12月22日在深圳，科達AI超微光攝像機因突破低照成像瓶頸，激活安防攝像機全天候感知能力入選a&s年度AI創新產品。
△ 科達AI超微光獲得年度AI創新產品
a&s安防知識網評價道： “AI超微光系列之所以‘驚艷’，在于它完全革新了傳統夜視監控產品的成像技術，從算法、芯片、圖像傳感器以及補光等方面帶來了全新的技術組合。”
該攝像機由科達于2019年發布，它率先采用深度學習低照增強算法，具備無光污染、成像清晰、識別率高等特點，已落地上海、武漢、蘇州等20多個城市，有效改善了光污染，實戰優勢明顯。
△ 科達AI超微光產品與環境對比實測效果
自發布至今的一年多時間里，科達不斷在實踐中優化AI超微光算法，推出HDR融合算法和像素推理技術，讓AI超微光普及更快、更廣。
融合算法——從單一場景到泛化場景。初期的AI超微光算法以智能交通車輛卡口環境為基礎，建立算法模型。而在普通監控、人員卡口和其他移動設備的實際使用中遇到的光線情況更為復雜。對此，科達采用AI超微光+HDR融合算法，能在光線亮度變化較大的環境中提供具有更佳信噪比、更好動態范圍的圖像。以下圖為例，由于雨天路面反光車燈耀眼，一般的電子警察攝像機抓拍圖像過曝嚴重，這種場景對目前市面上的大部分攝像機來說都是極大的挑戰，開啟融合算法后，即可呈現色彩、亮度舒適的清晰圖像。
而在人員卡口應用場景下通常會遇到光線不足的情況，抓拍的圖片噪聲較大，暗部細節丟失嚴重，開啟融合算法后，能夠將圖片降噪增亮，還原有效的人像及環境信息，同時保持圖片亮度色彩的平衡。
像素推理——輕量模型推動技術普及。對復雜場景的圖像處理往往伴隨著極高的算力需求，而傳統硬件在攝像機邊緣側的算力性能不足。堆砌硬件的做法帶來成本過高的問題，致使大量對算法有實時性要求的場景難以落地。對此，科達在算法層進行突破，運用知識蒸餾、神經網絡搜索等像素推理前沿技術，降低模型體量和運算量，解決性能功耗比的問題，讓AI超微光技術更廣泛的賦能各類應用場景。
△HDR融合算法和像素推理技術
