聚時科技致力于研發(fā)深度學習、復雜機器視覺、強化學習機器人系統(tǒng)產(chǎn)品，致力于為冰冷的工業(yè)機器裝上“眼睛”，讓TA可以看到并“觀察”周圍世界，建立“視覺洞察力”與“任務執(zhí)行力”，完成場景式的工業(yè)任務。

機器人系統(tǒng)或計算機視覺在產(chǎn)品化與落地工程化過程中，遇到的最大挑戰(zhàn)之一，就是在不好甚至惡劣的環(huán)境中，如何能讓機器人更精準的“洞察”和“理解”世界，如何在惡劣環(huán)境中構建機器人視覺場景理解的可靠性，這也是聚時科技的技術產(chǎn)品要解決的諸多挑戰(zhàn)之一。

霧是陸地和海洋上常見的大氣現(xiàn)象。在有霧的天氣中，存在很多具有一定尺寸的大氣微小顆粒。它們不僅吸收目標物體/場景的反射光，同時自身的反射光同目標物體的反射光一起進入相機，使得相機等視覺系統(tǒng)獲取的光線信息受到干擾，無法對目標物體和場景進行清晰成像。由于成像的模糊和噪聲，給基于計算機視覺的各種算法在性能上帶來很大的困難和挑戰(zhàn)，如開放環(huán)境中的自動駕駛、戶外機器人系統(tǒng)、智慧城市交通監(jiān)控等。畢竟AI計算機視覺在產(chǎn)業(yè)化落地的時候，并不都是像室內(nèi)人臉識別那樣“舒服”的技術環(huán)境。

本專利設計了單幅視覺圖像去霧技術和對應的專用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。提供了一種端到端圖像去霧的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，不需要估算中間參數(shù)，同時能夠獲得很好的去霧效果。比傳統(tǒng)的圖像處理方法在去霧效果上具有更高的恢復準確度和普適度。

該核心技術解決了由于成像的模糊和噪聲，給基于計算機視覺的各種算法在性能上帶來的困難和挑戰(zhàn)，同時，擴大了計算機視覺使用的空間場景，提高了機器視覺系統(tǒng)、機器人視覺系統(tǒng)在戶外，水氣重、風雪雨等惡劣環(huán)境下的圖像與視覺識別能力。

聚時科技的該項發(fā)明專利具有巨大應用價值。例如在山區(qū)高速公路或者其它容易起霧的環(huán)境中，該技術可以更好的提高自動駕駛視覺系統(tǒng)的可靠性，提高智慧交通的視覺監(jiān)控性能。此外，例如在高腐蝕、易起霧的海港環(huán)境中，如何部署可靠的機器人AI系統(tǒng)具有很大的挑戰(zhàn)性。值得一提的是，該核心技術已應用于聚時科技無人港口大型機器人系統(tǒng)產(chǎn)品中，以提高整個系統(tǒng)的可靠性與先進性。

聚時科技的核心技術正致力于讓機器人更好的“洞察”和“理解”世界，創(chuàng)建更高形態(tài)的機器智能系統(tǒng)。