摄像头算法
1. 网络摄像机每小时、每天、需用内存算法，最好有详细的算法公式
第一步：根据公式（1）计算单个通道每小时所需要的存储容量A，单位MB。
A＝B/8×3600/1024 （1）
其中B是设置的码率，单位是KB/S
第二步：根据公式（2）计算DVR每天所需要的存储总容量C，单位MB。
C＝A×n×h （2）
其中n是DVR的通道数， h是每天录像的小时数
第三步：：确定录像时间要求后，根据公式（3）计算硬盘录像机所有通道录像时所需总容量D，单位MB。
D＝C×t （3）
其中t是录像的天数
根据计算出来的总数D，通过D/1024/1024可以换算成TB为单位，然后可以计算出需要多大的硬盘。
最后还要考虑 硬盘格式化损失：一般为硬盘总容量的10%
2. 先驱者（2）机器视觉领域的中国挑战者
[汽车之家技术]?在《先驱者》开篇里（先驱者（1）一文了解世界自动驾驶格局），我们从宏观的角度揭开了自动驾驶的神秘面纱，那么从这一章开始，我们将以自动驾驶技术供应商为主线，更深入的了解自动驾驶。
另外还有一些有意思的，在夜晚开车的时候，中控点亮会十分刺眼，那我们就可以追踪视线方向，当视线落在中控上，大屏幕才会被点亮。此外MINIEYE还会做一些多模态，就是把视觉的识别与语音的识别融合到一起，提供更加自然的交互方式，比如监控车内遗留物品，孩子是否被所在车内。所以它是整个流程里面一系列的功能，而这些功能相当一部分是相当实用的。
刘国清坦言对这项技术预期跟高，因为这是个增量市场。MINIEYE目前在国内市场打的牌就是进口替代，而面对国外车企打的就是增量需求，通过这种差异化MINIEYE就能切到国外客户的供应商体系里面去。
○陆·在感知供应商眼里，自动驾驶何时到来？
在文章的最后，我们又到了“CEO看自动驾驶”的环节，那么对于一个感知供应商，MINIEYE对自动驾驶到底有怎样的看法呢？
刘国清认为最近两年在人工智能的底层技术上并没有太大的进展，特别是在视觉和传感器融合方面，进步并不明显，不过在自然语义方面有较大突破，感知这个市场也进入了一个相对平稳的状态，如果在人工智能方面没有太多突破，那么未来10年可能都是处于一个缓慢发展的阶段。
第二，小鹏、蔚来等造车新势力则会推动L2的普及和技术升级，因此高级驾驶辅助才是未来5年增长和渗透的关键点，至于目前火热的Robotaxi可能会有更多示范和应用，但它的崛起势必需要更成熟的商业模式，目前来看就是一个长期的示范，并不会在5年内形成太大的规模。
总的来说，脚踏实地的刘国清对于自动驾驶行业还是十分稳重，显然在他看来，L2-L3才是未来5年最大的市场。
编辑点评：对于自动驾驶而言，感知是其中的重要一环，我们很高兴能看到像MINIEYE这类的中国厂商正在冉冉升起，在这个市场中争取自己的话语权。这些隐藏的背后的、不为人知的企业，也将成为中国自动驾驶市场的基石，为中国未来的汽车行业贡献出自己一份力量。（图/文汽车之家冷晓阳）
3. 为什么国产手机像素再高摄像头算法也不如苹果给力呢
1、像素是组成数码图像的最小单位。像素分为两种，一种是物理像素（ 也叫实际像素、有效像素 ），一种是插值像素（ 也叫 AI 智能，是算法之一 ）。有的器材以物理像素作为参数标准，比如相机；有的器材以物理像素 + 插值像素作为参数标准，比如手机。高像素手机的插值像素远高于物理像素，但商家只说像素总数不予区分物理像素和插值像素；
2、物理像素是平均分布于传感器面积之上的光电二极管（ 电子元件之一 ），其面积大小随着像素总数和传感器面积之比的不同而不同。物理像素是影响成像质量的基础，涉及像素数量和像素质量两个概念；
3、插值像素是在物理像素的间隙处（ 或相邻处 ）插入的由 AI 人工智能（ 软件 ）计算出的（ 也叫算法形成的 ）成像点。插值像素的质量依赖于物理像素，并由其 AI 智能程度决定；
4、像素数量（ 物理像素的总数或者物理像素和插值像素的总和 ）影响图像的输出画幅（ 或叫放大尺寸 ），像素总数越高，可输出画幅越大。但输出画幅越大，并不代表图像质量越好；
5、像素质量影响图像质量，像素质量的核心是物理像素质量，插值像素质量依赖于物理像素质量。物理像素的质量由传感器的 ADC（ 模数转换 ）工艺和传感器 SNR （ 信噪比 ）技术决定；
6、传感器 ADC 技术涉及很多方面，比如微透镜间隙技术、元件导联技术、前后放大器控制技术等等。同一时代的传感器 ADC 技术是基本相同的，目前绝大多数手机搭载的传感器都是索尼研发的，三星手机则是三星自家研发的。索尼的传感器技术是全球最强的，没有之一；
7、传感器 SNR 技术由（ 物理 ）像素密度（ 像素总数与传感器面积之比 ）决定。在 ADC 相同或基本相同的前提下，像素密度决定像素质量。也就是说，像素密度越低，单个像素的面积越大，感光量子率（ 感光性能指标之一 ）越高，成像质量越好；换言之，就是在相同面积的传感器之上，像素总数越低，像素密度就越低，成像质量就越好。当然，像素总数不能无限低，必须满足于显示载体需要使用的基础像素，比如 1080P 显示屏需要使用 200 多万像素，4K 显示屏需要使用 830 多万像素，打印 A3 尺寸 300DPI 最高清晰度标准（ 视网膜标准 ）的图片需要 1700 多万像素等等；
8、物理像素的质量越高，相同 AI 智能下计算出的插值像素的的质量也就越高；
9、数码成像的质量有镜头、传感器和图像处理器（ 算法 ）共同决定，手机摄像头也包含了这三项硬件，假设镜头素质相同，图像处理器技术相同，那么影响成像质量的就是传感器；
10、苹果手机通常搭载 1200 万像素的传感器，不会使用更高的像素，因为在传感器面积不变的前提下，像素提高 ＝ 像素密度升高 ＝ 单像素面积变小 ＝ 成像质量下降；而有些手机在传感器面积不变的前提下，使用了更高的像素，这是为了迎合消费者的一种营销手段，因为很多消费者误认为高像素 ＝ 高画质。至于国产手机，其影像系统本质上都是进口组装，目前民用领域还不能国产传感器；
11、数码成像，在确保必须使用的像素总数的前提下，单像素面积（ 单位：μm ）越大，成像质量越好；总像素数量越多，可以输出的画幅越大。如果提高像素总数而不下降像素质量，则需要使用更大面积的传感器。苹果手机不采用更高的像素，是不为，而非不能为。
4. 决定手机摄像头成像表现的优化算法集成在了哪里
现在市面上的手机大部份都靠主控内置的图像处理器去处理，除非个别型号会外加一颗图像处理器
若是外置图像处理器，算法的调试一般在是原厂在支持。资料一般不公开。
若是用主控的，除了原厂支持外，现已有设计或集成公司可以做调试。 至于你问的为何索尼的手机调试效果不好，那就见人见知。
首先你要明白手机主要平台/主控都是高通或MTK, 大部份手机都会用内置图像处理器。 理论上效果是可以一样的，但实际上是不可能一样。
调试人员，测试流程不同，调试工具版本不一样。 最大问题是主控厂商不会公开太多资讯给调试者，所谓的培训又点到即止，本质上没有系统性训练。 结果是在不太清楚系统流程情况下去调试，你说结果会有多好。
我可以告诉你基本上大家都是乱调不出问题就算。 至于你说算法要看那部分，有些是集成在硬件中❨如硬件小波去噪❩, 也可以通过软件实现。
至于更新固件时会把图像处理器初设值或库更新掉，所以有机更新过后效果不一样。 优化算法是伪命题， 一开始做对就不需要优化。
说白了就是之前调参数不对才要更新。 再者算法库控制在主控厂手中，我就不明区区一个手机厂如何改算法。
5. 高价求算法：摄像头转动角度、缩放倍数，与屏幕坐标的关系
你这个不能这么算吧，你可以参考下，立体地图上的坐标运用，和3DMAX 或者草图里面的移动窗口，我感觉绝对定位做不到你要的效果，你要在一个三维空间里定位出一个2位坐标的三维效果，除非你相机画面给三维数据，要不不能用计算，你看下草图里面的文字标签，你就知道我意思了。
6. 为什么iPhone手机像素不是很高，但是拍照却很清楚
关于造成手机拍摄效果的好坏，大家通常最先想到的因素就是手机像素。但是大家就会有个疑惑，苹果手机卖的那么贵，但是手机摄像头的像素却有可能要比很多千元机的像素还要低，但是若要对比拍摄出来的效果，iphone拍出来的照片效果却又是更清晰，这究竟是为什么呢？
不过确实，近年来国产手机的摄像头水准也在不断上升，例如华为的几款高端系类手机，在夜景拍摄方面得到了用户大范围的肯定。
其实比较相机的拍摄效果好坏也是多维度的，每个品牌都有自己不同的定位，对于拍照效果也有不同的追求。
7. 带前端摄像头的算法是什么意思
视频监控智能算法。
智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行人或车辆的行为进行识别，判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。
智能分析作为视频监控下一个技术的竞争焦点，在安防监控业内已然成为炙手可热的研究课题。现在不仅安防设备商/集成商对此功能蜂拥而至，很多IT领域的集成商由于算法成本研发的成本不高，所以也开始从其他领域的智能识别涉足智能监控，或通过后端SDK提供服务，或与摄像机设备商合作，并且往往在产品形态上有异于当前主流的摄像机外形。