大幅降低路上光污染苏企新算法再无爆闪忧当下

小编提示您：本篇文章标题是《大幅降低路上光污染苏企新算法再无爆闪忧》。//本文由热心网友[永远的小娘子] 投稿。

本文标题：大幅降低路上光污染苏企新算法再无爆闪忧

当下，如何降低和减少城市“光污染”正引起越来越多的重视。昨天，位于苏州高新区的高科技企业苏州科达科技股份有限公司传出好消息，该公司最新研发的“一种基于自编码器的夜间图像增强方法”，能在夜间低照环境下实时抓拍高质量的车辆及车内司乘人员照片，与通常的“爆闪”捕捉相比，可大幅降低马路上的“光污染”。据悉，依托该算法制作的科达AI超微光卡口目前已进入市场试验，并申请发明专利。

“通常来说，每当开车路过卡口时，摄像头的“爆闪”强光不仅伤人眼睛，还给安全带来隐患。”苏州科达智慧城市事业部相关负责人林姚华说，由于市场上现有的汽车前挡玻璃贴膜对红外光的透光率千差万别，电子摄像头为了获得色彩还原效果，对频闪补光灯的依赖较高。尤其在夜间，“爆闪”带来的“光污染”问题较为明显。“科达的AI超微光卡口，跳过了传统意义的摄像机ISP成像方式，仅需微弱的补光条件，即可清晰地拍摄车内司乘人员照片，而且不受车膜透光率、红外反光材料的影响。”

采访人员了解到，目前，科达的AI超微光卡口已在三个路口进行市场试验。昨晚，采访人员来到阊胥路小日晖桥附近装有AI超微光卡口的路口，最直观的感受是，步行从路口走过，卡口灯光微弱，远低于周边路灯等其他照明设施；上车体验，当汽车行驶通过时，有轻微的闪烁。而跟随前来的技术人员通过后台显示，现场拍摄的影像非常清晰。

不需补光，低照环境下的清晰摄像是如何实现的？技术人员告诉采访人员，该算法对夜间低照情况下车辆卡口的图像抓拍问题进行了数学建模，设计了一个端到端的深度学习模型。通过对卡口抓拍图片的学习，直接对传感器输入数据进行图像恢复。如此一来，不仅大幅缓解了交通摄像头补光灯带来的“光污染”，还充分还原物体颜色与纹理等细节信息，如车辆特征分析、驾乘人员分析等。

据悉，目前苏州市安防协会已组织开展关于电警车辆卡口补光灯使用标准化建设，探讨如何在满足公安实战需求条件下，保持光环保不扰民，并建立相应的团体标准。