了解影响夜视摄像机亮度关键因素—新一代AI全彩夜视摄像机

了解影响夜视摄像机亮度关键因素—新一代AI全彩夜视摄像机

视频监控经过近几年的快速发展，白天在充足的日光下已解决”看得见、看得清”问题，正在进入”看得懂、不用看”阶段。同样夜视相机产品也迈过“看得见”阶段，进入“看得远、看得透、看得清、看得全、看得细”。传统夜视相机依靠红外与热成像技术多为黑白成像或弱彩，存在目标细节特征不明显等缺点。随着“夜生活”成为人们生活的重要部分，摄像机在夜间全彩的图像逐渐成为市场需求，突破夜间成像也成为业界的研究课题。今天就来简单介绍有哪些影响摄像机成像亮度关键因素。

1、镜头

1. 镜头作为摄像机的重要组成部分，其是光线进入摄像机的第一道“关卡” ，其摄取光线的多少直接决定了成像的清晰度。而通常用“进光量”的大小来衡量镜头对光线的摄取能力，镜头的进光量可以用F值表示。F值=f(镜头焦距)/D(镜头的有效光圈口径)，它与口径成反比，与焦距成正比。也就是镜头光圈的增大可有效提升进光量，从而使摄像机获得理想 的低照度效果。在焦距相同的条件下，选择光圈口径越大的镜头，镜头进光 量就越大，也就是需要选择F值越小的镜头。

下图是国内二家公司的摄像机在照度为1Lux的测试环境中呈现的图像，显然F0.9的B公司图像要好于A公司的F1.0

1. 2、图像传感器

CIS(CMOS Image Sensor)图像传感器有过几次技术飞跃，特别是背照式结构大大提高了低照度性能，在2010年之前，流行1/4”传感器。到2015年左右，1/3”传感器得以普及。 2020年后，则出现了越来越多采用1/2”、1/1.8”、1/1.2”靶面的摄像机；传感器尺寸变大，有利于提高低照度性能。随着分辨率的提高，传感器的低照度性能要求也在不断提高，如果完全依赖后期图像信号处理很难得到令人满意的低照度性能。

1. 3、ISP图像处理芯片

在AI-ISP技术出现前，夜视领域的玩家们更多在硬件上想办法，实现更低的照度。上世纪90年代索尼便已进入低照度全彩夜视领域，率先研发背照式、堆栈式CMOS图像传感器 。针对感光芯片进行工艺上的改进不断减少电路所占的面积，同时增加感光芯片的感光面积，推出全画幅感光芯片。但材料学及制造工艺难以突破，硬件制约下的视觉成像系统，成像效果已接近天花板。短期内，通过硬件提升光照度,难度显而易见。

2018年，英特尔实验室针对这一世界级难题提供了一条新的路径，提出可以通过整个神经网络实现ISP的全部功能。ISP作为一系列图像处理算法的集合，负责完成图像RGB数据的转换，过程包括各种矫正、去噪、转换和增强等环节。然而，随着复杂场景越来越多，图像处理要求越来越高,传统ISP局限性越来越明显;不断扩充的参数库，带来调试上的困难，整体开发周期逐步拉长。以AI技术为辅助，通过深度学习海量场景和数据，输出算法模型，对图像进行精准处理，则可以在某些场景大幅改善传统ISP的成像效果。基于AI-ISP夜视技术实现全彩夜视的技术路径产品，得到端侧大算力的支持后，全新的ISP成像体系为摄像机提供一个新的大脑。

新一代AI全彩夜视摄像机

升默机器人超级夜视摄像机使用使用大光圈镜头，搭配大靶面传感器，自带强大神经网络处理器（NPU），基于对微光图像信号的分析，利用神经网络深度学习噪声和信号的分布特性，深度学习的降噪技术采用全新的算法架构，训练好各种噪声数据，可以更好的区分噪声和细节、运动和非运动区域，改善传统算法的运动拖尾问题。

通过 “软硬兼施 ”，滤光、补光、曝光、降噪、配准、融合等一系列专利技术组合采用基于深度学习的降噪技术，实现兼具图像清晰度和色彩还原度，相机最大功耗6W，在最低照度0.0001Lux时仍可生成高质量全彩画面。产品兼容性良好,支持ONVIF2.0与GB/T28181-2016协议，支持H.264编码，可快速接入各种第三方系统。