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安博会重磅技术进展:巨头们的低照全彩系列

发布日期:2019-11-04      点击:13

    全天候高清视频监控是智能安防实现的基本要素之一,那么,9102的现在,巨头们的低照监控技术发展程度如何了?在前端低照度实现全彩效果的都有哪些企业?让我们走进今年的安博会,一起来看一看!  

      首先来看海康威视展台,今年重磅推出的多摄系列,就包含有可以实现低照全彩的系列摄像机,诸如,黑光球机、黑光全局、黑光双舱一体机等黑光系列摄像机。         海康威视从星光、超星光到黑光,一直走在低照技术的前列,随着其具有zhuan利的温和补光技术应用,更是让夜间下人工智能的应用不再是空谈。海康威视黑光摄像机采用双光融合和温和补光,告别了光污染的同时彩色目标更清晰,实现低照度下全结构化信息提取。    

    接下来看华为的低照全彩实现的如何?         据介绍是采用隐形红外补光灯,超低照度下,肉眼完全看不到补光灯,可以说实现了“0”光污染,在无感知补光下也可全彩人脸抓拍。在光污染这块,如果“0”光污染下实现人脸清晰抓拍,业界一般是采用红外补光,抓拍图像为黑白。如果是传统星光摄像机,如果想要清晰抓拍到人脸则需要强补光等补光,才能实现彩色图像。华为的红外补光是在肉眼完全无感知情况下,“0”光污染实现全彩人脸抓拍的技术。    

    华为人脸抓拍机基于AI算法的智能色彩融合技术,配合智能曝光技术,实现肉眼无感知,真正0光污染的全彩清晰抓拍效果。    

    再来到科达展台,科达AI超微光摄像机,依托科达多年在基础ISP图像调制技术上的积累,采用自主研发的深度学习图像增强算法,同时采用超大靶面图像传感器技术和独特补光技术,有效避免光污染,最终实现夜间超高清监控及智能功能。         据展台工作人员介绍科达的深度学习图像增强算法,通过对应用场景目标图像要求的提炼,采集了海量夜间低照情况下车辆卡口、车辆电警、人员卡口以及全结构化摄像机的图像样本与模拟数据,并针对性的进行了数学建模,设计了一套从采集、标图、训练以及模型转化的端到端的深度学习模型。在低照环境下,该算法模型跳过了传统摄像机的ISP成像调制方式,通过对大量场景抓拍图片的学习,算法直接对传感器输入数据进行图像恢复。这样可以大幅减少摄像机对补光灯的依赖,在提升图像亮度的同时,还能充分还原物体颜色与纹理等细节信息。比如对车辆特征分析、非机动车特征分析、驾乘人员特征分析等。 科达超微光三大系列产品:车辆卡口、车辆电警、人员卡口     天地伟业几年前已经推出超星光系列产品,吸睛众多,引得观众惊奇连连。今年其超星光有了新的花样,即通过AI的深度应用实现的智能图像融合。    

    天地伟业的AI图像融合,主要通过独特的棱镜分光技术,将光线一分为二,分别映在两个大靶面sensor上。一路黑白,一路彩色,黑白图像包含的画面细节更多,彩色图像包含的色彩信息更多,以极限分光的方式将光束所蕴含的信息捕捉到ji致。同时,采用像素级逐帧融合,将黑白和彩色画面进行融合。通过独特的智能算法,有效提取出两个画面中的有效信息,还原出最真实的画面,与普通相机对比,效果对比明显。最后,通过智能双光融合这一后处理机制,可以在只靠红外灯补光的情况下,实现真正的无光全彩效果。打破了传统即时成像的处理机制造成的效果限制。  

 宇视今年重点展示在终端场景硬件、前台场景业务、中台战略的zui新突破,涵盖11组AIoT解决方案。其中新推出『丹霞』智能抓拍单元,即为用在交通领域的低照全彩摄像机啦! 『丹霞』智能抓拍单元,采用红外和白光双光补光,红外光采集亮度,白光采集色彩,可在夜间无白光爆闪情况下,输出全彩的融合图像,精准抓拍、清晰成像。不打扰夜间行车的司机,实现环保绿色交通。

        在传统的低照全彩实现方面,一是采用LED补光灯,光线刺眼,容易影响出入人员的视线,也会引起作案人员的警惕。二是采用红外补光灯,获得黑白图像,丢失了色彩信息。今年安博会,巨头们在实现低照全彩上可谓是八仙过海,各显神通,不管是采用哪种技术,殊途同归,都基本达到了在超低照度下的全彩图像采集,让黑夜也可实现智能预警。至于谁优谁劣 ,就交给市场和用户评价了。 

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