得益于AIoT（AI+IoT）的推动，“边缘计算”在近两年可谓时名声鹊起，其新闻关注度变得越来越高。区别于云计算，加持人工智能的边缘计算处理无需将数据传输至云端，这样不仅能节省大量的带宽，而且数据处理将更安全、更高效。
在安防监控领域，加持人工智能的边缘计算也孕育着巨大的市场。伴随着“雪亮工程”、“平安建设”、“智慧城市”等政策推进，安防行业得到了快速的发展，视频监控也因此产生了海量的信息数据，因此仅仅依靠云端的人工智能处理远远不够，AIoT的边缘计算是智能安防的大势所趋。
然而，目前的智能安防也面临着种种课题，例如人工智能对视频内容的辨识容易受到天气因素、图像质量、地物遮挡、光照条件等环境变化影响。特别是在夜间低照度环境下，性能表现平平。传统的红外线不光技术虽然能在低照度下获得清晰成像，但只能生成黑白图像，并且还存在这照射距离断、效果衰减、发热量大等问题。
针对这一行业课题，Socionext 推出的SC2002（M11S）图像处理器具备有卓越的背光校正功能和低照度摄影功能，不同于市面上的低照度摄像机，搭载SC2002影像处理器的监控摄像机能在不借助任何光照或红外线补光技术，仅凭借其高效能和低功耗的特征，就能实现影像的检测、识别和预测。另外，在视频编解码功能方面，SC2002搭载有H.264视频编解码器及高性能影像处理功能，通常操作情况下其功耗低于1.5W，可满足广泛的市场需求。
让我们通过几组对比，一起感受SC2002的超强性能吧！
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低照度环境检测
0.05Lux及0.01Lux光照对比（左图: SC2002）
实验利用完全相同的传感器和镜头，对比在0.05Lux和0.01Lux光照下的成像效果，SC2002在0.01Lux条件下依然拥有出色的表现，即使是在0.05Lux的光照条件下，SC2002依旧可以实现人脸检测功能。
1Lux, 0.1Lux及0.05Lux光照条件下人脸检测功能对比（左图: SC2002）
甚至低照度条件下的移动物体，SC2002也能轻易捕捉，且画面无拖尾。
1Lux光照条件下目标检测对比（左图: SC2002）
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目标检测 & ROI
目标检测 & ROI对比（左图: SC2002）
ROI智能编码技术可以根据客户要求对视频进行智能编码，并在不损失图像质量的前提下，优化视频编码性能，最终降低网络带宽占用率和减少存储空间。上左图中，我们对来往车辆设置了ROI感兴趣区域，通过对比发现采用ROI智能编码技术的SC2002（左图）可大幅节省网络带宽，并减少接近60%的存储。
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人脸识别
同样条件环境下人脸识别效果对比（中上图: SC2002）
以视频数据为核心的安防监控体系产生了海量的视频数据，如何利用人工智能分析将普通视频变为有意义的情报至关重要，而高精度人工智能分析更需要一颗高性能图像处理器去采集有效的人脸信息。上图中，同等测试环境下在摄像机端嵌入人工智能算法，通过对比厂家A、厂家B芯片发现，在低照度环境下Socionext SC2002的成像依然十分清晰，不仅人脸而且桌面摆放的物件也十分清晰，在嵌入人工智能算法后能有效发挥人脸识别功能，准确识别出预登记人员。
一颗高性能图像处理器就好比视频监控摄像机的基石，没有有效的图像信息采集，一切围绕图片或视频展开的人工智能都是天方夜谭。
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除霾
除霾效果对比（右图: SC2002）
摄像头如果是设置在高远场所，像雾，雨和雪这样的天气状况有可能导致无法拍摄到精确的图像。在这种情况下，我们产品的除霾功能就会发挥出非常实用的功效，它可以检测并删除阴霾部分，同时保留如烟雾和云彩这样的背景细节，从而可以输出清新的图像。
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视频HDR
视频HDR功能对比（右图: SC2002）
在背光场景下，拍摄对象容易曝光过度/曝光不足，HDR功能可以调整亮度水平，并生成细致生动的图像，其应用场景广泛，是智慧城市建设的基础。上图是在高架上拍摄的一幕，左图在未开启HDR模式下，几乎看不到车牌数字，几乎完全淹没在强光中；而HDR模式下通过将不同曝光拍摄的影像进行合成，达到120dB的动态范围，更好地反映出真实环境中的视觉效果，大幅提升文字辨识度。
传统低照度摄像机多配合红外线辅助照明模式，凭借其经济实惠等特点曾受到监控行业的广泛青睐，但也因为其夜间只能黑白成像，监控移动物体时容易有拖尾现象成为其诟病。Socionext SC2002影像处理器在低照度情况下依旧还原出彩色、在H.264算法方面能以低码流、低延时稳定传输，与其他厂商产品相比拥有相对优势，是目前智能安防方案的不二之选。获取更多详细信息，请联系我们：sns.sales@socionext.com
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