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1954 年 , 美国安培 ( Ampex ) 公司推出了世界上第一台实用型摄像机 , 由此开创了图像记录的新纪元。经过几十年的发展 , 摄像机已取得了巨大的发展 , 成像效果从黑色变为了彩色 , 普通的枪机变成了一体机 , 标清像素变为了高清像素 , 从非智能到智能。
现实生活中 , 摄像头的身影随处可见 , 地铁、办公楼、电梯、商城等场所都有安装 , 已然成为安防领域的网红单品。
摄像头应用广泛 , 但也存在短板 , 像办公大楼或者商城里的监控摄像头 , 一是在早期安装过程中 , 考虑到布线开槽 , 部署会非常复杂麻烦 , 施工周期也长。二是一旦遭遇停电 , 只能沦为一个摆设 , 丧失拍摄的能力 , 使安防出现漏洞 , 严重的还会造成财物损失。
如今 , 这个问题正在被我们国家的一家科技公司 - 飞英思特科技努力攻克 , 该公司的技术人员正在应用一种新技术——可用于微能量供能的轻量化深度学习框架。并结合环境取能技术 , 让摄像头在无传统有线电源的环境下永久在线工作 , 且具备联网和数据处理的能力。
能达到这样的成果 , 主要归功于这款 AI 摄像头颠覆性的供电模式 , 虽然不像家用智能摄像头那样有强电提供能耗 , 但它对电路进行了大量优化 , 将设备本身功耗降到了一个超低的数字。然后利用顶部的光能采集板 , 来收集环境中的灯光和微光能 , 并将这些能量转化为电能为摄像头供电 , 仅需微瓦级能量就可正常工作。若按照一颗功率为 3W 功耗的家用 LED 灯泡来举例 , 这款 AI 摄像头的运行功耗仅占灯泡的百分之一 , 低至 25mw, 而静态功耗更是仅占三十万分之一 , 低于 10uw。
针对这个难题 , 飞英思特科技对轻量化算法优化 , 综合模型量化、剪枝以及模型蒸馏等技术 , 极大地降低了软件算力的功耗需求 , 成功让低功耗边缘设备实现了边缘人工智能计算。
据悉 , 飞英思特曾与交通领域机构深度探讨过这项技术在智慧交通上的应用 , 传统的交通道口是机械式的红绿灯放行处理 , 一旦遭遇小高峰 , 就需要人工介入疏导交通。而凭借这款 AI 摄像头部署的便捷性及深度计算的能力 , 可快速部署到各个道口 , 不用开槽布线 , 挤压交通要道。而另一方面 ,AI 摄像头将会对道口交通情况进行监测 , 并将图像数据上传至后台的智慧交通管理系统 , 为疏导车流做出指令 , 初步估计 , 使用这套设备之后 , 可降低 30% 的交通拥堵压力。
目前 , 这款 AI 摄像头的像素已达到 200 万 , 技术人员正在攻破 500 万像素 , 一旦成功 , 将达到超清级别的成像画质。预计未来这个像素值还会继续提高。这意味着 , 它的视力将会越来越好 , 为更多场景提供服务。
综合来看 , 这项技术的诞生 , 给摄像头领域乃至传统设备带来了无穷的想象空间 , 不用电且具备深度计算能力的设备将不再受场景限制 , 任意部署到各个地方 , 为城市数字化升级、工业数字化转型提供支撑。
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