CobiNet(寧波)推薦文章： [摘要] 10月19日下午，視頻大數據產品及方案提供商格靈深瞳在北京召開了發布會，正式發布了旗下首款基于人眼工作原理的攝像機Foveacam。

在監控攝像機走向高清化智能化的今天，許多問題仍然等待從業者去攻克。在今天的安防智能化應用中，人臉識別的準確率提升是難以攻克的技術競爭焦點。在影響人臉識別準確率的諸多因素中，包括攝像機抓拍人臉的圖片像素，抓拍人臉的應用場景的復雜程度，以及人為的將臉部遮擋等。但在諸多的因素中，人臉圖片抓拍的像素成為最容易攻克，也是最能廣泛應用于公安刑偵的條件。

目前，市場上的攝像機在抓拍人臉的時候，還無法同時兼顧廣度和遠度，因為單位面積像素等于分辨率與視野面積的比，在相同像素的攝像機中，廣度越大，遠度越小。目前4K攝像機看清人臉的最遠距離是10米，7K則是20米。顯然，這樣的距離還遠遠不夠。為此，在10月19日的格靈深瞳Foveacam人眼攝像機發布會現場，我們看到了此款攝像機在距離上對人臉抓拍獲取高清畫面的突破。

據悉，深瞳人眼攝像機Foveacam是首款基于人眼工作原理的攝像機，格靈深瞳稱主要是因為采用了獨創的像素動態瞬時分配技術，可以瞬時將局部畫面的有效像素提升百倍以上，整體畫面可以達到數億等效像素。據格靈深瞳CTO趙勇向網易科技透露，Foveacam可以達到2億像素動態瞬時分配，在50米內可以展現清晰的可識別人臉，100米內看清全身特征，而且這款攝像機的視場角也達到了70度，抓拍覆蓋面積很大。也就是說，此款攝像機在廣度與遠度方面均有了較大的突破，是安防行業新的突破。這主要是因為格靈深瞳的做法是利用人眼感知的解決方案，因為在人眼中像素并不是均勻分布的，而是分布在Fovea區域，人眼會受大腦的控制選擇性的先把自己的關注的領域看清楚。格靈深瞳的Foveacam就是模擬人眼的 感 知 能力，格靈深瞳將像素動態瞬時分配，達到像素的提升。

現場識別人臉與Foveacam在20米之外的人臉匹配

匹配成功，顯示識別距離和匹配度以及識別場景

在現場的測試中，人員首先在Foveacam部署的20-40米內區域走過，然后在室內站到其他攝像頭前，隨后將采集到的兩個圖像信息進行比對識別，幾乎所有的測試者都能識別并匹配，而且匹配圖上會標記Foveacam識別時候的距離以及全景圖，識別速度非常之快。

據悉，在硬件方面，Foveacam植入深度智能芯片，搭載英偉達Tegra K1。除了軟件算法上，Foveacam的硬件也完全由格靈深瞳完成。另外，除了像素動態瞬時分配技術，深瞳人眼攝像機在人臉識別部分基于深度學習算法，而且對于目前主流后臺平臺的兼容性好，適配標清、高清的主流后端視頻存儲設備。另外安裝部署也比較簡單，前端結構化輸出，包括高清截圖和原始畫面的輸出。在存儲上，人眼攝像機的處理結果為機內合成，在云端只存儲跟目標相關的圖片（比如人臉畫面），而且是以圖片的方式存儲，所以不會占用過多的帶寬和存儲。
 

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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