记者从南京大学了解到，在9月22日落幕的2022第二届英特尔人工智能全球影响力嘉年华赛事中，南京大学电子科学与工程学院彭成磊老师指导，蔡立本华、陈威宇和赵雨飞三名本科生完成的“适用于极低照度环境下的暗光增强全彩成像系统——“夜鹰”在中国区三个队伍中突围，最终在25个国家和地区的所有参赛队伍中脱颖而出，获得最高奖项“全球大奖（Grand Winner）”。

把你眼中的“一团黑”，立刻变成彩色照片

人眼能够分辨色彩的低照度极限是1勒克斯，大约是在高约2.4米的天花板上安装的小号荧光灯照射到地面的光照度。市面上绝大多数的夜视相机能达到的成像低照度极限只有0.1勒克斯，“夜鹰”无需辅助光源，即可实现0.001勒克斯极低照度环境下的高清视频全彩成像，大幅提升目标检测精度，让黑夜照样出彩。

“夜鹰”支持单张图像采集和连续视频采集，通过较为常见的通用型全彩CMOS相机采集到极低照度、高噪声的原始图像后，经过“夜鹰”神经网络模型进行处理恢复，可以将照片恢复至正常光照下的高清全彩成像效果。“夜鹰”系统支持540p分辨率下的24fps高清稳定视频实时拍摄处理显示。

记者了解到，人类已经在暗光增强成像领域研究了几十年，曾出现激光夜视、热成像等技术，但都存在颜色细节丧失、噪点多、目标识别难、需要红外辅助光源等痛点，影响人们对图像内容的观察和图像的后续使用，且最低极限照度居高不下。在全彩夜视成为刚需的当下，通过硬件和传统算法的方案已经到达极限，这也是团队开发“夜鹰”系统的初衷。

“夜鹰”具有高清、低噪、体积小、隐蔽性强等特点，在打击犯罪、环境保护、区域安全、地下照明等相关领域具有广阔应用前景。

“夜鹰”暗光增强全彩成像系统针对用户的具体使用场景进行了进一步的功能开发。通过“夜鹰”UI界面，用户可以查看实时的相机直出图像和增强恢复后图像，并查看图片色彩直方图、视频实时帧率等信息，进行画面缩放、相机参数调节、保存当前画面为图片等操作。同时，“夜鹰”内置了针对高达80种不同类别物体的人工智能图像识别系统，可根据应用场景帮助用户快速捕捉并框选画面中出现的目标。

团队三名主要成员全都是在读本科生

据悉，团队的三名成员蔡立本华、陈威宇、赵雨飞都是南大电子科学与工程学院2019级本科生。

在团队中，队长蔡立本华主要负责模型算法的开发训练，赵雨飞主要负责模型部署和交互页面设计，陈威宇主要负责硬件系统设计选型以及软件框架搭建。团队成员利用课余时间进行比赛准备，从项目名和项目LOGO确立、解决方案和技术路线规划，到模型算法开发训练、相机驱动与图像采集、软件框架搭建、交互界面设计、模型优化，再到作品展示与项目答辩的设计打磨，一步一个脚印完成预定计划。

7月中旬至8月中旬，英特尔杯全国大学生电子设计竞赛嵌入式系统专题邀请赛复赛选拔正式开始。团队从133支参赛队伍中脱颖而出，斩获全国一等奖前三甲。同时，“夜鹰”团队与另外两支团队一起受邀参加2022年英特尔人工智能全球影响力嘉年华赛事活动，并作为中国18+组别唯一一支晋级团队代表中国参与嘉年华全球总决赛，最终荣获全球18+组别的全球优胜者。