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[导读] 在1980年,模拟视频监控正式应用;2005年,网络数字监控正式拉开序幕;2009年,高清数据监控逐步成为视频画质主流;2015年,人工智能正式落地安防,成为推送安防产业发展的最强助推剂!

在1980年,模拟视频监控正式应用;2005年,网络数字监控正式拉开序幕;2009年,高清数据监控逐步成为视频画质主流;2015年,人工智能正式落地安防,成为推送安防产业发展的最强助推剂!

而对苏州科达科技股份有限公司(以下简称“科达”)来说,2014年感知型摄像机的发布,正是科达在人工智能踏出的第一步,在随后的几年里,科达在安博会中逐步推出“感知+大数据平台”、“行业落地应用AI”、“安防+AI战略发布”、“AI无限可能”等话题,一切都是围绕着AI建设和落地,但在2019年的今天,科达推出了“AI实战派”的话题。

什么才是实战?这一问题犹如一块巨石丢入死水谭中,引起的不仅仅是一束浪花,更多的是在当前平静的安防产业中,引出一段思考:当前的安防产业现状,真的符合各方用户的需求吗?

当前监控的弱点——夜视

了解摄影的人都了解,在白天拍摄时,如果光线好,摄像过程中,镜头能快速对焦并拍摄,而光照度一旦降低,拍摄时间随之增加。引起这一问题的,就是感光器件大小、ISO、光圈和快门。

简单点说就是在光线充足的情况下,感光器件能在数千毫秒内获得更多的光线照射,从而得出高品质的画质;而光线不足时,通常是调整ISO,提升感光器件对光线的敏感度,而这一问题也极为明显——颗粒感增强,从而无法看清、识别图像中的物体。

监控摄像机也是如此,在夜间拍摄时,由于其处于7*24小时不间断拍摄,内部容易产生各类噪声,从而干扰夜间视频成像。

为了解决这一问题,安防企业提出了各种解决方案:

解决方案一:补光灯

补光灯是最为直接的方式,通过对当前场景的瞬间强光,从而增强摄像机感光器件的瞬间接收量,从而在这一瞬间提供较好的图片。但缺点随之而出:浪费能源、造成环境光污染等。补光灯一旦因为角度或强度问题,在道路上容易导致驾驶员暂时性失明,发生交通事故。

解决方案二:超星光技术与黑光技术

超星光技术通过更大的光圈和更加灵敏的传感器,从而在弱光环境下得出更好的图像,这一方案虽然有效解决了弱光环境下的问题,但增加了甲方的财政负担,同时没有景深效果可言。

黑光技术通过多目融合,并在后端进行光谱融合,通过这一方法得高品质图片,这一方式也与超星光技术面临着同样的问题——高昂的成本,且分辨率下降。

解决方案三:ISP

通过提高ISP,从而提升画质亮度。在调整ISP的同时,也放大了监控摄像机内的各类噪声。

除此之外,部分企业还有降低快门速度、降噪处理等方法,但都没有从根本上解决夜间拍摄问题。

AI超微光,能否“拯救”监控摄像机?

如何满足各类用户的需求?“无感”成为重点。

什么样的监控摄像机才是“无感”?无需补光灯的瞬间强光、无需甲方增加前期投入的摄像机,才能被称之为“无感”摄像机。而科达确实实现了这一目的!

在安博会的前一天,科达正式推出了科达AI超微光技术和三大系列产品。依托着科达多年在ISP技术方面的积累,开创性的采用了自主研发的研读学习图像增强算法。

科达“AI超微光”产品族谱

科达AI超微光在算法、芯片、图像传感器以及补光方面进行了全新的组合。据科达相关工作人员介绍,科达“AI超微光”采用独自研发的深度学习算法,并采用4Tops/8TopsAI芯片,加上业界旗舰级800W CMOS和900W Global Shutter CMOS传感器和自创专业环保型补光灯具,从而实现夜间的“无感”拍摄。

在发布会现场,科达监控产品线副总监沈文庆为编辑解说到:“‘AI超微光’在深度学习图像增强算法中,通过对低照场景下有监督的学习训练,神经网络在传感器的输出数据中自动去寻找并增强图像中的信息。”

科达AI超微光技术原理

这种做法最为直接的优势是,可以大量减少补光灯的应用,同时能有效还原物体颜色与纹理等细节。从而在后端的数据对比与分析中,能更加准确的对比出各类数据。

算法启用前后对比

算法启用前后对比

从实战出发,回归实战!

在ETC领域中有一个支付叫“无感支付”,而科达AI超微光也将达到“无感拍摄”的场景,但科达并不满足于当前——科达在会后表示:后续科达“AI超微光”算法还将做到足帧实时处理更高分辨率的视频。

但对于每一款新品来说,只有足够的优势,才能推动产业的更新换代,特别是在AI赋能后,智能化产品虽然带来各种便捷,但随之增加的是甲方的高支出。对于这一问题,沈文庆表示:“这款产品的销售价格与普通摄像机相似,并不会导致甲方前期费用的增加。”

有效解决夜间弱视问题,同时不增加产品销售价格,这一做法必然在安防产业引起新一轮的追逐和模仿,安防市场新一轮的战争也将随着科达AI超微光的发布而打响!

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