1.需要解决的技术难题和需求
作为机器视觉的眼睛，传统影像采集设备在复杂繁琐的应用中显现出了严重的不足和缺陷。单一的采集设备往往无法完成全部所需画面的采集工作，而现阶段视觉系统中往往采用多个影像采集设备的方案，通过多个类型采集设备协同来弥补单一设备的不足，这不仅导致了视觉的冗杂，也无法避免视野上存在的一些死角；此外，传输数据量庞大且数据处理复杂不利于与人脸识别、大数据算法等人工智能的兼容和使用；多台设备的同时使用亦导致了资源浪费，安装适用范围受到很大的限制。因此急需一种高效的新型智能化监控系统。
针对目前传统视觉系统存在设备冗杂、视野范围较小、无法快速跟踪和捕捉以及数据量庞大等一系列问题，广州安特激光开发了一种基于高速扫描摆镜的液态视觉系统该设备充分利用了液态变焦镜头快速变焦的能力与高速摆镜快速调整视野范围的能力，为视觉系统提供了普通广角相机无法比拟的视场范围和可媲美长焦视觉系统的超高分辨能力。实现了视觉领域的不可能组合，同时兼顾远距离识别能力与广视角范围。
然而，由于液态镜头与高速摆镜都是视觉领域的全新技术，市面上成熟的机器视觉算法无法以该系统匹配，因此需要征集能够匹配该系统的新算法。主要包括：优化系统，校准系统中广角镜头模块与扫描对焦模块的图像对应点间的位置偏差；针对城市道路监控中车辆行驶速度快、距离变化快的问题，研发液态镜头智能对焦算法的研究和优化；针对道路监控中道路情况复杂、遮挡情况频繁的问题，研发遮挡目标的识别技术；针对道路监控中驶离监控车辆模糊难以追踪的问题，研发模糊目标的识别技术。此外，为了扩展适用范围，还需要研究敏感特定对象的跟踪与定位方法、多源重点目标的重识别技术以及重点对象的关键特征提取方法等，使此方案可应用于重点区域重点人物的实时监测。
2.技术难点
本项目拟采用液态镜头和高速摆镜配合的扫描对焦模块，搭配常规广角镜头，构建一套兼具大视野和高分辨的图像采集设备，依据最新的快速对焦、目标识别、目标跟踪等机器视觉技术，拟通过液态镜头的快速变焦特性开发智能快速对焦技术，然后基于多视角技术，开发出对于遮挡目标的识别技术。此外，基于目标跟踪等技术实现模糊目标识别。最后集合和开发出一套完备的基于高速扫描摆镜的液态智能视觉系统。其中的主要技术难点有
（1）我司开发的设备为采用广角加扫描对焦双模块的双目系统。由于高速摆镜的存在，使得此双目系统的画面坐标对应愈加复杂，本项目需要通过相机参数建立相机成像的几何模型，采用确定空间某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系来解决双目画面坐标对应的技术难题。
（2）学界围绕对焦技术开展了广泛的研究，提出了较多的解决方案，但是现有解决方案都缺乏普适性。现有的自动对焦技术主要分为两类：第一，传统的自动对焦技术，包括自动法、测距法、对比度法等；第二，基于数字图像处理的自动对焦技术，包括对焦深度法和离焦深度法。其中对比度法和对焦深度法需要一系列图像来确定最佳对焦图像的位置，拍摄的图像越多，对焦的精度越高。因此具有速度慢、自动对焦所需时间长、不适用于高速、瞬时物体的对焦的缺点。离焦深度法的主要缺点是需要事先获得成像系统精确的数学模型，才能保证对焦的精度，而构建图像退化模型难度大，扩散函数的参数较难确定。因此需要一种能够实现快速精准的自动对焦方法。
目前针对此现状，我司希望研究专门针对液态镜头高速可变特点的对焦技术，有效地解决对焦深度法和离焦深度法应用的技术瓶颈难题。
（3）尽管遮挡目标识别技术已经取得了一定的进展，但是仍然存在以下一些缺点：第一，遮挡目标识别的准确性和鲁棒性有限。由于遮挡目标的特殊性，其识别和跟踪的准确性和鲁棒性相对较低。在现实场景中，由于目标的遮挡、部分遮挡和运动不规律等因素，导致遮挡目标识别的准确率和鲁棒性有限。第二，计算复杂度高。遮挡目标识别需要对目标的运动状态、形态、纹理等多种特征进行分析和处理，因此需要大量的计算资源。这不仅会降低算法的实时性，还会增加算法的成本。

1.需要解决的技术难题和需求
作为机器视觉的眼睛，传统影像采集设备在复杂繁琐的应用中显现出了严重的不足和缺陷。单一的采集设备往往无法完成全部所需画面的采集工作，而现阶段视觉系统中往往采用多个影像采集设备的方案，通过多个类型采集设备协同来弥补单一设备的不足，这不仅导致了视觉的冗杂，也无法避免视野上存在的一些死角；此外，传输数据量庞大且数据处理复杂不利于与人脸识别、大数据算法等人工智能的兼容和使用；多台设备的同时使用亦导致了资源浪费，安装适用范围受到很大的限制。因此急需一种高效的新型智能化监控系统。
针对目前传统视觉系统存在设备冗杂、视野范围较小、无法快速跟踪和捕捉以及数据量庞大等一系列问题，广州安特激光开发了一种基于高速扫描摆镜的液态视觉系统该设备充分利用了液态变焦镜头快速变焦的能力与高速摆镜快速调整视野范围的能力，为视觉系统提供了普通广角相机无法比拟的视场范围和可媲美长焦视觉系统的超高分辨能力。实现了视觉领域的不可能组合，同时兼顾远距离识别能力与广视角范围。
然而，由于液态镜头与高速摆镜都是视觉领域的全新技术，市面上成熟的机器视觉算法无法以该系统匹配，因此需要征集能够匹配该系统的新算法。主要包括：优化系统，校准系统中广角镜头模块与扫描对焦模块的图像对应点间的位置偏差；针对城市道路监控中车辆行驶速度快、距离变化快的问题，研发液态镜头智能对焦算法的研究和优化；针对道路监控中道路情况复杂、遮挡情况频繁的问题，研发遮挡目标的识别技术；针对道路监控中驶离监控车辆模糊难以追踪的问题，研发模糊目标的识别技术。此外，为了扩展适用范围，还需要研究敏感特定对象的跟踪与定位方法、多源重点目标的重识别技术以及重点对象的关键特征提取方法等，使此方案可应用于重点区域重点人物的实时监测。

3.需达到的主要技术经济指标
a. 针对我司基于高速扫描摆镜的液态智能视觉系统，从算法层面实现广视角、大范围变焦距离、高速扫描快速对焦、ROI智能识别监控等功能；要求扫描摆镜系统的指向精度误差小于0.5度
b.开发出高速的、稳定性好的、适用于复杂道路监控的液态镜头智能对焦技术，能解决目前监控系统对焦的局限性，智能对焦速度提高≥10%。
c.开发出能应对城市道路中出现遮挡或者受天气影响的目标识别技术，提高监控系统的灵敏度、监控能力，遮挡目标识别率≥70%。
d.开发出能够对模糊目标进行识别以及对目标长距离追踪的、应对不同监控角度下追踪同一目标轨迹的目标技术，模糊目标识别率≥70%、目标跟踪距离提高30%。
经济目标：建立一套完备的基于高速扫描摆镜的液态智能视觉系统，研发完成后第一年，实现收入500万元，实现利税125万元。
4.技术应用领域
a.机器人视觉
我司开发的新型设备通过组合高速对焦的液态镜头系统以及可瞬时转变观察角度的高速摆镜，同时兼顾大视野范围和超高角解析度，有望成为机器的新一代视觉系统。如果能匹配高度智能化的的图像算法，可以大幅度提高机器人应对复杂陌生环境的能力。可应用于巡逻机器人，无人机，救灾抢险机器人，送货机器人等需要在复杂多变的环境下完成任务的机器人。
b.城市道路监控
大部分的道路监控焦距固定，导致视野受限，对道路一些区域始终保持模糊不清，监控范围较小，无法做到对一些高速移动的车辆快速跟踪和捕捉。使用了机械变焦镜头的设备会导致成本增加的，同时，增加了摄像头的体积和重量，也增加了摄像头的制造成本和运营成本。相较于传统摄像头，使用液态镜头和高速摆镜的组合，在道路监控中具有诸多优势，可以提供可以快速移动的视野和超高速的对焦，实现高速移动物体的追踪和远距离识别。另一方面，在道路情况复杂、遮挡情况频繁的情况下，通过算法优化、模型训练等手段，可以提高监控系统的识别准确率和稳定性。例如，一些算法可以通过背景建模来减少遮挡物的影响，从而更准确地识别车辆等物体，提高了画面的清晰度和稳定性，从而更好地追踪车辆等物体。