近些年，各家企業(yè)為解決低照度下攝像機成像效果，可謂煞費腦筋。為避免超星光技術一些缺陷及不適用的場景，解決黑光技術雙sensor高成本問題，目前行業(yè)中也出現(xiàn)了另外幾種技術如極光、微星光、AI超微光技術、。
極光攝像機采用sony超高像素與大靶面結合的CMOS，加上ISP核心處理算法的配合，最低照度達到了彩色0.0005Lux，黑白0.0001Lux，實現(xiàn)超低照度全彩監(jiān)控，另外應用專業(yè)數(shù)碼級鏡頭接口，具備更好的兼容性，適用于各類補光微弱或無補光的大場景。
微星光攝像機包含“Extra-ISP”技術，在新一代芯片的ISP的基礎上，增加了時域降噪算法和多維度銳度提升算法，以降低低照環(huán)境下運動圖像的拖影，讓人臉等運動物體的細節(jié)可以充分展現(xiàn)出來。時域降噪是對多幀圖像進行分析運算來進行降噪，運動估計的設置是為了防止劇烈移動的主體出現(xiàn)運動殘留的現(xiàn)象。
另外還有“U-FACE”技術，這是以新一代深度智能核心芯片為支撐，加持新的人臉曝光和人臉小圖增強雙重算法，針對低照環(huán)境下的人臉進行優(yōu)化，提升臉的亮度、通透性和均衡性。
隨著AI技術與攝像機實際應用不斷融合，安博會上出現(xiàn)智能全彩圖像融合技術、AI超微光技術。
智能全彩圖像融合技術采用AI算法的SuperColor智能全彩圖像融合技術，能夠將紅外的清晰黑白圖像與少量可見光帶來的彩色圖像進行智能全彩融合，從而得到一幅清晰明亮的全彩圖像。通過智能曝光技術、隱形補光技術等，做到了24h全天候的高清。
AI超微光技術通過對應用場景目標圖像要求的提煉，采集了海量夜間低照情況下車輛卡口、車輛電警、人員卡口以及全結構化攝像機的圖像樣本與模擬數(shù)據(jù)，并針對性的進行了數(shù)學建模，設計了一套從采集、標圖、訓練以及模型轉化的端到端的深度學習模型。
在低照環(huán)境下，該算法模型跳過了傳統(tǒng)攝像機的ISP成像調制方式，通過對大量場景抓拍圖片的學習，算法直接對傳感器輸入數(shù)據(jù)進行圖像恢復。這樣可以大幅減少了攝像機對補光燈的依賴，在提升圖像亮度的同時，還能充分還原物體顏色與紋理等細節(jié)信息。依托該算法還原出來的圖像，不僅大幅度提升了人眼對抓拍圖像的主觀體驗，也能提升后端諸多的智能算法對圖像的特征分析。比如對車輛特征分析、非機動車特征分析、駕乘人員特征分析等。
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