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Visionary.ai in the news
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EETimes Taiwan: 基於AI的視訊降噪器瞄準低光照明應用

23/2/23

Originally published in EETimes Taiwan:

基於人工智慧(AI)的解決方案已用於跨產業的各種應用中,以控制和最化特定用例的操作。這些解決方案涵蓋了從農業、汽車到醫療保健和製造業的廣泛應用。即時影像和視訊處理就是這樣一個用例,其中AI在分析、辨識和從影像中提取所需資訊方面發揮著重要作用。利用相機影像,各種專用感測器對資料進行處理,以便進一步分析。由於影像或視訊的品質取決於諸如相機感測器的類型/大小以及照明條件等因素,實現通用影像處理系統變得至關重要。

在低光條件下,相機感測器捕捉到的光子較少,導致影像暗淡。除了照明條件差之外,高動態範圍的光線、濃霧、降雨和光強度的突變,都會使影像訊號品質變差且充滿雜訊。這些影像或輸入訊號需要被放大以獲得清晰的影像,但當放大這些輸入訊號時,其中的雜訊亦會被放大,從而使影像失真更嚴重,分析則變得更困難。

位於耶路撒冷的以色列Visionary.ai公司開發了基於AI的軟體演算法。該演算法對影像輸入進行處理,以備用於進一步分析。這家新創公司聲稱,在未使用任何硬體設備的情況下,可產生極高品質的影像。該公司共同創辦人兼執行長Oren Debbi告訴《EE Times Europe》,「他們的旗艦級影像訊號處理器(ISP)軟體解決方案可以部署在邊緣,以提供影像增強服務。該ISP具有對其他影像擷取系統的廣泛相容性,從而可以輕鬆整合幾乎任何相機裝置。」

該公司是邊緣AI和視覺聯盟(Edge AI and Vision Alliance)的成員,該聯盟還包括ARM和BrainChip等知名公司。Visionary.ai基於軟體的ISP經由空中傳輸(OTA)技術簡化了錯誤糾正和更新過程,並可客製化軟體以支援客戶需求。基於AI的功能和OTA可升級性,支援靈活的客製化,從而確保產品的相關性以及未來不會過時。

Debbi說:「用於筆記型電腦攝影機、醫療內視鏡、安全倒車攝影機、電子門鈴、裝配線品質檢查以及數百種其他應用的影像感測器市場正強勁成長。Visionary.ai基於軟體的ISP正不斷更新最佳化演算法,以使這些感測器創建盡可能高品質的影像,從而使人們能夠保持高品質的連接、健康和安全。」

視訊降噪器

視訊降噪器是該公司最新的產品之一,旨在放大微弱的光訊號,同時防止影像中的雜訊被放大,而能使影像更清晰。基於AI的演算法以前也用於降低影像雜訊,但主要都是用於靜止影像,而不是即時視訊。Debbi表示,「降噪器是一款輕量級的邊緣和AI軟體,可以部署在小型處理器上。針對降低雜訊並提高影像品質而必須改善外部照明、採用更大的攝影機感測器等各種硬體更新,該降噪器的目標在於為其大幅降低成以及節省能耗。」

圖1:降噪器專用於照明不均勻的場景。

將影像感測器輸出的原始資料饋送至降噪器,從而消除由於後處理而導致的退化可能性。影像處理的傳統方法是使用演算法來壓縮和平滑影像,這又擦除了連續影格之間的時間資訊。饋送至AI的原始拜耳(Bayer)影像感測器輸出資料,可以辨識並消除更多的雜訊。

圖2:Visionary.ai的影像處理架構方塊圖。

Debbi也聲稱,Visionary.ai是第一家提供軟體降噪器的公司,該降噪器可以獨立使用,或者與其提供的ISP搭配使用。由於其靈活性,降噪器的應用極為廣泛,從安全監控攝影機、無人機影像和衛星影像,到幾乎所有使用攝影機的廣泛應用。Debbi說:「市面上大約有70億個影像感測器,其中85%的感測器應用領域都沒有可控制的照明條件,這使得降噪器成為改善這些成像系統的強有力解決方案。」

圖3:降噪器的車牌辨識應用。

相較於開源降噪器,其架構和持續進展使降噪器代表著成像應用的「最高水準」。在AI和電腦視覺領域,諸如Open CV和Detect這樣的開源軟體雖然提供了令人滿意的準確性,但我們投入的大部份工作和努力是將準確性從90%提高到95%及以上,而使產品具備量產條件。Debbi說:「我們對自家降噪器的卓越性能充滿信心,並希望在客戶投入資源之前,讓他們的工程團隊盡可能輕鬆地體驗、對性能進行充份評估和比較。」

AI已經進入機器人、工業、醫療保健甚至農業等各個產業和應用領域。幾乎所有這些應用場景都在動態照明條件下使用相機,而且所捕捉的影像中包含可能使其難以分析的雜訊。這正是降噪器的用武之地。由於開源降噪器僅有90%的準確性,因而尚無法用於量產和商業推廣。Visionary.ai聲稱其基於AI的降噪器是市場上最安全且最準確軟體降噪工具,而且重量輕、易於更新和修改,更能滿足客戶需求。

(參考原文:Visionary.ai Introduces Video Denoiser for Low-light Conditions,by Saumitra Jagdale)