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在1980年，模擬視頻監控正式應用；2005年，網絡數字監控正式拉開序幕；2009年，高清數據監控逐步成為視頻畫質主流；2015年，人工智能正式落地安防，成為推送安防產業發展的最強助推劑！
而對蘇州科達科技股份有限公司（以下簡稱“科達”）來說，2014年感知型攝像機的發布，正是科達在人工智能踏出的第一步，在隨后的幾年里，科達在安博會中逐步推出“感知＋大數據平臺”、“行業落地應用AI”、“安防＋AI戰略發布”、“AI無限可能”等話題，一切都是圍繞著AI建設和落地，但在2019年的今天，科達推出了“AI實戰派”的話題。
什么才是實戰？這一問題猶如一塊巨石丟入死水譚中，引起的不僅僅是一束浪花，更多的是在當前平靜的安防產業中，引出一段思考：當前的安防產業現狀，真的符合各方用戶的需求嗎？
當前監控的弱點——夜視
了解攝影的人都了解，在白天拍攝時，如果光線好，攝像過程中，鏡頭能快速對焦并拍攝，而光照度一旦降低，拍攝時間隨之增加。引起這一問題的，就是感光器件大小、ISO、光圈和快門。
簡單點說就是在光線充足的情況下，感光器件能在數千毫秒內獲得更多的光線照射，從而得出高品質的畫質；而光線不足時，通常是調整ISO，提升感光器件對光線的敏感度，而這一問題也極為明顯——顆粒感增強，從而無法看清、識別圖像中的物體。
監控攝像機也是如此，在夜間拍攝時，由于其處于7＊24小時不間斷拍攝，內部容易產生各類噪聲，從而干擾夜間視頻成像。
為了解決這一問題，安防企業提出了各種解決方案：
解決方案一：補光燈
補光燈是最為直接的方式，通過對當前場景的瞬間強光，從而增強攝像機感光器件的瞬間接收量，從而在這一瞬間提供較好的圖片。但缺點隨之而出：浪費能源、造成環境光污染等。補光燈一旦因為角度或強度問題，在道路上容易導致駕駛員暫時性失明，發生交通事故。
解決方案二：超星光技術與黑光技術
超星光技術通過更大的光圈和更加靈敏的傳感器，從而在弱光環境下得出更好的圖像，這一方案雖然有效解決了弱光環境下的問題，但增加了甲方的財政負擔，同時沒有景深效果可言。
黑光技術通過多目融合，并在后端進行光譜融合，通過這一方法得高品質圖片，這一方式也與超星光技術面臨著同樣的問題——高昂的成本，且分辨率下降。
解決方案三：ISP
通過提高ISP，從而提升畫質亮度。在調整ISP的同時，也放大了監控攝像機內的各類噪聲。
除此之外，部分企業還有降低快門速度、降噪處理等方法，但都沒有從根本上解決夜間拍攝問題。
AI超微光，能否“拯救”監控攝像機？
如何滿足各類用戶的需求？“無感”成為重點。
什么樣的監控攝像機才是“無感”？無需補光燈的瞬間強光、無需甲方增加前期投入的攝像機，才能被稱之為“無感”攝像機。而科達確實實現了這一目的！
在安博會的前一天，科達正式推出了科達AI超微光技術和三大系列產品。依托著科達多年在ISP技術方面的積累，開創性的采用了自主研發的研讀學習圖像增強算法。
科達“AI超微光”產品族譜（圖片來源于科達）
科達AI超微光在算法、芯片、圖像傳感器以及補光方面進行了全新的組合。據科達相關工作人員介紹，科達“AI超微光”采用獨自研發的深度學習算法，并采用4Tops／8TopsAI芯片，加上業界旗艦級800W CMOS和900W Global Shutter CMOS傳感器和自創專業環保型補光燈具，從而實現夜間的“無感”拍攝。
在發布會現場，科達監控產品線副總監沈文慶為OFweek維科網編輯解說到：“‘AI超微光’在深度學習圖像增強算法中，通過對低照場景下有監督的學習訓練，神經網絡在傳感器的輸出數據中自動去尋找并增強圖像中的信息。”
科達AI超微光技術原理（圖片來源于科達）
這種做法最為直接的優勢是，可以大量減少補光燈的應用，同時能有效還原物體顏色與紋理等細節。從而在后端的數據對比與分析中，能更加準確的對比出各類數據。
算法啟用前后對比（圖片來源于科達）
算法啟用前后對比（圖片來源于科達）
從實戰出發，回歸實戰！
在ETC領域中有一個支付叫“無感支付”，而科達AI超微光也將達到“無感拍攝”的場景，但科達并不滿足于當前——科達在會后表示：后續科達“AI超微光”算法還將做到足幀實時處理更高分辨率的視頻。
但對于每一款新品來說，只有足夠的優勢，才能推動產業的更新換代，特別是在AI賦能后，智能化產品雖然帶來各種便捷，但隨之增加的是甲方的高支出。對于這一問題，沈文慶表示：“這款產品的銷售價格與普通攝像機相似，并不會導致甲方前期費用的增加。”
有效解決夜間弱視問題，同時不增加產品銷售價格，這一做法必然在安防產業引起新一輪的追逐和模仿，安防市場新一輪的戰爭也將隨著科達AI超微光的發布而打響！
