安防，是机器视觉应用的主战场之一。一场由机器视觉引发的智慧安防风暴已经吹响全球，并在迅速蔓延中，将改变智慧安防格局。
近年来，机器视觉技术已经有了很大发展。相比人眼，当涉及准确和可靠的产品检测时，使用复杂的自学视觉算法，机器视觉技术将拥有超越人类视觉的全面优势。
而眼擎科技正是这一理念的践行者。作为专注于研发成像引擎的原创高端数字芯片企业，眼擎科技致力于开发新一代超越人眼视觉能力的成像引擎，解决AI视觉在复杂光线下成像准确率低的核心痛点，为行业提供高品质的成像解决方案。
今年1月份推出了全球首款复杂光线专用成像芯片eyemoreX42 ，并于上月又推出了自动驾驶视觉成像方案eyemoreDX120 ，使自动驾驶汽车的视觉动态范围提升至120dB，超越了人眼的能力。
“解决AI视觉落地的最后一公里”
眼擎科技创始人兼CEO朱继志在“GIIS 2018・安防AI创新峰会”的演讲中，针对当前AI视觉的痛点做了深度分析，表示：现在AI的图像识别率可以到98%、99%，但这都是实验室的数据，一到现场，图像源就变差了，从“卖家秀”变成了“买家秀”，经常识别不了，这是AI视觉目前的最大难点。
朱继志认为，造成这一痛点的原因是“视觉现场兑现最大的问题，是光线复杂。”他说，从摄像头到“眼睛”的进化，最关键的是环境的适应能力。以前的图像都是给人看的，现在是给机器看了。而日系的数码成像，在技术架构上，解决不了复杂光线问题。AI将会使机器成为一个新物种，这个新物种要进化，一定需要眼睛。
而眼擎科技推出的前端成像引擎方案采用了全新的技术架构，使AI机器视觉能力媲美甚至超越人眼，“解决AI视觉落地的最后一公里”。
解锁安防应用“新场景”
随着国家大力推进平安城市、智慧城市和雪亮工程的建设，以及人工智能相关国家战略政策的逐步深化，安防行业正向规模化、全面高清化、智能化转型升级。市场体量将进一步激增，预计至2022年，安防市场规模将达到万亿级别 。
事实上，人工智能的识别技术近年来发展很快，在公共安全领域，通过技术手段在嫌疑人出现在监控范围后，第一时间精确识别并报警，已经是很容易的事。
然而，人工智能的识别技术虽然已经很成熟，但并非已经万能，在不少实际的场景中，人工智能的识别技术还存在着盲区。
前不久，张学友演唱会现场抓捕逃犯的事件引发了业内广泛的热议。一方面，人脸识别技术在犯罪逃犯抓捕中的应用越来越成熟，另一方面也表明了演唱会、酒吧、夜店、KTV、剧院、夜总会等场所是犯罪分子喜欢隐匿滋事的地方――他们获得赃物赃款后需要在这样的场所“花天酒地”，满足私欲和虚荣。另外，这些这些场所由于人多光线负责便于隐匿藏身。
而且并不是所有的娱乐场所都会在入口设置安检和闸机，而活动现场由于暗光环境为主，光线分布不均，灯光构成复杂，光比大等原因，传统安防摄像头无法拍摄到清晰的图像，更无法做人脸识别，数据分析。
由于采光更加自然、节能等原因，近年来兴建的机场、高铁站、汽车站、办公楼宇等都倾向于采用大气美丽的全透明玻璃+大落地窗场景。但这也给安防工作带来了困难，由于逆光、背光问题，导致人像识别难以进行。
这种情况下，不从前端成像源上为算法提供高品质的图像，算法识别率提升幅度是非常有限的。
所以，在特定情况下，这些场所也成了传统摄像头的安防禁区。
如今，这些禁区有望得到“解锁”。
眼擎科技团队基于一套自主研发的成像算法，让影像采集终端即便在弱光、逆光、反光等环境条件下，也能通过算法优化，还原被拍摄图像的品质，以及人和物的真实色彩，在复杂光线环境下依然可以高品质真彩还原成像。眼擎科技创始兼CEO朱继志提到，他们的这套成像算法也是基于超大规模的计算能力硬件模块加核心算法来实现的。
△ 左图为传统摄像头，右图为eyemore相机
眼擎科技今年4月份针对逆光场景发布了超宽动态的DX120解决方案，这款达到120db 宽动态的成像模组在逆光情况下表现非常出色。
生物特征识别、计算机视觉和深度学习等人工智能关键技术的发展，推动了安防行业愈加智能化发展，也对安防提出了更为高标准的要求。用朱继志的话说，AI像一条鲶鱼，给本已枯燥无趣的安防市场，带来了第二春，逼迫安防摄像头从“低级”向“高级”演进。
但传统的摄像头在酒吧、KTV、演唱会现场、夜总会等新场景中，无法实现其安防的功能。究其原因，传统的摄像头成像技术无法适应现实中复杂光线的场景。而眼擎科技推出的AI视觉前端成像方案，无疑是突破这一瓶颈的一剂良药，很好地解决了安防最后一公里的难题。
该文观点仅代表作者，本站仅提供信息存储空间服务，转载请注明出处。若需了解详细的安防行业方案，或有其它建议反馈，欢迎联系我们。
