在夜间光线不足的环境下如何拍摄有效的图像，是当前安防视频监控面临的一大难题。目前，低照领域的几种主流技术是通过堆叠摄像机硬件、进行复杂的ISP处理以及强化补光获得较为清晰的成像效果，然而这些技术仍存在图像信息偏差和光污染问题。

　　针对以上问题，科达基于自身多年在基础ISP图像调制技术上的积累，自主研发了AI超微光深度学习图像增强算法，首次将人工智能应用于低层成像技术，很好的提升了摄像机低照成像性能，使得夜间不需要高强度的补光措施，也能获得白昼般清晰、明亮和色彩还原真实的监控图像，且有效减少了光污染。该技术已广泛应用于人员卡口、车辆卡口、电子警察等多个产品领域，可实现全天候的人像抓拍、车辆管控以及违章取证等应用，为公安部门提供了大量的帮助与支持。

　　关键技术指标：

　　自创深度学习图像增强算法，高阶智能

　　采用深度学习算法，赋予摄像机超强“夜视”能力

　　采用4Tops/8Tops AI芯片，超强算力，实时高质量还原人、车和环境抓拍影像

　　4K超高清，超大靶面图像传感器技术

　　车辆卡口/电警采用业界旗舰级900W Global Shutter CMOS

　　人员卡口采用4/3“超大靶面CMOS是传统1/1.8“的2.4倍，大幅提升感光度

　　独特补光技术，绿色节能，避免光污染

　　约束补光能量，约束光斑，消除杂散光危害

　　低亮可见光，无忌前挡红外透光率，色彩还原度高

　　产品创新点：

　　技术创新方面：采用新的新的设计方法、技术、器件，实现新的功能，关键技术指标达到国内领先或国际先进水平，应有发明专利或实用新型专利，并附相关说明及证明材料。

　　AI超微光摄像机，采用深度学习图像增强算法， 通过对应用场景目标图像要求的提炼，采集了海量夜间低照情况下车辆卡口、车辆电警、人员卡口以及全结构化摄像机的图像样本与模拟数据，并针对性地进行了数学建模，设计了一套从采集、标图、训练以及模型转化的端到端的深度学习模型。在低照环境下，该算法模型跳过了传统摄像机的ISP成像调制方式，通过对大量场景抓拍图片的学习，算法直接对传感器输入数据进行图像恢复。这样可以大幅减少摄像机对补光灯的依赖，在提升图像亮度的同时，还能充分还原物体颜色与纹理等细节信息。依托该算法还原出来的图像，不仅大幅度提升了人眼对抓拍图像的主观体验，也能提升后端诸多的智能算法对图像的特征分析。比如对车辆特征分析、非机动车特征分析、驾乘人员特征分析等。

　　具体来说，产品具有以下特点：

　　采用深度学习算法，赋予摄像机超强“夜视”能力

　　采用4Tops/8Tops AI芯片，超强算力，实时高质量还原人、车和环境抓拍影像

　　车辆卡口/电警采用业界旗舰级900W Global Shutter CMOS

　　人员卡口采用4/3“超大靶面CMOS是传统1/1.8“的2.4倍，大幅提升感光度

　　约束补光能量，约束光斑，消除杂散光危害

　　低亮可见光，无忌前挡红外透光率，色彩还原度高

　　国内外市场推广情况：

　　湖北省高速公路警察总队AI超微光卡口应用实例

　　该项目采用了64套科达AI超微光车辆卡口，部署在湖北省环鄂高速15个检查站，在减少对补光灯的依赖的同时提升图像亮度，还原物体颜色与纹理等细节信息，清晰抓拍人脸和车辆图片，提高道路行车安全。

　　苏州高新区交警大队AI超微光电警应用实例

　　该项目服务于苏州高新区电子警察升级改造工作， 使用122套AI超微光电子警察设备以及30多套车辆卡口设备，实现在无外置LED补光灯的条件下，清晰抓拍车辆特征图片，保证抓拍图像色彩还原度，避免多重光污染，以减少事故发生，辅助交警工作。

　　科达智慧检查站守护普吉岛

　　为了应对复杂的人车检查工作，科达协助普吉岛警察局在塔查柴站前 5 公里处部署 AI 超微光卡口摄像机和测速雷达，全天候精准抓拍车牌及司乘人员信息，并实时将违章车辆告警信息回传站内，在站内实现精准拦截。

　　站内设置科达卡口摄像机和人体测温门禁进行人车二次抓拍，未来计划接入普吉岛正在计划构建的全岛检查站数据库，实现人车高效缉查布控。