我們只做一個事情,一個傳感器相機,在2014年下半年的時候推出第一款車牌識別相機,這幾年在行業深受大家的青睞,用得比較多。相機發布以來,其實我們圍繞一個問題,剛才幾位嘉賓也有提到,就是識別率的問題。從最早的97、98到99,再往后99點幾,其實是越來越難的。我們做算法做了十多年,這里面感觸很深,一個算法越往后付出的代價,不管是研發投入還是硬件資源的限制都是越來越難的。但是我們的目標一直是朝著100%去的,雖然大家可能覺得100%還是有點夸張,但是我們的目標是100%。

如果前端相機在車牌識別或者車輛識別的問題上達到了100%,那會是什么樣子?其實就會簡單很多。第一部分是講why要做這個瞾系列。100%是對車牌,無漏識別、無誤識別。這是我們的痛點,行業客戶會講為了解決識別率百分之幾個點的問題,要架很多相機。在朝100%走的路上,去年有一個事情對我們打擊很大,去年10月份有一個我們的客戶發一張照片給我,這是模擬照片,實際的照片是一個大媽拿一個手機,手機上有一個車,在攝像頭面前刷,然后進場了,她手上存著VIP車主的照片,然后進場。這是降維打擊,本來是三維,結果手機上是二維的,這就讓相機尷尬了。受到這個打擊之后,我們想做相機不能只保證圖像的識別,要保證每輛真車都能被準確的識別定位,這是我們的核心問題,也是做相機傳感器要解決的問題。
我們怎么做的呢,或者做了什么?我們的靈感來源于iPhone7 Plus。本來我不太愿意承認這個東西,做產品、做研發的東西都會說這是我們自己發明的、自己創造的,但是回過頭來仔細想的時候,我們一定是收了很多靈感,這個靈感最后理出來還是源自于它,我們很好的借鑒了它的思路。兩個攝像頭,一個廣角、一個長焦。我們的產品(見PPT)。手機的雙攝基本普及了,但是手機的雙攝和出入口的雙攝很不一樣,手機上的雙目只是得到相對的深度信息,我們的雙目是精確測距、深度信息、尺度信息的誤差只在5%以內。第二個是測距范圍,停車場的出入口從1米到8米的場景是完完整整的覆蓋,都能進行測距,一輛車開過來的距離我們可以恢復它的深度信息。解決這個問題的時候,我們有一個廣角鏡頭,廣角有畸變,我們也是花了一定力氣解決這個問題。手機上面不是需要全天候,手機拍不清楚可以加閃光燈,但是停車場不是,是白天、晚上、各種光照下都可以得到準確的數據。這款相機7月份出來的,但是這個月才發布,為什么?因為量產難,我們的量產從一天產幾十臺到現在一天幾百臺,中間有靠工業自動化解決的過程。
瞾系列,意思是雙目橫空出現。剛才講了一些過程,具體的功能圍繞我們的設計來,圍繞雙攝像頭、實施的場景深度實現這些功能。第一個,兩個200萬總共400萬,這是雙目深度的功能。第二個是實時的深度信息的計算,里面用了一個VPU。第三個是100%,從圖像上解決有難度,基于圖像的車臉、車頭出發,可能到96%、97%,但是現在加入深度信息,100%沒有問題。還有誤識別的問題,之前的識別有個兩難的問題,識別靈敏度,對于車身的數字或者有些干擾的信息,它和車牌從文字上是一樣的,我們3D建模怎么解決這個問題呢?真實的車牌是實時測試到它的寬度,大概是44厘米,而實際上拿一個假車牌去會測到車牌很短,10厘米,通過這種方式真車牌和假車牌就很好區分。比如手機測出來5厘米。這是零調試的概念,我們的相機從第一代第四年開始加入電控調焦,調出來很大程度減少了施工的困難,但是還不夠,因為調來調去,包括前面的安裝人員還有培訓的問題。現在我們怎么做呢?我們的廣角鏡頭和長焦鏡頭對整個出入口通道完全覆蓋,從1米到8米,把相機拿過去,不用管了,完全覆蓋。這是廣角的場景演示,要做無人化必然還有一個監控,因為東西放上去還要有攝像頭看,廣角攝像頭,安裝在道閘稍微偏后一點,對整個場景是能全覆蓋的。

最后介紹一下火眼臻睛,從我們成立到現在做的一個事情,從最早智能視頻的分析到后面的相機只做智能相機,我們立志成為智能相機的領導者。我們的理念是用計算機視覺來幫助人、替代人,最后解放人。在無人化的停車場應該是第一個落地的東西。我們當前的產品線,右下角是我們T系列,傳統相機,從2014年發布到現在覆蓋了接近40萬個出入口,我們的統計數據不是太準,可能占全國停車場1/4,服務的車主也是估算的在七千萬。右上角是今年發布的車位引導的相機,陸陸續續在國內很多大型停車場在用。左邊下面是這個月推出的海思的車牌識別一體機,上面是今天講的瞾系列,也是我們的拳頭產品。所有產品全系標配最新推出的車牌識別算法3.0,其實是“車輛”。達到的效果是99.99%的車輛識別率。這個算法到一定階段會有突破,這是我們一直做的事情。
回顧剛才整個過程,其實從2014年到2017年,我們最新的這款產品的發布,我相信在接下來的一兩年內,基于雙目攝像頭的形態會逐漸普及,這將再次成為行業的標配。我們的展位是1號館1T14號,大家可以現場體驗我們最新的產品。