浅析图像传感器层面在AI时代的升级和演进

人工智能(AI)是2018年安博会的核心话题，其中人脸识别相关产品和方案仍然是本届安博会AI在安防监控应用领域展示量最大的部分。当前视频监控已走向人脸识别、车辆识别的应用阶段，大家都在关注识别算法精准度的提升，而如何提升这个精准度，撇开算法的层面，从设备硬件构造来讲，首先需要保障的是监控图像传感器的性能。

本次安博会，笔者也有幸采访到了国内专注于图像传感器技术和产品研发的企业思特威（SmartSens）人工智能事业部总经理白震东先生，在访谈过程中，白震东详细分析了当前国产图像传感器的创新技术亮点和应用现状，让我们对这个安防视频监控摄像头内部的核心元器件有了多一层的认知和了解。

人脸识别应用对图像传感器提出更高要求

由于行业的特殊性，安防视频监控摄像头的图像传感器主要考量三大关键点——信噪比、灵敏度和动态范围。现阶段，智能安防监控强调的人脸抓拍、视频结构化等应用，对“视觉”系统提出了更高的要求。

“传统安防监控领域所使用的图像传感器，其灵敏度难以满足如今智能安防的复杂应用场景，特别是对于人脸图像准确捕获和识别的要求。使用这类传感器的传统安防监控摄像头为了得到较为理想的成像亮度，往往会将拍摄时所使用的快门时间加大到40ms以上，同时配合使用比较高的增益来保证成像亮度。然而在摄像头的拍摄过程中，人员是在不断运动的，因此较长的快门时间会造成人脸成像模糊，而较高的增益则会导致成像质量劣化、噪声增加，这两大因素严重影响了人脸图像输出质量甚至导致较差的最终识别效果。”白震东表示。

正如同手机从“功能”走向“智能”一样，安防领域目前也正经历着这样的升级。

“针对这一行业发展趋势以及准确捕获/有效输出监控场景下人脸、车辆、物体特征信息的智能监控具体应用形态，我们目前针对性的推出了 ‘1/1.8’系列超大尺寸的星光级图像传感器产品，该系列是面向智能安防而设计的颠覆式产品，其中运用了可以提高CMOS图像传感器感度的BSI背照式工艺，并在设计上采用了独有的全新传感器设计架构，进一步提升了图像传感器的灵敏度和信噪比，加强了动态范围输出的能力，充分保证了智能安防摄像头面对复杂场景(暗光/逆光)的适应性。”白震东补充道。

另一个提升图像传感器性能的技术还可以通过变更成像曝光的方式实现。

两种曝光Shutter技术： Rolling Shutter 和 Global Shutter

Rolling Shutter：Rolling Shutter的曝光方式是按照逐行的方式来进行曝光，即传感器在成像时，每行像素逐行依次进行曝光，且每行像素的曝光之间会有一定的时间间隔。

Global Shutter：与Rolling Shutter不同，是整幅画面同一时间曝光实现。摄像头中图像传感器的所有像素点同一时间感应光线，同时曝光。传感器读出的是同一时间的同一画面。

高速物体变形

（左图是采用Global Shutter技术的SmartSens SC132GS拍摄的图片，右图是Rolling Shutter传感器拍摄的图片）。

明暗现象

（左侧为具备单帧HDR技术的SmartSens Global Shutter CIS拍摄效果）

据白震东介绍，传统摄像头常用的是Rolling Shutter，这种方式是逐行式曝光，比如说一个图像传感器是一个阵面，它的曝光数是一行一行曝光，适用于静态或流速较慢的场景。但在动态场景中，尤其是面对高速运动的目标物体，这时候需要用到Global Shutter曝光方式，它的曝光是整幅画面在一帧中同时冻结，不管画面速度多快，只要快门设置合理，都可以拍得非常清楚。

最匹配AI视觉应用的Global Shutter技术

据了解，Global Shutter图像传感器技术最早是应用在工业自动化领域的高端技术，主要为自动化工业生产线检测系统拍摄高速清晰的图像，以及为运动的机械手臂提供精准的图像数据源。随着AI时代的崛起，越来越多的应用领域需要使用到具备边缘计算能力的智能感知类产品。

“对于人工智能的市场发展趋势，我们在2015年左右就已经开始预判了，这个行业如果用人工智能做一些革命的话，Global Shutter技术的应用是必然趋势。但有一点，在工业自动化里面用的Global Shutter实际上现场都有补光，它的环境相对比较稳定，但人工智能场景具有不确定性，环境更为复杂，因此，在Global Shutter的基础之上，我们还加入了BSI背照式传感器来提升传感器的感度。将BSI技术和Global Shutter技术放在一起，可以极大地增强Global Shutter 的场景适用性。”白震东表示。

目前，Global Shutter+BSI的技术组合已被落地应用在多个垂直应用领域，辅助人工智能场景下的智慧视觉的应用，比如智慧交通、智慧商业、智能感知等领域，以智慧交通领域的实际应用为例：

智慧交通

从宏观角度来看，为了让城市交通更加便利，疏导日益拥堵的公共交通，智慧交通系统是解决交通发展瓶颈的有效手段之一。高速违章查处、卡口ETC、十字路口的道路监控、停车场的智能管理、道路流量监测、电子警察等应用场景都离不开成像技术。只有准确的成像信息，才能更加准确地判断当前的路况、车辆行为和车辆具体的身份信息，更好地实现城市道路交通系统顺畅的运转。在这个领域，Global Shutter CMOS图像传感器可以更好地发挥作用。

而在微观角度上，汽车产品也在从装备ADAS辅助驾驶向自动驾驶的方向演进。无论是辅助驾驶还是自动驾驶，汽车的中控芯片对传感器接收到的图像信息要求越来越高。中控芯片不仅需要图像传感器在车辆高速运动中提供没有形变的清晰图片，还需要提供周边物体与车辆的距离，甚至是驾驶员的疲劳程度监控。Global Shutter传感器可以避免车辆高速运动时拍摄图像形变的问题，同时结合智能驾驶/自动驾驶/驾驶员疲劳检测等方面的算法和逻辑判断，从而为行车安全提供极大的保障。

图像传感器的价值演进：从赋能到服务

尽管当前人工智能元年已经开启，但在白震东看来，现阶段依旧处在弱人工智能的阶段，依托于图像传感器的智慧视觉系统仍然还有很长的路要走。

"弱人工智能时代，大家更多用传感器进行环境信息的智能感知，感知系统完善之后再开始向着垂直应用场景下逐渐拓展更深层次的智能化应用。”白震东表示。

从现阶段人工智能和机器视觉领域的传感器应用情况来看，传感器的主要功能一个是成像给人看，一个是成像给机器看，还有一些用于交互式体验中大家熟知的手势识别、人脸支付、人脸解锁等场景应用。从一套视觉感知的工具逐渐朝服务大众日常生活的角色转变，应用价值也在随着场景的不断丰富得以持续演进，而这些也正是图像传感器企业发力的地方。

“人工智能、机器视觉领域大范围的涉及到图像传感器的应用，用户端对于图像传感器在成本、性能或是应用配合等方面的要求，也将成为我们在新的产品研发过程中持续的推进力量，通过我们在图像传感器技术领域的不懈努力，更好地服务于应用技术的发展趋势，为大众创建更加美好的生活!”白震东最后强调!