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　　格灵深瞳

　　在我们的生活中，有一种设备遍布大街小巷却又不容易发现、随时随地影响着我们的生活却让我们察觉不到，这就是监控摄像头。目前，在北京市，仅官方设置的摄像头数量就超过了 40 万，各式大大小小的监控摄像头数量早已突破了百万。

　　这些摄像头最重要的作用当然是记录下所覆盖范围内最重要的信息，比如人脸，因为人才是社会活动的主体单位。

　　然而，受限于前端设备捕捉的人脸质量，人脸识别现在的应用范围其实非常有限，只能局限于四五米以内。因为，一旦人距离相机超过五米，人脸在整张高清图片中所占据的像素值将低于 75x75 pixel，而当分辨率低于 75x75 pixel 时，人脸识别的准确率会直线下降，从而不能满足实际应用的需求。

　　不难理解，一台相机想要看清远处的物体，就得牺牲它的视场角，比如望远镜可以看得很远，但是视场角却特别小。看得远与看得广似乎是一个相互矛盾的存在。

　　深瞳人眼摄像机

　　不过，当昨天我看到了格灵深瞳这款即将面世的新产品时，我觉得这也许会让整个摄像头领域有一个质的飞跃。

　　人脸识别距离从 10 米扩展到 50 米

　　这款新型摄像机名为「深瞳人眼摄像机」，开发它的正是这两年频频出镜的计算机视觉创新公司格灵深瞳。其最直观的功能提升就在于：目前广泛使用的高清摄像头大概只能在 5 米以内的范围内较为清晰地拍摄出人脸图像，4K 相机的距离是 10 米，而它的距离是 50 米。

　　如何做到这一点？简单地说，就是在拍摄时将有效像素聚集到有效信息的部分（比如人脸、人身等等），对于其他的次要部分（比如天空、地面等等）则不用浪费资源。

　　下面是其官方的专业解释：「深瞳人眼摄像机采用格灵深瞳独创的像素动态瞬时分配技术，可以瞬间将局部画面的有效像素提升百倍以上，整体画面可以达到数亿等效像素，j2直播，50 米内展现清晰的可识别人脸，100 米内看清全身特征。」

　　同时，由于使用了 NVIDIA 提供的核心 TEGRA K1 芯片并且具有格灵深瞳自己优化过的深度学习算法，深瞳人眼摄像机也能在目标的精确定位方面做到足够好。

　　当然，光说不练假把式，本人在昨天北京的大雾霾天气下亲自测试了一番，发现确实效果非常好，基本能做到 50 米以内的距离看清楚人脸。

　　左上角是距离两米的高清摄像头拍摄的成像，右上角是深瞳人眼摄像机在 41 米距离的成像；在雾霾天里，41 米的距离仍然能够基本清晰地识别出人像。感谢图中出镜的这位记者朋友！

　　同时，跟据格灵深瞳联合创始人、CTO 赵勇介绍，由于这款摄像机配备了星光级传感器，所以它能不受光线的影响，在夜晚也能够使用。

　　想要解决两大痛点

　　而事实上，目前在这个监控摄像头这个领域，除了清晰度之外，还广泛存在着两个痛点：网络基础设施能力以及设备成本。

　　想要成像清晰，你就需要足够强大的网络传输设备和数据存储设备来搞定那些数据；同时，这样的设备在价格上也绝对不便宜。

　　而这项技术就是在前者上拥有一个巨大的优点，那就是不占用过大的网络带宽，无需对现有基础设施进行升级，兼容现有主流监控相机安装方式。考虑到其明显高出一筹的清晰度，实现这一点的技术要点就像我们上面所说的那样，放弃其他不重要的部分，将有效像素集中于图像中的人脸等有效信息部分。

　　当然，理所当然，这样的一款产品的成本和价格也太可能会很低。当我们就此问题询问赵勇的时候，他表示目前还不方便透露这方面的信息。但他同时也表示，在未来的三年内，直播，随着相关技术的不断进步，深瞳人眼摄像机的成本会有一个逐步的下降过程，能逐渐接近主流市场能够接受的价位。