超星光攝像機應用於普通的視屏監控是有較大優勢的，但是用於專項的應用場景顯得不太適用了。比如:人員卡口、車輛卡口以及電警攝像機。
不過，由於超星光程式設計客棧採取超大光圈的鏡頭程式設計客棧，雖然擴大了進光量，提公升了影象亮度，但也大大降低了成像的景深，以及擴大了車燈強光的光暈的影響。一般普通**監控攝像機夜間的工作快門是1/25s，人員卡口的快門1/100s，車輛卡口的快門就要更快1/400s。這些專業應用的攝像機由於提公升的快門速度，這樣就把大光圈鏡頭帶來的亮度提公升又抵消掉了，導致目標物體周圍的場景一片漆黑，丟失很多有用資訊。
而黑光攝像機技術主要是採用兩顆星光級影象感測器，通過特殊的光學元器件，其中一顆感測器通過紅外補光採集影象亮度資訊和物體輪廓，另外一顆採集色彩資訊。然後通過影象融合演算法將兩顆採集到的影象資訊進行融合，輸出既明亮，又是彩色的影象。
章勇進一步指出，黑光攝像機採集亮度的感測器是依賴紅外補光來實現的，而另外一顆採集色彩的攝像機則和普通攝像機一樣需要環境光線，實在無光的環境下，黑光攝像機程式設計客棧也得依賴比較強的led補光燈來補光。在交通卡口的應用中，由於汽車前擋風玻璃上貼上的防爆膜紅外透光率很差，所以採用黑光技術和紅外爆閃燈的環保卡口，並不能採集到前排司乘人員的影象資訊。當遇到一些紅外反光材料的物體，採用黑光技術的攝像機在色彩還原上也有一定的弊端。比如因為司機穿的衣物是黑色的反紅外光材料，通過黑光技術還原的影象將黑色衣物還原為白色了，這樣勢必對後續的違法取證造成一定的困擾。
最後，章勇表示，ai時代已全面開啟，基於ai超微光技術，程式設計客棧蘇州科達趁勢而作，為使用者解決業務的痛點，勢必將應用於更為寬廣的公共安全領域。
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本文標題: 蘇州科達ai超微光技術發布！
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