全球掀起机器视觉并购潮 安防如何借力发展

【安防在线 www.anfang.cn】近段时间，机器视觉领域正在掀起新一轮的并购潮，5月，美国亚马逊公司收购了一支欧洲顶级机器视觉团队用于无人机领域研究。无独有偶，英特尔收购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用于无人驾驶领域。ARM宣布以3.5亿美元收购英国嵌入式计算机视觉技术公司Apical。此前，Snapchat收购计算机视觉公司Seene；Pinterest收购视觉创业公司VisualGraph；Twitter收购基于深度学习的计算机视觉创业公司Madbits。

与此同时，机器视觉技术也在突飞猛进，6月初，俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台，Facebook与谷歌为其提供资金并测试开发成果。全球互联网巨头加速布局机器视觉正是看中了该行业无限广阔的应用前景，在未来数年内，机器视觉将会成为各国抢占智能市场的必争之地。

机器视觉是指采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。更为重要的是，机器视觉系统具备人脑的一部分功能，能够从客观事物的图像中提取信息，处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。完整的机器视觉系统一般包括光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理单元、核心软件、监视器、通讯以及输入输出单元等。

相比于人眼观测，机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域，机器视觉强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。目前，机器视觉已成功应用到工业机器人、自动驾驶、医疗诊断、安防监控和工业检测等多个领域。

机器视觉在安防领域应用

机器视觉技术在安防监控领域的应用，重点在于提升摄像机的智能化程度，而“智能化”提升的方向则主要集中在分析层和应用层。智能分析以感知、采集为基础，然后通过视觉运算技术实现对目标的识别、跟踪和检测等。目前市场上已推出的感知型摄像机、超感IPC以及smartIPC均围绕着感知和分析技术展开相关应用，技术的突破点聚焦在两大方面：同样的感知范围内，感知能力的提升；在不同的感知范围内，感知能力的集成。在安防行业中使用的机器视觉产品如百万像素工业镜头、网络工业摄像机、视频图像采集卡等。

目前来看，机器视觉在安防领域应用主要涉及以下几大类一是智能交通：在交通行业，与其他识别技术相比，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了广泛的应用，比如车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。

二是双目/多目立体视觉：双目立体视觉技术是基于视差原理，并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。双目立体技术核心目的是提高识别的准确率，由于立体视觉技术形成的视场中带有物体的三维几何信息，因此能够有效的设定检测规则，排除光线、影子等干扰因素，大幅度提高智能分析的准确度。采用双相机或者多相机，对视场内空间的自由运动的三维位置坐标及姿态进行高精度的测量，可以根据标定结果对运动目标进行高精度跟踪。由于双目/多目立体视觉能够辨识目标的三维坐标、姿态、相对距离、与背景环境的空间距离，因此能适应复杂的跟踪背景环境。

三是仪表读数获取和监测：目前仪表主要分为指针式仪表和数显式仪表。指针式仪表简单可靠，维护容易，价格低廉.不仅种类多，而且数量大，如压力表、百分表、千分表、汽车仪表、航空仪表等等.数显式仪表读数准确方便，测量速度快。在某些情况下，需要对这些仪表的读书进行监控。而这对于检定人员来说无疑是一项枯燥而令人厌倦的工作。受人的主观因素如人的观测角度、观测距离及疲劳强度等影响，误差可能会很大，可靠性不高，而且检定效率低，劳动强度大。机器视觉的数显仪表读数技术，是实现各种数显仪表互联、集成和监控，方便实现管控一体化技术。

安防企业发力机器视觉

国内一些有实力的安防企业在头两年已经开始在机器视觉领域发力。

海康威视凭借强大的研发团队和在图像处理及视音频领域深厚的技术积累，积淀十几年，从“智慧安防”向“机器视觉”拓展。公司在机器视觉领域包含一系列产品及解决方案线阵、面阵、立体工业相机系列，智能相机系列，视觉控制器系列以及算法平台软件等。海康威视机器人定位引导系统：通过工业相机识别卡片信息，定位卡片坐标并引导机械臂协调工作。机械臂定位引导系统可应用于汽车制造、金属加工、高精密焊接、自动化装配等场景。

大华旗下机器视觉产品研发制造商–华睿科技拥有5000系列GIGE面阵相机，5000系列USB3面阵相机，5000系列GIGE线阵相机，MH系列高分辨率定焦镜头产品以及读码、结构光3D相机等产品。通过强大的isp算法保证优秀的图像质量，能支持12到24V宽压输入，在相关主要指标方面都达到了世界领先水平。

汉邦高科在图像识别核心算法领域具有多年的积累和沉淀，今年6月初汉邦高科联手文通图像设立了专注于人工智能技术研究和应用的飞识科技公司，主要围绕基于视觉探测和感知的产品进行切入。目标应用领域为安防视频智能监控以及自动驾驶领域，研究的细分领域包括人脸识别、行为识别、视频浓缩、模糊检索、ADAS辅助驾驶系统等。

另外一家以人工智能核心深度学习技术走红安防领域的企业SenseTime(商汤科技)，继2015年深圳安博会和东方网力携手展示人脸识别互动系统引起广泛关注之后，其4月底也通过收购一家致力于多目标智能跟踪系统研发的企业新舟锐视并成立了安防解决方案公司商周锐视，力求构建拥有计算机视觉和深度学习原创技术的领先智能安防平台。

    小结

在网络化，高清化，智能化成为安防主要方向的当下，目前市场上的视频监控产品已经基本实现了网络化和高清化的标准，因此下一轮市场巨变将在“智能”上实现突破。如何有效地对数据进行“智能化”存储、分析以及应用，机器视觉领域将成为安防企业下一步突破智能化发展重要把手。