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人工智能(AI)是2018年安博會的核心話題，其中人臉識別相關產品和方案仍然是本屆安博會AI在安防監控應用領域展示量最大的部分。當前視頻監控已走向人臉識別、車輛識別的應用階段，大家都在關注識別算法精準度的提升，而如何提升這個精準度，撇開算法的層面，從設備硬件構造來講，首先需要保障的是監控圖像傳感器的性能。
本次安博會，筆者也有幸採訪到了國內專注於圖像傳感器技術和產品研發的企業思特威（SmartSens）人工智能事業部總經理白震東先生，在訪談過程中，白震東詳細分析了當前國產圖像傳感器的創新技術亮點和應用現狀，讓我們對這個安防視頻監控錄影頭內部的核心元器件有了多一層的認知和了解。
人臉識別應用對圖像傳感器提出更高要求 由於行業的特殊性，安防視頻監控錄影頭的圖像傳感器主要考量三大關鍵點——信噪比、靈敏度和動態範圍。現階段，智能安防監控強調的人臉抓拍、視頻結構化等應用，對「視覺」系統提出了更高的要求。
「傳統安防監控領域所使用的圖像傳感器，其靈敏度難以滿足如今智能安防的複雜應用場景，特別是對於人臉圖像準確捕獲和識別的要求。使用這類傳感器的傳統安防監控錄影頭為了得到較為理想的成像亮度，往往會將拍攝時所使用的快門時間加大到40ms以上，同時配合使用比較高的增益來保證成像亮度。然而在錄影頭的拍攝過程中，人員是在不斷運動的，因此較長的快門時間會造成人臉成像模糊，而較高的增益則會導致成像質量劣化、噪聲增加，這兩大因素嚴重影響了人臉圖像輸出質量甚至導致較差的最終識別效果。」白震東表示。
正如同手機從「功能」走向「智能」一樣，安防領域目前也正經歷著這樣的升級。
「針對這一行業發展趨勢以及準確捕獲/有效輸出監控場景下人臉、車輛、物體特徵信息的智能監控具體應用形態，我們目前針對性的推出了 ‘1/1.8’系列超大尺寸的星光級圖像傳感器產品，該系列是面向智能安防而設計的顛覆式產品，其中運用了可以提高CMOS圖像傳感器感度的BSI背照式工藝，並在設計上採用了獨有的全新傳感器設計架構，進一步提升了圖像傳感器的靈敏度和信噪比，加強了動態範圍輸出的能力，充分保證了智能安防錄影頭面對複雜場景(暗光/逆光)的適應性。」白震東補充道。
另一個提升圖像傳感器性能的技術還可以通過變更成像曝光的方式做到。
兩種曝光Shutter技術： Rolling Shutter 和 Global Shutter Rolling Shutter：Rolling Shutter的曝光方式是按照逐行的方式來進行曝光，即傳感器在成像時，每行像素逐行依次進行曝光，且每行像素的曝光之間會有一定的時間間隔。
Global Shutter：與Rolling Shutter不同，是整幅畫面同一時間曝光做到。錄影頭中圖像傳感器的所有像素點同一時間感應光線，同時曝光。傳感器讀出的是同一時間的同一畫面。
高速物體變形
（左圖是採用Global Shutter技術的SmartSens SC132GS拍攝的圖片，右圖是Rolling Shutter傳感器拍攝的圖片）。
明暗現象
（左側為具備單幀HDR技術的SmartSens Global Shutter CIS拍攝效果）
據白震東介紹，傳統錄影頭常用的是Rolling Shutter，這種方式是逐行式曝光，比如說一個圖像傳感器是一個陣面，它的曝光數是一行一行曝光，適用於靜態或流速較慢的場景。但在動態場景中，尤其是面對高速運動的目標物體，這時候需要用到Global Shutter曝光方式，它的曝光是整幅畫面在一幀中同時凍結，不管畫面速度多快，只要快門設置合理，都可以拍得非常清楚。
最匹配AI視覺應用的Global Shutter技術 據了解，Global Shutter圖像傳感器技術最早是應用在工業自動化領域的高端技術，主要為自動化工業生產線檢測系統拍攝高速清晰的圖像，以及為運動的機械手臂提供精準的圖像數據源。隨著AI時代的崛起，越來越多的應用領域需要使用到具備邊緣計算能力的智能感知類產品。
「對於人工智能的市場發展趨勢，我們在2015年左右就已經開始預判了，這個行業如果用人工智能做一些革命的話，Global Shutter技術的應用是必然趨勢。但有一點，在工業自動化里面用的Global Shutter實際上現場都有補光，它的環境相對比較穩定，但人工智能場景具有不確定性，環境更為複雜，因此，在Global Shutter的基礎之上，我們還加入了BSI背照式傳感器來提升傳感器的感度。將BSI技術和Global Shutter技術放在一起，可以極大地增強Global Shutter 的場景適用性。」白震東表示。
目前，Global Shutter+BSI的技術組合已被落地應用在多個垂直應用領域，輔助人工智能場景下的智慧視覺的應用，比如智慧交通、智慧商業、智能感知等領域，以智慧交通領域的實際應用為例：
智慧交通
從宏觀角度來看，為了讓城市交通更加便利，疏導日益擁堵的公共交通，智慧交通系統是解決交通發展瓶頸的有效手段之一。高速違章查處、卡口ETC、十字路口的道路監控、停車場的智能管理、道路流量監測、電子警察等應用場景都離不開成像技術。只有準確的成像信息，才能更加準確地判斷當前的路況、車輛行為和車輛具體的身份信息，更好地做到城市道路交通系統順暢的運轉。在這個領域，Global Shutter CMOS圖像傳感器可以更好地發揮作用。
而在微觀角度上，汽車產品也在從裝備ADAS輔助駕駛向自動駕駛的方向演進。無論是輔助駕駛還是自動駕駛，汽車的中控晶片對傳感器接收到的圖像信息要求越來越高。中控晶片不僅需要圖像傳感器在車輛高速運動中提供沒有形變的清晰圖片，還需要提供周邊物體與車輛的距離，甚至是駕駛員的疲勞程度監控。Global Shutter傳感器可以避免車輛高速運動時拍攝圖像形變的問題，同時結合智能駕駛/自動駕駛/駕駛員疲勞檢測等方面的算法和邏輯判斷，從而為行車安全提供極大的保障。
圖像傳感器的價值演進：從賦能到服務 盡管當前人工智能元年已經開啟，但在白震東看來，現階段依舊處在弱人工智能的階段，依托於圖像傳感器的智慧視覺系統仍然還有很長的路要走。
“弱人工智能時代，大家更多用傳感器進行環境信息的智能感知，感知系統完善之後再開始向著垂直應用場景下逐漸拓展更深層次的智能化應用。」白震東表示。
從現階段人工智能和機器視覺領域的傳感器應用情況來看，傳感器的主要功能一個是成像給人看，一個是成像給機器看，還有一些用於交互式體驗中大家熟知的手勢識別、人臉支付、人臉解鎖等場景應用。從一套視覺感知的工具逐漸朝服務大眾日常生活的角色轉變，應用價值也在隨著場景的不斷豐富得以持續演進，而這些也正是圖像傳感器企業發力的地方。
「人工智能、機器視覺領域大範圍的涉及到圖像傳感器的應用，用戶端對於圖像傳感器在成本、性能或是應用配合等方面的要求，也將成為我們在新的產品研發過程中持續的推進力量，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，為大眾創建更加美好的生活!」白震東最後強調!