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。
