2018年世博會的核心議題：人臉識別AI感知
2023-03-31 16:28:59 1
人工智慧(AI)是2018年世博會的核心議題，而與人臉識別相關的產品和解決方案仍然是本屆世博會安全監控應用領域人工智慧中最大的一部分。車輛識別。每個人都關心識別算法的準確性的提高。如何提高這種精度，無論算法水平如何，從設備硬體結構上講，首先要保證監控圖像傳感器的性能。
在世博會上，作者還榮幸地採訪了國內一家專注於圖像傳感器技術和產品開發的企業SmartSens人工智慧部門總經理白振東先生。在採訪中，白振東詳細分析了當前國內圖像傳感器的創新技術亮點和應用現狀。舉個例子，安全視頻監控相機的核心組件具有更多的認知和理解層。
由於行業的特殊性，安全視頻監控攝像機的圖像傳感器主要考慮三個關鍵點的信噪比、靈敏度和動態範圍。這對視覺系統提出了更高的要求。
傳統的安全監控領域中使用的圖像傳感器的靈敏度已經不能滿足當今智能安全領域複雜的應用場景，特別是對人臉圖像準確捕獲和識別的要求。使用該傳感器的居裡監控相機通常將快門時間增加到40ms以上，並且使用較高的增益來保證成像亮度。然而，在照相機拍攝的過程中，人們在不斷地移動，所以較長的快門時間會導致人臉圖像模糊，同時又較高。ER增益將導致圖像質量的惡化和噪聲的增加。白振東說，這兩個因素嚴重影響人臉圖像的輸出質量，甚至導致最終識別效果較差。
正如行動電話從功能向智能化轉變一樣，安全領域也正在經歷著這樣的升級，針對該行業的發展趨勢以及智能監控的具體應用形式，準確捕獲、有效輸出fa的特徵信息。斯圖爾特研製了一系列1/1.8超大型星級圖像傳感器，該系列圖像傳感器是針對智能安全設計的顛覆性產品，採用BSI背光技術，可以提高CMOS圖像傳感器的靈敏度。採用獨特的傳感器設計結構，進一步提高了圖像傳感器的靈敏度和信噪比，提高了動態範圍輸出，充分保證了智能安全攝像機對複雜場景（暗背光）的適應性。
滾動快門：滾動快門的曝光模式是以逐行的方式曝光，也就是說，當傳感器成像時，每行像素逐行曝光，並且每行像素的曝光之間會有一定的時間間隔。
全局快門：不同於滾動快門，整個圖片同時曝光。相機中的圖像傳感器的所有像素同時曝光。傳感器同時讀取相同的圖片。
（左邊圖片由SmartSensSC132GS使用全局快門技術拍攝，右邊圖片由Ro.Shutter傳感器拍攝）。
據白振東，滾動快門是常用的傳統相機。這種方式是漸進式曝光。例如，圖像傳感器是陣列，其曝光數是逐行曝光。它適用於靜態或慢速運動場景，但在動態場景中，特別是在面對高速運動物體時，此時需要全局快門曝光模式。它的曝光是整個畫面同時被凍結在一幀中。不管畫面有多快，只要快門設置合理，就可以拍得非常清楚。
據了解，全球快門圖像傳感器技術是工業自動化領域中第一項高端應用技術，主要用於工業生產線自動檢測系統採集高速、清晰的圖像，並提供準確的圖像數據源。隨著人工智慧時代的興起，越來越多的應用需要使用具有邊緣計算能力的智能感知產品。斯圖爾特敏銳地意識到該應用程式的發展趨勢，並適時推出了SmithGlobal快門CIS產品。
今天，我們可以看到，這項技術誕生在人工智慧爆發的時候，事實上，它也源於史蒂夫敏銳的市場洞察力和遠見。
至於人工智慧的市場發展趨勢，我們已經開始預測2015左右。如果工業界對人工智慧進行一些革命，應用全球快門技術將是必然的趨勢，但其中一件事是，用於工業自動化的全球快門在現場確實有光補充。它的環境相對穩定，但人工智慧場景不確定，環境更複雜。白振東說，因此，在全局快門的基礎上增加BSI背光傳感器，以提高傳感器的靈敏度，將BSI技術與全局快門技術相結合，可以大大提高全局快門的場景適用性。
目前，Stevie將GlobalShutter+BSI技術結合應用於許多垂直應用領域，以輔助人工智慧場景中的智能視覺應用，如智能交通、智能商務、智能感知等。以智能交通的實際應用為例：
從宏觀上看，為了使城市交通更加便利，緩解日益擁擠的公共運輸，智能交通系統是解決交通發展瓶頸的有效手段之一。t形交叉口、智能停車場管理、道路流量監控、電子警察等應用場景離不開成像技術，只有準確的成像信息，才能更準確地判斷當前的道路狀況、車輛行為以及車輛狀況。c身份信息，更好地實現城市道路交通系統的平穩運行。
從微觀角度看，汽車產品也從ADAS輔助駕駛向自動駕駛發展，無論是輔助駕駛還是自動駕駛，傳感器接收到的圖像信息越來越受到汽車中央控制晶片的要求。髖關節不僅需要圖像傳感器提供清晰的圖像而不會在車輛的高速運動中變形，而且需要提供周圍物體與車輛之間的距離，甚至對駕駛員的疲勞監測。對車輛高速行駛時的圖像變形進行分析，結合智能駕駛／自動駕駛／駕駛員疲勞檢測的算法和邏輯判斷，為行車安全提供重要保證。
雖然人工智慧的第一年已經開始，但白振東認為，目前還處於弱人工智慧階段，基於圖像傳感器的智能視覺系統還有很長的路要走。
在人工智慧薄弱的時代，越來越多的人利用傳感器進行環境信息的智能感知。白振東說，在感知系統的改進之後，他們開始逐步將更深層次的智能應用擴展到垂直應用場景。
從目前在人工智慧和機器視覺領域中的傳感器應用來看，傳感器的主要功能是人們可以看到的成像、用於機器的成像，以及一些已知的場景應用，例如手勢識別、面部支付、面部解鎖交互。體驗：從一套視覺感知工具到服務大眾日常生活的角色，應用的價值也隨著場景的豐富而不斷發展，這就是Stevie的力量所在。
在人工智慧和機器視覺領域，圖像傳感器的應用涉及面很廣。用戶對圖像傳感器在成本、性能或應用協調方面的要求也將成為我們在新產品開發過程中的持續推動力。通過我們在圖像傳感器技術領域的不懈努力，更好地服務於應用技術的發展趨勢，為公眾創造更好的生活！
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