為了更好的順應安防監控的應用需求，CMOS圖像傳感器從成像設計上需要做針對性的改善。從這幾年成像技術廠商推出的安防專用CMOS傳感器產品來看，由于需要考慮到場景環境、光照、氣溫等各種影響因素，監控用CMOS圖像傳感器的設計也開始進入到“場景定制化”階段，不同的應用場景所適用的產品不一而同。
提升攝像頭像素水平是首要的基礎。1080P成為主流，逐步向4K發展，人臉識別、物體識別等智能視頻需求的興起，H.265編碼技術的普及，使得高分辨率成為發展趨勢。
與此同時，隨著攝像頭像素越來越高，網絡傳輸能力無法滿足其需求，必須依靠邊緣計算等方式，在圖像采集端進行視頻預處理之后再到云端進行更復雜的解析，為此，需要推出適配的CMOS圖像傳感器以此輔助監控系統在采集端即能進行AI處理。
另外，長期以來，在低光照或無光照條件下實現清晰可辨的圖像識別始終是困擾CMOS圖像傳感器開發者的一個重大技術難點。傳統的紅外或白光補光技術，雖然能在低照度環境下獲得相對清晰的圖像，但卻會犧牲圖像的色彩，僅可獲得黑白圖像。而隨著安防及人工智能領域對于圖像識別的性能需求逐漸提升，不僅需要CMOS圖像傳感器提供色彩信息，同時對于分辨率、靈敏度、感光度、動態范圍、幀率等技術指標也提出了較高的要求。為此，提升超低光線條件下的圖像質量，包括超低光彩色，近紅外的應用成為廣泛的需求。更多傳感器相關文章請訪問http://www.sckwy.com
