在2018年5月25日舉辦的“GIIS 2018·安防AI創(chuàng)新峰會”上,眼擎科技創(chuàng)始人兼CEO朱繼志表示,隨著國家大力推進平安城市、智慧城市等的建設(shè),人工智能相關(guān)國家戰(zhàn)略政策的逐步深化,安防行業(yè)正向規(guī)?；?、全面高清化、智能化轉(zhuǎn)型升級。這一市場體量將進一步激增,預(yù)計至2022年,安防市場規(guī)模將達到萬億級別。

安防是機器視覺應(yīng)用的主戰(zhàn)場之一。近年來,機器視覺技術(shù)已經(jīng)有了很大發(fā)展。在公共安全領(lǐng)域,通過AI技術(shù)手段在嫌疑人出現(xiàn)在監(jiān)控范圍后,第一時間精確識別并報警,已經(jīng)是很容易的事。

不過,識別技術(shù)目前雖然已經(jīng)很成熟,但并非萬能,在不少實際應(yīng)用的場景中,人工智能的視覺識別還存在著盲區(qū)。比如,傳統(tǒng)攝像頭在酒吧、KTV、演唱會現(xiàn)場、夜總會等場景中,無法實現(xiàn)其正常安防的功能。究其原因,傳統(tǒng)的攝像頭成像技術(shù)無法自適應(yīng)現(xiàn)實中復(fù)雜光線下的應(yīng)用場景。另外,由于采光更加自然、節(jié)能等原因,近年來興建的機場、高鐵站、汽車站、辦公樓宇等都傾向于采用大氣美麗的全透明玻璃+大落地窗,此類場景下出現(xiàn)的典型的反光、逆光、背光等問題,導(dǎo)致成像識別難以正常進行,這給安防工作帶來了困難。

在這種情況下,不從前端成像源上為算法提供高品質(zhì)的圖像,算法識別率提升幅度是非常有限的。朱繼志認為,目前AI視覺的實際痛點在于,AI的圖像識別率可以到98%、99%,但這都是實驗室的數(shù)據(jù),一到現(xiàn)場,圖像源就變差了,從“賣家秀”變成了“買家秀”,經(jīng)常識別不了。

“AI視覺兌現(xiàn)面臨的最大難題,是光線復(fù)雜?！彼f,AI機器視覺從攝像頭到“眼睛”的進化,最關(guān)鍵的是對于環(huán)境的自適應(yīng)能力。以前的圖像都是給人看的,現(xiàn)在是給機器看了。而日系的數(shù)碼成像,在技術(shù)架構(gòu)上,解決不了復(fù)雜光線下的自適應(yīng)問題。AI賦能機器成為一個新物種,這個新物種要進化,就一定需要眼睛。

眼擎科技推出的AI視覺前端成像方案,正是針對AI機器視覺在復(fù)雜光線下前端成像的核心痛點,以解決安防AI視覺的瓶頸難題。

朱繼志透露,基于一套自主研發(fā)的成像算法,其團隊讓影像采集終端即便在弱光、逆光、反光等復(fù)雜光環(huán)境條件下,也能通過算法優(yōu)化,還原被拍攝圖像的品質(zhì),以及人和物的真實色彩,同時在復(fù)雜光線環(huán)境下依然可以高品質(zhì)真彩還原成像。這套成像算法是基于超大規(guī)模的計算能力硬件模塊加核心算法來實現(xiàn)的。

“我們公司用了四年時間干這一件事,我們認為未來的AI機器視覺的能力,就是相機的能力應(yīng)該像我們?nèi)搜劭魁R,甚至比人眼更好。所以我們做一個成像引擎的技術(shù),使我們的相機(攝像頭)能夠在各種各樣的復(fù)雜環(huán)境下來解決成像的問題,我們的眼睛能力最強的不是說它的分辨率高,也不是看的很清楚,而是它的環(huán)境自適應(yīng)能力特別強,因為人眼是幾億年以來進化的結(jié)果,自然可以適應(yīng),但是所有的相機和攝像頭不具備這個能力?！?朱繼志稱。

2018年1月,眼擎科技推出了全球首款復(fù)雜光線專用成像芯片eyemoreX42,并于同年4月推出自動駕駛視覺成像方案eyemoreDX120,使自動駕駛汽車的視覺動態(tài)范圍提升至120dB,超越了人眼的能力。

生物特征識別、計算機視覺和深度學(xué)習(xí)等人工智能關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展,推動了安防行業(yè)愈加智能化發(fā)展,也對安防提出了更為高標(biāo)準(zhǔn)的要求。用朱繼志的話說,AI像一條鯰魚,給本已枯燥無趣的安防市場,帶來了第二春,逼迫安防攝像頭從“低級”向“高級”演進。但傳統(tǒng)的攝像頭在酒吧、KTV、演唱會現(xiàn)場、夜總會等新場景中,無法實現(xiàn)其安防的功能。究其原因,傳統(tǒng)的攝像頭成像技術(shù)無法適應(yīng)現(xiàn)實中復(fù)雜光線的場景。而眼擎科技推出的AI視覺前端成像方案,是突破這一瓶頸的一劑良藥,很好地解決了安防最后一公里的難題。