在2018年5月25日举办的“GIIS 2018·安防AI创新峰会”上,眼擎科技创始人兼CEO朱继志表示,随着国家大力推进平安城市、智慧城市等的建设,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。这一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。
安防是机器视觉应用的主战场之一。近年来,机器视觉技术已经有了很大发展。在公共安全领域,通过AI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。
不过,识别技术目前虽然已经很成熟,但并非万能,在不少实际应用的场景中,人工智能的视觉识别还存在着盲区。比如,传统摄像头在酒吧、KTV、演唱会现场、夜总会等场景中,无法实现其正常安防的功能。究其原因,传统的摄像头成像技术无法自适应现实中复杂光线下的应用场景。另外,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,此类场景下出现的典型的反光、逆光、背光等问题,导致成像识别难以正常进行,这给安防工作带来了困难。
在这种情况下,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。朱继志认为,目前AI视觉的实际痛点在于,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。
“AI视觉兑现面临的最大难题,是光线复杂。”他说,AI机器视觉从摄像头到“眼睛”的进化,最关键的是对于环境的自适应能力。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,解决不了复杂光线下的自适应问题。AI赋能机器成为一个新物种,这个新物种要进化,就一定需要眼睛。
眼擎科技推出的AI视觉前端成像方案,正是针对AI机器视觉在复杂光线下前端成像的核心痛点,以解决安防AI视觉的瓶颈难题。
朱继志透露,基于一套自主研发的成像算法,其团队让影像采集终端即便在弱光、逆光、反光等复杂光环境条件下,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,同时在复杂光线环境下依然可以高品质真彩还原成像。这套成像算法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。
“我们公司用了四年时间干这一件事,我们认为未来的AI机器视觉的能力,就是相机的能力应该像我们人眼靠齐,甚至比人眼更好。所以我们做一个成像引擎的技术,使我们的相机(摄像头)能够在各种各样的复杂环境下来解决成像的问题,我们的眼睛能力最强的不是说它的分辨率高,也不是看的很清楚,而是它的环境自适应能力特别强,因为人眼是几亿年以来进化的结果,自然可以适应,但是所有的相机和摄像头不具备这个能力。” 朱继志称。
2018年1月,眼擎科技推出了全球首款复杂光线专用成像芯片eyemoreX42,并于同年4月推出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。
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,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。
