攝像頭演算法
1. 網路攝像機每小時、每天、需用內存演算法，最好有詳細的演算法公式
第一步：根據公式（1）計算單個通道每小時所需要的存儲容量A，單位MB。
A＝B/8×3600/1024 （1）
其中B是設置的碼率，單位是KB/S
第二步：根據公式（2）計算DVR每天所需要的存儲總容量C，單位MB。
C＝A×n×h （2）
其中n是DVR的通道數， h是每天錄像的小時數
第三步：：確定錄像時間要求後，根據公式（3）計算硬碟錄像機所有通道錄像時所需總容量D，單位MB。
D＝C×t （3）
其中t是錄像的天數
根據計算出來的總數D，通過D/1024/1024可以換算成TB為單位，然後可以計算出需要多大的硬碟。
最後還要考慮 硬碟格式化損失：一般為硬碟總容量的10%
2. 先驅者（2）機器視覺領域的中國挑戰者
[汽車之家技術]?在《先驅者》開篇里（先驅者（1）一文了解世界自動駕駛格局），我們從宏觀的角度揭開了自動駕駛的神秘面紗，那麼從這一章開始，我們將以自動駕駛技術供應商為主線，更深入的了解自動駕駛。
另外還有一些有意思的，在夜晚開車的時候，中控點亮會十分刺眼，那我們就可以追蹤視線方向，當視線落在中控上，大屏幕才會被點亮。此外MINIEYE還會做一些多模態，就是把視覺的識別與語音的識別融合到一起，提供更加自然的交互方式，比如監控車內遺留物品，孩子是否被所在車內。所以它是整個流程裡面一系列的功能，而這些功能相當一部分是相當實用的。
劉國清坦言對這項技術預期跟高，因為這是個增量市場。MINIEYE目前在國內市場打的牌就是進口替代，而面對國外車企打的就是增量需求，通過這種差異化MINIEYE就能切到國外客戶的供應商體系裡面去。
○陸·在感知供應商眼裡，自動駕駛何時到來？
在文章的最後，我們又到了「CEO看自動駕駛」的環節，那麼對於一個感知供應商，MINIEYE對自動駕駛到底有怎樣的看法呢？
劉國清認為最近兩年在人工智慧的底層技術上並沒有太大的進展，特別是在視覺和感測器融合方面，進步並不明顯，不過在自然語義方面有較大突破，感知這個市場也進入了一個相對平穩的狀態，如果在人工智慧方面沒有太多突破，那麼未來10年可能都是處於一個緩慢發展的階段。
第二，小鵬、蔚來等造車新勢力則會推動L2的普及和技術升級，因此高級駕駛輔助才是未來5年增長和滲透的關鍵點，至於目前火熱的Robotaxi可能會有更多示範和應用，但它的崛起勢必需要更成熟的商業模式，目前來看就是一個長期的示範，並不會在5年內形成太大的規模。
總的來說，腳踏實地的劉國清對於自動駕駛行業還是十分穩重，顯然在他看來，L2-L3才是未來5年最大的市場。
編輯點評：對於自動駕駛而言，感知是其中的重要一環，我們很高興能看到像MINIEYE這類的中國廠商正在冉冉升起，在這個市場中爭取自己的話語權。這些隱藏的背後的、不為人知的企業，也將成為中國自動駕駛市場的基石，為中國未來的汽車行業貢獻出自己一份力量。（圖/文汽車之家冷曉陽）
3. 為什麼國產手機像素再高攝像頭演算法也不如蘋果給力呢
1、像素是組成數碼圖像的最小單位。像素分為兩種，一種是物理像素（ 也叫實際像素、有效像素 ），一種是插值像素（ 也叫 AI 智能，是演算法之一 ）。有的器材以物理像素作為參數標准，比如相機；有的器材以物理像素 + 插值像素作為參數標准，比如手機。高像素手機的插值像素遠高於物理像素，但商家只說像素總數不予區分物理像素和插值像素；
2、物理像素是平均分布於感測器面積之上的光電二極體（ 電子元件之一 ），其面積大小隨著像素總數和感測器面積之比的不同而不同。物理像素是影響成像質量的基礎，涉及像素數量和像素質量兩個概念；
3、插值像素是在物理像素的間隙處（ 或相鄰處 ）插入的由 AI 人工智慧（ 軟體 ）計算出的（ 也叫演算法形成的 ）成像點。插值像素的質量依賴於物理像素，並由其 AI 智能程度決定；
4、像素數量（ 物理像素的總數或者物理像素和插值像素的總和 ）影響圖像的輸出畫幅（ 或叫放大尺寸 ），像素總數越高，可輸出畫幅越大。但輸出畫幅越大，並不代表圖像質量越好；
5、像素質量影響圖像質量，像素質量的核心是物理像素質量，插值像素質量依賴於物理像素質量。物理像素的質量由感測器的 ADC（ 模數轉換 ）工藝和感測器 SNR （ 信噪比 ）技術決定；
6、感測器 ADC 技術涉及很多方面，比如微透鏡間隙技術、元件導聯技術、前後放大器控制技術等等。同一時代的感測器 ADC 技術是基本相同的，目前絕大多數手機搭載的感測器都是索尼研發的，三星手機則是三星自家研發的。索尼的感測器技術是全球最強的，沒有之一；
7、感測器 SNR 技術由（ 物理 ）像素密度（ 像素總數與感測器面積之比 ）決定。在 ADC 相同或基本相同的前提下，像素密度決定像素質量。也就是說，像素密度越低，單個像素的面積越大，感光量子率（ 感光性能指標之一 ）越高，成像質量越好；換言之，就是在相同面積的感測器之上，像素總數越低，像素密度就越低，成像質量就越好。當然，像素總數不能無限低，必須滿足於顯示載體需要使用的基礎像素，比如 1080P 顯示屏需要使用 200 多萬像素，4K 顯示屏需要使用 830 多萬像素，列印 A3 尺寸 300DPI 最高清晰度標准（ 視網膜標准 ）的圖片需要 1700 多萬像素等等；
8、物理像素的質量越高，相同 AI 智能下計算出的插值像素的的質量也就越高；
9、數碼成像的質量有鏡頭、感測器和圖像處理器（ 演算法 ）共同決定，手機攝像頭也包含了這三項硬體，假設鏡頭素質相同，圖像處理器技術相同，那麼影響成像質量的就是感測器；
10、蘋果手機通常搭載 1200 萬像素的感測器，不會使用更高的像素，因為在感測器面積不變的前提下，像素提高 ＝ 像素密度升高 ＝ 單像素麵積變小 ＝ 成像質量下降；而有些手機在感測器面積不變的前提下，使用了更高的像素，這是為了迎合消費者的一種營銷手段，因為很多消費者誤認為高像素 ＝ 高畫質。至於國產手機，其影像系統本質上都是進口組裝，目前民用領域還不能國產感測器；
11、數碼成像，在確保必須使用的像素總數的前提下，單像素麵積（ 單位：μm ）越大，成像質量越好；總像素數量越多，可以輸出的畫幅越大。如果提高像素總數而不下降像素質量，則需要使用更大面積的感測器。蘋果手機不採用更高的像素，是不為，而非不能為。
4. 決定手機攝像頭成像表現的優化演算法集成在了哪裡
現在市面上的手機大部份都靠主控內置的圖像處理器去處理，除非個別型號會外加一顆圖像處理器
若是外置圖像處理器，演算法的調試一般在是原廠在支持。資料一般不公開。
若是用主控的，除了原廠支持外，現已有設計或集成公司可以做調試。 至於你問的為何索尼的手機調試效果不好，那就見人見知。
首先你要明白手機主要平台/主控都是高通或MTK, 大部份手機都會用內置圖像處理器。 理論上效果是可以一樣的，但實際上是不可能一樣。
調試人員，測試流程不同，調試工具版本不一樣。 最大問題是主控廠商不會公開太多資訊給調試者，所謂的培訓又點到即止，本質上沒有系統性訓練。 結果是在不太清楚系統流程情況下去調試，你說結果會有多好。
我可以告訴你基本上大家都是亂調不出問題就算。 至於你說演算法要看那部分，有些是集成在硬體中❨如硬體小波去噪❩, 也可以通過軟體實現。
至於更新固件時會把圖像處理器初設值或庫更新掉，所以有機更新過後效果不一樣。 優化演算法是偽命題， 一開始做對就不需要優化。
說白了就是之前調參數不對才要更新。 再者演算法庫控制在主控廠手中，我就不明區區一個手機廠如何改演算法。
5. 高價求演算法：攝像頭轉動角度、縮放倍數，與屏幕坐標的關系
你這個不能這么算吧，你可以參考下，立體地圖上的坐標運用，和3DMAX 或者草圖裡面的移動窗口，我感覺絕對定位做不到你要的效果，你要在一個三維空間里定位出一個2位坐標的三維效果，除非你相機畫面給三維數據，要不不能用計算，你看下草圖裡面的文字標簽，你就知道我意思了。
6. 為什麼iPhone手機像素不是很高，但是拍照卻很清楚
關於造成手機拍攝效果的好壞，大家通常最先想到的因素就是手機像素。但是大家就會有個疑惑，蘋果手機賣的那麼貴，但是手機攝像頭的像素卻有可能要比很多千元機的像素還要低，但是若要對比拍攝出來的效果，iphone拍出來的照片效果卻又是更清晰，這究竟是為什麼呢？
不過確實，近年來國產手機的攝像頭水準也在不斷上升，例如華為的幾款高端系類手機，在夜景拍攝方面得到了用戶大范圍的肯定。
其實比較相機的拍攝效果好壞也是多維度的，每個品牌都有自己不同的定位，對於拍照效果也有不同的追求。
7. 帶前端攝像頭的演算法是什麼意思
視頻監控智能演算法。
智能監控是嵌入式視頻伺服器中，集成了智能行為識別演算法，能夠對畫面場景中的行人或車輛的行為進行識別，判斷，並在適當的條件下，產生報警提示用戶。
智能分析作為視頻監控下一個技術的競爭焦點，在安防監控業內已然成為炙手可熱的研究課題。現在不僅安防設備商/集成商對此功能蜂擁而至，很多IT領域的集成商由於演算法成本研發的成本不高，所以也開始從其他領域的智能識別涉足智能監控，或通過後端SDK提供服務，或與攝像機設備商合作，並且往往在產品形態上有異於當前主流的攝像機外形。